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ESTIMATIVAS DO USO DO SOLO PELAS ATIVIDADES DE MINERAÇÃO DO CARVÃO CATARINENSE COM O EMPREGO DE

TÉCNICAS DE SENSORIAMENTO REMOTO

Ricardo de Araújo Mathias Bolsista de Inic. Científica, Geografia, UFRJ

Flávia M. F. Nascimento Orientadora, Enga. Geóloga, MSc.

RESUMO

O Distrito Carbonífero abrange uma área de 1.850 km2 em três Bacias Hidrográficas (Araranguá, Tubarão e Urussanga) no sul do estado de Santa Catarina onde atuam várias empresas distribuídas em minas e usinas de beneficiamento. O Centro de Tecnologia Mineral – CETEM, através do “Projeto de Recuperação Ambiental da Bacia Carbonífera Sul Catarinense”, vem atuando em parceira com outras instituições públicas e privadas para a reabilitação ambiental de áreas na região. Como parte deste projeto foi realizado em 2001 um diagnóstico estimando a ocupação dos solo nas principais sub/microbacias carboníferas.

Para o aprimoramento desse diagnóstico foi realizado uma nova estimativa da ocupação do solo a partir da compilação de mais informações. Este trabalho foi realizado com o emprego de técnicas de sensoriamento remoto e bases cartográficas do IBGE para estabelecer classes de uso do solo em 6 micro/sub-bacias hidrográficas e identificar a área de ocupação do solo pelas atividades e mineração do carvão. O emprego destas Técnicas permite diagnosticar as áreas foco com maior rapidez e subsidiar o planejamento de futuros projetos de reabilitação ambiental .

1. INTRODUÇÃO

O Projeto “Recuperação Ambiental da Bacia Carbonífera Sul Catarinense”, no âmbito do Centro de Tecnologia Mineral - CETEM, tem como objetivo propor e executar ações para minimizar os impactos negativos decorrentes das atividades de mineração de carvão de forma a contribuir com o desenvolvimento sustentável da região.

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O projeto inicou-se com parceria do Sindicato das Industrias Extrativas de Carvão do Estado de Santa Catarina - SIECESC, e com a participação do CANMET - Canada Centre for Mineral and Energy Tecnology. Atualmente outras instituições foram incorporadas ao projeto com intuito de impulsionar a sua realização.

Na fase conceitual do projeto foi realizada uma estimativa da ocupação do solo pelas atividades de mineração do carvão (CETEM, 2001) através do emprego de técnicas de sensoriamento remoto para auxiliar o diagnóstico das áreas carboníferas na região. Essas técnicas permitem uma análise espacial, temporal com maior rapidez e menos custos, além de constituir um dos primeiros passos para o planejamento de projetos de recuperação ambiental.

O Distrito Carbonífero Catarinense está situado entre os paralelos 28º48’25” e 28º23’54” e meridianos 49º33’38” e 49º15’11”, possui uma área de 1.850 km2 que abrange os municípios de Orleãns, Lauro Müller, Criciúma, Siderópolis, Treviso, Urussanga, Forquilhinha, Içara, Maracajá e Araranguá.

As principais micro/sub-bacias onde concentram-se as atividades de mineração do carvão são: sub-bacias do rios Rocinha, Palmeira, Sangão e Carvão, porção norte da Sub-bacia do rio Mãe Luzia e as Microbacias do rio Fiorita e dos Porcos (Figura 1).

2. OBJETIVO

O objetivo deste trabalho é elaborar uma estimativa preliminar da ocupação do solo pelas atividades de mineração nas micro/sub-bacias hidrográficas, escala regional, pertencentes ao Distrito Carbonífero através da utilização de técnicas de sensoriamento remoto. Embora essa estimativa já tenha sido anteriormente realizada e publicada em CETEM (2001), Volume III e NASCIMENTO E SOARES (2001), nessa época se dispôs de pouco tempo e poucas informações para sua execução.

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Figura 1 - Localização do Distrito Carbonífero Catarinense e principais micro/sub-bacias hidrográficas.

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3. MATERIAIS E MÉTODOS

A seguir é apresentado os materiais e a metodologia empregados para estimar a ocupação do solo nas micro/sub-bacias do Distrito Carbonbífero.

Os principais materiais utilizados neste trabalho foram:

- Imagens digitais, bandas 3, 4 e 5 do satélite TM_Landsat-5, órbita/ponto 227/80, de outubro de 2000;

- Bases digitais (topografia e drenagens) do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE (1:50.000), folhas: Araranguá (SH-22-X-B-IV-3), Bom Jardim da Serra (SH-22-X-A-III-4), Criciúma (SH-22-X-B-IV-1), Jaguaruna (SH-22-X-B-IV-2), Orleãns (SH-22-X-B-I-3), Rincão (SH-22-X-B-IV-4), São Bento de Baixo (SH-22-X-A-VI-2), Tubarão (SH-22-X-B-I-4) e Turvo (SH-22-X-A-VI-4);

- E os programas MicroStation SE, AutoCad 2000, Spring 3.4. Algumas características dos programas utilizados são apresentados na Tabela 1.

Tabela 1 - Principais características dos softwares utilizados.

MicroStation SE Programa CAD (computer aided desing), Trabalha com computação gráfica gerando dados vetoriais, foi desenvolvido pela Bentley Systems.

AutoCad 2000 É semelhante ao MicroStation, desenvolvido pela Autodesk.

Spring 3.4 (Sistema de Processamento de Informações Georreferenciadas), é um programa de processamento de imagens e análise espacial desenvolvido pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), possui também os módulos Imprima, Scarta e Iplot.

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O fluxograma apresentado na Figura 2 resume a metodologia e apresenta as principais atividades e programas utilizados para a determinação do uso do solo em cada micro/sub-bacia hidrográfica.

Figura 1 - Fluxograma metodológico.

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A seguir são apresentadas a descrição das atividades desenvolvidas.

a) Cartas topográficas digitalizadas – as cartas topográficas em formato digital foram obtidas no formato *.SIG. Para abrir os arquivos foi utilizado o programa CAD MicroStation e em seguida foi realizada a exportação dos arquivos para o formato *.DXF (Drawing Interchange File) para leitura no programa Autocad.

b) Mosaico das cartas topográficas – foi realizado para o recorte das áreas correspondestes às sub-bacias e a delimitação de seus limites geográficos. Para tal, tornou-se necessário fazer a junção das cartas digitais no Autocad e em seguida delimitar o limite da micro/sub-bacia com o auxilio dos layer’s de topografia e drenagem para formar o novo layer limite.

c) Exportação-importação de dados – após definidos os arquivos contendo os layer’s limite, topografia e drenagem, de cada sub-bacia no formato DXF foi realizada a importação no Spring (Sistema de Processamento de Informações Georreferenciadas).

d) Recorte das imagens – o programa Imprima, módulo de leitura de imagens do Spring, foi utilizado para selecionar, recortar e gravar as áreas das micro/sub-bacias hidrográficas nas imagens TM-LANDSAT 5.

e) Registro das imagens – realizado no programa Spring, compreende uma transformação geométrica que relaciona a localização do pixel da imagem (linha, coluna) com as coordenadas de um sistema de referência através do uso de transformações polinomiais. Esta transformação é realizada a partir de pontos de controle obtidos nas cartas topográficas.

f) Planos de informação – Foram importados os arquivos do IBGE referentes à hidrografia, curvas de nível e limite da bacia hidrográfica. Foram definidos no Spring 6 planos de informacão: limite, drenagem, topografia e 3 referentes às imagens TM: bandas 3, 4 e 5.

g) Realce de contraste linear – O contraste de uma imagem é uma medida do espalhamento dos níveis de intensidade que nela ocorrem , ou seja, é uma expansão dos níveis de cinza em um histograma com intervalo de 0 a 255 níveis de cinza, de modo a tornar a imagem resultante mais nítida. O aumento do contraste por uma transformação linear considera a equação da

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reta, y = ax + b, onde x é o valor do pixel da imagem original e a é a inclinação da reta (indicada pelo usuário sobre o histograma de distriuição de pixels da imagem original) e y o novo valor do nível digital. É executado nas 3 bandas separadamente para formar a composição colorida.

h) Composição colorida – é composta pelo conjunto das três bandas (3, 4 e 5) associadas ao espaço de cores (verde, vermelho e azul) de forma a reunir em uma só imagem uma grande quantidade de informações. Neste trabalho optou-se para a classificação a associação da banda 3 à cor verde, banda 4 à cor vermelha e banda 5 à cor azul. Esta composição permitiu melhor definição das áreas das atividades de mineração do carvão na imagem composição colorida.

i) Segmentação: é um processo para formar áreas a partir do agrupamentos dos níveis de cinza das 3 bandas espectrais (3, 4 e 5) com base em um limiar de similaridade pré-definido. A definição do limiar é estabelecida com base nos alvos que se deseja identificar. Foi utilizado no SPRING o processo de segmentação por regiões. Entende-se por regiões, um conjunto de pixel’s contíguos, que se espalham bidirecionalmente e que apresentam uniformidade (Tutorial Spring 3.4). Somente as regiões adjacentes, espacialmente, podem ser agrupadas. O produto gerado é uma imagem rotulada dividida em áreas. Neste trabalho foi utilizado um índice de similaride de 8 pixel’s e áreas superiores à 10 pixel’s (900 m2) para a geração da imagem segmentada.

j) Classificação das imagens - É uma técnica de processamento digital para reconhecer padrões e objetos homogêneos, a qual se baseia nas propriedades espectrais e espaciais das imagens para unir as áreas de mesma textura. Neste trabalho foi utilizado o classificador por regiões, ou seja a partir de uma imagem segmentada. A classificação Transforma um grande número de níveis de cinza em cada banda espectral em um reduzido número de classes em uma única imagem. As principais etapas que compreendem o processo de classificação são:

Criação do arquivo de contexto – nesta etapa são definidas as imagens que participarão do processo de classificação. Neste trabalho as bandas 3, 4 e 5.

Treinamento - nesta fase são consideradas as áreas anteriormente definidas pelo processo de segmentação. São definidos os temas e as amostras para

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cada tema. Neste trabalho foram definidos os seguintes temas: vegetação, área urbana, solo exposto/campos, rejeitos de carvão, rejeitos de carvão com cobertura vegetal e bacias de decantação/lagos. Para cada tema foram adquiridas amostras, ou seja áreas homogêneas representativas de cada tema na imagem segmentada.

Aplicação do Classificador MAXVER (Máxima Verossimilhança) – este classsificador considera a ponderação das distâncias entre médias dos níveis digitais das classes utilizando parâmetros estatísticos. Os conjuntos de treinamento definem o diagrama de dispersão das classes e suas distribuições de probabilidade normal para cada classe do treinamento. Por exemplo, dado duas classes (1 e 2) com distribuição de probabiliade distintas, verifica-se a probabilidade de um pixel pertencer a classe 1 ou classe 2 dependendo da posição do pixel em relação às distribuições dos píxel’s de cada classe. O critério de decisão é estabelecido a partir de um limite de decisão (Figura 2). Por exemplo, um limite de 99% significa que as classes englobarão 99% dos pixel’s e 1% dos pixel’s podem ter sido introduzidos no treinamento por engano ou estão no limite entre duas classes.

Figura 2 – Distribuição de probabilidade para duas classes com base no limite de decisão. (SPRING 3.4).

Para diminuir a confusão entre as classes é utilizado a matriz de classificação que apresenta a distribuição de porcentagem dos pixel’s classificados corretamente e erroneamente. A matriz de classificação ideal apresenta valores de diagonal principal próximos à 100%. Ao verificar o desempenho das classes e observar a existência de porcentagem de confusões expressas

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na matriz, localiza-se a amostra para a eliminação e substituição. Por exemplo, dado que se tenha uma amostra de rejeitos com 90% de seus pixel’s classificados corretamente e 10% confundidos com rejeitos com cobertura vegetal, elimina-se a amostra e adquiri-se outra de menor confusão para a representação da classe rejeitos. O resultado da classificação é uma imagem (raster e vetorial) com a representação das classes de interesse.

k) Mapas de uso do solo – Para elaborar a cartografia final dos mapas no formato A4 foi utilizado o módulo Scarta (Spring).

4. RESULTADOS E DISCUSSÃO

A ocupação do solo foi dividida em 7 classes: bacias de decantação e lagos, área de rejeitos, rejeitos/estéreis com cobertura vegetal, vegetação/cultivos, área urbana, cultivos em áreas alagadas.

Bacias de Decantação e Lagos - foram representadas nesta classe os lagos e as bacias de decantação do carvão. Os pixel’s apresentam baixos níveis digitais indicados pela cor preta. Em alguns locais há um aumento da reflectância com alteração da cor para azul marinho e/ou cinza escuro, em razão da presença de rejeitos na água.

Área de Rejeitos de Carvão- essas áreas foram representadas pelos pixel’s de baixa reflectância. Aparecem na cor cinza escuro.

Rejeitos/Estéreis com Cobertura Vegetal - nesta classe foram incluídas a vegetação secundária e de refloretamentos (eucalíptos) utilizados pelas mineradoras na cobertura vegetal dos rejeitos e/ou provenientes de avanços naturais. Na composição colorida as áreas de cobertura apresentam-se com níveis digitais entre o rejeito e a vegetação, e são observadas na imagem na cor marrom esverdeada.

Vegetação/Cultivos - essas áreas apresentam maior reflectância na banda 4. São compostas principalmente por espécies arbóreas naturais e secundárias. Aparecem na imagem de composição colorida na cor marrom.

Área Urbana - essas áreas aparecem nos tons azuis mais claros, dispersos em aglomerados na imagem, principalmente em razão da reflectância do solo nas banda 3.

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Solo Exposto/Campos - Essas áreas aparecem na composição colorida na cor bege. Embora elas tenham sido representadas como solo exposto ou campos, há que se considerar que algumas delas podem representar as camadas de material compostas por estéril e/ou solo utilizadas como cobertura de áreas de rejeito.

Cultivos em Áreas Alagadas - Essas áreas ocorrem na porção sul, das Bacias do rio Sangão e rio Mãe Luzia. Normalmente a água possui baixa reflectância e aparece na cor preta. Entretanto, a presença dos cultivos e do solo tende a aumentar a reflectância nestas áreas, que se apresentam nessa composição colorida em tons violeta.

Na Tabela 2 observa-se a porcentagem de ocupação do solo em 4 micro/sub-bacias.

Tabela 2 – Distribuição das classes de uso do solo nas micro/sub-bacias.

Sub/ Micro

Bacias

Área de Rejeitos

(%)

Rej. c/ Rec.

Vegetal (%)

Solo/ Campos.

(%)

Área Urbana

(%)

Vegetação/ Cultivos

(%)

Bacias e/ou

Lagos (%)

Norte do Rio Mãe

Luzia

0.9

2.9

11.7

9.1

74.7

0.7

Rio

Fiorita

3.9

26.0

14.1

7.4

46.4

2.2

Baci

a do

Rio

Ara

rang

uá

Rio dos Porcos

7.2

9.7

39.1

2.4

41.6

-

Baci

a do

Rio

Tu

barã

o

Rio Rocinha

2.4

-

21.7

2.1

73.8

-

Na Figura 2 observa-se uma das 7 micro/sub-bacias, ou seja a Sub-bacia do rio Rocinha, após a correção dos limites da área e nova classificação da imagem. Observa-se que após a correção os limites da sub-bacia estão mais próximos da realidade e a nova classificação eliminou algumas áreas antes classificadas como lagos e à oeste da área.

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5. CONCLUSÕES

Embora a classificação das micro/sub-bacias tenham sido estimadas novamente e novos valores de percentual das classes tenham sido determinados com a inserção novas informações, torna-se necessário realizar trabalhos de campo para a confiabilidade das informações obtidas.

Existe na região do Distrito Carbonífero a necessidade de atualização cartográfica regional, com fotointerpretação e trabalhos de campo, pois em algumas áreas a base atual do IBGE (1976, 1985) com a representação da rede de drenagem, topografia e principalmente estradas já não condizem com a realidade devido ao grande número de estradas construídas para o transporte de carvão, ao acúmulo/retirada de pilhas de rejeito/estéril e a escavação/deposição de bacias de decantação.

Este trabalho poderá auxiliar a avaliação quantitativa e qualitativa dos recursos hídricos além da análise de risco ambiental nos futuros projetos nas áreas de mineração do carvão.

244

a)

b)

c)

Figura 2 – Sub-bacia do rio Rocinha: a) Resultado inicial com dados incompletos. b) Área da sub-bacia definida com base na topografia e drenagem do IBGE. e c) Resultado final da classificação.

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REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

CETEM/CANMET. Projeto Conceitual para Recuperação Ambiental da Bacia Carbonífera Sul Catarinense. Volumes I, II e III, Rio de janeiro, 2001.

NASCIMENTO, Flávia Maria de F. e SOARES, Paulo Sérgio M. Estimativas sobre a ocupação do solo pelas atividades de mineração do carvão nas bacias dos rios Tubarão, Araranguá e Uruçanga, sul de SC. XVIII Encontro Nacional de Tratamento de Minérios e Metalurgia Extrativa. Rio de Janeiro: CETEM/PUC/UFRJ, 2001. p. 387-391.

SPRING. Tutorial. Versão 3.4. Instituto Nacional de Pesquisa Espacial – INPE, 2000.