BELO HORIZONTE, JULHO DE 2015
PRODUTO 03
ESTUDO REMOTO DE USO E
OCUPAÇÃO DO SOLO DA
BACIA DO RIO PARAÚNA
“CONTRATAÇÃO
DOS
SERVIÇOS
DE
CONSULTORIA
ESPECIALIZADA PARA REALIZAR DIAGNÓSTICO, COM A
IDENTIFICAÇÃO
IMPACTADAS
E
NA
O
BACIA
MAPEAMENTO
DE
HIDROGRÁFICA
ÁREAS
DO
RIO
PARAÚNA, APONTANDO OS PRINCIPAIS PONTOS ONDE
OCORREREM ASSOREAMENTO, VISANDO À PROPOSIÇÃO
DE AÇÕES QUE MINIMIZEM TAIS IMPACTOS AMBIENTAIS
NEGATIVOS NA BACIA”.
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Produto 03.Estudo Remoto de Uso
e Ocupação do Solo da Bacia do
rio Paraúna
Ordem de Serviço nº 004/2014
Contrato de Prestação de Serviços n° 004/2015
Ato Convocatório 004/2014
Contrato de Gestão IGAM Nº 002/2012
Contato: MYR Projetos Sustentáveis
Rua Centauro 231 – 6º andar, Santa Lucia. Belo Horizonte – MG
(31) 32456141 (31) 88660880
[email protected]
R.T.: Sergio Myssior.
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1 - APRESENTAÇÃO GERAL
O presente documento corresponde ao Produto 3 – Estudo Remoto de Uso e
Ocupação do Solo da Bacia do rio Paraúna – referente ao ATO CONVOCATÓRIO
n° 004/2014, Contrato de Gestão 002/IGAM/2012, celebrado entre a Associação
Executiva de Apoio à Gestão de Bacias Hidrográficas Peixe Vivo – AGB PEIXE
VIVO e Myr Projetos Estratégicos e Consultoria LTDA. A finalidade deste contrato é
a realizar um diagnóstico, com a identificação e o mapeamento de áreas impactadas
na bacia do rio Paraúna, apontando os principais pontos onde ocorrerem
assoreamento, visando à proposição de ações que minimizem tais impactos
ambientais negativos na bacia.
Este trabalho é o terceiro de 5 (cinco) produtos, sendo parte integrante do contrato
supracitado. São eles:
1.
Planejamento do trabalho (concluído e aprovado);
2.
Diagnóstico Preliminar dos parâmetros geoambientais da bacia hidrográfica
do rio Paraúna (concluído e aprovado);
3.
Estudo remoto de uso e ocupação do solo da bacia do rio Paraúna;
4.
Estudo para investigação de impactos ambientais nas bacias hidrográficas
do córrego Dona Inês, córrego Engenho da Bilha, córrego Sepultura e córrego
Santa Maria;
5.
Quatro planos de ações distintos para as bacias hidrográficas do córrego
Dona Inês, córrego Engenho da Bilha, córrego Sepultura e córrego Santa
Maria.
Como descrito no Termo de Referência a proposta de elaboração deste projeto na
bacia do rio Paraúna se deu a partir da realização de oficina temática, ao final do
ano de 2011, que teve por finalidade compreender e definir as ações que o
subcomitê da referida bacia julga pertinentes, para solucionar ou minimizar
problemas existentes em seu território de planejamento.
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Ressalte-se que este estudo, assim como outros demandados pelo CBH VELHAS,
foi viabilizado graças aos recursos advindos da Cobrança pelo Uso de Recursos
Hídricos. Esta cobrança, de acordo com Instituto Mineiro de Gestão das Águas –
IGAM é um instrumento econômico de gestão das águas previsto na Política
Estadual e Nacional de Recursos Hídricos e seu objetivo é garantir os padrões de
quantidade, qualidade e regime estabelecidos para as águas de cada Bacia.
Segundo o CBH VELHAS esta cobrança não se trata de taxa ou imposto, mas uma
compensação a ser paga pelos usuários que possuírem captações ou derivações de
águas superficiais, extrações de águas subterrâneas e lançamentos de efluentes em
corpos d’água, considerados significantes nas Bacias Hidrográficas de Rios de
domínio do Estado de Minas Gerais, além dos aproveitamentos de potenciais
hidrelétricos.
Assim, em concordância com o Termo de Referência contido no ATO
CONVOCATÓRIO n° 004/2014, apresentamos o Produto 3, denominado “Estudo
Remoto de Uso e Ocupação do Solo”. Neste produto o objetivo principal será o
levantamento de uso e ocupação do solo na bacia hidrográfica do rio Paraúna e de
quatro bacias hidrográficas contribuintes, a partir do uso de técnicas de
processamento digital de imagens, sensoriamento remoto e geoprocessamento.
De acordo com estudos o Termo de Referência para este trabalho, essas bacias
hidrográficas contribuintes foram destacadas por possuírem maior Potencial Natural
de Erosão – PNE. São elas: bacias hidrográficas contribuintes do córrego Dona Inês,
córrego Engenho da Bilha, córrego Sepultura e córrego Santa Maria, com suas
cabeceiras localizadas respectivamente nos municípios de: Conceição do Mato
Dentro, Gouveia, Gouveia e Congonhas do Norte.
Assim, com o apoio do CBH VELHAS, AGB Peixe Vivo e SCBH Paraúna, a equipe
multidisciplinar da Myr Projetos produziu o relatório que se segue. Acredita-se que o
produto ora apresentado atingiu o objetivo específico de gerar conhecimento
suficiente sobre como se dão a ocupação e os usos do solo na bacia do rio Paraúna,
servindo de base aos produtos vindouros, auxiliando de forma mais assertiva na
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identificação dos locais onde estão os principais fatores de pressão que alteram a
qualidade ambiental da referida bacia.
1.1 OS COMITÊS DE BACI AS HIDROGRÁFICAS
Os comitês de bacias hidrográficas são órgãos colegiados do Sistema Nacional de
Gerenciamento de Recursos Hídricos, com atribuições normativas, consultivas e
deliberativas e o foro principal para o conhecimento, o debate de problemas, o
planejamento e a tomada de decisão sobre os usos múltiplos dos recursos hídricos
no âmbito da bacia hidrográfica de sua jurisdição.
Eles foram criados com o objetivo de compartilhar poder e responsabilidades entre o
governo e os diversos setores da sociedade, no que tange a gestão dos recursos
hídricos, propiciando maior participação da população, atingindo o propósito da lei nº
9433, de 08 de janeiro de 1997, chamada “Lei das Águas”.
Os comitês são compostos por representantes dos poderes públicos, usuários de
água (setor produtivo) e entidades civis. Os conselheiros são eleitos por um
processo democrático e nomeados pelo chefe do governo federal ou estadual, nas
suas respectivas áreas de abrangência.
Suas principais competências são:

Aprovar o Plano de Recursos Hídricos da Bacia;

Solucionar, em primeira instância, os problemas e conflitos de interesse dos
usos da água na bacia;

Estabelecer mecanismos e sugerir os valores da cobrança pelo uso da água.
O Estado de Minas Gerais possui 36 comitês de bacias hidrográficas, um para cada
unidade de planejamento e gestão de recursos hídricos do Estado. Eles foram
criados entre os anos de 1998 e 2009 (Ministério do Meio Ambiente e Agência
Nacional de Águas).
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1.1.1 Comitê da Bacia Hidrográfica do Rio das Velhas - CBH Rio das Velhas
O Comitê da Bacia Hidrográfica do Rio das Velhas - CBH Rio das Velhas, órgão
deliberativo e com competência normativa, foi criado pelo Decreto Estadual 39.692,
de 29 de junho de 1998. É composto, atualmente, de 28 de membros, sendo sua
estruturação paritária entre Poder Público Estadual, Poder Público Municipal,
usuários de recursos hídricos e civil organizada.
De acordo com o referido Decreto o Comitê da Bacia Hidrográfica do Rio das Velhas
possui a finalidade de promover, no âmbito da gestão de recursos hídricos, a
viabilização técnica e econômico-financeira de programa de investimento e
consolidação de política de estruturação urbana e regional, visando ao
desenvolvimento sustentado da Bacia.
Suas atribuições são as seguintes:
I - propor plano e programa para a utilização dos recursos hídricos;
II - decidir, em primeira instância administrativa, os conflitos relacionados com o uso
dos recursos hídricos;
III - deliberar sobre os projetos de aproveitamento de recursos hídricos;
IV - promover o debate das questões relacionadas com recursos hídricos e articular
a atuação das entidades intervenientes;
V - acompanhar a execução do Plano de Recursos Hídricos da Bacia e sugerir as
providências necessárias ao cumprimento de suas metas;
VI - propor ao Conselho Estadual de Recursos Hídricos os valores referentes a
acumulação, derivação, captação e lançamento de pouca expressão, para o efeito
de isenção de obrigatoriedade de outorga de direito de uso de recursos hídricos no
âmbito da Bacia;
VII - estabelecer os mecanismos de cobrança pelo uso dos recursos hídricos da
Bacia e sugerir os valores a serem cobrados;
VIII - estabelecer o rateio de custos das obras de uso múltiplo dos recursos hídricos
de interesse comum ou coletivo; IX - propor a criação de comitê de subbacia
hidrográfica a partir de proposta de usuários e de entidades da sociedade civil.
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1.1.2 A AGB - Peixe Vivo
As agências de bacia, segundo a AGB - Peixe Vivo, são entidades dotadas de
personalidade jurídica própria, descentralizada e sem fins lucrativos. Sua
implantação foi instituída pela Lei Federal Nº 9.433 de 1997 e sua atuação faz parte
do Sistema Nacional de Gerenciamento de Recursos Hídricos – SINGREH. Prestam
apoio administrativo, técnico e financeiro aos seus respectivos Comitês de Bacia
Hidrográfica. Foram criados com o objetivo de dividir poder e responsabilidades
sobre a gestão dos recursos hídricos entre o governo e os diversos setores da
sociedade.
A AGB - Peixe Vivo é uma associação civil, pessoa jurídica de direito privado, criada
em 2006 para exercer as funções de Agência de Bacia para o Comitê da Bacia
Hidrográfica do rio das Velhas. Sua consolidação representa o fortalecimento da
estrutura descentralizada e participativa da Política de Gestão de Recursos Hídricos
do País, com os usuários de recursos hídricos no processo de gerenciamento e
planejamento das bacias hidrográficas.
Presta apoio técnico-operativo à gestão dos recursos hídricos das bacias
hidrográficas a ela integradas, mediante o planejamento, a execução e o
acompanhamento de ações, programas, projetos, pesquisas e quaisquer outros
procedimentos aprovados, deliberados e determinados por cada Comitê de Bacia ou
pelos Conselhos de Recursos Hídricos Estaduais ou Federais.
De forma mais abrangente os principais objetivos da AGB Peixe Vivo de acordo com
sua natureza são:

Exercer a função de secretaria executiva dos Comitês;

Auxiliar os Comitês de Bacias no processo de decisão e gerenciamento da
bacia hidrográfica avaliando projetos e obras a partir de pareceres técnicos,
celebrando convênios e contratando financiamentos e serviços para execução
de suas atribuições;

Manter atualizados os dados socioambientais da bacia hidrográfica em
especial as informações relacionadas à disponibilidade dos recursos hídricos
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de sua área de atuação e o cadastro de usos e de usuários de recursos
hídricos e;

Auxiliar a implementação dos instrumentos de gestão de recursos hídricos
na sua área de atuação, como por exemplo, a cobrança pelo uso da água,
plano diretor, sistema de informação e enquadramento dos corpos de água.
1.1.3 O Subcomitê de Bacia Hidrográfica do Rio Paraúna
Os subcomitês de bacias hidrográficas, de acordo com informações do Grupo de
Educação e Mobilização – GEM - Projeto Manuelzão, foram criados a partir da
necessidade de uma maior participação da sociedade e maior qualificação dos
debates e análises do CBH Velhas, além da grande diversidade de agentes já
mobilizados. Dentre eles, está o Subcomitê da Bacia Hidrográfica do Rio Paraúna.
Conforme define a Deliberação Normativa CBH Rio das Velhas nº 01, de 09 de
fevereiro de 2012, a bacia do rio das Velhas é subdividida em 23 Unidades
Territoriais Estratégicas (UTEs), visando ao melhor planejamento e gestão de
recursos hídricos.
Atualmente encontram-se instalados na bacia 17 Subcomitês de Bacia Hidrográfica
(SCBH) de cursos d’água afluentes ao rio das Velhas – entre eles o SCBH Paraúna garantindo o processo de gestão descentralizado e participativo.
1.2 O PROCESSO P ARTICIP ATIVO
Todo este projeto, desde seu nascedouro, tem a intenção e o compromisso de ser
participativo. As informações e colaboração de todos os atores envolvidos,
principalmente da população que vive na bacia hidrográfica do rio Paraúna, serão
cruciais para que, ao final, sejam planejadas ações plausíveis de serem postas em
prática e que envolvam seus habitantes.
De nada adiantará um plano de ações repleto de ações físicas, como retirada de
areia dos leitos, contenção de margens, recuperação de voçorocas se, nos
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habitantes da bacia, não for despertada uma consciência crítica e novas formas de
lidar com o ambiente em que vivem e dele tiram seu sustento.
Desta forma, este projeto prevê a realização de oficinas de trabalho para que a
contribuição de todos os atores possa acontecer de forma efetiva e com maior
aproveitamento. Assim, as oficinas de trabalho possibilitam a construção
participativa de iniciativas que objetivem não somente levar informações à
comunidade, mas também obter sua contribuição, com indicação de áreas
degradadas na bacia, boas práticas de conservação do meio e metodologias já
utilizadas para conter ou remediar impactos sobre os recursos hídricos.
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FICHA CATALOGRÁFICA
COMITÊ DA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO DAS VELHAS CBH VELHAS
Estudo remoto de uso e ocupação do solo da bacia do rio
Paraúna, 2015.
Nº de páginas: 98
Execução: Myr Projetos Sustentáveis
Responsável técnico: Sergio Myssior
Palavras Chave: 1.Bacia do rio Paraúna; 2. Sensoriamento
Remoto; 3. Fatores de Pressão Ambiental 4. Usos do Solo
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2 - INFORMAÇÕES GERAIS
2.1 IDENTIFICAÇ ÃO DA CON TRAT ANTE
EMPRESA: AGB PEIXE VIVO
CNPJ: 09.226.288/0001-91
RESPONSÁVEL: ALBERTO SIMON SCHVARTZMAN
TELEFAX:
(31) 3207-8500 / 3201-2368
ENDEREÇO: RUA CARIJÓS, 166, 5º ANDAR - CENTRO. CEP: 30120-060 E-MAIL: [email protected]
2.2 IDENTIFICAÇ ÃO DA EMP RES A CONSULTORA
EMPRESA: MYR PROJETOS SUSTENTÁVEIS
CNPJ: 05.945.444/0001-13
RESPONSÁVEL: Sergio Myssior
TELEFAX: (31) 3245-6141 / (31) 8866-0880
ENDEREÇO: Rua Centauro, nº 231/ 6º andar – B. Santa Lúcia – CEP:
30360-310 Belo Horizonte - MG
E-MAIL: [email protected]
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Arquivo: 130-REL-SR-PROD-3-R08-150701.doc
3 - IDENTIFICAÇÃO
ESTUDO
NOME
Sérgio Myssior
DA
EQUIPE
ELABORAÇÃO
COMPONENTE
Coordenação geral
Coordenação
Michel Jeber
DE
Geral-
FORMAÇÃO
Arquiteto, Esp.
Técnica
Sensoriamento
Geógrafo, Esp.
remoto e Cartografia
Daniel Sampaio
Geoprocessamento
Geógrafo, M.Sc.
João Melasipo
Geoprocessamento
Geógrafo, Esp.
Raquel Silva
Geoprocessamento
Geógrafa
Thiago Metzker
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Coordenação
Biótico
do
Meio
Biólogo, Dr.
DO
SUMÁRIO
1 - APRESENTAÇÃO GERAL ................................................................................. IV
1.1
OS COMITÊS DE BACIAS HIDROGRÁFICAS ................................................ VI
1.1.1
Comitê da Bacia Hidrográfica do Rio das Velhas - CBH Rio das Velhas ...... vii
1.1.2
A AGB - Peixe Vivo ....................................................................................... viii
1.1.3
O Subcomitê de Bacia Hidrográfica do Rio Paraúna ...................................... ix
1.2
O PROCESSO PARTICIPATIVO ..................................................................... IX
2 - INFORMAÇÕES GERAIS .................................................................................. XII
2.1
IDENTIFICAÇÃO DA CONTRATANTE ........................................................... XII
2.2
IDENTIFICAÇÃO DA EMPRESA CONSULTORA .......................................... XII
3 - IDENTIFICAÇÃO DA EQUIPE DE ELABORAÇÃO DO ESTUDO ................... XIII
4 - INTRODUÇÃO E OBJETIVOS ........................................................................... 17
4.1
LOCALIZAÇÃO ................................................................................................ 19
4.1
A DIVERSIDADE DOS USOS DO SOLO E FORMAÇÕES
VEGETACIONAIS NA BACIA DO RIO PARAÚNA .......................................... 22
5 - ESTUDO REMOTO DE USO E OCUPAÇÃO DO SOLO ................................... 25
5.1
CONCEITOS E DEFINIÇÕES .......................................................................... 25
5.2
LEVANTAMENTO DO USO E OCUPAÇÃO DO SOLO ................................... 32
5.2.1
Classificação supervisionada da bacia do rio Paraúna – Procedimentos
preliminares sobre imagem do satélite Landsat-8 ......................................... 32
5.2.2
Classificação supervisionada das bacias contribuintes– Procedimentos
preliminares sobre imagem do satélite ZY-3 ................................................. 41
5.2.3
Método de classificação supervisionada das imagens .................................. 57
5.2.4
Classificação supervisionada das imagens Landsat-8 .................................. 60
5.2.5
Avaliação geral dos usos do solo e cobertura vegetal da bacia hidrográfica
do rio Paraúna ............................................................................................... 65
5.2.6
Classificação supervisionada das bacias contribuintes com imagens ZY-3 .. 67
5.2.1
Avaliação geral dos usos do solo e cobertura vegetal das bacias
hidrográficas contribuintes............................................................................. 71
5.2.1.1
Córrego Engenho da Bilia .......................................................................... 72
5.2.1.2
Córrego da Sepultura ................................................................................. 76
5.2.1.3
Córrego Santa Maria .................................................................................. 79
5.2.1.4
Córrego Dona Inês ..................................................................................... 82
6 - CONCLUSÃO ..................................................................................................... 85
7 - REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ................................................................... 86
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ÍNDICE DE FIGURAS
FIGURA 1: MAPA COM LOCALIZAÇÃO GEOGRÁFICA DA BACIA DO RIO PARAÚNA BACIAS
CONTRIBUINTES A SEREM MAPEADAS– FONTE: MYR PROJETOS ..................... 21
FIGURA 2: HETEROGENEIDADE ESPACIAL DE FITOFISIONOMIA DA BACIA HIDROGRÁFICA.
FONTE: MYR PROJETOS ............................................................................................ 24
FIGURA 3: ETAPAS METODOLÓGICAS EM UM SIG ......................................................................... 30
FIGURA 4: BANDAS DO SATÉLITE LANDSAT 8. FONTE: ENGESAT ............................................... 34
FIGURA 5: COMPOSIÇÃO DE BANDAS MULTIESPECTRAIS. FONTE: USGS ................................. 39
FIGURA 6: IMAGEM LANDSAT-8 RGB, 654, FALSA-COR, COM 15 METROS DE RESOLUÇÃO
ESPACIAL DA BACIA DO RIO PARAÚNA ................................................................... 40
FIGURA 7: CROQUI DE LOCALIZAÇÃO DA ÁREA DE INTERESSE. FONTE: SATMAP .................. 44
FIGURA 8: IMAGENS BRUTAS MULTIESPECTRAIS. FONTE: SATMAP........................................... 46
FIGURA 9: SATÉLITE ZIYUAN-3 (ZY-3). FONTE: SATMAP ................................................................ 47
FIGURA 10: DADOS TÉCNICOS DO SATÉLITE ZY3. FONTE: SATMAP ........................................... 48
FIGURA 11: PROCESSO DE ORTORRETIFICAÇÃO. FONTE: SATMAP ........................................... 51
FIGURA 12: IMAGEM RESULTANTE DO PROCESSO DE EQUALIZAÇÃO. FONTE: SATMAP ....... 53
FIGURA 13: LINHAS DE CORTE E MOSAICO DE IMAGENS. FONTE: SATMAP .............................. 54
FIGURA 14: ORTOIMAGEM ZY-3 COM REPRESENTAÇÃO DAS QUATRO BACIAS
CONTRIBUINTES. FONTE: MYR PROJETOS............................................................. 56
FIGURA 15: FLUXO DE TRABALHO DE CLASSIFICAÇÃO DE IMAGEM. FONTE: ADAPTADO
DE ESRI......................................................................................................................... 58
FIGURA 16: CLASSES CRIADAS USANDO AMOSTRAS DE TREINAMENTO. FONTE: MYR
PROJETOS.................................................................................................................... 62
FIGURA 17: EXEMPLO DO GRÁFICO DE DISPERSÃO E DISTRIBUIÇÃO DAS AMOSTRAS DE
TREINAMENTO. FONTE: MYR PROJETOS ................................................................ 63
FIGURA 18: IMAGEM CLASSIFICADA DA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO PARAÚNA - USOS
DO SOLO E COBERTURA VEGETAL. FONTE: MYR PROJETOS ............................. 64
FIGURA 19: GRÁFICO EXPRESSANDO OS QUANTITATIVOS DAS CLASSES DE USOS DO
SOLO E COBERTURA VEGETAL DA BACIA DO RIO PARAÚNA. FONTE: MYR
PROJETOS.................................................................................................................... 66
FIGURA 20: IMAGENS DAS BACIAS CONTRIBUINTES. FONTE: MYR PROJETOS ........................ 68
FIGURA 21: IMAGEM APRESENTANDO ÁREA DE MINERAÇÃO E LIMITE DA BACIA DO
CÓRREGO ENGENHO DA BILIA (EXTREMO SUDESTE). FONTE DA IMAGEM:
GOOGLE EARTH, 2014. ............................................................................................... 73
FIGURA 22: IMAGEM CLASSIFICADA DA BACIA HIDROGRÁFICA DO CÓRREGO ENGENHO
DA BILIA - USOS DO SOLO E COBERTURA VEGETAL. FONTE: MYR
PROJETOS.................................................................................................................... 74
FIGURA 23: GRÁFICO EXPRESSANDO OS QUANTITATIVOS DAS CLASSES DE USOS DO
SOLO E COBERTURA VEGETAL DA BACIA DO CÓRREGO ENGENHO DA
BILIA. FONTE: MYR PROJETOS. ................................................................................ 75
FIGURA 24: IMAGEM APRESENTANDO ÁREA DE MINERAÇÃO E LIMITE LESTE DA BACIA
DO CÓRREGO DA SEPULTURA. FONTE DA IMAGEM: GOOGLE EARTH, 2014. ... 76
FIGURA 25: IMAGEM CLASSIFICADA DA BACIA HIDROGRÁFICA DO CÓRREGO DA
SEPULTURA - USOS DO SOLO E COBERTURA VEGETAL. FONTE: MYR
PROJETOS.................................................................................................................... 78
FIGURA 26: GRÁFICO EXPRESSANDO OS QUANTITATIVOS DAS CLASSES DE USOS DO
SOLO E COBERTURA VEGETAL DA BACIA DO CÓRREGO DA SEPULTURA.
FONTE: MYR PROJETOS. ........................................................................................... 79
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FIGURA 27: IMAGEM CLASSIFICADA DA BACIA HIDROGRÁFICA DO CÓRREGO SANTA
MARIA- USOS DO SOLO E COBERTURA VEGETAL. FONTE: MYR PROJETOS .... 80
FIGURA 28: GRÁFICO EXPRESSANDO OS QUANTITATIVOS DAS CLASSES DE USOS DO
SOLO E COBERTURA VEGETAL DA BACIA DO CÓRREGO SANTA MARIA.
FONTE: MYR PROJETOS. ........................................................................................... 81
FIGURA 29: IMAGEM CLASSIFICADA DA BACIA HIDROGRÁFICA DO CÓRREGO DONA INÊSUSOS DO SOLO E COBERTURA VEGETAL. FONTE: MYR PROJETOS ................. 83
FIGURA 30: GRÁFICO EXPRESSANDO OS QUANTITATIVOS DAS CLASSES DE USOS DO
SOLO E COBERTURA VEGETAL DA BACIA DO CÓRREGO DONA INÊS.
FONTE: MYR PROJETOS. ........................................................................................... 84
ÍNDICE DE TABELAS
TABELA 1: QUANTITATIVOS DE HETEROGENEIDADE ESPACIAL DE FITOFISIONOMIAS .......... 23
TABELA 2: ATRIBUTOS DA IMAGEM LANDSAT-8 SELECIONADA................................................... 35
TABELA 3: DADOS DAS CENAS DO SENSOR. .................................................................................. 48
TABELA 4: QUANTITATIVIOS DOS USOS DO SOLO DA BACIA DO RIO PARAÚNA....................... 66
TABELA 5: QUANTITATIVOS DOS USOS DO SOLO DA BACIA DO CÓRRREGO ENG. DA BILIA . 75
TABELA 6: QUANTITATIVOS DOS USOS DO SOLO DA BACIA DO CÓRRREGO DA
SEPULTURA ................................................................................................................. 77
TABELA 7: QUANTITATIVOS DOS USOS DO SOLO DA BACIA DO CÓRRREGO SANTA MARIA .. 81
TABELA 8: QUANTITATIVOS DOS USOS DO SOLO DA BACIA DO CÓRRREGO DONA INÊS ...... 82
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Arquivo: 130-REL-SR-PROD-3-R08-150701.doc
4 - INTRODUÇÃO E OBJETIVOS
O presente documento corresponde ao Produto 3 – Estudo Remoto de Uso e
Ocupação do Solo – referente ao Contrato de Prestação de Serviços n° 004/2015,
Contrato de Gestão 002/IGAM/2012, celebrado entre a Associação Executiva de
Apoio à Gestão de Bacias Hidrográficas Peixe Vivo – AGB PEIXE VIVO e Myr
Projetos Estratégicos e Consultoria LTDA.
A finalidade deste contrato é a realização de diagnóstico, com a identificação e o
mapeamento de áreas impactadas na bacia hidrográfica do rio Paraúna, apontando
os principais pontos onde ocorrerem assoreamento, visando à proposição de ações
que minimizem tais impactos ambientais negativos na bacia.
Este estudo, assim como outros demandados pelo CBH Velhas, foi viabilizado
graças aos recursos advindos da Cobrança pelo Uso de Recursos Hídricos. Esta
cobrança, de acordo com Instituto Mineiro de Gestão das Águas – IGAM é um
instrumento econômico de gestão das águas previsto na Política Nacional de
Recursos Hídricos e seu objetivo é garantir os padrões de quantidade, qualidade e
regime estabelecidos para as águas de cada Bacia. Não se trata de taxa ou imposto,
mas uma compensação a ser paga pelos usuários que possuírem captações ou
derivações de águas superficiais, extrações de águas subterrâneas e lançamentos
de efluentes em corpos d’água, considerados significantes nas Bacias Hidrográficas
de Rios de domínio do Estado de MG, além dos aproveitamentos de potenciais
hidrelétricos.
Assim, em concordância com o ATO CONVOCATÓRIO Nº 004/2014, parte
integrante do contrato supracitado, 5 (cinco) produtos serão desenvolvidos, quais
sejam:
1.
Planejamento do trabalho (PT);
2.
Diagnósticos Preliminares (RT-01);
3.
Estudo Remoto de Uso e Ocupação do Solo (RT-02);
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4.
Estudo para a Investigação de Impactos Ambientais (RT-03);
5.
Plano de Ação (PA);
Ressalte-se que já foram devidamente entregues e aprovados pelo CBH Velhas e
AGB Peixe Vivo os Produtos 1 e 2.
Neste Produto 3 o objetivo principal será a identificação e mapeamento de uso e
ocupação do solo na bacia hidrográfica do rio Paraúna e de quatro bacias
hidrográficas contribuintes predeterminadas – que serão vistas mais adiante neste
documento - a partir do uso de técnicas de processamento digital de imagens,
sensoriamento remoto e geoprocessamento.
Nesta etapa as classes de usos do solo e cobertura vegetal serão extraídas através
de dois métodos distintos de classificação de imagens de satélite. O primeiro método
a ser aplicado será a classificação não supervisionada, onde toda a bacia será
mapeada. O segundo será a classificação supervisionada, sobre as quatro bacias
hidrográficas contribuintes citadas.
De acordo com estudos o Termo de Referência para este trabalho, essas bacias
hidrográficas contribuintes foram destacadas por possuírem maior Potencial Natural
de Erosão – PNE. São elas: bacias hidrográficas contribuintes do córrego Dona Inês,
córrego Engenho da Bilha, córrego Sepultura e córrego Santa Maria, com suas
cabeceiras localizadas respectivamente nos municípios de: Conceição do Mato
Dentro, Gouveia, Gouveia e Congonhas do Norte. Nesses locais a PNE costuma
extrapolar a taxa de 300 (trezentas) ton/ha/ano de perdas de solo, dadas as
condições em que se encontram estas bacias hidrográficas.
Deverão ser elaborados 05 (cinco) mapas distintos de uso e ocupação do solo,
sendo um para a bacia do rio Paraúna em sua totalidade e outros quatro para cada
uma das bacias contribuintes.
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De acordo com o Ato Convocatório n° 004/2014 os mapas de uso e ocupação do
solo, terão representadas, pelo menos, as seguintes classes:
- Cobertura vegetal (cerrado, floresta, reflorestamento, lavoura, pastagem, etc.);
- Corpos hídricos
- Solo desnudo;
- Afloramentos rochosos;
- Minerações;
- Vias de tráfego;
- Ocupação humana;
- Outros (caso a Contratada julgue necessário).
As subclasses de mapeamento serão definidas de acordo com a escala de trabalho
permitida pela resolução da imagem adquirida, bem com o formato de plotagem a
ser adotado, que deverá ser o A0 ou A1.
Desta forma, apresenta-se o relatório técnico, contendo o detalhamento dos
procedimentos do processamento da imagem (ou imagens) de satélite adquirida e
indicando as premissas adotadas durante os trabalhos para a confecção do mapa de
uso e ocupação.
4.1 LOCALIZAÇÃO
A bacia hidrográfica do rio Paraúna está localizada na bacia do rio das Velhas, na
região de seu médio curso e abrange 9 municípios, quais sejam: Santana de
Pirapama, Conceição do Mato Dentro, Presidente Kubitschek, Datas, Gouveia,
Santo Hipólito, Presidente Juscelino, Congonhas do Norte e Monjolos.
O Rio Paraúna é considerado um dos mais importantes afluentes do Rio das Velhas
em sua margem direita e é crucial na depuração de suas águas, devido aos bons
índices verificados periodicamente, de acordo com o monitoramento anual
apresentado pelo IGAM – Instituto Mineiro de Gestão das Águas. A Figura 1
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apresenta a localização da bacia hidrográfica do rio Paraúna e das quatro bacias
contribuintes que terão os usos do solo mapeados detalhadamente.
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FIGURA 1: MAPA COM LOCALIZAÇÃO GEOGRÁFICA DA BACIA DO RIO PARAÚNA BACIAS CONTRIBUINTES A SEREM MAPEADAS– FONTE: MYR PROJETOS
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4.1 A DIVERSIDADE DOS USOS DO SOLO E FORMAÇÕES
VEGETACIONAIS NA BACI A DO RIO P ARAÚNA
Preliminarmente, com intuito de orientar todo o trabalho que se segue, vale a
pena destacar a análise realizada sobre dados secundários no Produto 2denominado Diagnósticos Preliminares – onde foi avaliada a diversidade do
uso do solo através do Zoneamento Ecológico Econômico de Minas Gerais
(ZEE), principalmente com base nas categorias das formações naturais,
percebendo-se acentuada heterogeneidade espacial na ocorrência das
fitofisionomias.
De acordo com as análises realizadas sobre a Tabela 1 e a Figura 2 tem-se
que a bacia do Paraúna apresenta interessante distinção nas mudanças das
distribuições de fisionomias vegetacionais, ou seja, possui “média a alta”
heterogeneidade quando atinge as áreas de Cerrado, bem como nas áreas de
contato com as áreas de Mata Atlântica, onde diversas fitofisionomias
alternam-se na paisagem.
Possivelmente essa variação está ligada à variação dos solos e de suas
características (composição química, profundidade, tipo de drenagem) (Lopes;
Cox 1977). Fatores ligados à geomorfologia e evolução do relevo determinam
fortemente os tipos de solos e terrenos do Cerrado, favorecendo a diversidade
de paisagens e ambientes.
Outra característica é a heterogeneidade de sua distribuição, havendo
espécies mais típicas dos Cerrados da região norte, outras da região centrooeste, outras da região sudeste. Por esta razão, unidades de conservação,
com áreas significativas, deveriam ser criadas e mantidas nessas formações
representativas do cerrado, bem como nas diversas regiões do contato
(tensão ecológica) do Domínio do Cerrado com o Domínio da Mata Atlântica, a
fim de garantir a conservação do maior número de espécies da flora e fauna
relacionadas a estes ambientes de ‘contato’.
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Tabela 1: Quantitativos de heterogeneidade espacial de fitofisionomias
Classificação da
Heterogeneidade
Baixa
Muito Baixa
Média
Alta
Muito Alta
Área (hectares)
Porcentagem (%)
98.033
42,75
69.319
30,23
50.876
22,18
10.197
4,45
912
0,4
FONTE: MYR PROJETOS
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FIGURA 2: HETEROGENEIDADE ESPACIAL DE FITOFISIONOMIA DA BACIA HIDROGRÁFICA. FONTE: MYR PROJETOS
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5 - ESTUDO REMOTO DE USO E OCUPAÇÃO DO SOLO
5.1 CONCEITOS E DEFINIÇÕES
Conforme explicitado no Produto 1 – Plano de Trabalho, o conhecimento da
dinâmica de uma paisagem numa determinada região é um fator importante no
planejamento racional e de sustentabilidade do meio ambiente. Desta maneira,
o sensoriamento remoto orbital torna-se uma notável ferramenta na aquisição
primária de informações para o mapeamento do uso do solo, fundamento
primordial para o planejamento regional das terras (Barbosa, 2009).
O Sensoriamento Remoto (SR) pode ser definido como a ciência e a arte de
obter informação acerca de objetos, áreas ou fenômenos através da análise
dos dados adquiridos por sensores que não entram em contato com os alvos
investigados (Lillesand & Kiefer, 1994; Antunes, 2003). Como o SR não
necessita de contato direto com os objetos, ele torna-se útil para trabalho em
grandes extensões, como aqui licitado, pois ajuda a eliminar os custos
necessários para coletas de informações primárias.
Os sensores remotos realizam medidas em diferentes intervalos do espectro
eletromagnético e de maneiras distintas, podendo ser classificados como
passivos e ativos. O sensor passivo mede a radiação solar refletida pela
superfície terrestre e também a radiação termal emitida pela terra, enquanto o
sensor ativo mede a radiação relativa à faixa de micro-ondas, que é emitido
pelo sistema sensor instalado na plataforma orbital, medindo-se a intensidade
do retorno desta energia, depois de refletida na superfície terrestre (Penido,
1998). Neste trabalho são utilizados produtos obtidos por sensores passivos.
A extração de informações das imagens de satélites é auxiliada pela
elaboração de curvas de refletância, nas quais diferentes tipos de uso e
cobertura da terra são caracterizados com o objeto. As curvas de refletância
obtidas para um mesmo tipo de alvo variam em função da interação entre
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radiação eletromagnética e as propriedades do alvo, mas em geral, possuem
forma semelhante à assinatura espectral. O comportamento espectral dos
alvos diz respeito às propriedades bio-físico-químicas dos objetos da superfície
e sua influência na interação com a energia eletromagnética (Penido, 1998).
Complementando a descrição de Penido (1998), Pereira et. al (1989), destaca
que além da observação de refletância, os alvos são identificados pela
observação dos parâmetros de forma, tamanho, tonalidade, cor, textura,
localização e relação de aspectos dos alvos.
Conhecidos os alvos e interpretados os objetos, o próximo passo para extração
de dados das imagens de satélite é a classificação. A classificação de imagens
multiespectrais permite a extração de informação sobre os padrões de
ocupação e uso da terra. O processo de classificação pode ser realizado “pixel”
a “pixel”, ou para grupos de “pixels” inseridos em segmentos de imagem.
Nesse processo, cada segmento é rotulado de acordo com o agrupamento de
classes (Agua, Solo, Vegetação dentre outros), gerando um mapa temático.
Existem duas maneiras de realizar essa etapa: de forma não supervisionada,
onde não existe a participação do usuário; e a forma supervisionada, onde o
usuário participa através do treinamento, escolhendo um espaço amostral com
segmentos mais representativos de uma classe temática. Na classificação
supervisionada, o algoritmo estima parâmetros estatísticos para analisar os
dados do treinamento, que são comparados com todos os segmentos da
imagem e rotulados conforme a classe com a qual mais se assemelha. Esta
última será aplicada neste trabalho, pois a supervisão do usuário é essencial
para atingir o grau de detalhamento de mapeamento demandado nesta
licitação. A classificação sem esta supervisão pode gerar vários erros de
mapeamento, principalmente em imagens com maiores resoluções espaciais.
Nesse sentido, vale ressaltar que a classificação de imagens consiste na
identificação de tipos de cobertura de solo, de acordo com os padrões de
resposta espectral dos elementos utilizados na classificação (por exemplo,
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classificação de pixel da imagem em cobertura de solo do tipo urbano, floresta
ou água). Um passo vital no processo de classificação é a avaliação da
exatidão das imagens finais produzidas. Isto envolve a identificação de um
conjunto de locais amostrais que são visitados in loco. A classe de cobertura de
solo encontrada no campo é então comparada com a que foi mapeada na
imagem para os mesmos locais.
O sucesso da classificação depende da presença de assinaturas distintas para
as categorias de cobertura de solo de interesse no conjunto das bandas que
estão a ser utilizadas e da habilidade para distinguir, com segurança, tais
assinaturas de outros padrões de resposta espectral que possam estar
presentes na imagem.
Como já mencionado, os dois tipos de classificação possuem regras de
decisão para que o classificador associe certo pixel a certa classe ou regiões
de similaridade de níveis de cinza. Essas regiões consideram as características
espectrais do pixel (classificação pixel-a-pixel) ou do pixel e seus vizinhos
(classificação por região). Se por um lado, na classificação pixel-a-pixel o pixel
é considerado de forma isolada, na classificação por região considera-se tanto
a informação espectral do pixel, como também a de seus vizinhos. Este último
classificador procura simular o comportamento de um fotointérprete ao
reconhecer áreas homogêneas dentro da imagem. O algoritmo mais utilizado é
o de máxima verossimilhança (MAXVER) (Moreira, 2003).
 Classificação Não-Supervisionada
Consiste na utilização de algoritmos para reconhecer as classes presentes em
uma imagem.
• Os "pixels" dentro de uma área são submetidos a um algoritmo de
agrupamento ("clustering") que determina o agrupamento do dado, numa feição
espacial de dimensão igual ao número de bandas presentes. Este algoritmo
assume que cada grupo ("cluster") representa a distribuição de probabilidade
de uma classe.
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A classificação não supervisionada usualmente é utilizada como análise
preliminar das classes predominantes numa cena. A partir desta análise é
possível determinar o número, a distribuição e o tipo de uso do solo a serem
definidos na classificação.
 Classificação Supervisionada
É um tipo de classificação que demanda o conhecimento prévio de alguns
aspectos da área – verdade terrestre. Tais áreas são padrão de comparação
com as quais todos os pixels desconhecidos serão comparados e,
posteriormente, classificados. Nessa classificação, o treinamento diz respeito
ao reconhecimento da assinatura espectral de cada uma das classes de uso do
solo da área da imagem.
Para alguns classificadores (algoritmos), esse reconhecimento abrange a
obtenção de parâmetros estatísticos (média, matriz de covariância, etc.) de
cada classe presente na área. Para outros necessita-se somente do nível
mínimo e máximo de níveis de cinza (Crosta, 1992).
A classificação supervisionada compreende os seguintes passos:

Localizar exemplos representativos de cada tipo de cobertura que pode
ser identificado na imagem (definição das áreas de treino);

Digitalizar polígonos em torno de cada área de treino, atribuindo um
único identificador para tipo de cobertura;

Analisar os pixels contidos nas áreas de treinos e criação de
assinaturas espectrais para tipo de cobertura.
Existem várias técnicas para tomar a decisão com qual das assinaturas o pixel
mais de parece, que se denominam de classificadores (recurso à análise
estatística).
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Considerando o exposto, o conhecimento da dinâmica de uma paisagem numa
determinada região é um fator importante no planejamento racional e
sustentabilidade do meio ambiente. Desta maneira, o sensoriamento remoto
orbital torna-se uma notável ferramenta na aquisição primária de informações
para o mapeamento do uso do solo, fundamento primordial para o
planejamento regional das terras (Barbosa, 2009).
O sensoriamento remoto apresenta-se como uma das alternativas mais viáveis
para o monitoramento ambiental de bacias hidrográficas em virtude do grande
avanço das geotecnologias, do grande número de informações que podem ser
geradas e dos graus de exatidão que podem ser atingidos. Os graves
problemas ambientais de perda de solo e biodiversidade vêm provocando,
anualmente, perda de fertilidade dos solos, assoreamentos dos rios e açudes,
devido à atuação conjunta de diversos fatores de pressão ambiental, o que
vem motivando pesquisadores a realizarem monitoramentos através das
técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento.
Portanto,
é
fundamental
para
os
estudos
ambientais
que
utilizam
sensoriamento remoto, compreender a interação da radiação solar com os
objetos que compõe o mosaico da superfície terrestre: solos, rochas,
vegetação, rios, entre outros. A partir do conhecimento das características
físicas dos objetos de uma dada região e seu comportamento espectral, é
possível fazer um monitoramento das condições ambientais da área em
questão e descobrir possíveis modificações que possam vir a acontecer. Tal
monitoramento aplica-se perfeitamente às técnicas de sensoriamento remoto,
que utilizam as informações contidas nas respostas espectrais dos alvos
provenientes da superfície terrestre para estudos ambientais.
Com a finalidade de mapear e organizar os dados ambientais da bacia em um
banco de dados georreferenciados, para subsidiar o mapeamento dos usos do
solo e cobertura vegetal, será proposto um plano em três etapas (Figura 3). A
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primeira etapa compreende as ações estruturais de planejamento necessárias
para desenvolver a alimentação do banco de dados por meio da coleta dos
dados secundários de referência e escolha das imagens a serem utilizadas. A
segunda compreende as ações de execução necessárias para implantar e
desenvolver o a metodologia de mapeamento de usos do solo e validação dos
dados através de trabalho em campo (dados primários). A terceira etapa é
relativa a analise da consistência dos dados, topologia, validação e produção
cartográfica.
FIGURA 3: ETAPAS METODOLÓGICAS EM UM SIG
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Assim, para esta etapa, o software escolhido para desenvolvimento dos
trabalhos foi o Sistema ArcGis o qual é produzido pela ESRI (Environmental
Systems Research Institute) que é uma empresa americana especializada na
produção de soluções para a área de informações geográficas, sendo líder
mundial em sistemas de informação geográfica.
O referido software é composto por uma coleção integrada de softwares de
geoprocessamento e ferramentas adicionais que possibilitam construir
complexos Sistemas de Informações Geográficas. Sua interface permite sua
funcionalidade em diversos níveis, como desktop, servidores, web, entre
outros.
A escolha deste sistema é devido a quatro razões principais:

O ArcGis é líder de mercado, com maior número de usuários em todo o
mundo;

Extremamente
funcional
e
customizavel:
incorpora
poderosas
ferramentas de edição, cartografia avançada, administração aprimorada
de dados e análises espaciais sofisticadas, incluindo sensoriamento
remoto;

Escalável: desenvolvido em estruturas modernas de componentes
orientados a objetos, permitindo que os softwares que compõem a
família ArcGIS (ArcMap, ArcEditor e ArcInfo) compartilhem os mesmos
aplicativos, interfaces de usuário e conceitos de operação;

Interoperabilidade: possui capacidade de se comunicar de forma
simples com outros SIG e bancos de dados diversos.
Portanto, a sistemática de trabalho adotada permitirá, através da produção dos
dados em formato shapefile (ArcGis), a conexão dos dados vetoriais com
dados alfanuméricos. Assim, dado o exposto, todos os processos de coleta,
tratamento e armazenamento de dados será realizado utilizando-se o Sistema
de Informações Geográficas ArcGis.
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5.2 LEV ANTAMENTO DO USO E OCUPAÇ ÃO DO SOLO
5.2.1 Classificação supervisionada da bacia do rio Paraúna – Procedimentos
preliminares sobre imagem do satélite Landsat-8
Segundo o Termo de Referência do Ato convocatório nº 004/2014, o primeiro
subproduto, relativo ao levantamento do uso e ocupação do solo de toda a
bacia hidrográfica, será obtido através de classificação não supervisionada ou
classificação supervisionada das imagens de satélite, por meio de software
específico. Entretanto, procurando maior grau de confiabilidade e de qualidade
neste trabalho, o método escolhido foi de classificação supervisionada, o qual
proverá resultados mais satisfatórios.
As especificações técnicas da imagem de satélite são as seguintes:

Tipo da imagem: Multiespectral (RGB)

Sensor / Satélite: Indiferente

Resolução espacial: 25 metros ou superior

Resolução radiométrica: 6 bits ou superior

Época de passagem: Não inferior a janeiro de 2013
O mapa de uso e ocupação do solo, a ser desenvolvido a partir da imagem (ou
mosaico de imagens), deverá possuir em sua legenda pelo menos os seguintes
atributos e subatributos (quantos forem necessários):

Cobertura
vegetal
(cerrado,
floresta,
reflorestamento,
lavoura,
pastagem, etc.);

Corpos hídricos (rios, lagos, etc.);

Solo desnudo;

Afloramentos rochosos;

Minerações;

Vias de tráfego (pavimentadas, cascalhadas, de terra, etc.);

Ocupação humana (área urbanizada, loteamentos, indústrias, etc.);
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
Outros (caso a Contratada julgue necessário).
Para atender aos requisitos, foi utilizada imagem do satélite Landsat 8,
disponibilizadas gratuitamente pela United States Geological Survey (USGS).
Nesta fase, as imagens possuem resolução espacial de 15 m (pancromática) e
30 m (Multiespectral). Através de fusão digital, foi possível gerar imagens de
resolução espacial de 15m, coloridas.
Por sua amplitude espectral e a larga abrangência de cada cena, as imagens
permitem trabalhos até a escala 1:25.000. Assim, ressalte-se que as classes de
usos do solo previamente determinadas no edital, para mapeamento, poderão
sofrer ajustes, de acordo com a escala de trabalho e possibilidade de sua
identificação na imagem.
Segundo a Engesat, as principais características das imagens do satélite
Landsat 8 são as seguintes.

Órbita: Circular, Heliosíncrona; Descendente; 98,2º de Inclinação;
Período de 99 minutos; Altitude de 705 Km.

Horário de Imageamento: 10 h 00 min AM.

Bandas do Sensor: Pancromático P&B: Banda 8; Multiespectral:
Bandas 1-7 e 9; Termal: Bandas 10-11.

Resolução Espacial (Figura 4): Pancromático P&B: 15,0 m (bandas 8);
Multiespectral: 30,0 m (banda 1-7 e 9); Termal: 100,0 m (bandas 10-11).

Sensibilidade
Espectral:
Pancromático:
500-680
nm
(Banda8);
Multiespectral: 430-450 nm (Banda1), 450-510 nm (Banda2), 530-590nm
(Banda3), 640-690 nm (Banda4 Vermelho), 850-880 nm (Banda5
Infravermelho próximo), 1570-1650 nm (Banda6 SWIR1), 2110-2290 nm
(Banda7 SWIR2), 1360-1380 nm (Banda9 Cirrus); Termal: 10600-11190
nm (Banda10 TIRS1), 11500-12510 nm (Banda11 TIRS2).
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FIGURA 4: BANDAS DO SATÉLITE LANDSAT 8. FONTE: ENGESAT

Resolução Radiométrica – Quantificação: 16 bits por pixel

Tamanho de Cena Básica: 185,0 x 185,0 km ;

Largura de Faixa Imageada: 185 km;

Frequência de Revisita: Aproximadamente 16 dias, dependendo da
latitude.

Precisão de Localização: 12 m nas bandas 1-2-3-4-5-6-7-8-9 e 41 m
nas bandas 10 e 11 de erro circular em 90% dos casos, sem uso de
pontos de controle.
Assim, atendidas as especificações do edital para este subproduto foi
selecionada a imagem mais atual combinada com a menor cobertura de
nuvens possível, sendo a data da aquisição pelo satélite de 12/08/2014 e a
cobertura de nuvem menor que 1%.
A imagem selecionada possui os seguintes atributos (Tabela 2), segundo a
USGS:
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TABELA 2: ATRIBUTOS DA IMAGEM LANDSAT-8 SELECIONADA
Data Set Attribute
Landsat Scene Identifier
WRS Path
WRS Row
Target WRS Path
Target WRS Row
Full or Partial Scene
Nadir/Off Nadir
Data Category
Bias Parameter File Name OLI
Bias Parameter File Name TIRS
Calibration Parameter File
RLUT File Name
Roll Angle
Station Identifier
Day/Night
Data Type Level 1
Sensor Identifier
Date Acquired
Start Time
Stop Time
Image Quality
Scene Cloud Cover
Sun Elevation
Sun Azimuth
Geometric RMSE Model X
Geometric RMSE Model Y
Browse Exists
Processing Software Version
Center Latitude
Center Longitude
NW Corner Lat
NW Corner Long
NE Corner Lat
NE Corner Long
SE Corner Lat
SE Corner Long
SW Corner Lat
SW Corner Long
Center Latitude dec
Center Longitude dec
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Attribute Value
LC82180732014224LGN00
218
73
218
73
FULL
NADIR
NOMINAL
LO8BPF20140812122212_20140812131020.01
LT8BPF20140812121818_20140812131113.01
L8CPF20140701_20140930.01
L8RLUT20130211_20431231v09.h5
-.001
LGN
DAY
L1T
OLI_TIRS
12/08/2014
2014:224:12:56:46.1973900
2014:224:12:57:17.9673860
9
.01
44.658.131
4.433.728.762
6.72
3.875
Y
LPGS_2.3.0
18°47'15.25"S
43°57'13.32"W
17°44'13.49"S
44°38'16.26"W
18°06'17.24"S
42°52'18.84"W
19°50'28.79"S
43°15'38.56"W
19°28'08.65"S
45°02'42.07"W
-1.878.757
-439.537
Data Set Attribute
NW Corner Lat dec
NW Corner Long dec
NE Corner Lat dec
NE Corner Long dec
SE Corner Lat dec
SE Corner Long dec
SW Corner Lat dec
SW Corner Long dec
Attribute Value
-1.773.708
-4.463.785
-1.810.479
-428.719
-1.984.133
-4.326.071
-1.946.907
-4.504.502
Fonte: SATMAP

Verificação do registro geométrico (posicionamento)
A título de segurança, uma vez que a United States Geological Survey (USGS)
informa que as imagens Landsat-8 já são ortorretificadas, foi realizada aferição
do registro geométrico das imagens Landsat-8 no software ArcGis 10.2. Para
tanto foram sobrepostas às cartas disponibilizadas pelo Instituto Brasileiro de
Geografia e Estatística (IBGE) de Diamantina (Folha SE-23-Z-A-III) e
Presidente Kubitscheck (SE-23-Z-A-VI) na escala 1:50.000, as quais tornaram
possível comparar o registro das imagens Landsat-8 com o das cartas, aferindo
seu posicionamento, considerado satisfatório.

Correção atmosférica das imagens
Ainda utilizando o software ArcGis 10.2 procedeu-se a uma nova etapa - a
correção atmosférica das imagens - que consiste em um procedimento que
retira o efeito de dispersão da energia eletromagnética nas partículas de água
suspensas
na
atmosfera,
possibilitando
que
os
alvos
invariáveis,
temporalmente, sejam interpretados.
O efeito da atmosfera é um dos agentes que altera a resolução radiométrica
das imagens de satélite e o efeito dessa alteração é a redução do contraste
dos alvos presentes na imagem (Alvarenga e Moraes, 2014).
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Segundo a ESRI, a função aplicada do software ArcGis 10.2 “Aparent
Reflectance” calibra os valores de brilho da imagem (DN) para alguns sensores
de satélite. A principal vantagem desta função a de ajustar as imagens a uma
condição de iluminação teoricamente comum, consequentemente diminuindo a
variação entre cenas de datas diferentes e de diferentes sensores. Isto pode
ser útil para equilíbrio de cores, mosaicos e classificação de imagem.
A função executa duas calibrações. A primeira calibração é para converter o
valor DN para o topo da atmosfera (TOA) radiância com base nas propriedades
do sensor (ou seja, o ganho / bias ou LMAX / Lmin). A segunda calibragem é
converter a radiação TOA em reflectância aparente, com base na elevação do
sol e data de aquisição das imagens pelo sensor.
Reflectância aparente é uma relação e seu intervalo de saída nativa é 0-1. Para
fins de exposição, nesta função, a razão é multiplicada por 255, e, portanto, a
saída estendida de 0-1 a 0-255. Ao usar o padrão 8-bit (inteiro) sem assinatura
do tipo de dados de saída, o valor é arredondado para baixo para números
inteiros.
Esta função pode apenas ser usada em imagens específicas e pode ser
aplicada automaticamente durante a adição de dados a um conjunto de dados
do mosaico usando o tipo apropriado de varredura. Os sensores aplicáveis são
Landsat, IKONOS e QuickBird. Se esta função é aplicada a um conjunto de
dados não válidos, irá atrasar toda a cadeia de função e não fará os ajustes
necessários.
Ressalte-se que esta função modifica os valores de imagem, por isso, as
estatísticas anteriores e histogramas não são mais válidos. Esta função deve
ser aplicada no início da cadeia de função, após a extração da banda
(reordenamento) e antes de qualquer alteração radiométrica.

Fusão de bandas
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Após a etapa de correção atmosférica as imagens estavam prontas para um
próximo passo, o qual consiste em gerar uma imagem colorida e de melhor
resolução através da fusão de bandas. Esses métodos combinam a banda
pancromática - de melhor resolução espacial - com bandas multiespectrais – de
menor resolução espacial - para gerar uma nova imagem com melhor
resolução espacial do que a imagem multiespectral original. Este processo é
conhecido como “Pan-Sharpening”.
Importante frisar que este método para atingir total efetividade deverá preservar
as cores da imagem original (qualidade espectral) e transferir as informações
de detalhes da banda pancromática para o produto híbrido.
No primeiro momento, foi realizada a fusão das bandas 2,3,4,5,6, utilizando-se
a função “Composite Bands” a qual gera uma imagem multiespectral cujas
composições proporcionam resultados próximos ao real, como “Cor Natural”, e
Falsa Cor e Infravermelho, que, nos processos de classificação de imagens e
de identificação de certas feições geográficas, ressaltam os alvos, permitindo
melhor distinção entre os elementos (Figura 5).
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FIGURA 5: COMPOSIÇÃO DE BANDAS MULTIESPECTRAIS. FONTE: USGS
Após esta etapa, utilizou-se o processo chamado PANSHARPENING, pela
ferramenta do ArcGis "Create Pan-Sharpened Raster Dataset”, através da qual
foi possível alcançar a resolução espacial de 15 metros do satélite Landsat-8
(Figura 6).
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FIGURA 6: IMAGEM LANDSAT-8 RGB, 654, FALSA-COR, COM 15 METROS DE RESOLUÇÃO ESPACIAL DA BACIA DO RIO PARAÚNA
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5.2.2 Classificação
supervisionada
das
bacias
contribuintes–
Procedimentos preliminares sobre imagem do satélite ZY-3
O segundo subproduto, por sua vez, refere-se ao levantamento de uso e
ocupação do solo das bacias hidrográficas contribuintes, onde deverá ser
realizado um trabalho de mapeamento de uso e ocupação do solo das
bacias
hidrográficas
contribuintes,
ilustradas
na
Figura
12,
respectivamente representando o córrego Dona Inês, córrego Engenho da
Bilha e córrego Santa Maria.
Para o mapeamento de uso e ocupação do solo nas bacias hidrográficas
contribuintes deverá ser utilizado sensoriamento remoto, a partir da
aquisição de imagem (ou imagens) de satélite de média ou alta resolução.
As condições para utilização do imageamento das áreas.

Tipo da imagem: Multiespectral (RGB);

Sensor / Satélite: Indiferente;

Resolução espacial: 10 metros ou superior;

Resolução radiométrica: 8 bits ou superior;

Época de passagem: Não anterior a junho de 2013.
O mapa de uso e ocupação do solo, a ser desenvolvido a partir da imagem
(ou mosaico de imagens), deverá possuir em sua legenda pelo menos os
seguintes atributos e subatributos (quantos forem necessários) e a
plotagem final deverá ser em tamanho A0 ou A1.

Cobertura vegetal (cerrado, floresta, reflorestamento, lavoura,
pastagem, etc.);

Corpos hídricos (rios, lagos, etc.);
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
Solo desnudo;

Afloramentos rochosos;

Minerações;

Vias de tráfego (pavimentadas, cascalhadas, de terra, etc.);

Ocupação humana (área urbanizada, loteamentos, indústrias,
etc.);

Outros (caso a Contratada julgue necessário).
Ressalte-se que as classes de usos do solo previamente determinadas
para mapeamento poderão sofrer adições ou supressões de acordo com a
escala de trabalho e possibilidade de sua identificação na imagem.
Devido à enorme disponibilidade de imagens de sensores de alta e média
resoluções, foi realizada extensa pesquisa para escolha da imagem a ser
adquirida, levando em conta, além dos parâmetros supracitados, suas
qualidades para fotointerpretação e extração de feições relacionadas ao
uso e ocupação do solo e a relação custo/benefício.
Assim, procedeu-se a procura por produto colorido que apresentasse
todas as bandas multiespectrais disponíveis originalmente dos sensores,
para utilização em aplicações que requerem as assinaturas espectrais dos
alvos (sem interferências) para que sejam aplicadas na classificação de
temas e feições da superfície terrestre, geralmente utilizada por usuários
avançados para classificação do uso do solo.
Ao final, optou-se pelos dados do sensor ZY-3 que são distribuídos por
duas organizações: China Centre for Resources Satellite Data and
Application (CRESDA) e Satellite Surveying and Mapping Application
Center (SASMAC), sendo alguns satélites operados em conjunto com o
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais sob o programa CBERS do
Brasil.
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As imagens foram adquiridas junto a um representante comercial oficial da
CRESDA, a empresa SATMAP, localizada em São Paulo-SP e foi enviada
já com todo processamento digital e tratamentos efetuados pelo corpo
técnico daquela empresa.
Os processos realizados foram os seguintes:
•
Imagem processada;
•
Georreferenciada;
•
Ortorretificada com Modelo Digital de Terreno ASTER;
•
Mosaico e ajuste das faixas.
As características das imagens adquiridas e os processamentos aplicados
foram descritos pela SATMAP, nos tópicos a seguir.

Descrição do Projeto
Os procedimentos a serem listados tem a finalidade de descrever as
atividades realizadas durante a execução do projeto, cujo objetivo
consistiu na produção de imagens ortorretificadas para uma área de 500
km², localizados sobre a bacia do rio Paraúna, no estado de Minas Gerais.
A Figura 7 ilustra o croqui de localização da área de interesse, que
engloba as quatro bacias contribuintes.
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Figura 7: Croqui de localização da área de interesse. Fonte: SATMAP

Atividade
Esta atividade consiste na descrição dos serviços técnicos e processamentos
efetuados sobre as imagens do sensor ZY-3.
Para a execução do projeto as imagens adquiridas foram processadas a partir
de técnicas de PDI (Processamento Digitais de Imagens), realizando os
métodos e procedimentos utilizados para tratar, corrigir e realçar aspectos
referentes a cada tipo de imagem. O processamento digital de imagens (PDI) é
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entendido como a análise e a manipulação de imagens por computador, cuja
finalidade é identificar e extrair informações da imagem e transformar a imagem
de tal modo que a informação seja mais facilmente discernível por um analista
humano.
O processamento de imagens está relacionado com a correção de distorções,
degradações e ruídos introduzidos na imagem durante o processo de
imageamento.
Uma imagem digital constitui uma matriz bidimensional que define um conjunto
de células ou pixels.
Cada pixel é definido pelas coordenadas espaciais (x,y) que indicam sua
localização na cena, sendo que a cada posição (x,y) é atribuído um valor digital
(nível de cinza) correspondente ao valor radiométrico registrado pelo sensor.
Basicamente existem dois tipos de imagens:

Imagem Multiespectral - Representação digital mais complexa: cada
pixel com coordenadas espaciais (x, y) é representado por um conjunto de
valores de brilho (níveis de cinza), ou seja, cada pixel é representado por
um vetor com tantas dimensões quantas forem às bandas espectrais
analisadas (Figura 8).
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FIGURA 8: IMAGENS BRUTAS MULTIESPECTRAIS. FONTE: SATMAP
Quando se trata de imagens de satélite, o termo “resolução” é de
fundamental importância e é classificado em quatro parâmetros:

resolução espacial - corresponde a medida da menor separação
angular ou linear entre dois objetos que o sensor pode identificar;

resolução espectral - é definida pelo número de bandas espectrais
que o sistema possui e pela largura que cada banda ocupa ao longo do
espectro eletromagnético. Quando maior for o número de bandas e menor
for à largura de cada banda, maior a resolução espectral do sistema sensor;

resolução temporal - definida como o intervalo de tempo entre duas
aquisições consecutivas de dados de uma mesma área;

resolução radiométrica - é a quantidade em níveis digitais,
representados através de níveis de cinza, sendo esses valores discretos
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que o sistema sensor possui. Quanto maior essa quantidade, maior a
resolução radiométrica do sistema sensor.


O SATÉLITE ZY-3
Características do Satélite ZiYuan-3 (ZY-3)
Lançado em 09 de Janeiro de 2012, o ZiYuan-3 (ZY-3) (Figura 9) é o
primeiro satélite chinês civil de alta resolução voltado para mapeamento. A
missão é orientada para criação e mapas temáticos e sistemáticos nas
escalas 1:50.000 e 1:25.000.
FIGURA 9: SATÉLITE ZIYUAN-3 (ZY-3). FONTE: SATMAP
O satélite possui quatro sensores, sendo um multiespectral e um
Pancromático (Nadir), um de visa da frontal (Forward) e outro de visada
posterior (Backward) que permitem a construção de pares estéreos para
geração de modelos digitais de elevação. As imagens vêm sendo
amplamente utilizadas para mapeamento e topografia, agricultura, floresta,
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conservação ambiental, mitigação de desastres naturais, planejamento
urbano, navegação, dentre outras aplicações.



Dados Técnicos do Satélite: 
FIGURA 10: DADOS TÉCNICOS DO SATÉLITE ZY3. FONTE: SATMAP



Aquisição das Imagens
Para a execução do trabalho, foram utilizadas 02 imagens, compreendendo
uma área de aproximadamente 500 Km². A Tabela 3 descreve os dados das
cenas do sensor utilizadas no projeto:
TABELA 3: DADOS DAS CENAS DO SENSOR.
Data da Coleta
ID
01-08-2013ZY3_MUX_W43.6_S18.8_20130801_L1A0001300393
24-09-2013ZY3_MUX_W44.0_S18.8_20130924_L1A0001376858
Fonte: SATMAP
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
Edição das imagens
Nesta fase as imagens adquiridas foram processadas a partir de técnicas
de Processamento Digitais de Imagens, realizando os métodos e
procedimentos utilizados para tratar, corrigir e realçar aspectos referentes a
cada tipo de imagem, conforme citado anteriormente.

Geração do Modelo Digital de Elevação - MDE
O Modelo Digital de Elevação pode ser definido como uma matriz de
valores contínuos que armazenam grandezas numéricas. O MDE utilizado
para o processo de ortorretificação corresponde a uma imagem em tons de
cinza onde os valores das altitudes são representados pelos valores de
brilho da imagem.
Para a geração das ortoimagens, a HFSAT realizou o processo de
ortorretificação das Imagens ZY-3, utilizando um Modelo Digital de Elevação
SRTM - MDE global com precisão vertical absoluta in formada de +/- 16m
com intervalo de confiança de 90% .
Este MDE é resultado de uma missão conjunta entre a NASA, a Agência
Espacial Italiana e o Centro Aeroespacial Alemão com o intuito de
desenvolver
um
MDE
da
superfície
terrestre
utilizando
radares
interferométricos a bordo do ônibus espacial Endeavor. Esta missão foi
identificada com a sigla SRTM (Shut tle Radar Topography Mission).
O emprego destes dados como fonte de informação altimétrica pode vir a
suprir as necessidades decorrentes da ausência ou escassez de cartografia
em muitas regiões do globo terrestre, por sua vez, causadas p ela
dificuldade de acesso ou pela carência de projetos de mapeamento
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sistemático. Essas duas situações ocorrem e se enquadram na realidade da
cartografia nacional.

Ortorretificação das Imagens
A ortorretificação (Figura 11) é um método de ajuste da geometria original
da imagem de satélite, que pode ser definida como uma transformação
geométrica aplicada a imagens digitais onde o objetivo é a correção das
distorções inerentes ao sensor e as diferenças de relevo encontradas na
superfície terrestre.
Tecnicamente ortorretificar significa transformar uma imagem bruta com
projeção perspectiva para uma imagem com projeção ortogonal, tornandose assim um produto cartográfico para a produção de mapas. Trata-se do
método mais confiável para a correção geométrica de imagens de satélite.
A precisão do ajuste depende da precisão dos pontos de controle adotados
(Ground Control Points), da correta interpretação das efemérides e da
precisão do Modelo Digital de Terreno.
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FIGURA 11: PROCESSO DE ORTORRETIFICAÇÃO. FONTE: SATMAP
A transformação geométrica utilizada no processo de ortorretificação foi
obtida através dos seguintes parâmetros:
 Efemérides;
 MDE (Modelo Digital de Elevação);

Geração das imagens coloridas
As Imagens coloridas são utilizadas para fins interpretativos, ou seja,
objetiva a interpretação de alvos específicos como vegetação ou mesmo
sistemas viários e hidrografia da área do projeto. São também utilizadas em
processos de classificação para a geração de imagens temáticas para fins
de mapeamento. Neste contexto, podem ser observadas basicamente duas
composições coloridas, geradas a partir de imagens multiespectrais:
Imagens falsa cor e Imagens cores naturais.
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
Composição falsa cor
Como os satélites obtêm imagens na forma de bandas espectrais e cada
banda é composta por valores em tons de cinza, a combinação de bandas
para obter uma imagem colorida é conhecida como posição Falsa Cor.
São chamadas de composições em falsa cor imagens que contêm
informação espectral fora do intervalo sensível ao olho humano. No caso do
satélite ZY-3, as quatro bandas espectrais do modo Multiespectral permitem
uma grande variedade de combinações. Uma combinação comum é
conhecida como Falsa Cor Infravermelho, pois utiliza a banda do
infravermelho próximo no lugar da cor verde, apresentando a vegetação em
tons de vermelho.

Equalização das imagens
Na equalização de imagens o mapeamento tem por finalidade produzir uma
imagem cujo histograma tenha um formato desejado. A equalização
modifica o histograma da imagem original de tal forma que a imagem
transformada tenha um histograma uniforme, ou seja, todos os níveis de
cinza devem aparecer na imagem com a mesma frequência.
O objetivo principal é a melhoria na qualidade visual sem que ocorra perda
de informação ou degradação visual da cena. A equalização também
objetiva minimizar a diferença de brilho, saturação, contraste e matriz entre
as cenas que foram adquiridas em diferentes datas, condições climáticas e
iluminação. Na Figura 12 segue exemplo de equalização de imagem:
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FIGURA 12: IMAGEM RESULTANTE DO PROCESSO DE EQUALIZAÇÃO. FONTE:
SATMAP

Mosaico das imagens
O processo de mosaicagem visa à obtenção de uma imagem contínua e
espectralmente uniforme da área do projeto a partir das cenas equalizadas.
Para
a
realização
desse
processo,
as
imagens
precisam
estar
ortorretificadas, fusionadas e consequentemente equalizadas. São criadas
as linhas de corte entre as cenas, e então formado o bloco da área do
projeto.
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FIGURA 13: LINHAS DE CORTE E MOSAICO DE IMAGENS. FONTE: SATMAP
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
Geração das Ortoimagens – resumo do processo
Para a geração das Ortoimagens foram utilizadas as seguintes informações:

2 Cenas do Satélite ZY-3;

Área total das 2 cenas 3.382 km ;

Resolução Espacial de 6 metros;

DEM – SRTM.
2

PRODUTO FINAL
Ortoimagem com resolução espacial de 6 metros e resolução espectral de 4 bandas
no formato Geotiff na projeção SAD-69-Brazil fuso 23 Sul (Figura 14).
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FIGURA 14: ORTOIMAGEM ZY-3 COM REPRESENTAÇÃO DAS QUATRO BACIAS
CONTRIBUINTES. FONTE: MYR PROJETOS
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5.2.3 Método de classificação supervisionada das imagens
Depois de realizado todo o processamento digital, as imagens Landsat-8 e ZY-3,
aptas ao passo seguinte, podem ser classificadas para mapeamento das classes de
usos do solo e cobertura vegetal, através do método de classificação supervisionada,
utilizando, da mesma forma, o software ArcGis.
Segundo a ESRI, no ArcGIS Spatial Analyst – módulo avançado para análises
espaciais -
um conjunto de ferramentas multivariadas oferecem um ambiente
amigável para a criação de amostras de treinamento e arquivos de assinatura
utilizados
na
classificação
supervisionada.
A
classificação
por
máxima
verossimilhança é o método de classificação principal, onde um arquivo de assinatura,
que identifica as classes e as suas estatísticas, é o insumo necessário para que a
classificação seja realizada.
Desta forma, a imagem é classificada usando assinaturas espectrais (ou seja, valores
de reflectância) obtidos a partir de amostras de treinamento (polígonos que
representam áreas de amostra distintos dos diferentes tipos de cobertura da terra
para ser classificado). Estas amostras são coletadas pelo analista imagem, para
classificar a imagem.
As etapas detalhadas do fluxo de trabalho de classificação de imagem são ilustradas
na Figura 15 e, aquelas pertinentes à classificação supervisionada, serão descritas a
seguir.
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FIGURA 15: FLUXO DE TRABALHO DE CLASSIFICAÇÃO DE IMAGEM. FONTE: ADAPTADO DE
ESRI.

Coleta de amostras de treinamento:
Na classificação supervisionada, amostras de treinamento são utilizadas para
identificar as classes e calcular suas assinaturas. Amostras de treinamento podem ser
criadas de forma interativa usando ferramentas de amostra de treinamento. A Criação
de uma amostra de treinamento é semelhante a desenhar um objeto gráfico
(polígono) sobre uma classe que se deseja mapear, limitando-a por meio do objeto
desenhado e “dizendo” ao software que aquele conjunto de pixels demarcado, com
características espectrais semelhantes, correspondem àquela determinada classe.
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
Validação das amostras de treinamento
Quando as amostras de treinamento são desenhadas na tela, novas classes são
criadas
automaticamente
através
das
ferramentas
específicas.
Através
de
ferramentas específicas são avaliadas as amostras de treinamento, para ver se há
afastamento suficiente entre as classes, possibilitando diminuir o grau de confusão
entre elas.

Edição de Classes
Dependendo do resultado da avaliação das amostras de treinamento, pode ser
necessário mesclar classes que estão sobrepostas umas às outras em uma única
classe. Além disso, pode ser necessário renomear ou renumerar uma classe, mudar a
cor de exibição, dividir e excluir as amostras, visando diminuir confusão entre as
classes.

Criação do arquivo de assinatura
Depois de determinadas as amostras de treinamento e representadas as classes
desejadas distinguíveis uma das outras, um arquivo de assinatura será criado. Cada
uma delas representa uma classe de uso do solo a ser extraída da imagem.

Análise do arquivo de assinatura
O Dendrograma é a ferramenta que permite examinar as distâncias de atributos entre
classes incorporadas sequencialmente em um arquivo de assinatura. A saída é um
arquivo de texto (ASCII) com um diagrama que mostra a árvore de separação das
classes. A partir do dendrograma pode ser determinado se duas ou mais classes ou
grupos são distinguíveis o suficiente. se não, pode-se optar por mesclá-los na próxima
etapa.

Edição do arquivo de assinatura
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Após examinar o arquivo de assinatura, caso não distinção suficiente entre as
classes, é possível mesclar, renumerar e excluir assinaturas de classe.

Aplicação da classificação
Para classificar a imagem, deve ser usada a máxima verossimilhança. Isso atribui a
cada pixel para uma das diferentes classes com base nas médias e variâncias das
assinaturas de classe (armazenados num ficheiro de assinatura). A ferramenta
também é acessível a partir da Classificação de Imagens barra de ferramentas.

Processamento pós-classificação
A imagem classificada criada através da máxima verossimilhança pode apresentar
erroneamente certas células (ruído aleatório) e criar pequenas regiões inválidas. Para
melhorar a classificação, pode ser necessário reclassificar essas células para uma
classe que está imediatamente em seu entorno. As técnicas mais usadas para limpar
a imagem classificada incluem filtragem, aparando fronteiras de classe e removendo
pequenas regiões isoladas.
5.2.4 Classificação supervisionada das imagens Landsat-8
Com a imagem pronta para o uso, foi realizada aquisição das amostras de
treinamento (Figura 16), com o objetivo de identificar áreas de coberturas
identificáveis na imagem, que representassem as classes de interesse definidas.
A escolha das classes de usos do solo e cobertura vegetal teve como base o termo
de referência para este trabalho, a interpretação visual prévia da imagem e o foco no
objetivo deste projeto. Porém, como alguns alvos apresentaram semelhanças na
resposta espectral, havendo confusão entre as amostras destacadas (como, por
exemplo, solo desnudo, mineração e assoreamento) algumas classes tiveram que ser
reagrupadas em classes mais abrangentes, tomando a seguinte configuração:
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
Afloramentos rochosos: Rocha aflorante, desprovida de cobertura de solo ou
vegetação.

Silvicultura: Florestas plantadas. Na região, o mais comum são os
eucaliptais.

Vegetação herbácea e arbustiva: Tal formação caracteriza-se pela
predominância
de
gramíneas,
cuja
altura
varia
de
10
a
50
cm,
aproximadamente. Além disso, surgem alguns subarbustos, sendo que os
arbustos não são raros, porém não aparecendo de forma abundante.
Localmente esta vegetação ocorre em locais de maior altitude, sobre a rocha
intemperizada e solos jovens.

Atividade agropecuária: Para esta classificação, adotou-se este tipo de uso
do solo, muito comum na região, como uma atividade associada a presença de
áreas ocupadas para plantio, criação de animais, pastagens, moradia e outras
associadas à atividade agropecuária.

Vegetação Arbórea: Vegetação que compreende tipologias florestais não
plantadas, incluindo as matas ciliares.

Solo desnudo: Áreas assoreadas e solo sem cobertura vegetal.

Ocupação humana: Áreas caracterizadas pela urbanização consolidada,
correspondendo, localmente, às sedes municipais.

Via de tráfego pavimentada: Corresponde à via pavimentada de acesso
principal à bacia do rio Paraúna, a BR 259 e à CMG 259.

Via de tráfego não pavimentada: Corresponde às estradas vicinais não
pavimentadas passíveis de classificação da bacia do rio Paraúna.

Corpos hídricos: Correspondem aos cursos d’água de maior volume e
alguns lagos que puderam ser identificados através da escala determinada e
método de classificação utilizado.
Importante esclarecer que as classes de usos do solo que não puderem ser
representadas em mapa nesta etapa, devido à restrição de escala de trabalho dada
pela resolução espacial das imagens, serão devidamente mapeadas após trabalho
de campo, o qual será realizado no Produto 4, como consta no edital - Ato
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Convocatório 004/2014, onde poderão ser identificadas e devidamente apresentadas
no mapa de situação (final) da bacia.
FIGURA 16: CLASSES CRIADAS USANDO AMOSTRAS DE TREINAMENTO. FONTE: MYR
PROJETOS
Em seguida, com a finalidade de verificar se as classes de interesse são distinguíveis
ou se existe confusão espectral entre as mesmas (confirmando o exposto
anteriormente) foi realizada uma análise sobre as amostras de treinamento. Para
tanto foram usados os gráficos de dispersão (Figura 17) para comparar as várias
amostras de treinamento para cada combinação única banda da camada de imagem.
Um gráfico de dispersão permite que você veja a separabilidade e distribuição de
suas amostras de treinamento. Se as amostras de treinamento representam
verdadeiramente diferentes classes, os gráficos de dispersão não devem se sobrepor.
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FIGURA 17: EXEMPLO DO GRÁFICO DE DISPERSÃO E DISTRIBUIÇÃO DAS AMOSTRAS DE
TREINAMENTO. FONTE: MYR PROJETOS
Após a verificação da distribuição das amostras e do arquivo de assinaturas, foram
suprimidas todas aquelas classes e amostras que apresentaram menor discriminação
espectral em relação à sua classe, aumentando sua representatividade e diminuindo
a probabilidade de erros ao final da classificação.
Depois de executados os procedimentos anteriores foi realizada a classificação
supervisionada através do método estatístico de Máxima Verossimilhança. Gerado a
imagem classificada, foi verificado que foram criados certos pixels isolados e certas
pequenas regiões inválidas. Para tanto, foram utilizados filtros que deram maior
precisão à classificação.
Com a classificação realizada, converteu-se a imagem para um formato vetorial
(polígono). O resultado pode ser verificado na Figura 18.
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FIGURA 18: IMAGEM CLASSIFICADA DA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO PARAÚNA - USOS DO
SOLO E COBERTURA VEGETAL. FONTE: MYR PROJETOS
Ressalte-se que a análise geral do desempenho dos classificadores e da exatidão dos
dados gerados será avaliada através de testes estatísticos de omissão/comissão e
matrizes de erro. Este procedimento será realizado após a etapa de campo a ser
desenvolvida no Produto 4, como consta no edital - Ato Convocatório 004/2014, onde
serão colhidos os pontos em campo com GPS e identificados os locais mapeados e
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devidos usos do solo – dados de entrada necessários para verificação da matriz de
erros.
Ao final, com a imagem classificada suscitando os usos do solo da bacia hidrográfica
do rio Paraúna, foi realizada a produção cartográfica final, onde todos elementos
obrigatórios de mapa foram utilizados, de acordo com as normas técnicas do
CONCAR - Comissão Nacional de Cartografia, em escala compatível, plotado em
formato A0 (Anexo).
5.2.5 Avaliação geral dos usos do solo e cobertura vegetal da bacia hidrográfica do
rio Paraúna
Através do arquivo vetorial com as informações sobre os usos do solo e cobertura
vegetal da bacia do rio Paraúna, foram gerados os quantitativos. A referida bacia
possui aproximadamente 229,580 ha e, de acordo com os estudos realizados até o
momento, o mapeamento realizado e os quantitativos expressos na Figura 19 e
Tabela 4, verifica-se maior abundância de tipologias predominantemente naturais na
bacia do rio Paraúna.
Essas tipologias compreendem, principalmente, a vegetação herbácea e arbustiva,
recobrindo 45% de toda área da bacia e a vegetação arbórea, com 16%. A vegetação
florestal ocorre praticamente em toda porção sul da bacia, porém, de forma
descontínua, permeada por fragmentos de vegetação herbácea e arbustiva em locais
onde o relevo é mais movimentado. Tal vegetação também é observada junto às
margens dos cursos d’água, representando as vegetações ciliares, que muitas vezes
encontra-se seccionada por pastagens e por atividades ligadas a agropecuária.
As atividades antrópicas, principalmente a agropecuária, ocorrem na porção central
da bacia (Complexo Gouveia) onde há solos e relevo mais propícios a estas
atividades. É nesta porção da bacia onde há maior ocorrência de solo desnudo, maior
movimentação de solo, abertura de estradas e, consequentemente, maior
assoreamento de cursos d’água, comprando–se com outras regiões da bacia.
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FIGURA 19: GRÁFICO EXPRESSANDO OS QUANTITATIVOS DAS CLASSES DE USOS DO SOLO
E COBERTURA VEGETAL DA BACIA DO RIO PARAÚNA. FONTE: MYR PROJETOS
TABELA 4: QUANTITATIVIOS DOS USOS DO SOLO DA BACIA DO RIO PARAÚNA
Uso - Bacia do rio Paraúna
Afloramentos rochosos
Atividade agropecuária
Corpos hídricos
Ocupação humana
Silvicultura
Solo desnudo
Vegetação Arbórea
Vegetação herbácea e arbustiva
Via de tráfego não pavimentada
Via de tráfego pavimentada
Fonte: Myr Projetos
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Área (ha)
53457,05
31611,97
1400,91
489,50
1153,40
673,56
37329,33
102566,96
537,73
360,05
5.2.6 Classificação supervisionada das bacias contribuintes com imagens ZY-3
O processo de classificação da imagem do sensor ZY-3 obedeceu aos mesmos
procedimentos utilizados anteriormente para a classificação das imagens LANDSAT8, quais sejam, 1) coleta de amostras de treinamento 2) validação das amostras de
treinamento 3) edição de classes 4) criação do arquivo de assinatura 5) análise do
arquivo de assinatura 6) edição do arquivo de assinatura 7) aplicação da classificação
8) processamento pós-classificação. Inclusive foi utilizada a classificação por máxima
verossimilhança (MaxVer) que também se mostra muito eficiente para a classificação
de imagens de alta resolução.
Porém, antes do primeiro passo, foi realizada a seleção das áreas de trabalho, onde
foram efetuados cortes na imagem original correspondentes às áreas das quatro
bacias contribuintes, gerando quatro novas imagens com as mesmas características
da imagem original (Figura 20).
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FIGURA 20: IMAGENS DAS BACIAS CONTRIBUINTES. FONTE: MYR PROJETOS
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Outra importante consideração a ser feita é sobre a coleta de amostras de
treinamento, que, semelhantemente ao ocorrido nas coletas de amostras sobre a
imagem Landsat-8, algumas classes apresentaram semelhanças na resposta
espectral e tiveram que ser reagrupadas em classes mais abrangentes. Além disso,
as diferenças dos usos do solo e da cobertura vegetal nas quatro bacias em estudo,
fizeram com que as nem todas as classes definidas pudessem ser identificadas em
todas elas.
Desta forma, as classes mapeadas foram as seguintes:

Afloramento de rocha: Rocha aflorante, desprovida de cobertura de solo ou
vegetação.

Área preparada para plantio: Solo arado, preparado para plantio, porém,
com cobertura vegetal incipiente.

Atividade agropecuária: Para esta classificação, adotou-se este tipo de uso
do solo, muito comum na região, como uma atividade associada a presença de
áreas ocupadas para plantio, criação de animais, pastagens, moradia e outras
associadas à atividade agropecuária.

Campo rupestre: Os campos rupestres são associados a altitudes acima de
900 metros do nível do mar, em solos rasos, litólicos ou arenosos. Essa
vegetação característica da Serra do Espinhaço é formada por um rico mosaico
de comunidades, sob forte controle do relevo local, natureza do substrato e
microclima (Biodiversitas).

Cerrado (Lato sensu): Devido a diversidade de ambientes da bacia, adotouse esta classificação do Cerrado, o qual abrange desde formações campestres
até os cerradões, incluindo as savanas.

Corpos hídricos: Correspondem aos cursos d’água de maior volume e
alguns lagos que puderam ser identificados através da escala determinada e
método de classificação utilizado.

Mineração: Áreas de extração mineral (principalmente quartzito).
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
Pastagem: Área ocupada predominantemente por gramíneas, destinada
predominantemente à criação de gado, podendo ocorrer, de forma incipiente,
presença vegetação de porte médio e indivíduos arbóreos isolados.

Silvicultura: Florestas plantadas. Na região, o mais comum são os
eucaliptais.

Solo desnudo: Áreas assoreadas e solo sem cobertura vegetal.

Vegetação Florestal: Corresponde a Floresta Estacional (condicionada por
dupla estacionalidade climática) e à vegetação ciliar.

Vegetação hidromórfica: Localmente corresponde a vegetação que pode ser
rasteira, associada a solos hidromórficos em áreas de pastagem ou vegetação
associada a áreas úmidas e brejosas.

Via de tráfego não pavimentada: Corresponde às principais estradas vicinais
não pavimentadas e passíveis de identificação na bacia.

Voçorocas e ravinas: Aberturas no solo causadas pela chuva e intempéries,
geralmente onde a vegetação é escassa e o solo suscetível de carregamento
por enxurradas.
Em seguida, assim como realizado sobre a classificação da imagem Landsat-8, foi
realizada uma análise sobre as amostras de treinamento. Após a verificação todas as
classes e amostras que apresentaram menor discriminação espectral em relação à
sua classe, foram suprimidas, diminuindo a probabilidade de erros ao final da
classificação.
Depois de executados os procedimentos anteriores foi realizada a classificação
supervisionada através do método estatístico de Máxima Verossimilhança. Em análise
às imagens classificadas, foi verificado que foram criados certos pixels isolados e
certas regiões inválidas. Para suprimir tais erros, foram utilizados filtros que
agregaram os pixels isolados a classes com maior probabilidade agrupamento e
suprimiram as regiões inválidas, dando maior precisão à classificação.
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Conforme já citado anteriormente, a análise geral do desempenho dos classificadores
e da exatidão dos dados gerados será avaliada através de testes estatísticos de
omissão/comissão e matrizes de erro. Este procedimento será realizado após a etapa
de campo a ser desenvolvida no Produto 4, onde haverá visita in loco e novas
informações serão levantadas como consta no edital - Ato Convocatório 004/2014,
onde serão colhidos pontos em campo com GPS e identificados os locais mapeados–
dados de entrada necessários para verificação da matriz de erros.
Ao final, com a imagem classificada suscitando os usos do solo da bacia hidrográfica
do rio Paraúna, foi realizada a produção cartográfica final, onde todos elementos
obrigatórios de mapa foram utilizados, de acordo com as normas técnicas do
CONCAR - Comissão Nacional de Cartografia, em escala compatível, plotados em
formato A1 (Anexo).
Com a classificação realizada, converteu-se cada imagem gerada para um formato
vetorial (polígono), o que permitiu alguns ajustes “manuais” para melhoria da exatidão
das classes. O resultado de cada classificação poderá ser verificado a seguir, onde
será também realizada análise expedita das principais características de cada bacia
em relação aos usos do solo e sua relação com perda a de solo. Ressalte-se que
análise mais aprofundada será realizada no Produto 4, onde haverá visita in loco e
novas informações serão levantadas.
5.2.1 Avaliação geral dos usos do solo e cobertura vegetal das bacias hidrográficas
contribuintes
A avaliação das diferentes classes de uso e ocupação do solo é crucial no
planejamento e gestão de uma bacia hidrográfica como a do rio Paraúna. O conflito
ou a harmonia das atividades desenvolvidas naquele território podem afetar a
quantidade e a qualidade das águas consumidas pela população que ali.
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A seguir, apresentam-se os mapas de uso e ocupação do solo das quatro bacias
contribuintes em estudo e sua descrição baseada nos resultados e quantitativos
obtidos através do mapeamento realizado.
5.2.1.1 Córrego Engenho da Bilia
A bacia do córrego Engenho da Bilia possui 1.796,30 ha, dos quais, de acordo com
a Figura 22, Figura 23 e Tabela 5, em mais de 50% de sua área foram identificados
usos antrópicos, dentre os quais se destacam as pastagens e as atividades
agropecuárias.
Essas atividades agropecuárias são executadas predominantemente ao longo dos
cursos d’água, principalmente junto ao córrego Engenho da Bilia, onde não há
presença significativa de vegetação ciliar, o que pode agravar o quadro de
assoreamento do referido córrego. As extensas áreas de pastagens, recobertas
principalmente por vegetação rasteira e que são predominantemente destinadas a
criação extensiva de bovinos, podem também ser fator importante na formação de
novas ravinas e voçorocas e agravamento daquelas já existentes, provocando o
carreamento de partículas sólidas para os cursos d’água.
As minerações, apesar de apresentarem-se com menor área na bacia, parecem
adotar técnicas de lavra sem planejamento e a não aplicação dos devidos
procedimentos de controle ambiental durante a atividade ou no caso de sua
paralisação, podem causar impactos de alta magnitude sobre cursos d’água da
região.
A combinação de fatores como declividade alta, ausência de vegetação ciliar e alta
pluviosidade faz com que os sedimentos inconsolidados desprotegidos sejam
carreados para os córregos, ocasionando o assoreamento e prejudicando todo o
ecossistema daquela bacia, inclusive as populações que residem na bacia.
O principal ponto verificado encontra-se junto à porção nordeste da bacia, onde
podem ser notados todos os fatores acima citados, com visível transporte de
sedimentos para os fundos de vale (Figura 21).
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FIGURA 21: IMAGEM APRESENTANDO ÁREA DE MINERAÇÃO E LIMITE DA BACIA DO
CÓRREGO ENGENHO DA BILIA (EXTREMO SUDESTE). FONTE DA IMAGEM:
GOOGLE EARTH, 2014.
As formações naturais, por sua vez, ocupam cerca de 36% da área da bacia,
representadas pelos campos de altitude (23%), vegetação florestal (11%) e cerrado
(2%), sendo que essas classes, através da análise sobre a imagem, já apresentam
algum grau de impacto pela pressão antrópica, apesar de sua importância na
manutenção da qualidade ambiental da bacia.
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FIGURA 22: IMAGEM CLASSIFICADA DA BACIA HIDROGRÁFICA DO CÓRREGO ENGENHO DA
BILIA - USOS DO SOLO E COBERTURA VEGETAL. FONTE: MYR PROJETOS
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FIGURA 23: GRÁFICO EXPRESSANDO OS QUANTITATIVOS DAS CLASSES DE USOS DO SOLO
E COBERTURA VEGETAL DA BACIA DO CÓRREGO ENGENHO DA BILIA. FONTE:
MYR PROJETOS.
TABELA 5: QUANTITATIVOS DOS USOS DO SOLO DA BACIA DO CÓRRREGO ENG. DA BILIA
Classe
Afloramento de rocha
Atividade agropecuária
Campo rupestre
Cerrado (Lato sensu)
Pastagem
Silvicultura
Solo desnudo
Vegetação Florestal
Via de tráfego
Voçorocas e ravinas
Mineração
Área
194,38
243,1
402,37
45,09
604,32
20,51
65,12
192,94
12,92
9,37
6,17
Fonte: Myr Projetos
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5.2.1.2 Córrego da Sepultura
A bacia do córrego da Sepultura possui 1.511,84 ha e é a única das bacias em estudo
que é atravessada por uma rodovia pavimentada. Ao longo dessa rodovia e lindeira
ao córrego da Sepultura encontra-se a maior concentração das atividades
agropecuárias, que, ao todo, representa 7% da área total da bacia. As áreas de
pastagem também são significativas, ocupando 15% da área (Tabela 6, Figura 25 e
Figura 26).
Assim como na bacia do córrego Engenho da Bilia, há alguns locais de extração
mineral, em menor proporção, mas com potencial equivalente de impacto negativo
sobre os cursos d’água. Nesta bacia as áreas de mineração que puderam ser
identificadas localizam-se na porção leste, na microbacia do córrego Camilinho,
importante afluente do Sepultura.
FIGURA 24: IMAGEM APRESENTANDO ÁREA DE MINERAÇÃO E LIMITE LESTE DA BACIA DO
CÓRREGO DA SEPULTURA. FONTE DA IMAGEM: GOOGLE EARTH, 2014.
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Os campos de altitude, representando 40% da área, o cerrado com 8% da área e a
vegetação florestal recobrindo 13% de toda bacia, principalmente nas porções sul e
nordeste e acompanhando alguns córregos, como vegetação ciliar, conferem à bacia
um grau de conservação maior que a bacia do córrego Engenho da Bilia, analisada
anteriormente.
TABELA 6: QUANTITATIVOS DOS USOS DO SOLO DA BACIA DO CÓRRREGO DA SEPULTURA
Nome
Afloramento de rocha
Area preparada para plantio
Atividade agropecuária
Campo rupestre
Cerrado (Lato sensu)
Pastagem
Solo desnudo
Vegetação florestal
Via de tráfego (não pavimentada)
Via de tráfego (pavimentada)
Voçorocas e ravinas
Mineração
Fonte: Myr Projetos
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Área (ha)
184,03
4,16
105,79
601,52
124,86
215,96
63,55
196,94
6,74
4,28
1,38
2,64
FIGURA 25: IMAGEM CLASSIFICADA DA BACIA HIDROGRÁFICA DO CÓRREGO DA SEPULTURA
- USOS DO SOLO E COBERTURA VEGETAL. FONTE: MYR PROJETOS
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FIGURA 26: GRÁFICO EXPRESSANDO OS QUANTITATIVOS DAS CLASSES DE USOS DO SOLO
E COBERTURA VEGETAL DA BACIA DO CÓRREGO DA SEPULTURA. FONTE:
MYR PROJETOS.
5.2.1.3 Córrego Santa Maria
A bacia do córrego Santa Maria possui área de 839,7 ha. A principal característica
desta bacia é que, apesar de ter seu território recoberto por 52% de pastagens e a
atividade agropecuária ocupam10% da área total, a vegetação florestal, com 273,85
ha (33%) encontra-se bem aparentemente bem preservada, apresentando
fragmentos bem densos (Figura 27, Figura 28 e Tabela 7).
Não foram verificadas voçorocas na área através da análise da imagem. As áreas de
solo exposto são consideradas pouco significativas em relação a área de toda a
bacia, não possuindo impacto direto no assoreamento dos cursos d´água.
Entretanto, merecem atenção alguns córregos, desprovidos de vegetação ciliar, e
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outros que possuem atividades agropecuárias junto às suas margens na porção
noroeste da bacia.
FIGURA 27: IMAGEM CLASSIFICADA DA BACIA HIDROGRÁFICA DO CÓRREGO SANTA MARIAUSOS DO SOLO E COBERTURA VEGETAL. FONTE: MYR PROJETOS
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FIGURA 28: GRÁFICO EXPRESSANDO OS QUANTITATIVOS DAS CLASSES DE USOS DO SOLO
E COBERTURA VEGETAL DA BACIA DO CÓRREGO SANTA MARIA. FONTE: MYR
PROJETOS.
TABELA 7: QUANTITATIVOS DOS USOS DO SOLO DA BACIA DO CÓRRREGO SANTA MARIA
Uso - Bacia do córrego Santa Maria
Corpos hídricos
Pastagem
Vegetação hidromórfica
Silvicultura
Atividade Agropecuária
Vegetação florestal
Solo desnudo
Afloramento de rocha
Vias de tráfego não pavimentada
Fonte: Myr Projetos
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Área (ha)
4,35
440,59
17,41
0,87
85,75
273,85
2,22
5,22
9,44
5.2.1.4 Córrego Dona Inês
Com 714,02 ha, a bacia do córrego Dona Inês é a menor em área entre as demais e
possui uma área de pastagem que recobre 64% de toda a bacia. Possui, em seu
território, diversas voçorocas que representam 6% de sua área. (Figura 29 e Figura
30).
Em contraponto, tem-se uma expressiva área de vegetação florestal (21%)
principalmente ao longo dos cursos d’água, o que pode impedir fluxo de sedimentos
mais importante de atingir os córregos.
TABELA 8: QUANTITATIVOS DOS USOS DO SOLO DA BACIA DO CÓRRREGO DONA INÊS
Uso - Bacia do córrego Dona Inês
Afloramento de rocha
Área preparada para plantio
Atividade agropecuária
Cerrado (Lato sensu)
Pastagem
Vegetação florestal
Vias de tráfego
Voçorocas e ravinas
Fonte: Myr Projetos
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Área (ha)
36,98
4,78
13,12
44,55
454,13
149,43
7,85
3,18
FIGURA 29: IMAGEM CLASSIFICADA DA BACIA HIDROGRÁFICA DO CÓRREGO DONA INÊSUSOS DO SOLO E COBERTURA VEGETAL. FONTE: MYR PROJETOS
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FIGURA 30: GRÁFICO EXPRESSANDO OS QUANTITATIVOS DAS CLASSES DE USOS DO SOLO
E COBERTURA VEGETAL DA BACIA DO CÓRREGO DONA INÊS. FONTE: MYR
PROJETOS.
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6 - CONCLUSÃO
Os resultados atingidos neste trabalho foram de grande valia para este projeto, uma
vez que
permitiram retratar de forma bastante
satisfatória
as principais
características dos usos do solo e cobertura vegetal da bacia do rio Paraúna e das
quatro subbacias contribuintes.
Analisando-se visualmente o resultado da classificação supervisionada realizado
através do método MaxVer, e comparando-o com as imagens utilizadas, pode-se
concluir que todo o processo foi satisfatório quanto a classificação apresentada e
quanto ao nível de detalhamento atingido.
As análises sobre os produtos finais da classificação realizada permitiram, também,
identificar fatores que exercem pressão negativa sobre a perda de solos da bacia.
Os maiores exemplos desses fatores são as atividades agropecuárias realizadas
junto aos córregos, a falta de vegetação ciliar ao longo dos cursos d’água e grandes
áreas de pastagem associadas a relevo movimentado, que foram formadas em
detrimento de vegetação expressiva e de ocorrência natural na bacia do Paraúna.
Portanto, acredita-se que este produto atingiu seus objetivos, uma vez que as
análises aqui realizadas irão permitir planejar a próxima etapa deste projeto,
auxiliando na identificação dos locais prioritários a serem visitados em campo e que,
mais adiante, serão alvo de planos de ações efetivos.
Finalmente, tais planos irão proporcionar a remediação de áreas impactadas e a
prevenção de novos impactos que levem a uma maior perda de solo e aumento do
assoreamento dos cursos d’água, permitindo a melhoria da qualidade ambiental
local, com consequências diretas sobre a qualidade das águas da bacia do rio
Paraúna.
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7 - REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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Processamento digital de imagens LANDSAT – 8 para obtenção dos índices de
vegetação NDVI e SAVI visando a caracterização da cobertura vegetal no município
de Nova Lima – MG. Portal MUNDOGEO, 2014.
BARBOSA, A. P. Comparação de métodos de classificação de imagens, visando o
gerenciamento de áreas citrícolas. Botucatu, 2009. 65 f. Dissertação (Mestrado em
Agronomia/Energia na Agricultura) – Faculdade de Ciências Agronômicas,
Universidade Estadual Paulista.
CROSTA, A. P. Processamento Digital de Imagens de Sensoriamento Remoto.
Campinas: IG/UNICAMP, ISBN 85-853-690-27, 1992.
LILLESAND, T. M.; KIEFER, R. W. Remote sensing and image interpretation. New
York: John Wiley e Sons Inc., 1994.
LOPES, A. S.; COX, F. R. Cerrado vegetation in Brazil: an edaphic gradient.
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de uma rodovia: estudo de caso - trecho oeste do Rodoanel Metropolitano de São
Paulo. São José dos Campos. 123 p. (INPE-6966-TDI/654). Dissertação (Mestrado
em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 1998.
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através deSensoriamento Remoto. Tese de mestrado em Sensoriamento Remoto –
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. São José dos Campos, INPE, 1989. 118
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http://www.cresda.com/n16/n92006/ - Acesso em: 08/07/2015
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Arquivo: 130-REL-SR-PROD-3-R08-150701.doc