DESERTIFICAÇÃO NA REGIÃO DE XINGÓ: ANÁLISE E MAPEAMENTO
ESPECTRO-TEMPORAL
Neison Cabral Ferreira Freire
Admilson da Penha Pacheco
Ivan Dornelas Falcone de Melo
Universidade Federal de Pernambuco
Centro de Tecnologia e Geociências
Departamento de Engenharia Cartográfica
Pós-Graduação em C. Geodésicas e Tec. da Geoinformação
Rua Acad. Hélio Ramos, s/n – Cid. Universitária – CEP 50740-530 - Recife – PE
Tel: (81) 3271-8981 – E-mail: [email protected]
RESUMO
Esta pesquisa tem a missão de analisar e mapear os processos desertificatórios numa porção do semi -árido brasileiro
denominado de Região de Xingó, utilizando-se das tecnologias proporcionadas pelo Sensoriamento Remoto, através do
processamento digital de imagens em séries temporais e multiespectrais, combinadas com dados sócio-econômicos e
descritivos. Historicamente, a região semi -árida brasileira inseriu-se dentro de um modelo de desenvolvimento cuja base
econômica não estava atrelada às condicionantes sociais, culturais e ambientais da região. O desafio atual consiste em conciliar
a exploração eficiente e reciclável dos limitados recursos naturais do semi-árido nordestino - o “capital natural” - e a
necessidade urgente de crescimento material das comunidades sertanejas - o “capital construído pelo homem”.
ABSTRACT
This research has the objectiv of analysing and mapping a desertification process at Xingó, a semi-arid area in
brazilian Northest region by using Remote Sensing and Geografic Information Systems technologies. This research intend to
discovery desertification process that affect poor communities at a large area between Alagoas, Bahia, Pernambuco and
Sergipe states by modeling spacial informations, specifically sattelitte images in relevant historic periods, demograph,
economics and human development datas.
1. INTRODUÇÃO
Esta pesquisa visa permitir a identificação e
localização dos processos de degradação ambiental que
favorecem a ocorrência de áreas desertificadas na Região
de Xingó (Figura 1), localizada numa porção do semi-árido
brasileiro, tornando-se imprescindível para a compreensão e
a avaliação não apenas de suas causas, como também de
seus efeitos sobre a população sertaneja, para isto
considerando: ser o semi -árido nordestino um ecossistema
único no mundo, ser a Caatinga uma biota vulnerável à
degradação e de lenta restauração, e, ainda, o interesse das
diversas unidades de projeto e parceiros do Instituto Xingó
em levantar, ao nível de amostra, a capacidade de suporte
para a ocupação deste espaço.
Escolheu-se a área de abrangência do Instituto
Xingó como local para o desenvolvimento desta pesquisa
pelo fato da inserção daquele numa política de
desenvolvimento regional, diferenciada em suas ações, com
base em diagnóstico das potencialidades e limitações sócioeconômicas e ambientais, conciliando tecnologia, ciência,
produção e diversidades culturais para a construção de um
desenvolvimento sustentável, ao propor instrumentos
tecnológicos que possibilitem análises alternativas e
adequadas para a melhoria da qualidade de vida e bem-estar
social das populações que habitam estas áreas. Atuando na
Região Nordeste do Brasil, o Instituto Xingó abrange 34
municípios distribuídos entre os estados de Alagoas, Bahia,
Pernambuco e Sergipe, correspondendo a uma área
aproximada de 45.000 km², cortada pelo rio São Francisco.
Esta área de abrangência abriga uma população estimada
em 623.000 habitantes (IBGE, 1996), onde se situa o
complexo de hidroelétricas de Paulo Afonso, Itaparica e,
mais recentemente, Xingó (1994) – todas pertencentes a
CHESF – Companhia Hidroelétrica do São Francisco.
No caso brasileiro, uma das regiões mais afetadas
pela crise do modelo de consumo extensivo dos recursos
naturais é o semi -árido nordestino, cuja degradação
ambiental crescente vem ocasionando processos
desertificatórios cada vez mais significativos, trazendo
como conseqüências imediatas, dentre outras, a perda da
fertilidade do solo e da biodiversidade, a destruição de
habitats naturais e o êxodo rural. Segundo o Censo
Demográfico de 2000 (IBGE), cerca de 18 milhões de
pessoas (ou 42% da população nordestina, ou, ainda, 11%
da população brasileira) vivem em regiões de clima semiárido.
Assim, para a extração das informações espaciais e
devido à extensa natureza geográfica da região, torna-se
imprescindível a visão sinótica proporcionada pelas
imagens de satélite, aliadas às possibilidades de análises
temporais e espectrais dos sensores remotos. Serão
coletados dados ambientais referentes aos índices
pluviométricos do período em estudo, verificando-se quais
as melhores datas de aquisição das cenas orbitais,
considerando-se picos mensais acumulados de mínimo e de
máximo em ciclos climáticos. Estudos do comportamento
das espécies vegetais, do paleoclima e dos solos também
serão abordados para uma melhor interpretação das
imagens orbitais.
2.1 FORMULAÇÃO
Como o Sensoriamento Remoto e os Sistemas de
Geoinformação podem contribuir para a identificação de
processos desertificatórios e suas conseqüências sócioeconômicas?
Através do processamento digital de imagens de
satélite em séries temporais e do cruzamento com dados
descritivos pode-se avaliar a evolução de processos
desertificatórios e indicadores sócio-econômicos na área em
estudo.
2.2. HIPÓTESE
Quando ocorre um determinado processo
desertificatório, verifica-se um recrudescimento dos
indicadores sócio-econômicos, através de relacionamentos
geoambientais e antrópicos diretamente vinculados ao
fenômeno observado, sendo possível sua identificação
através de imagens de satélite.
2.3. OBJETIVOS
2.3.1 Geral
Dados descritivos de demografia, economia e
indicadores de desenvolvimento humano municipais serão
sobrepostos à esta base de dados espaciais para se
estabelecer as devidas interações, através de aplicativos e
modelos computacionais adequados ao tratamento da
informação espacial.
Fig. 1 – Croqui de situação da Região de Xingó.
Avaliar o potencial do Sensoriamento Remoto para
detecção de áreas desertificadas em regiões de clima semiárido.
2.3.2 Específicos
2.3.2.1. Identificar áreas desertificadas com utilização de
imagens de satélite, nas regiões do espectro visível, a partir
de séries temporais e multiespectrais;
2.3.2.2. Analisar as relações de causa e efeito dos processos
desertificatórios identificados nas imagens orbitais, numa
visão sócio-econômica e ambientalmente sustentável
(Figura 02);
2.3.2.3. Elaborar um estudo de caso com o uso de
Sensoriamento Remoto e Sistemas de Geoinformação,
enfocando a Região de Xingó.
3. EMBASAMENTO TEÓRICO
3.1 SENSORIAMENTO REMOTO
2. ELABORAÇÃO DO PROBLEMA
Segundo MALDONADO (2001), uma das
ferramentas mais importantes para o monitoramento das
mudanças de cobertura e uso do solo é oriunda das imagens
satelitais, sendo que “no caso de regiões semi -áridas, as
condições climática, edáfica e de degradação da paisagem
têm importante influência na resposta espectro-textual da
cobertura e uso do solo, quando observados em dados
sensoriados”. Uma das técnicas mais apuradas refere-se à
Análise por Componentes Principais, pois permite avaliar o
grau de modificação, provocado pela ação do homem, na
paisagem de domínio da Caatinga.
KAZMIERCZAK (1996), ao estudar o semi -árido
brasileiro, afirma que “dentro do domínio de aplicações de
dados de sensoriamento remoto, verifica-se uma grande
falta de informações sobre a Formação da Caatinga: a
extensão e o pouco conhecimento existente bastariam para
determinar esta região como um dos mais promissores
campos de aplicação das tecnologias de sensoriamento
remoto, para prover informações sobre os seus recursos”.
O autor demonstra em artigo uma metodologia para
detecção de índices normalizados de vegetação da
Caatinga, como um fator determinante na dectecção de
áreas desertificadas.
Sob este aspecto, ACCIOLY (2001) afirma que
“um dos indicadores da desertificação é a redução da
cobertura de plantas perenes”, aliado à degradação dos
solos em áreas com menor cobertura vegetal. Estas duas
condições provocam o aumento do albedo das superfícies
sujeitas à degradação.
Por outro lado, DA COSTA (2001) também
observa que a dinâmica do uso da terra na Caatinga, ao
utilizar de modo não sustentável os recursos madeireiros,
vem provocando perda da diversidade florística e contínua
degradação do solo, estando intimamente relacionados a
presença de processos desertificatórios na região de Seridó,
no Rio Grande do Norte. O autor, então, propõe um método
para o mapeamento da fitomassa da Caatinga, baseando-se
no índice de Área de Planta e no Índice de Vegetação da
Diferença Normalizada (NDVI).
Fig. 2 – Vista da área rural do município de Cabrobó – PE,
na Região de Xingó.
Geoprocessamento e o Sensoriamento Remoto, este
desenvolvimento adquiriu novo perfil, tornando-se viável a
manipulação do grande volume de dados disponíveis,
tratados por diferentes procedimentos computacionais,
levando a utilização de tecnologias que propiciam a análise
integrada e georreferenciada dos fenômenos ambientais”.
3.3. DESERTIFICAÇÃO
Segundo SAMPAIO (2002), o Brasil ratificou a
definição oficial de desertificação estabelecida pela
Convenção das Nações Unidas de Combate à
Desertificação, adotando que: “A desertificação deve ser
entendida como a degradação da terra nas zonas áridas,
semi -áridas e sub-úmidas, resultante de vários fatores,
incluindo as variações climáticas e as atividades humanas”.
O texto da Convenção também define que a desertificação
pode ocorrer em função da degradação da terra, das zonas
climáticas específicas e dos fatores resultantes de processos
antrópicos, podendo se manifestar em qualquer parte do
planeta, com exceção das zonas polares e subpolares, sendo
tecnicamente estabelecido uma razão entre a precipitação
anual e a evapotranspiração potencial compreendida entre
0,05 e 0,65 (SAMPAIO, 2002).
ANDRADE (1999) diz que o grau de aridez de
uma região para outra é muito variável, “havendo aquelas
classificadas como hiper-áridas, onde a umidade é muito
baixa durante todo ano” e outras consideradas apenas áridas
com chuvas esporádicas e, ainda, outras áreas semi-áridas,
“quando a estação úmida é curta, de três a quatro meses por
ano, permitindo o desenvolvimento de culturas de ciclo
vegetativo curto”, sendo esta a característica primordial da
Região de Xingó, como se verifica nos índices
pluviométricos registrados ao longo dos últimos 20 anos
(CPTEC/INPE, 2002). Assim, o período cronológico objeto
desta pesquisa, face à disponibilidade de imagens satelitais
para estudos ambientais, está restrito ao período
compreendido entre o final da década de 1980 até 2001.
Entretanto, convém observar que “a aridez ou a
semi -aridez, não tornam estas terras improdutivas, apesar
da pobreza dos solos em matéria orgânica, uma vez que os
mesmos podem ser enriquecidos com adubos orgânicos ou
podem ser irrigados” (ANDRADE, 1999), como ocorre em
diversos países do mundo.
Fonte: Jornal do Commercio, 14/11/99, Recife – PE.
3.2. SISTEMAS DE GEOINFORMAÇÃO
CALHEIROS (2000), afirma que “o desenvolvimento
econômico-tecnológico, responsável pela aceleração de
problemas e induzido pela avalanche de dados e
informações espaciais, necessita e permite o uso constante
de tecnologias estruturadas em geoprocessamento. Com o
O Nordeste brasileiro tem 80% de sua extensão
classificada como semi-árida, possuindo cerca de 34
milhões de hectares com Caatinga e expandindo-se pelos
nove estados que compõem a região (REIS, 1984). Os
restantes 20% são formados, basicamente, pela mata
Atlântica, cerrados e zonas de coqueirais. “A Caatinga, seu
principal componente, além de rigorosamente atingida pela
seca, sofre um processo de devastação provocado pelo
próprio homem”. Portanto, as tecnologias que permitam
mapear os processos desertificatórios revestem-se de
fundamental importância para a proteção das áreas naturais
ainda existentes e, também, para a recuperação de áreas
degradadas do meio ambiente.
4. METODOLOGIA DA PESQUISA
Tabela 1 – Dados das imagens LandSAT TM pesquisadas.
4.1. MARCO TEÓRICO
Aprofundamento dos estudos bibliográficos referentes
aos temas de processamento digital de imagens de satélite
ambientais, Sistemas de Geoinformação aplicado aos
recursos naturais e análises sócio-econômicas, e
desertificação.
Data
WRS
Sensor
11 - 03 - 1989
06 - 10 - 1995
07 - 05 - 2001
22 - 10 - 2001
215 - 067
215 - 067
215 - 067
215 - 067
TM 5
TM 5
ETM 7
TM 5
Precipitação Pluviométrica
(mm) na Região de Xingó
141,172
2,354
17,966
47,375
4.4. COLETA, ANÁLISE E PROCESSAMENTO DOS
DADOS
4.2. ABORDAGEM DO PROBLEMA
Área de estudo: a Região de Xingó que abrange 34
municípios distribuídos entre os estados de Alagoas, Bahia,
Pernambuco e Sergipe, correspondendo a uma área
aproximada de 45.000 km², cortada pelo rio São Francisco.
Esta área de abrangência abriga uma população estimada
em 623.000 habitantes (IBGE, 1996), onde se situa o
complexo de hidroelétricas de Paulo Afonso, Itaparica e,
mais recentemente, Xingó (1994) – todas pertencentes a
CHESF – Companhia Hidroelétrica do São Francisco. Uma
área piloto foi escolhida para o estudo de caso (Figura 03).
4.3. DEFINIÇÃO
ADOTADA
DA
METODOLOGIA
A
SER
Datas das imagens (Tabela 1), dados a serem
coletados, modelos matemáticos e computacionais,
elaboração do modelo conceitual do SIG.
Fig. 3 – Imagem LandSAT +ETM7, Cor Natural, RGB 321,
Região de Xingó, data de passagem: 07/05/03,
com limites municipais (INPE, 2003; IBGE,
2002).
Coleta: requisição de imagens ao INPE (Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais), médias mensais de
precipitação pluviométrica na região de 1978 a 2001
(Figura 4) junto ao CPTEC/INPE (Centro de Previsão do
Tempo e Estudos Climáticos do INPE), documentos
cartográficos analógicos (IBGE, DSG/Exército Brasileiro),
dados descritivos (IBGE, PNUD – Programa das Nações
Unidas para o Desenvolvimento), reconhecimento em
campo de assinaturas espectrais com localização de pontos
amostrais a partir de receptor GPS.
Análise: quanto à qualidade dos dados (eliminação
dos erros grosseiros, modelagem matemática dos erros
sistemáticos e parametização dos erros randômicos),
resolução temporal das imagens versus condições
ambientais da área em estudo, e modelos computacionais a
serem adotados.
Processamento: georreferenciamento das imagens
satelitais, técnicas de realce, filtragem, transformações
multiespectrais, classificação supervisionada das imagens e
programação em linguagem LEGAL (Análise Espacial),
vetorização de temas geográficos das cartas analógicas,
modelagem e carga de dados no banco de dados relacionais
descritivos, implementação dos aplicativos em SIG,
geração de mapas temáticos.
5. RESULTADOS PRELIMINARES
Diversas técnicas de processamento nas imagens
de 1989 e 2001 foram realizadas, tais como realce de
contraste, Componentes Principais, índices normalizados de
vegetação (NDVI), filtragem linear e classificações
supervisionadas, sendo observada a crescente degradação
ambiental entre os 06 municípios da área de estudo, com
devastação significativa de Caatinga Arbustiva e aumento
considerável de Solo Exposto, conforme mostram a Figura
4 e os Gráficos 1 e 2.
Fig. 4 – Análise Espacial realizada no software Spring 6.3:
cruzamento das classificações supervisionadas
entre as imagens de 1989 e 2001, gerando uma
imagem-síntese da degradação ambiental na área
de estudo (em vermelho, as áreas desertificadas;
em amarelo, a área degradada de Caatinga no
período 1989-2001; em azul claro, a área inundada
pelo lago da Usina Hidrelétrica de Xingó em
1996).
- Identificação, através de cartas -imagem e mapas
temáticos da área de estudo, as áreas de criticidade
ambiental com relação aos processos desertificatórios;
- Recomendações, com base na bibliografia
consultada e nos resultados obtidos, de linhas de ações que
favoreçam o combate aos processos desertificatórios
observados;
- Desenvolvimento de um Sistema de
Geoinformações para uso dos pesquisadores e bolsistas do
Instituto Xingó, referentes aos dados ambientais, espectrais
e descritivos da área de estudo;
- Publicação dos dados e análises espaciais obtidos
com a pesquisa.
Gráfico 2 – Avanço de solo exposto em relação às classes
Caatinga Arbustiva e Caatinga Arbórea, no
período 1989 - 2001.
Avanço de Solo Exposto
Cruzamento 2001 - 1989
(Área Total = 2.514km² ou 56,9% da área de estudo)
Corpos D'Água
0%
Gráfico 1 – Área das classes temáticas (km²) 1989 – 2001,
evidenciando o crescimento da degradação
ambiental na área em estudo, com aumento de
57% em solo exposto.
8%
55%
37%
Caatinga
Arbórea
Caatinga
Arbustiva
Solo Exposto
Remanescente
7. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ACCIOLY, LUCIANO JOSÉ DE OLIVEIRA. Avaliação
de Mudanças no Albedo do Núcleo de Desertificação do
Seridó através de Imagens do Landsat TM.
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ANDRADE, MANUEL CORREIA DE. A Problemática
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6. CONCLUSÃO
Ao término da pesquisa, esperam-se os seguintes
resultados:
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Management Perspective. Canadá: WDL Publications,
1989.
BONHAM-CARTER, G. F. Geographic information
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CALHEIROS, S. Turismo versus Agricultura no Litoral
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LAGEOP –
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Schenkel e Heitor Matallo Junior. Brasília, DF: UNESCO,
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Imagens LandSAT TM5 e +ETM7. Cena/Órbita WRS 215067, 11/03/1989 e 07/05/2001, Bandas 1, 2, 3, 4, 5 e 7.
MALDONADO, FRANCISCO DARÍO. Rotação Espectral
Controlada como alternativa em Análise por Componentes
Principais para detecção de mudanças em regiões do semiárido.
In: X SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO
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PONZONI, FLÁVIO JORGE. Comportamento Espectral da
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EXPLORAÇÃO RACIONAL: Feira de Santana, BA: 1989.
Embrapa-DDT. 361p. Anais.
SACHS, I. Estratégias de Transição para o Século XXI.
São Paulo: Studio Nobel, 1993.
Ao Corpo Docente da Pós-Graduação em Ciências
Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação, Nível
Mestrado, do Departamento de Engenharia Cartográfica da
Universidade Federal de Pernambuco, em especial à Profa.
Dra. Verônica Costa Romão, pelo apoio contínuo à
pesquisa científica, e ao Prof. Dr. Admilson da Penha
Pacheco, orientador acadêmico; ao INPE – Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais – que, através do CPTEC
– Centro de Previsão do Tempo e Estudos Climáticos –
forneceu as imagens e os dados necessários à realização da
pesquisa; e ao Instituto de Desenvolvimento Científico e
Tecnológico de Xingó que, através do GeoXingó –
Laboratório de Geoprocessamento de Xingó – possibilitou
as pesquisas de campo na vasta região em estudo, na pessoa
do Eng. Cartógrafo Helder Gama que vem trazendo uma
valiosa contribuição ao processamento e análise dos dados.