DETERMINAÇÃO DE NDVI E ALBEDO DE SUPERFICIE NO MUNICIPIO DE
JABOATÃO DOS GUARARAPES – PE A PARTIR DE IMAGENS DO SATELITE
LANDSAT 5 – TM
Flora Luiza Cabral de Santana¹; Pedro Paulo Lima Silva²;
Universidade Federal de Pernambuco - UFPE - Departamento de Ciências Geográficas DCG – [email protected] ¹
Universidade Federal de Pernambuco - UFPE - Departamento de Ciências Geográficas DCG - [email protected] ²
RESUMO: O sensoriamento remoto é uma importante ferramenta para monitorar e gerenciar
recursos naturais. As técnicas de sensoriamento remoto têm sido utilizadas para identificar os
fenômenos relacionados ao calor urbano. Este trabalho tem como objetivo obter o albedo de
superfície na área do município de Jaboatão dos Guararapes, com base em imagens do sensor
Thematic Mapper do Landsat 5 satélite. Os dados de temperatura de superfície podem ser
obtidos aplicados a um modelo matemático de conversão digitais números (ND) de temperatura
(SEBAL). É apresentada uma breve discussão sobre os resultados e a importância dos
dados térmicos de sensoriamento remoto em aplicações e observação das mudanças do clima
urbano.
Palavra-chave: Geoprocessamento; Sensoriamento Remoto; SEBAL; Temperatura;
ABSTRACT: Remote sensing is an important tool to monitor and manage natural resources.
The remote sensing techniques have been used to identify the phenomenon of urban heat
island. This paper aims to get the surface albedo in the area of Jaboatão dos Guararapes, imagebased sensor of
the
Landsat 5 Thematic
Mapper
satellite. The surface temperature
data obtained can be applied to a mathematical Model for converting digital numbers (ND)
temperature (SEBAL). A brief discussion of the results and the importance of thermal data in
applications of remote sensing and observation of changes in urban climate.
Keyword: GIS; Remote sensing; SEBAL; Temperature;
1. INTRODUÇÃO
A analise da superfície urbana tem sido importante para estudos relacionados às mudanças
ambientais globais, climatologia urbana e relações entre o homem e o ambiente, também é
importante para o planejamento e práticas de gestão (WENG & QUATTROCHI, 2006). Porém
a falta de informações, observada em países em desenvolvimento como o Brasil, tem
impulsionado o uso e aplicação de técnicas de sensoriamento remoto (IDEIÃO et al., 2008).
Para estudar a temperatura urbana, suas variações e relações com características da superfície
(uso e ocupação) têm sido empregadas imagens com resoluções espaciais médias tais como as
imagens termais obtidas a partir dos sensores TM / ETM + do Landsat. Atualmente as cidades
concentram a maioria da população e traz este fenômeno mundial à tona. Em 1960, os países
mais industrializados já contavam com altos percentuais da população total morando em
cidades. No Brasil, a população urbana passou de 45% do total, em 1960, para
aproximadamente 75%, em 1991, e atualmente, conta com mais de 80% do total da população
brasileira, morando em cidades (ZANELLA E MENDONÇA, 2000). Percebe-se que a camada
de ar mais próxima ao solo é mais aquecida nas cidades do que nas áreas rurais. O albedo da
superfície corresponde à razão entre as radiações de ondas curtas refletidas e incidentes. O
albedo varia em função do comprimento de onda conforme a reflectância do local e é também
dependente das condições de iluminação (LOPES E VALERIANO, 2007). Diante desta
realidade, este trabalho tem como objetivo analisar a relação que existe entre o acréscimo de
temperatura de superfície e o crescimento urbano no município de Jaboatão dos Guararapes em
Pernambuco, tomando como base as técnicas do sensoriamento e investigando as possíveis
alterações no clima do município.
2. METODOLOGIA
2.1. Área de estudo
Para realizar esta pesquisa, utilizou-se o município de Jaboatão dos Guararapes como área de
estudo, situada no estado de Pernambuco, dentro da Região Metropolitana do Recife (RMR).
Localiza-se a 08º06´46´´ latitude sul e 35º00´54´´ longitude oeste e possui uma área de
257,32 km². Com um clima do tipo tropical As´, com temperatura média anual de 28º C, uma
população de 644.620 habitantes e indica uma densidade demográfica de 2.493,06 hab./km².
(IBGE, 2010).
Figura 1: Mapa de localização do município de Jaboatão dos Guararapes.
2.2. Imagens de satélites utilizadas e Obtenções da temperatura de superfície
Para se obter o albedo de superfície e NDVI, foram adquiridas duas imagens do Landsat 5 TM
de ponto 214 e orbita 66 (datas) no site do Instituto Brasileiro de Pesquisas Espaciais - INPE.
As imagens foram geo-referenciadas para o sistema de projeção UTM, Zona 25 Sul, Datum
SAD 69 e trabalhadas nos softeware Erdas 9.3 e no AcrGis 9.3. utilizadando o SEBAL,
desenvolvido por Allen et aL (2005). Em seguida foi feita a calibração radiométrica, a equação
utilizada é proposta por Markham e Baker (1987) em que a e b são as radiâncias espectrais
mínimas e máximas, ND é a intensidade do pixel e i corresponde as bandas do satélite Landsat 5
TM (LIU 1988; SABINS, 1996; JENSEN, 2009). O NDVI também pode ser utilizado em
estudos como: modelagem climática e hidrológica; detecção de mudanças climáticas,
estimativas de parâmetros da vegetação; atividades agrícolas, monitoramento de secas; detecção
de desmatamentos, avaliação de áreas queimadas, entre outras aplicações. O calculo do NDVI é
obtido a partir da formula proposta (ROUSE 1974; TUCKER 1979; JENSEN, 2009):
NDVI
ρ IV
ρ IV
ρV
ρV
Para a obtenção do albedo de superfície o cômputo do albedo da superfície ou albedo corrigido
os efeitos atmosféricos α , pela equação:
α
α toa α p
τsw
2
onde α t oa é o albedo planetário, α p é a da radiação solar refletida pela atmosfera, que varia
entre 0,025 e 0,04, mas para o modelo SEBAL é recomendado o uso do valor de 0,03, com base
em BASTIAANastiaanssen (2000) e τ sw é a transmissividade atmosférica que para condições
de céu claro, pode ser obtida por (Allen et al., 2002):
τ sw
0,75 2.10 5 z
onde z é a altitude de cada pixel (m). Se o usuário já dispuser de um DEM da sua área de
interesse, o mesmo poderá calcular a transmissividade de cada pixel, o que é recomendado para
áreas com topografia muito acentuada.
3. RESULTADOS E DISCURSÃO
O município de Jaboatão dos Guararapes, assim como diversas cidades do Brasil, tem crescido
rapidamente e desordenadamente nas últimas décadas, sem devido planejamento. A cidade
necessita de áreas verdes e já apresenta alguns problemas comuns às cidades de grande porte
mesmo sendo considerada uma cidade de médio porte (aproximadamente 400.000 hab.). Dentre
estes problemas, variações climáticas e mudanças no regime pluviométrico podem ser
observadas pela população que enfrenta em alguns dias do ano uma quantidade de chuva
altamente concentrada causando desconfortos pela dificuldade de escoamento de grandes
volumes de água em um curto espaço de tempo. As imagens do NDVI demonstram uma
diminuição das áreas verdes, uma redução de quase 40% frente do processo de
ocupação (figura 2). Embora a cidade apresente clima bastante agradável, a arborização
urbana
é
escassa,
implantada
sem
nenhum
planejamento
voltado
para o
desenvolvimento sustentável. Analisando a distribuição espacial do albedo da superfície é
possível verificar que em um período de 21 anos há um aumento de valores termais na área
observada em 80 % e ocorre principalmente a leste (figura 3), na faixa urbana situada no litoral
do município.
Figura 2: NDVI estimado para o município de Jaboatão dos Guararapes nos anos de 1989,
1998 e 2010.
Figura 3: Albedo de superfície estimado para o município de Jaboatão dos Guararapes
nos anos de 1989, 1998 e 2010.
CONCLUSÃO
Comparando-se os dados obtidos do início da década de 80 (1989) com o final da mesma
década (1998) e as imagens mais recentes (2010), percebe-se um nítido aumento de temperatura
na região urbana. O visível crescimento de atividades antrópicas provocou um aumento nos
valores de albedo da superfície entre as datas analisadas. Com o mapa de NDVI (figura 2)
permitiu distinguir com mais nitidez os corpos hídricos, atividades antrópicas (influência
urbana) e a vegetação mais densa, o mapa de albedo que por sua vez é capaz de detectar
tendências não obtidas no NDVI como variações de temperatura (figura 3). Conclui-se que uma
análise conjunta do índice de vegetação NDVI e do albedo da superfície possibilita uma
caracterização temporal eficaz analise de tendências ambientais de uma área.
5. AGRADECIMENTOS
Agradeço a Deus e a todos que de alguma maneira tenham vindo a contribuir conosco ao longo
de toda a nossa vida.
6. REFERÊNCIA BIBLIOGRÁFICA
Allen, R. G.; Allen, M.; Morse, A.; Trezza, R. A Landsat-based energy balance and
evapotranspiration model in Western US water rigths regulation and planning. Irrigation and
Drainage Systmes, v. 19, p. 251-268, 2005.
Bastiaanssen, W.G.M. SEBAL – Based sensible and latent heat fluxes in the irrigated Gediz
Basin, Turkey. Journal of Hydrology, v. 229, p. 87-100, 2000.
Huete, A. R. Adjusting vegetation indices for soil influences. International Agrophysics, v.4,
n.4, p.367-376, 1988.
Ideião, S.M.A; Cunha,J.E.B.L; Rufino,I.A.A.;Silva,B.B. Determinação da temperatura de
superfície no estado da Paraíba a partir de imagens landsat 5 –TM. II Simpósio Brasileiro de
Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação. 2008, Recife. Anais CD-ROM
Jensen, J. R. Sensoriamento Remoto do Ambiente - Uma Perspectiva em Recursos Terrestres. São Paulo.
Editora Parêntese 1ª Ed. / 2009
Liu, W. T. H. Aplicações de Sensoriamento Remoto. Campo Grande: Editora UNIDERP,
2006.
Lopes, P.M.O.; Valeriano, D.M. Validação do albedo da superfície terrestre obtido dos dados do
sensor MODIS em regiões montanhosas. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 13,
2007, Florianópolis. Anais... Florianópolis: INPE, 2007. P. 2805-2812.
Rouse, J. W.; Haas, R. H.; Scheel, J. A.; Deering, D. W.; Harlan, J. C. Monitoring the vernal
advancement retrogradation of natural vegetation. Final Report Type III. Greenbelt:
NASA/GSFC, 1974, 371p.
Tucker, C.J. Red and photografic infrared linear combinations for monitoring vegetation.
Remote Sensing of Environment, p. 127-150, 1979.
Weng, Q. Dengsheng, L. Schubring, J. Estimation of land surface temperature–vegetation
abundance relationship for urban heat island studies. Remote Sensing of Environment, v.66,
n.23,p.467–483, 2004.