analise comparativa dos dados de ndvi obtidos de imagens ... · nacional de pesquisas espaciais –...
TRANSCRIPT
Analise comparativa dos dados de NDVI obtidos de imagens TM/Landsat 5 na área urbana da cidade de Marabá – PA para os anos de
1984 e 2007 Orleno Marques da Silva Junior1
Engenheiro Ambiental, Técnico Operacional do Sistema de Proteção da Amazônia - SIPAM-CTO-BE
Mestrando em Geografia – Universidade Federal do Pará-UFPA [email protected]
Marcus André Fuckner 2
Geógrafo, Analista Intelectual do Sistema de Proteção da Amazônia – SIPAM – CTO-BE.
Mestre em Sensoriamento Remoto – Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais – INPE.
Resumo: O uso de dados obtidos por satélites de Sensoriamento Remoto é de extrema importância para entender e monitorar as mudanças no meio ambiente. Essas mudanças ocorrem de maneira acelerada nos meios urbanos devido à dinâmica desses locais. A cidade de Marabá, localizada no sudeste do estado do Pará na confluência dos rios Tocantins e Itacaiúnas, esta experimentando um crescimento desordenado que nas ultimas décadas, principalmente após a década de 70 com os projetos de integração do governo federal, impulsionou o povoamento de maneira desordenada com a ocupação de áreas de encostas dos rios, avanço sobre áreas naturais e modificação de toda a estrutura ambiental até então encontrada. Métodos para mensurar o vigor da vegetação se tornam pertinentes para monitorar a perda da vegetação. Na literatura são encontrados mais de cinqüenta índices de vegetação sendo quase todos obtidos de medidas de refletâncias nas faixas espectrais do vermelho e infravermelho próximo do espectro eletromagnético. O tipo mais comumente utilizado, no entanto é o índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI). Foi calculado o NDVI para a cena 223/064 dos anos de 1984 e 2007 usando a subtração entre as bandas 4 e 3 da sensor TM. O resultado mostrou uma diferença dos níveis de NDVI mostrando a queda deste índice relacionado com a perda do vigor da vegetação. A técnica do NDVI mostrou-se eficiente, pois além de demonstrar as condições da área com relação à vegetação, possibilitou a elaboração de mapas onde se pôde observar a variação entre os anos enfocados e a identificação das áreas com maiores mudanças evidenciadas pela associação de cores às faixas dos valores do NDVI. Os resultados apontaram que o crescimento da cidade de Marabá deve ser compatibilizado com a preservação de áreas verdes e com a arborização viária, contribuindo para um maior conforto térmico e para melhorar o aspecto visual das áreas urbanas.
Palavras-Chave: Sensoriamento Remoto; Marabá; Vegetação; Landsat; NDVI;
INTRODUÇÃO
A observação da Terra por meio de satélites artificiais é a maneira mais efetiva e
econômica de coletar os dados necessários para monitorar e modelar os fenômenos naturais e
antrópicos, especialmente em países de grande extensão territorial como o Brasil. Através de
programas dedicados exclusivamente para tratamento de imagens, podem-se gerar diferentes
composições de cores e classificações temáticas dos objetos nelas identificados, obtendo-se
assim produtos como mapas temáticos que são usados para estudos de geologia, vegetação, uso
do solo, relevo, agricultura, rede de drenagem, inundações, entre outros (SAUSEN, 2007).
Localizada no sudeste do estado do Pará na confluência dos rios Tocantins e Itacaiúnas, a
cidade de Marabá está experimentando um crescimento desordenado o que nas ultimas décadas,
principalmente após a década de 70 com os projetos de integração do governo federal,
impulsionou o povoamento de maneira desordenada com a ocupação de áreas de encostas dos
rios, avanço sobre áreas naturais e modificação de toda a estrutura ambiental até então
encontrada. Esse processo influencia na perda de cobertura vegetal, pois o crescimento ocorre de
maneira irracional. Métodos para mensurar o vigor da vegetação se tornam pertinentes para
monitorar a perda da vegetação.
Na literatura são encontrados mais de cinqüenta índices de vegetação sendo quase todos
obtidos de medidas de refletâncias nas faixas espectrais do vermelho e infravermelho próximo do
espectro eletromagnético. Os tipos mais comumente utilizados, no entanto são: o índice de
Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) de autoria de TUCKER (1979) e Razão Simples (RVI)
(MOREIRA & SHIMABUKURO 2004 apud ROSEMBACK et al 2006).
As imagens do satélite Landsat 5 TM, um dos mais utilizados para este fim, são amplamente
utilizadas para fazer estudos sobre a cobertura vegetal, que possui características
espectrais particulares nas faixas do vermelho e infravermelho próximo.
2. LOCALIZAÇÃO DA ÁREA DE ESTUDO
A cidade de Marabá pertence à mesorregião Sudeste Paraense e à microrregião Marabá.
Sua cobertura vegetal original tem predomínio de vegetação secundária com palmeiras (IBGE,
2002).
Figura 1: Localização da área de estudo
A figura 1 mostra a localização da cidade de Marabá em relação ao Brasil e ao estado do
Pará. Na imagem Landsat do território do município percebe-se que a parte leste do município
onde está localizada a sede municipal é onde a perda da vegetação é mais intensa e o relevo é
menos acidentado.
3. OBJETIVO
- Calcular o índice de vegetação para verificar as frentes de crescimento da área urbana da
cidade de Marabá e a perda do vigor da vegetação.
4. REFERENCIAL TEÓRICO
4.1. Índice de Vegetação em Áreas Urbanas
O zoneamento urbano é uma das muitas ferramentas utilizadas por planejadores no
controle do desenvolvimento das cidades. Em cada zona são impostas diferentes restrições
em variáveis como altura máxima de edificações (densidade de construção), extensão de área
impermeabilizada e uso do solo (tipo de atividades), ou seja, a ordenação do solo é
setorizada. Como essas variáveis influenciam os processos atmosféricos e de trocas de
energia do ambiente, regimes climáticos e o sistema hidrológico superficial e subterrâneo,
também são setorizados os problemas ambientais, ecológicos e sociais (WILSON et al.,
2003a).
Em ambientes construídos (espaços intra-urbanos) as áreas de cobertura
vegetal constituem um importante indicador de sustentabilidade, pois garantem áreas
permeáveis, reduzem a poluição atmosférica, contribuem para a regularização do
microclima urbano, aumentam a circulação do ar, retém até 70% da poeira em suspensão
e, se bem projetadas, constituem espaços de lazer (PARANAGUÁ et al., 2003).
As recentes modificações na natureza climática das grandes cidades são indicadores
da interferência humana na estrutura do meio ambiente. Tais alterações no ecossistema
resultam em acidentes e catástrofes, comuns nas áreas urbanas, como enchentes, poluição,
chuvas, ilhas de calor, etc. Além de afetar o espaço e o meio de vida ambiental, essas
modificações interferem na acumulação térmica criando uma "situação de tensão e stress" que pode
afetar também o ser humano, causando o desconforto térmico prejudicial à saúde.
Essas mudanças são acompanhadas, juntamente, com o desenvolvimento das cidades e
consequentemente, com o aumento da densidade demográfica; seja ele de caráter migratório ou
de crescimento populacional vegetativo. Esse crescimento foi tão intenso e tão rápido que os
espaços urbanos não puderam se "urbanizar" em proporções equivalentes ao incremento
populacional. Desta forma, o homem deixou de atender as necessidades da infra-estrutura da
"natureza urbana".
Nos grandes centros urbanos, observam-se diferenças representativas de temperatura
entre as áreas centrais (temperaturas mais altas) e a periferia desses centros (temperaturas mais
baixas). As temperaturas mais elevadas das áreas centrais formam as chamadas ilhas de calor,
decorrentes da grande concentração de edifícios e outras construções, de ruas asfaltadas,
população e veículos, elementos que absorvem mais calor e dificultam a circulação do ar (SOUSA
& BAPTISTA, 2005).
Segundo ROBINETTE apud MASCARÓ (1996) há uma diferença de 3ºC a 4ºC entre uma
área sob um grupo de árvores e uma área sem vegetação, totalmente aberta à radiação solar.
A vegetação se constituiu em fator determinante na atenuação das altas temperaturas, dessa
forma índices vegetacionais são relacionados às áreas com maior/menor temperatura nas áreas
urbanizadas. Exemplo desse fato observa-se em Belém (PA) com os túneis de Mangueira,
originados a partir do projeto paisagístico idealizado pelo intendente Antonio Lemos, em 1905.
Antônio Lemos governou por quase 14 anos, de 1899 a 1911, quando Belém viveu a chamada
“Belle Epoque”, devido ao grande volume de dinheiro que o ciclo da borracha trouxe para os
empresários paraenses. A arborização planejada nas ruas destinadas aos bairros das famílias
ricas, contribuiu para o decréscimo da temperatura proporcionando mais conforto térmico com a
atenuação dos raios solares (SILVA JUNIOR, 2005).
Na faixa espectral do vermelho a clorofila absorve a energia solar ocasionando uma
baixa reflectância, enquanto na faixa do infravermelho próximo, tanto a morfologia interna
das folhas quanto a estrutura da vegetação ocasionam uma altas reflectância da energia
solar incidente. Quanto maior, portanto, o contraste, maior o vigor da vegetação na área
imageada e a combinação destas duas faixas espectrais realçam as áreas de vegetação nas
imagens, sendo que neste principio se baseiam os índices de vegetação (LOURENÇO &
LANDIM, 2004).
A vegetação apresenta intensa absorção devido à clorofila na região do vermelho (0,63-
0,69 �m) e intensa energia refletida na região do infravermelho próximo (0,76-0,90 �m) causada
pela estrutura celular das folhas. Várias transformações matemáticas dos dados das bandas 3 e 4
do Landsat 5 TM mostram-se indicadores sensitivos da presença da vegetação verde e são
referidos como índices de vegetação nessas bandas.
Para estudo de áreas urbanas o NDVI tem sido aplicado em imagens Landsat como nos
trabalhos de GALLO & TARPLEY, 1996; NICHOL, 1996; JARDIM-LIMA, D. & NELSON, 2003.,
WILSON et al., 2003b). AFFONSO et al (2005) usaram o índice para caracterizar a vegetação no
município de Marabá (PA) verificando a relação entre os índices vegetacionais e os valores de
reflectância de vegetação nas bandas do Landsat ETM+ tendo dados de videografia como
verificação de terreno. As fisionomias de floresta inundadas e terra firme apresentaram os maiores
valores do índice de vegetação seguidos por floresta com babaçu e secundária e por fim o pasto
que obteve o menor resultado. ROSEMBACK et al (2006) fizeram análise comparativa do NDVI
obtido pelas imagens CCD/CBERS II e TM/Landsat em áreas urbanas encontrando o percentual
de 5% de diferença entre as duas imagens, o que mostra a capacidade do sensor CCD de
detectar a vegetação em áreas urbanas com eficiência comparada ao do TM.
5. METODOLOGIA
5.1. Cálculo do NDVI para a Área de Estudo
O NDVI foi calculado para a série temporal de imagens Landsat conforme a seguinte
equação:
NDVI= (�ivp – �v) / = (�ivp + �v) (5.1)
Onde: �ivp é a reflectância no infravermelho próximo
�v é a reflectância no vermelho.
As imagens utilizadas para o cálculo do NDVI foram do satélite Landsat 5 TM, com 30m de
resolução espacial, nas datas indicadas na Tabela 1. O intervalo de 23 anos entre as imagens foi
de grande relevância para mostrar o avanço da ocupação sobre as áreas verdes.
Tabela 1: Especificação das cenas usadas no calculo do NDVI.
Órbita-ponto Data
11/07/1984 223/064
25/06/2007
As bandas do visível e infravermelho próximo e médio foram agrupadas e registradas com
base no GeoCover (cena S-22-05). No registro foram selecionados 30 pontos e empregada
transformação polinomial de 2° ordem.
Para o mapa multitemporal foram usadas as cenas com as seguintes datas:
Tabela 2: Características das imagens usadas no mapa multitemporal.
Órbita-ponto Data
11/07/1984 27/06/1996 31/07/2000
223/064
25/06/2007
Em seguida atribuiu-se a cada banda seu comprimento de onda médio, banda 1 (0,485
�m); 2 (0,56) �m; 3 (0,66 �m); 4 (0,83 �m); 5 (1,65 �m) e 7 (2,215 �m). As imagens landsat
requereram correção atmosférica cujo objetivo foi mensurar a contribuição do espalhamento e
absorção atmosférica sobre a resposta espectral da cena de retirar o excesso de vapor da cena e
outros entraves atmosféricos que poderiam prejudicar o processamento.
Para o processamento foi utilizado o módulo FLAASH (Fast Line-of-sight Atmospheric
Analysis of Spectral Hypercubes) (Figura 2) disponível no software ENVI. Os parâmetros inseridos
foram as coordenadas do centro da cena, elevação média, hora, data e parâmetros do sensor,
modelo de atmosfera tropical, e de aerossol mural. O multiplicador da coluna de vapor d’água foi
ajustado para 0,75 e a visibilidade definida como representativa de uma atmosfera clara (40 km)
como pode-se verificar na figura da interface do processo de correção atmosférica.
Figura 2: Interface do módulo FLAASH do Envi.
Após o processamento automático do índice de NDVI foi efetuado um fatiamento, que se
constituiu em atribuir classes (cores) a intervalos que correspondem aos diferentes números de
NDVI, no intervalo que variam de -1 a 1.
6. RESULTADOS E DISCUSSÃO
A análise multitemporal (Figura 3) mostra o avanço área urbana da cidade sobre as áreas
verdes com o crescimento e expansão de núcleos como Nova Marabá e Cidade Nova.
Figura 3: Série de imagens TM/Landsat da área urbana da cidade de Marabá.
Nas imagens de NDVI (Figura 4), os níveis de cinza mais claros expressam valores que
representam altos índices de vegetação, enquanto os níveis de cinzas mais escuros representam
baixos índices. Estes valores baixos correspondem a alvos urbanos como área construída, solo
exposto e água.
Figura 4: Imagem, NDVI da área de estudo em 1984 e 2007, respectivamente.
Nuvens, água e neve têm reflectâncias maiores no visível do que no infravermelho, sendo
que nestas condições o NDVI tem valores negativos. Rochas e solo exposto têm reflectâncias
similares nessas duas bandas e o resultado no índice de vegetação é aproximadamente zero. Os
valores mais altos do NDVI estão associados a um maior vigor na vegetação (HOLBEN, 1986).
A correção atmosférica foi necessária, pois efeitos atmosféricos como o espalhamento por
poeira, aerossóis e nuvens do tamanho dos subpixeis agem no sentido de aumentar a reflectância
na banda 3 em relação à banda 4, que também tem sua reflectância reduzida através da
absorção, e reduzir o índice de vegetação.
Como é possível observar nas imagens de NDVI dos anos de 1984 e 2007 (Figura 5) as
áreas que apresentam cores que tendem do verde claro para o verde escuro indicam maior
densidade de vegetação. Essas áreas se localizam principalmente a leste e ao sul da Nova
Marabá. Por outro lado, as cores que tendem para o amarelo, vermelho e marrom indicam áreas
de menor densidade de vegetação. Pode-se também verificar uma considerável diferença de
intensidade de tonalidade entre os dois períodos, ou seja, áreas com intensidade de cores verde
escuro e verde claro são mais marcantes no ano de 1984 do que ano de 2007, indicando dois
cenários: em 1984 ocorriam extensas áreas de vegetação em estado natural e poucas áreas
alteradas; no ano de 2007 observa-se uma tendência de modificação, as áreas que no ano de
1984 se apresentavam com maior intensidade de verde escuro e verde claro no ano de 2007 se
mostram menos intensas.
Figura 5: Imagem do NDVI.
Uma característica interessante é observada quando se verifica os valores de NDVI ao
longo das Rodovias Transamazônica e PA 222 (Figura 5). No ano de 1984, quando essas vias
estavam recém abertas valores de NDVI apresentaram índices menores já em 2007 esses valores
mostra-se superiores devido à recuperação, mesmo que em percentuais muito baixos de
cobertura vegetal as margens dessas rodovias.
De acordo com o mapa de expansão urbana elaborado pela prefeitura de Marabá (figura 6)
verifica-se a relação deste com o NDVI gerado, onde as áreas mais antropizadas estão de acordo
com as áreas com menor índice de vegetação.
Figura 6: Níveis de urbanização da cidade de Marabá
Fonte: AVA (2006).
No mapa de unidades ambientais (Figura 7), as áreas com características de restingas e
matas secundárias de médio e grande porte apresentam elevados valores de NDVI, que indicam
maior densidade vegetacional.
Figura 7: Unidades homogêneas ambientais
Fonte: AVA (2006).
Outra constatação é que as principais ocorrências de modificação do NDVI de 1984 para
2007 estão associadas principalmente às áreas de expansão urbana como Nova Marabá e Cidade
Nova.
7. CONSIDERAÇÕES FINAIS
A cidade de Marabá apresenta crescimento direcionado para as áreas de expansão que
ocorrem a leste do sitio urbano o que faz com que essas áreas sejam as que necessitam de maior
atenção em relação à racionalização do processo de ocupação urbana.
A técnica do NDVI mostrou-se eficiente, pois além de demonstrar as condições da área
com relação à vegetação, possibilitou a elaboração de mapas onde se pôde observar a diferença
entre os dados de NDVI para os anos enfocados e a identificação das áreas com maiores
mudanças evidenciadas pela associação de cores a faixas dos valores do NDVI. A diferença
temporal de cerca de 23 anos foi pertinente e relevante para indicar como a vegetação está
perdendo espaço frente a expansão urbana.
O uso de ferramentas de sensoriamento remoto serve como instrumento auxiliar na gestão
urbanística e ambiental dos municípios e no caso de municípios amazônicos, quase sempre muito
carentes de mínimas informações sobre seu território, são úteis pela visão sinóptica que podem
dar além de tomar informações de grandes áreas em diferentes escalas de tempo.
Através desse trabalho é possível ressaltar que o crescimento da cidade de Marabá deve
ser compatibilizado com a preservação de áreas verdes e com a arborização viária, contribuindo
para um maior conforto térmico e melhorar o aspecto visual das áreas urbanas.
8. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
AFFONSO, A.G et al. Caracterização da vegetação do município de Marabá, no estado do Pará, através de dados e transformações espectrais (NDVI do sensor ETM+/Landsat 7. In. Anais XII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. INPE: Goiânia, 2005, p.16-21.
CARVALHO, M.M. Clima Urbano e Vegetação: Estudo Analítico e Prospectivo do Parque das Dunas em Natal. UFRN: Natal, 2001. (Dissertação mestrado).
GALLO, K.P., TARPLEY, J.D. The comparation of vegetation index and surface temperature composites of urban heat-island analysis. International Journal of Remote Sensing, v.17, n.15, 1996, p. 3071-3076.
HOLBEN,B.N. Characteristics of maximum-value composite images from temporal AVRHH data. International Journal of Remote Sensing.v.7,n.11,p.1417-1434, 1986.
JARDIM-LIMA, D.; Nelson, B.W. Uso de índices de vegetação no monitoramento da cobertura verde no perímetro urbano da cidade de Manaus. Anais XI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. Belo Horizonte: INPE, 2003.
LOURENÇO, R.W.; LANDIM, P.M.B. Estudo da variabilidade do “Índice de vegetação por diferença normalizada/NDVI” utilizando krigagem indicativa. Holos environment, v.4, n.1, 2004, p.38-55.
MASCARÓ, L.R. Ambiência Urbana. Porto Alegre: Sagra-D.C.Luzzatto, 1996.
MMA, Ministério do Meio Ambiente. Avaliação de Vulnerabilidade Ambiental. Projeto GeoCidades: Marabá, 2006.
NICHOL, J.E. Analysis of the urban thermal environmental with Lansat data. Environmental and Planning B: Planning and Design. V.23. 1996, p. 747-799.
PARANAGUÁ, et al. Belém Sustentável. Belém: Imazon, 2000. 112 p.
ROSEMBACK.R.A et al. Análise comparativa dos dados NDVI obtidos de imagens CCD/CBERS-2 e TM/LANDSAT-5 em área urbana. São José dos Campos: INPE, 2006.
SAUSEN,T.M. Sensoriamento Remoto e suas Aplicações para Recursos Natuaris.Coordenadoria de Ensino, Documentação e Programa Especiais. São José dos Campos: INPE, 2002.
SILVA JUNIOR, O.M. Anatomia e Ultraestrutura das folhas de Mangifera indica L. (ANACARDIACEAE) como bioindicadores da poluição atmosférica na cidade de Belém-Pará. In: Anais do 56° Congresso Nacional de Botânica. Curitiba: 2005.
SOUSA, D.G.; BAPTISTA, G.M.M. Analise da influência da Resolução espacial na determinação das ilhas de calor urbana em São paulo por meio dos Sensores Aster e MODIS. In. Anais XII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Goiânia: INPE, 2005. p.4525-4530.
TUCKER, R.M. Geoestatistical description of texture on na aerial photograph for discriminating classes of land cover. International Journal of Remote Sensing, v.8. n.2. 1979, p.127-150.
WILSON, J.S.; et al. Evaluating environmental influences of zoning in urban ecosystems with remote sensing. Remote Sensing of Environment, v.86, n.3, 2003, p. 303-321.