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COMPARAÇÃO DOS ÍNDICES DE VEGETAÇÃO NDVI E SAVI NA FLORESTA NACIONAL DE CARAJÁS

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Academic year: 2020

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(1)COMPARAÇÃO DOS ÍNDICES DE VEGETAÇÃO NDVI E SAVI NA FLORESTA NACIONAL DE CARAJÁS. Vanelly Erica Sousa Nascimento 1 Sidnei Luis Bohn Gass 2 Leydimere Janny Cota Oliveira 3. Resumo: A Floresta Nacional de Carajás é uma unidade de conservação (UC) que compõe o Mosaico de Carajás, criada por meio do Decreto Federal nº 2.486, de 02 de fevereiro de 1998. Em sua área de aproximadamente 400 mil hectares, o uso sustentável dos recursos naturais é permitido. Ela está localizada na Amazônia Legal, região cujo modelo de ocupação tem levado ao aumento do desmatamento, problema este que deve ser atribuído a vários fatores. Nesse contexto, o sensoriamento remoto surge como alternativa para monitorar e auxiliar na preservação do meio ambiente. Segundo Pavão et al. (2015), o sensoriamento remoto tem sido de suma importância tecnológica para o monitoramento de áreas de gestão ambiental por meio do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) e do Índice de Vegetação Ajustado para o Solo (SAVI), pois esses índices possibilitam a caracterização da cobertura vegetal, justificando a motivação deste trabalho. Nesse sentido, esta pesquisa teve como objetivo identificar qual dos dois índices de vegetação melhor se aplica para o mapeamento dos processos de desmatamento na área de estudo.. Palavras-chave: sensoriamento remoto, índice de vegetação, cobertura vegetal. Modalidade de Participação: Iniciação Científica. COMPARAÇÃO DOS ÍNDICES DE VEGETAÇÃO NDVI E SAVI NA FLORESTA NACIONAL DE CARAJÁS 1 Aluno de graduação. nelly.ericaa@gmail.com. Autor principal 2 Docente. sidneigass@unipampa.edu.br. Orientador 3 Docente. leydimereoliveira@unipampa.edu.br. Co-orientador. Anais do 9º SALÃO INTERNACIONAL DE ENSINO, PESQUISA E EXTENSÃO - SIEPE Universidade Federal do Pampa | Santana do Livramento, 21 a 23 de novembro de 2017.

(2) COMPARAÇÃO DOS ÍNDICES DE VEGETAÇÃO NDVI E SAVI NA FLORESTA NACIONAL DE CARAJÁS 1. INTRODUÇÃO A Floresta Nacional de Carajás é uma unidade de conservação (UC) que compõe o Mosaico de Carajás, criada por meio do Decreto Federal nº 2.486, de 02 de fevereiro de 1998. Em sua área de aproximadamente 400 mil hectares, o uso sustentável dos recursos naturais é permitido. É nessa UC que existe o maior projeto de mineração do Brasil, onde são exploradas diariamente toneladas de Ferro, Ouro, Manganês, Granito e Cobre (STAU e SCUPINO, 2016). Ela está localizada na Amazônia Legal, região cujo modelo de ocupação tem levado ao aumento do desmatamento, problema este que deve ser atribuído a vários fatores, que incluem o crescimento das cidades, o aumento da pecuária bovina, da exploração madeireira e da agricultura (FEARNSIDE, 2003; ALENCAR et. al., 2004; LAURANCE et al., 2004). Nesse contexto, o sensoriamento remoto ± ciência, que de acordo com Menezes e Almeida (2012), visa o desenvolvimento da obtenção de imagens da superfície terrestre por meio da detecção e medição quantitativa das respostas das interações da radiação eletromagnética com os materiais terrestres - surge como alternativa para monitorar e auxiliar na preservação do meio ambiente. Segundo Pavão et al. (2015), o sensoriamento remoto tem sido de suma importância tecnológica para o monitoramento de áreas de gestão ambiental por meio do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) e do Índice de Vegetação Ajustado para o Solo (SAVI), pois esses índices possibilitam a caracterização da cobertura vegetal, justificando a motivação deste trabalho. Nesse sentido, esta pesquisa teve como objetivo identificar qual dos dois índices de vegetação melhor se aplica para o mapeamento dos processos de desmatamento na área de estudo. 2. METODOLOGIA Para o desenvolvimento deste estudo foram utilizadas imagens do satélite Landsat 8, com 30 metros de resolução espacial, conforme apresentado pela tabela 1. As imagens foram adquiridas através de download gratuito nos catálogos on-line do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Foi selecionada uma imagem com baixa quantidade de nuvens para que os resultados obtidos com os processamentos pudessem ser mais próximos da realidade da área de estudo..

(3) Tabela 1: Imagens de satélite utilizadas para o estudo. Satélite Sensor Bandas espectrais Data da imagem Landsat 8 OLI 4 ± vermelho - 0.64-0.67 µm 12/09/2016 5 ± infravermelho - 0.85-0.88 µm 6 ± infravermelho - 1.57-1.65 µm Fonte: http://landsat.gsfc.nasa.gov/. Adaptado pela autora Todo o processamento dos dados foi realizado a partir do módulo IDRISI Image Processing do software TerrSet 18.21. Após a importação das imagens para o software, foi executada a correção atmosférica, pois esta afeta a radiância refletida pela superfície que é captada pelo sensor, por causa dos fenômenos de espalhamento, absorção e refração da energia eletromagnética. Os dados referentes às radiâncias mínima (Lmin) e máxima (Lmax) e o comprimento de onda do sensor OLI foram retirados dos metadados da imagem Landsat 8, apresentados na tabela 2. Tabela 2: Parâmetros de correção atmosférica Landsat 8 ± OLI. Banda Hora Central Dn hazer L min L máx Dn máx Elev. Solar 4 0,655 32 -4,93 59,73 65536 61,6556 5 0,865 29 -3,01 36,55 65536 61,6556 13:30 6 1,61 32 -0,75 9,09 65536 61,6556 Fonte: elaborada pela autora a partir dos metadados da imagem Landsat 8. As imagens dos satélites Landsat 8, quando adquiridas pelo catálogo do INPE, são disponibilizadas com orientação a norte. Esta é uma configuração padrão adotada pela NASA e pela USGS. Neste caso, torna-se necessária a reprojeção das mesmas para a substituição da orientação para sul. O próximo passo foi recortar as imagens e assim analisar somente a área da Floresta Nacional de Carajás e, em seguida, foram aplicados os Índices de Vegetação para poder fazer a comparação entre eles. Segundo GASS e VERDUM (2014) a aplicação do NDVI é a mais utilizada no sensoriamento remoto para caracterizar em uma área a cobertura vegetal. Pois, a partir do NDVI consegue-se estipular a densidade de fitomassa foliar fotossinteticamente ativa por unidade de área. O NDVI é determinado pela razão da diferença da banda do infravermelho próximo (NIR) e a banda do vermelho (R) e a soma dessas mesmas bandas, como mostra a equação 1. A escolha dessas bandas para o cálculo do NDVI, deve-se ao fato de nas imagens de satélite, a banda do infravermelho próximo reflete mais energia conforme a vegetação verde aumenta e a banda do vermelho reflete menos para assim potencializar a razão e realçar mais a vegetação (MELO et. al, 2011). NDVI = (NIR ± R) / (NIR + R) Onde: NDVI: Índica de vegetação por diferença normalizada; 1,5 ,QIUD YHUPHOKR SUy[LPR D P 5 YHUPHOKR D P. (eq.1).

(4) Após a aplicação da equação 1, obtém-se como resultado uma imagem na qual os valores variam de -1 a 1. Os maiores valores de NDVI condizem aos ND (Número Digital) mais próximos a 1, referindo-se às áreas de vegetação mais densa. Por sua vez, os menores valores equiparam-se aos ND baixos, os quais representam as áreas de pouca vegetação ou áreas desnudas (VIGANÓ et. al., 2011). Embora o NDVI seja bastante utilizado ele apresenta algumas limitações em função da interferência da cor e do teor de umidade do solo. Viganó et. al., (2011), desenvolveram, então, um índice que pudesse melhorar os valores de NDVI sem necessidades de medições em campo para cada área de análise, utilizando uma constante, L como fator de ajuste, denominado de Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI), o qual pode ser obtido pela equação 2. SAVI = [(NIR ± R)/(NIR + R + L)] ×(1+L). (Eq.2). Onde: SAVI: índice de vegetação ajustado ao solo; 1,5 ,QIUD YHUPHOKR SUy[LPR D P 5 YHUPHOKR D P L: variável de valor 0 a 1. A constante L pode apresentar valores de 0 a 1, variando segundo a própria biomassa. Os valores ótimos de L, conforme Viganó et al.; (2011) são: L = 1 (para baixas densidades de vegetação); L = 0,5 (para médias densidades de vegetação); L = 0,25 (para altas densidades de vegetação). Segundo Viganó et. al.(2011), é mais utilizado o fator L= 0,5 uma vez que integra uma maior variação de condições de vegetação. Ainda assim, o SAVI limita-se em função dos diferentes biomas e situações agrícolas, uma vez que os valores da constante são generalizados, não considerando as especificidades dos ambientes analisados, mas apenas a densidade vegetada. Após a obtenção dos valores do NDVI e do SAVI, a imagem foi reclassificada nos seguintes uso do solo: água, solo exposto e floresta. Os intervalos adotados na classificação encontram-se listados na tabela 3. Tabela 3: Intervalos de classe para a classificação das imagens finais Classe Índice de cobertura vegetal NDVI SAVI 1 Água -1 a -0,03 -1 a 0,025 2 Baixo -0,03 a 0,1 0,025 a 0,1 3 Moderadamente baixo 0,1 a 0,2 0,1 a 0,2 4 Médio 0,2 a 0,3 0,2 a 0,3 5 Moderadamente alto 0,3 a 0,45 0,3 a 0,45 6 Alto 0,45 a 1 0,45 a 1 Fonte: elaborada pela autora, 2016. 3. RESULTADOS e DISCUSSÃO A classificação diferenciada para a imagem permitiu identificar água e solo exposto, mas algumas áreas apresentaram ruídos no processo de classificação. Na figura 1 encontram-se representadas as classes de uso do solo.

(5) obtidas a partir dos valores do NDVI e do SAVI, considerando os intervalos de classe apresentados na tabela 3. Em ambas as representações foram definidas cores para melhor identificação das áreas, aproximando das cores reais, conforme descrito a seguir: para a água escolheu-se uma tonalidade azul, locais com baixo índice de vegetação que representam áreas com solo exposto utilizou-se um tom laranja, regiões com vegetação moderadamente baixa atribui-se a cor salmão, para áreas com pouca vegetação adotou-se a tonalidade amarela, e as áreas com índice moderadamente alto e alto são regiões de florestas mais densas e estas receberam coloração nos tons de verde para representá-las.. NDVI SAVI Figura 1. Resultados para o ano de 2016. Fonte: elaborada pela autora, 2016. Nota-se, pela análise visual da figura 1, que na imagem do Landsat8, referente ao ano de 2016, reclassificada de acordo com os valores do NDVI, algumas regiões que sofreram desmatamento aparecem na verdade como uma área preservada. Indicando que os valores obtidos do SAVI são melhores para identificação das áreas preservadas e de desmatamento da região em estudo. 4. CONSIDERAÇÕES FINAIS Com base nas análises feitas nas imagens geradas, verificou-se que o SAVI apresentou melhor concordância com os usos do solo da área em estudo. Mas apesar do resultado apresentado pelo SAVI, é relevante aplicar, em estudos futuros, o mesmo índice, mas com valores diferentes para a constante L. Este procedimento, associado ao refinamento das classes, poderá reduzir os ruídos observados no resultado apresentado. Vale destacar também, que as análises apresentadas representam apenas uma interpretação visual dos dados e em estudos futuros serão avaliadas quantitativamente as áreas desmatadas para comparação com os dados oficiais de desmatamento. 5. REFERÊNCIAS ALENCAR, A.; NEPSTAD, N; MCGRATH, D; MOUTINHO, P; PACHECO, P; DIAZ, M. D. C. V e FILHO, B. S. Desmatamento na Amazônia: indo além da.

(6) emergência crônica. Manaus, Instituto de Pesquisa Ambiental da Amazônia (Ipam), 2004, 89p. FEARNSIDE, P. M. A floresta Amazônica nas mudanças globais. Manaus: INPA, 2003. 134p. GASS, S. L. B.; VERDUM, R. Avaliação da cobertura vegetal e uso da terra na bacia hidrográfica do arroio Taquari-Miracatu, sudoeste do Rio Grande do Sul, Brasil, utilizando dados de sensoriamento remoto. In: Anais XXVI Congresso Brasileiro de Cartografia, V Congresso Brasileiro de Geoprocessamento, XXV Exposicarta. Gramado, 2014. [Acessado em 01 de nov. de 2016]. Disponível em http://www.cartografia.org.br/cbc/trabalhos/4/529/CT04-83_1404771517.pdf. GIONGO, P. R.; MOURA, G. B. A.; SILVA, B. B.; ROCHA, H. R.; MEDEIROS, S. R. R. de; NAZARENO, A. C. Albedo à superfície a partir de imagens Landsat 5 em áreas de cana-de-açúcar e cerrado. R. Bras. Eng. Agríc. Ambiental, v.14, n.3, p.279± 287, 2010. LAURANCE, W. F.; COCHRANE, M. A.; BERGEN, S.; FEARNSIDE, P. M.; DELAMÔNICA, P.; BARBER, C.; D'ANGELO, S. e FERNANDES, T. The Future of the Brazilian Amazon. Science, v.291, p. 438-439, 2001. MELO, E. T.; SALES, M. C. L.; OLIVEIRA, J. G. B. de. Aplicação do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) para análise da degradação ambiental da microbacia hidrográfica do riacho dos Cavalos, Crateús ± CE. 5$¶( *$ &XULWLED, v. 23, p. 520-533, 2011. MENEZES, P. R.; ALMEIDA, T. Introdução ao Processamento de Imagens de Sensoriamento Remoto. Brasília: Cnpq, 2012. 266p. STAU, D. C. P.; SCUPINO, M. R. C. Plano de Manejo da Floresta Nacional de Carajás. Volume I. Brasília: ICMBIO, 2016. PAVÃO, L. L.; PAVÃO, V. M.; QUERINO, C. A. S.; BENEDITTI, C. A.; QUERINO, J. K. A. S.; MACHADO, N. G. M.; BIUDES, M. S. Índices de vegetação, NDVI e SAVI, em áreas de campos naturais e floresta densa em Humaitá - AM nos anos de 2009 e 2010. In: Anais XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto ± SBSR; 25 a 29 de abril de 2015; João Pessoa-PB. Humaitá: Universidade Federal do Amazonas; 2015. p.4115-4122. VIGANÓ, H. A.; BORGES, E. F.; FRANCA-ROCHA, W. J. S. Análise do desempenho dos índices de vegetação NDVI e SAVI a partir de imagem aster. In: Anais XVSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto ± SBSR; 30 de abril a 05 de maio de 2011; Curitiba. Barreiras: Universidade Federal da Bahia; 2011. p.1828-1834..

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Figura 1. Resultados para o ano de 2016.

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