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UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA
Centro de Ciências Agrárias
Departamento de Solos e Engenharia Rural
Programa de Pós-Graduação em Manejo de Solo e Água
ANÁLISE DA DISTRIBUIÇÃO ESPECTRAL DA VEGETAÇÃO DA BACIA
HIDROGRÁFICA DO AÇUDE SOLEDADE, POR TÉCNICAS DE
SENSORIAMENTO REMOTO
Ariosto Paulo Guimarães
AREIA, PB
MAIO - 2008
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ARIOSTO PAULO GUIMARÃES
ANÁLISE DA DISTRIBUIÇÃO ESPECTRAL DA VEGETAÇÃO DA BACIA
HIDROGRÁFICA DO AÇUDE SOLEDADE, POR TÉCNICAS DE
SENSORIAMENTO REMOTO
Dissertação apresentada ao Programa de
Pós-Graduação em Manejo de Solo e
Água da Universidade Federal da
Paraíba, como parte dos requisitos para
obtenção do título de “Mestre em
Manejo de Solo e Água”. Área de
Concentração: Manejo e Conservação do
Solo e Água.
Orientadores: Drº Iêde de Brito Chaves
Drº Eduardo Rodrigues Viana de Lima
AREIA, PB
MAIO – 2008
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ARIOSTO PAULO GUIMARÃES
ANÁLISE DA DISTRIBUIÇÃO ESPECTRAL DA VEGETAÇÃO DA BACIA
HIDROGRÁFICA DO AÇUDE SOLEDADE, POR TÉCNICAS DE
SENSORIAMENTO REMOTO
Dissertação apresentada ao Programa de
Pós-Graduação em Manejo de Solo e
Água da Universidade Federal da
Paraíba, como parte dos requisitos para
obtenção do título de “Mestre em
Manejo de Solo e Água”. Área de
Concentração: Manejo e Conservação do
Solo e Água.
BANCA EXAMINADORA
Profº. Dr. Iêde de Brito Chaves
Orientador –CCA/UFPB
Profº Drº Alberício Pereira de Andrade
Examinador - CCA/UFPB
Prof
o
Dr. João Miguel Moraes Neto
Examinador - CTRN/UFCG
Somos sempre um pouco menos
do que pensamos.
Raramente um pouco mais.
(Cecília Meireles)
A Deus pela minha Existência, aos meus pais pela dádiva de acreditarem em
mim e meus irmãos por serem verdadeiros amigos.
Dedico
AGRADECIMENTOS
A Deus, por todo o seu amor, por me escutar e me inspirar em todos os
momentos de minha vida.
À minha família, em especial à minha mamãe Geny Batista, meu papai Aluízio
Paulo, meus irmãos Josimar, Josineide, Josilene e Alexsandro, pela confiança, força e
apoio nos momentos decisivos para a realização deste trabalho.
Ao meu Orientador, o professor Doutor Iêde de Brito Chaves, por ter
acreditado nesta pesquisa e por sua valiosa orientação que sempre fez aperfeiçoar o
trabalho.
Ao meu Co-orientador, o prof. Dr. Eduardo Rodrigues Viana. Mais que um
orientador, um amigo, um pai, um conselheiro nos momentos difíceis e acima de
tudo um intelectual, que com muita paciência e dedicação me mostrou os caminhos
para o desenvolvimento desta pesquisa, sem nunca perder a calma e o carinho!
A todos os professores do Programa de Pós-Graduação em Manejo de Solo e
Água do Centro de Ciências Agrárias da Universidade Federal da Paraíba, em
especial, aos Professores José Ferreira da Costa Filho e Vânia da Silva Fraga. Pela
atenção e apoio e suas preciosas dicas.
Aos professores Dr. Alberício Pereira de Andrade e, João Miguel Moraes
Neto, referências de profissionais competentes, por compor a banca examinadora.
A Coordenação deste programa, nas pessoas dos professores, Vânia da Silva
Fraga.
A Secretária do PPGMSA/UFPB, Rosa Cláudia pelo carinho, paciência e
compreensão.
A CAPES, pela concessão da bolsa de estudos, sendo de fundamental
importância para a realização da pesquisa.
A Companhia de Águas e Esgotos da Paraíba – CAGEPA, por ter me liberado
para a realização do mestrado.
Aos meus amigos, irmãos João Paulo Vidal dos Santos e Maria Verônica de
Andrade, por me agüentar, por me ajudar nos momentos de desespero, pela alegria
incondicional e por superar as nossas diferenças. Vocês serão para sempre meus
irmãos.
A meus amigos da Casa de Areia, Iane Andrade, Lindhiane Farias, Sâmara
Rachel, Josely e Daise.
Ao meu amigo Wagner Máximo de Oliveira e sua esposa Carla, pela atenção e
carinhoso, sempre que precisei.
Aos amigos da Pós-Graduação, Ailton Santos, Wanessa Lima, Zaida, Robson
Pontes, Antonio de Pádua, Jailson, Montesquieu, Jopson e Gerônimo.
Aos amigos sempre presentes, Luiz Coelho, Advaldo Araújo e Danniele Felipe,
pela dedicação.
Ao amigo Ricardo Dantas pelo o incentivo, quando precisei para a realização
deste mestrado.
Aos amigos de Olivedos, Erivaldo Portela, José Pereira, Marinalda Lourenço,
Maria da Guia, Catenuzia Lima, Maria do Socorro (Pretinha), Maria de Fátima, José
Andrelino, Ilzonete Guimarães, Ailma Batista e Josilene Leonardo, pela torcida e
atenção que sempre tem por mim.
Aos amigos de Campina Grande, Flávio, Franklin, Mickey, Rafael, Sandro,
Maria da Conceição (Ceiça) e Cleide.
Enfim, a todos que de uma forma ou outra participaram de mais esta etapa de
minha vida.
SUMÁRIO
LISTA DE TABELAS
LISTA DE FIGURAS
LISTA DE QUADROS
RESUMO
ABSTRACT
1. INTRODUÇÃO
2. REVISÃO DE LITERATURA
2.1 – Semi-Árido Brasileiro e a Vegetação de Caatinga
2.2 – Bacia Hidrográfica
2.3 – Processo Digital da Imagem
2.3.1 – Correção Geométrica
2.3.2 – Operações Aritméticas
2.3.3 – Classificação
2.3.4 – Estudo Temporal
2.3.5 – Índices Espectrais
3. MATERIAL E MÉTODOS
3.1 – Materiais
3.1.1 – Documentos Cartográficos
3.1.2 – Equipamentos
3.1.3 – Softwares
3.2 – Métodos
3.2.1 – Aquisição e processamento das imagens
3.2.2 – Georreferenciamento das Imagens CCD/CBERS-2
e criação do banco de dados
3.2.3 – Correção atmosférica da imagem
3.2.4 – Geração dos Índices de Vegetação
3.2.5 – Classificação da Vegetação de Caatinga
3.3 – Avaliação da Biomassa da Vegetação Lenhosa
3.3.1 – Índice de Biomassa da Vegetação Lenhosa (IBVL)
3.4 – Características da Área de Estudo
3.4.1 – Localização Geográfica
vii
viii
ix
x
xi
1
3
3
5
7
8
9
10
11
12
16
16
16
16
16
17
17
18
18
21
21
22
22
23
24
3.4.2 – Geologia e Geomorfologia
3.4.3 – Clima
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO
4.1 – Seleção de índices espectrais
4.1.1 – Índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI)
4.1.2 – Índice da Razão de Vegetação (RVI)
4.1.3 – Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI)
4.1.4 – Bandas 3 e 4
4.2 – Correlação entre Índice de Biomassa da Vegetação
Lenhosa (IBVL) e Índices de Vegetação (IVs)
4.3 – Classificação da vegetação e uso da terra
4.3.1 – Análise da Composição Florística
5. CONCLUSÕES
6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
24
24
26
26
26
28
32
32
32
35
42
44
45
LISTA DE TABELAS
Tabela – 1: Índice de porte da biomassa para as diferentes classes
Tabela - 2: Índices de recobrimento da biomassa para as diferentes sub-
classes de vegetação
TABELA – 3: Distribuição das áreas de Vegetação de Caatinga e Uso da
Terra (km
2
) da Bacia Hidrográfica do Açude Soledade
22
23
36
LISTA DE FIGURAS
Figura – 1: Distribuição da Precipitação Média Mensal (mm) Ano de
2005, Aesa – 2007.
Figura - 2: Distribuição da Precipitação da Média Mensal (mm) Ano de
2006, Aesa – 2007.
Figura 3 – Fluxograma do Fator de Reflectância Bidirecional de Superfície
(FRBS)
Figura – 4: Regime Pluviométrico do Estado da Paraíba
Figura – 5: Variação nos valores dos índices espectrais para o período seco
e úmido, para os diferentes usos da terra e vegetação
Figura – 6: Correlação entre índices espectrais de imagens e biomassa da
vegetação de caatinga
Figura - 7: Imagem índice do uso da terra e da vegetação de caatinga, para
o período seco (NDVI).
Figura - 8: Imagem índice do uso da terra e da vegetação de caatinga, para
o período seco (RVI).
Figura - 9: Imagem índice do uso da terra e da vegetação de caatinga, para
o período seco (SAVI).
Figura - 10: Área de caatinga subarbustiva rala (novembro de 2007)
Figura – 11 : Área de caatinga subarbórea arbustiva densa (novembro de
2007)
17
18
20
25
29
34
37
38
39
40
41
LISTAS DE QUADROS
Quadro - 1 : Distribuição dos valores dos pixels para o mapeamento das áreas de
vegetação e uso da terra da Bacia Hidrográfica do Açude Soledade
Quadro - 2: Freqüência e predominância de espécies em grupos de vegetação de
caatinga da bacia hidrográfica do açude de Soledade, Estado da Paraíba
42
43
RESUMO
ARIOSTO PAULO GUIMARÃES. Análise da distribuição espectral da vegetação da Bacia
Hidrográfica do Açude Soledade, por técnicas de Sensoriamento Remoto. Areia – PB,
Centro de Ciências Agrárias, UFPB, maio de 2008. Dissertação. Programa de Pós-Graduação
em Manejo de Solo e Água. Orientadores: Prof. Drº Iêde de Brito Chaves e Prof. Drº Eduardo
Rodrigues Viana de Lima.
A bacia hidrográfica do Açude Soledade, com área de 319,09 Km
2
, localiza-se na
microrregião do Curimataú Ocidental, entre os municípios de Soledade, Olivedos, Cubati e
Barra de Santa Rosa. O principal manancial é o açude Soledade, e em segundo lugar o açude
de Olivedos. A paisagem natural apresenta-se bastante degradada, com precipitação bem
irregular, considerando a vegetação um forte parâmetro na qualidade ambiental, este trabalho
teve como objetivo realizar um diagnóstico ambiental e fazer o mapeamento da cobertura e do
uso da terra. Foram utilizadas nesta pesquisa duas imagens que correspondem aos períodos
seco e úmido do satélite CBERS e técnicas de geoprocessamento utilizando-se do programa
SPRING, bases para os trabalhos descritos de campo, onde foi coletado pontos de controle no
GPS para observação. A partir das informações obtidas para os diferentes alvos terrestres,
utilizou-se dos índices espectrais: NDVI, RVI e SAVI e das Bandas 3 e 4, para a qual se
constatou que o confundimento dos alvos no período seco é bem menor do que o período
úmido, e que o NDVI apresentou uma melhor condição de separação dos alvos, variando de
30 a 113, para áreas agrícolas e algaroba de várzea, respectivamente. Para a correlação do
IBVL com os IVs, o NDVI obteve a melhor também a correlação R
2
= 0, 6642, seguido pelo
SAVI, RVI, Banda 3 e Banda 4. Porém a amplitude dos valores de RVI e Banda 4 são muito
próximos dentro dos seus tratamentos com uma baixa variação.
Palavras-chaves: Caatinga, uso da terra, índices espectrais
ABSTRACT
ARIOSTO PAULO GUIMARÃES. Analis of the spectral distribution of the vegetation of
Basin Hidrografica of Dam Soledade, for techniques of remote sensoriamento.
Dissertation. The Postugraduate Program on Management of Soil and Water. Preparation:
Tcher Dr. Iêde de Brito Chaves na Techer Dr Eduardo Rodrigues Viana Lima.
The catchment’s area of the Soledade weir, with an area of 319.09 km2, is located in
the micro Curimataú West, among the municipalities Soledade, Olivedos, Cubati and Barra de
Santa Rosa. The main source is Soledade weir, and secondly the Olivedos weir. The natural
landscape presents itself quite degraded, with irregular rainfall, considering the strong
vegetation parameter in environmental quality, this work aimed to achieve an environmental
diagnosis and make the coverage mapping and land usage. Were used in this research two
images from CBERS satellite that correspond to periods of dry and wet and geoprocessing
techniques using the program SPRING, foundations for the work described in the field, where
it was collected points of control on GPS for observation. From the information obtained for
different targets land, used up the spectral indices: NDVI, RVI and SAVI and Bands 3 and 4,
for which it was discovered that the confounding of the targets in the dry season is much
smaller than the period humid, and that the NDVI presented a better condition of separation of
targets, ranging from 30 to 113, for agricultural areas and algaroba of lowland, respectively.
For the correlation of IBVL with IVs, the NDVI also won the best correlation R2 = 0, 6642,
followed by SAVI, RVI, 3 and Banda Banda 4. But the magnitude of the values of Banda RVI
and 4 are very close in their treatments with a low range.
Keywords: Caatinga, spectral indices, use of the land.
I - INTRODUÇÃO
A bacia hidrográfica do açude Soledade localiza-se na microrregião do
Curimataú Ocidental, e abrange o município de Olivedos e parte dos municípios de
Soledade, Barra de Santa Rosa e Cubati, com uma área de 319,4 Km
2
. O açude de
Soledade é o principal manancial dessa bacia hidrográfica, com uma capacidade de
27.058.100 m
3
, além do açude de Olivedos com 5.875.124 m
3
(Aesa, 2007), há
também outros açudes menores, de particulares, que ainda não foram cadastrados.
A paisagem natural da área de estudo apresenta-se muito degradada, com
grandes extensões de solos desnudos ou com uma vegetação secundária de porte baixo
e pobre em número de espécies, resultado de mais de dois séculos de exploração. A
baixa precipitação, associada a uma grande irregularidade de sua distribuição espacial
e temporal e as altas temperaturas, apesar da grande diversidade de solos, propicia a
predominância de uma vegetação do tipo Caatinga Hiperxerófila (Brasil, 1972).
Grande parte dos problemas de degradação ambiental das terras nordestinas,
segundo Mantovani et al. (1989), relaciona-se com a ausência de uma cultura de
ocupação de espaços, desrespeitando as riquezas e diversidades características dos
diversos ecossistemas. Nos últimos anos a substituição da vegetação de caatinga por
bosques de Algaroba (Prosopis juliflora (SW) DC), para fins energéticos ou forragem
para gado, causou um empobrecimento da biodiversidade e acelerou a erosão hídrica
dos solos (Paes-Silva, 2002).
Para Nóbrega & Lima (1994); Lins & Medeiros (1994), a intensidade e a
abrangência da degradação da cobertura vegetal no território paraibano vêm
preocupando entidades governamentais e não governamentais, as quais buscam formas
e meios de minimizar a ação depredatória do extrativismo. A associação de fatores
edáficos e ações antrópicas têm produzido mosaicos de vegetação de diferentes portes
(Nogueira, 1984), particularmente, em áreas onde a declividade e a profundidade do
solo, limitam a disponibilidade de água para as plantas.
Para Souza (1996), a escolha da bacia hidrográfica como unidade de pesquisa
deve-se principalmente ao fato de sua utilização ser considerada a melhor unidade de
gestão ambiental/territorial, associando processos naturais à ação antrópica.
Outrossim, a utilização de produtos e técnicas de sensoriamento remoto e
geoprocessamento nas análises ambientais têm se tornado uma prática cada vez mais
freqüente entre as diversas áreas de pesquisa. No caso do uso do solo e da cobertura
vegetal essas técnicas têm contribuído de modo expressivo para a rapidez, eficiência e
confiabilidade das análises que envolvem os processos de degradação da vegetação
natural, fiscalização dos recursos florestais, desenvolvimento de políticas
conservacionistas, bem como vários outros fatores que podem ocasionar modificações
na vegetação (Rosendo, 2005).
Considerando a vegetação um parâmetro indicador da qualidade ambiental,
este trabalho pretende realizar um diagnóstico e fazer o mapeamento da cobertura e do
uso da terra da bacia hidrográfica do Açude Soledade. Serão utilizadas correlações
entre índices espectrais de imagens do satélite CBERS (China-Brasil), obtidos para o
período seco e úmido e índices de biomassa da vegetação lenhosa (IBVL) da Caatinga;
além de outros alvos terrestres relativos a bosques de Algarobeiras, campos de cultura
de Palma e de Agave, corpos d´água e afloramento de rochas, dentre outros.
Além de poder avaliar a aplicabilidade das técnicas e produtos da
geoinformática brasileira para áreas de Caatinga, este trabalho pretende abrir um
espaço de estudo e discussão sobre gestão ambiental de uma área que representa um
dos núcleos mais secos do Semi-Árido Nordestino, o Curimataú e Cariri Paraibano,
aqui representados pela bacia hidrográfica do Açude Soledade que já se encontra
comprometido pela salinização de suas águas, provavelmente devido ao excesso de
barramento a montante, ou mesmo, pela fraca produção de água de escoamento de sua
bacia hidrográfica.
II - REVISÃO DE LITERATURA
2.1 - Semi-Àrido Brasileiro e a Vegetação de Caatinga
O Semi-Árido Brasileiro estende-se por uma área que abrange a maior parte de
todos os estados da região Nordeste (86,48%), além da região setentrional do Estado
de Minas Gerais (11,01%) e norte do Espírito Santo (2,51%), ocupando uma área total
de 974.752 Km
2
(Silva, 1993).
O semi-árido é caracterizado por apresentar altas temperaturas, reduzida
pluviosidade, solos pouco intemperizados e pequena produção de fitomassa.
Somando-se a essas condições edafoclimáticas, observa-se, no Semi-Árido Brasileiro,
a adoção de sistemas agrícolas totalmente extrativistas. Na pecuária, o que sobressai é
o superpastoreio. A agricultura é desenvolvida à custa de um desmatamento
indiscriminado, queimadas e períodos de pousio inadequados. Há ainda intensa
extração de lenha e madeira para atender à demanda familiar, de cerâmicas e padarias,
contribuindo enormemente para a redução da vegetação da Caatinga (Araújo Filho,
2003).
Além das secas, a degradação das terras nas zonas áridas, semi-áridas e
subúmidas secas, chamada de desertificação, são resultantes de vários fatores,
incluindo aqueles causados por variações climáticas e atividades humanas, sendo que
esta última diz respeito, principalmente, ao uso inadequado dos recursos naturais, solo,
água e vegetação (Amorim, 2005).
Como resultado de todos esses fatores, a região semi-árida no Nordeste
brasileiro configura-se em um ambiente extremamente frágil, tanto do ponto de vista
ambiental quanto socioeconômico (Breman e Kessler, 1997; Sánchez, 2001).
Os solos rasos possuem um fluxo superficial muito intenso, o que facilita a
erosão laminar, removendo matéria orgânica, sementes e nutrientes, dificultando a
reinstalação da vegetação natural, uma vez degradada. Existe a ocorrência de
cascalhos e pedregulhos que seletivamente se acumulam na superfície em
conseqüência da remoção progressiva do material mais fino constituindo um
componente na defesa do solo contra a erosão, uma vez que reduz as perdas de água
por evaporação (Paes-Silva, 2002).
Em regiões áridas e semi-áridas a baixa precipitação contribui para a
diminuição da intensidade dos processos pedogenéticos, resultando em solos rasos,
pouco lixiviados, quimicamente férteis, apresentando minerais de argila de elevada
atividade coloidal; sendo comum a ocorrência de eflorescência de sais nas áreas onde
o lençol freático aflora a superfície do solo (Paes-Silva, 2002).
Nesse cenário natural a vegetação de caatinga é o principal ecossistema
encontrado na Região Nordeste, abrangendo uma área de 734.478 km
2
sendo o tipo de
vegetação tipicamente brasileira. Diferente das associações vegetais das outras partes
semi-áridas do mundo, a vegetação de Caatinga é para Paes-Silva (2002), um museu
de preciosidades, um laboratório biológico de imenso valor que deve ser preservado.
A vegetação da caatinga apresenta grande variação fisionômica, principalmente
quanto à densidade e ao porte das plantas (Amorim, 2005). A cobertura vegetal é
composta por diversos padrões morfológicos que dependem da fisionomia e das
condições climáticas, que se destaca em sua maioria de uma formação vegetal de
caatinga arbustiva, densa ou aberta, que perde a folhagem no período de estiagem,
tornando a florescer no período chuvoso.
Os bosques dessa região, de acordo com Reis (1986), têm um lento poder de
regeneração e podem ser facilmente destruídos, quando a ação sobre eles for maior
que a capacidade de regeneração. Duque (1980) e Santana (2006) caracterizam a
caatinga, como formações xerófilas, lenhosas, decíduas, em geral espinhosas, com
presença de plantas suculentas e estrato herbáceo estacional, apresentando uma ampla
variação florística.
As diversidades de ambientes encontrados no grande domínio das caatingas,
segundo Ab’Saber (1984), provêm de diferentes combinações dos componentes
abióticos, entre os quais se salientam as condições pluviométricas seguidas de
propriedades litoestruturais, posicionamento topográfico e heranças paleoclimáticas.
Segundo Aouad (1986), essa formação vegetal está ligada aos limites do
dominio morfoclimático semi-árido, que por sua vez, se relaciona aos limites críticos
da precipitação pluviométrica. Esse domínio caracteriza-se pela sobreposição de uma
série de feições de relevo, solo, clima, padrões de vegetação e drenagem.
Geologicamente, a região que compreende o domínio das caatingas é composta de
vários tipos diferentes de rochas. Nas áreas de planície as rochas prevalecentes têm
origem na era Cenozóica (do fim do período Terciário e início do período
Quaternário), as quais se encontram cobertas por uma camada de solo bastante
profunda, a região planáltica é composta de arenitos metamórficos derivados de rochas
sedimentares areníticas e quartzíticas consolidadas na era Proterozóica média. A
paisagem típica das caatingas consiste de extensas depressões intermontanas
envolvendo maciços mais elevados do embasamento pré-cambriano, como a
Borborema, o Araripe e o Apodi.
Historicamente, a caatinga na semi-áridez nordestina foi desbravada pela
marcante invasão primária dos vaqueiros, criando os currais de gado, sendo este o
contato inicial do homem branco com o meio hostil da caatinga. Segundo Lacerda
(2006) a expansão da pecuária bovina na época dos bandeirantes trouxe para a região
hábitos que foram transmitidos de geração a geração, evidenciando-se o processo de
crescimento do interior em gente, gato, roçados e caminhos. No entanto, os fatos
mostram que as novas famílias, buscando outras fazendas, as heranças, as partilhas, o
alargamento das roças, o fogo para eliminar os espinhos, e o aumento dos rebanhos,
significaram neste contexto, a expansão biológica efetiva nesse meio físico.
Conseqüentemente, a terra seca foi sofrendo um desgaste progressivo no seu potencial
natural e com isso o pé do homem, o boi, o machado e o fogo abriu espaços para a
diminuição da flora, fauna e do solo, aumentando de tal maneira a erosão. À medida
que cresciam as necessidades, diminuíam os recursos.
2.2 - Bacia Hidrográfica
A bacia hidrográfica consiste em uma área delimitada topograficamente,
drenada por um curso de água ou um sistema conectado de cursos de água, tal que
toda a vazão efluente seja descarregada através de uma simples saída (Valente, 1987).
Dentro do sistema de bacia hidrográfica, está inserido o ciclo hidrológico que é o
processo de recirculação contínua e infinita da água entre a atmosfera, continentes e
oceanos (Honberger et al., 1998). O ciclo hidrológico não é um fenômeno isolado, ele
resulta de uma interação entre processos hidrológicos, geomorfológicos e biológicos,
tendo como agentes dinâmicos a água e o clima. Cada processo interfere e sofre a
interferência dos demais processos interagidos (Kobiyama, 1998).
As mudanças dentro de um sistema de drenagem podem ser de causas naturais
e/ou pela ação antrópica que na maioria das vezes tem um papel acelerador dessas
mudanças (Reis, 2004; Santos, 2004b). Neste sentido, a bacia hidrográfica é
considerada como uma unidade territorial para implementação da Política Nacional de
Recursos Hídricos e atuação do Sistema Nacional de Gerenciamento de Recursos
Naturais, uma vez que, permite que se conheça e se avalie seus diversos componentes
e os processos e interações que nela ocorrem (Silva et al., 2005).
O monitoramento e a preservação da área devem fazer parte dos conteúdos dos
programas de capacitação na gestão dos recursos hídricos. É preciso primeiro conhecer
os aspectos físicos como topografia, constituição das rochas, clima, regime pluvial e as
atividades humanas que se desenvolvem nas bacias, para depois, criar medidas que
viabilizem o uso dos recursos hídricos, em termos de qualidade e quantidade (Reis,
2004; Trentin, 2004).
Nesse sentido, a Lei nº 9.433, de 8 de janeiro de 1997 - Lei Federal dos
Recursos Hídricos estabelece uma série de inovações consubstanciadas nos princípios
gerais de proteção ao meio ambiente e de desenvolvimento sustentável, transformando
a bacia hidrográfica em uma unidade territorial de gestão dos recursos hídricos,
enquanto a água passa a ser um bem de domínio público cuja gestão deve ser
descentralizada e participativa. Além disso, por ser um bem limitado, a água é dotada
de valor econômico e sua gestão deve proporcionar o uso múltiplo do recurso,
assegurando-se a prioridade de uso para o consumo humano e de animais em casos de
escassez (IBGE, 2005).
O estado da Paraíba tem baixa disponibilidade hídrica, uma vez que em 70%
do seu território o clima é do tipo semi-árido, com baixas e irregulares precipitações
(Chaves, 1977). Assim, suas maiores bacias hidrográficas estão nas áreas secas: é o
caso da bacia do rio Piranhas, mesorregião do Sertão, que abrange quase a metade do
Estado, e deságua para o estado do Rio Grande do Norte e a do rio Paraíba, cujas
terras em grande parte correspondem às regiões semi-áridas do Cariri sobre o planalto
da Borborema e da Caatinga Sub-Litorânea no seu médio e baixo curso.
Ainda sobre o planalto e em terras secas nascem os rios Curimataú e Jacú, que
drenam para o Rio Grande do Norte. O rio Paraíba, também compreende um dos
sistemas hidrográficos mais importantes do Estado e é formado pela Bacia do rio
Taperoá, alto Paraíba, Médio Paraíba e Baixo Paraíba (Paraíba,1977b, citado por
Lacerda e Barbosa, 2006). O Rio Paraíba, assume um grau de elevada significância
pela extensão e principalmente por ter todo seu curso inserido no Estado, estando às
nascentes desse rio na serra de Jabitacá, em Monteiro, no Planalto da Borborema,
sendo o rio Taperrá o seu maior tributário encontrando-se a margem esquerda.
A Bacia do rio Taperoá situa-se na parte central do estado da Paraíba, sob as
latitudes 6º51’31” e 7º34’21” Sul e entre as longitudes 36º00’55” e 37º13’09” a Oeste
. Tendo como limites as bacias do Espinharas e do Seridó a oeste, com a do Alto
Paraíba ao sul, com as bacias do Jacu e Curimataú ao norte, e com a bacia do Médio
Paraíba a leste. Seu principal rio é o Taperoá, de regime intermitente, que nasce na
Serra de Teixeira e deságua no rio Paraíba, no açude Presidente Epitácio Pessoa,
drenando uma área de aproximadamente 7.316 Km
2
. Recebe contribuições de cursos
d’água dos rios São José dos Cordeiros, Floriano, Soledade e Boa Vista e dos riachos
Carneiro, Mucuim e da Serra (Paraíba, 2000, citado por Lacerda e Barbosa, 2006).
A Bacia do Rio Taperoá está inserida nas Microrregiões do Curimataú
Ocidental, Seridó Oriental, Seridó Ocidental, Cariri Ocidental, Cariri Oriental,
Campina Grande e serra do Teixeira. Tendo no interior da bacia, distribuídos
completos e parcialmente os municípios de: Assunção, Barra de Santa Rosa, Boa
Vista, Cabaceiras, Cacimbas, Cubati, Desterro, Gurjão, Juazeirinho, Junco do Seridó,
Livramento, Olivedos, Parari, Pocinhos, Santo André, São João do Cariri, São José
dos Cordeiros, Serra Branca, Soledade, Taperoá e Tenório. Com a participação destes
municípios, a Bacia Hidrográfica do Taperoá destaca-se em terceiro lugar, ficando
atrás apenas da Bacia do rio Piancó e Bacia do Alto Paraíba.
A Sub-bacia do Açude Soledade, compreende por área de abrangência
respectivamente os municípios de Olivedos, Soledade, Barra de Santa Rosa e Cubati.
Tendo como principais açudes, o de Soledade, com uma capacidade de 27.058.100 e o
de Olivedos, com uma capacidade de 5.875.124m
3
(AESA, 2007).
2.3 - Processo Digital da Imagem
O processo digital de imagens (PDI) se caracteriza por grande diversidade de
técnicas destinadas a facilitar a extração de informações contidas em uma imagem.
Dentre as numerosas técnicas, abordam-se aqui as que serão tratadas nesse estudo.
Acrescente-se que a quantidade de informações em uma imagem é muito maior do que
a que o olho humano pode perceber, implicando na necessidade de processá-los,
traduzindo as informações para o intérprete ou extraindo das imagens apenas a parte
essencial para os fins determinados (Crosta, 1992).
Pode-se dividir essas técnicas em atividades de pré-processamento e de
processamento. Enquanto o pré-processamento prepara a imagem, adequando-a do
ponto de vista geométrico, radiométrico e mimorando os efeitos atmosféricos, os
métodos os efeitos atmosféricos, os métodos de processamento realçarão o
comportamento espectral ou textural de um objeto ou fenômeno. As classificações
enquadram-se num grupo diferenciado dentre as técnicas de PDI, permitindo
classificar uma imagem em temas, gerando mapas temáticos.
2.3.1 - Correção Geométrica
A correção geométrica ou georeferenciamento é realizada com o propósito de
eliminar distorções e conferir maior precisão cartográfica ás imagens, tratando-se de
uma operação necessária para se fazer a integração de uma imagem á base de dados
existente num SIG.
As distorções decorrem de fatores como: rotação e curvatura da terra, taxa de
varredura e campo de visada do sensor, a variações de altitude e velocidade da
plataforma (Lillesand e Kiefer, 1994).
O processo de correção geométrica envolve, segundo Crosta (1992), as
seguintes etapas: determinação da relação entre o sistema de coordenadas do mapa e
da imagem; estabelecimento de um conjunto de pontos definido os centros dos pixels
na imagem corrigida, conjunto esse que define um grid com as propriedades
cartográficas do mapa de referência e o cálculo dos números digitais (DN’s) dos pixels
na imagem corrigida, por interpolação dos DN’s dos pixels da imagem original.
A forma mais usual para cálculo da relação entre os sistemas de coordenadas
da imagem e do mapa é a transformação baseada em pontos de controle no terreno.
Os pontos de controle são feições bem definidas, como interseção de estradas
ou drenagens, pistas de aeroportos etc. que possam ser localizados precisamente tanto
na imagem quanto no mapa disponível.
A determinação dos parâmetros da transformação polinomial selecionada é
feita através da resolução de um sistema de equações. Para que esse sistema de
equações possa ser montado às coordenadas dos pontos de controle devem ser
conhecidas tanto no referencial da imagem como no sistema de referencia. As
coordenadas de imagem (linha, coluna) são obtidas quando o usuário clica sobre a
feição na imagem.
As coordenadas de referencia são usualmente obtidas através de mapas
confiáveis que contenham as feições usadas como ponto de controle via mesa
digitalizadora ou bases cartográficas digitais, bem como via GPS.
2.3.2 – Operações aritméticas
Operações aritméticas entre duas ou mais bandas multiespectrais de uma
mesma área geográfica, previamente georrefenciadas, são amplamente utilizadas em
processamento digital de imagens, com o objetivo de realçar determinadas feições e
combinar a informação contida em diferentes bandas, reduzindo a dimensionalidade
dos dados originais (Crosta, 1992).
Realiza-se a operação pixel a pixel, através de uma regra matemática definida,
tendo como resultado uma imagem representando a combinação das bandas originais.
De longe, a razão de bandas é a operação mais comum, tratando-se de uma
operação não-linear, que necessita de re-escalonamento dos resultados para o intervalo
entre 0 e 255, e que se presta a realce das diferenças espectrais entre um par de bandas
(Crosta, 1992).
Essa operação é limitada em imagens que apresentam ruído eletrônico, pois ele
tende a ser exagerado quando da sua aplicação. A presença do espalhamento
atmosférico, que varia de acordo com o comprimento de onda, também interfere na
sua aplicação, resultando em valores de nível de cinza que não representam a diferença
de reflectância entre os alvos. Outra limitação corresponde à presença de feições que
apresentam características espectrais semelhantes, porém com diferentes intensidades.
Nesse caso, na imagem resultante estas feições não são distintas, embora o fossem nas
imagens originais (Crosta, 1992).
Uma característica positiva das imagens resultantes da razão de bandas é a
ausência de sombreamento topográfico, pois tais operações minimizam as diferenças
nas condições de iluminação de uma cena.
O motivo que justifica a ampla aplicação dessa operação aritmética, todavia, é
a sua capacidade de realçar imensamente determinadas feições da curva de assinatura
espectral de alguns alvos (Crosta, 1992).
Para isso, as bandas devem ser relacionadas com base na assinatura espectral
dos alvos que se pretende realçar, cobrindo os picos de absorção/reflexão e as
mudanças de inclinação da curva.
2.3.3 – Classificação
A classificação digital é o processo voltado à extração de informação das
imagens de sensoriamento, para o recobrimento de padrões e produção de mapas
temáticos. Segundo Crosta (1992), ela diz respeito à associação de cada pixel da
imagem a um “rótulo”, descrevendo um objeto real. Dessa forma os DN’s de cada
pixel, são associados a um tipo de cobertura do terreno (água, tipo de vegetação, tipo
de solo ou de rocha etc.).
A classificação se baseia em métodos estatísticos de reconhecimento de
padrões. Seguindo regras da teoria da probabilidade e através de parâmetros de
agrupamento previamente definidos, os atributos espectrais de um dado pixel são
identificados e classificados.
As técnicas de classificação de imagens podem ser divididas em dois grupos
principais:
Classificação supervisionada: os atributos espectrais de um dado pixel são
comparados com aqueles relativos a uma área de treinamento, definida pelo usuário,
com base no conhecimento da realidade terrestre.
Classificação Não-Supervisionada: o reconhecimento de padrões é realizado
automaticamente, através da análise de todos que compõem a imagem e da
identificação de agrupamentos (“clusters”), que são utilizados como área de
treinamento (Crosta, 1992).
Técnicas híbridas são também empregadas com freqüência. Nelas utiliza-se
uma classificação não-supervisionada como passo inicial e os agrupamentos separados
automaticamente podem ser utilizados, no passo subseqüente, como áreas de
treinamento numa classificação supervisionada.
A classificação por regiões é um procedimento alternativo à classificação pixel
a pixel, onde além da média e da variância dos DN’s, outros parâmetros como forma,
tamanho e contexto podem ser utilizados (Belaid et al, 2008).
A seleção das bandas a serem empregadas na classificação é um passo
importante do processo, pois a utilização de bandas muito correlacionadas pode
comprometer a eficiência do classificador. Essa eficiência pode ser aprimorada com a
inclusão de imagens geradas da razão entre bandas originais na composição do
conjunto de bandas a serem classificadas (Miguel-Ayanz & Biging, 1997; Watson &
Wilcock, 2001).
2.3.4 – Estudo Temporal
Dada a repetitividade com que as imagens de satélite são adquiridas, é possível
a análise da extensão e do tipo de mudanças no uso do solo através do Sensoriamento
Remoto. Uma série de processamentos pode ser implementada no sentido de
reconhecer alterações ocorridas na paisagem de uma região, num dado período de
tempo. Dentre tais alterações, podem ser citados o desmatamento, a expansão urbana e
as variações sazonais da vegetação (Ridd & Liu, 1998).
Inicialmente as imagens devem ser cor-registradas e/ou georeferenciadas numa
mesma projeção cartográfica e, dependendo do processo utilizado, elas devem passar
por uma correção atmosférica (Song et al., 2001).
A subtração entre bandas de diferentes datas é a técnica mais simples. A
análise do histograma da imagem resultante dessa operação permite a verificação das
mudanças ocorridas, pois o mesmo apresenta distribuição normal, e os pixels que se
agrupam em torno do seu pico representam as regiões onde não ocorreram mudanças,
ao passo que os demais representam regiões onde tais mudanças ocorreram (Crosta,
1992; Hayes & Sader, 2001).
A subtração pode ser feita entre bandas originais, ou mesmo entre aquelas
geradas da aplicação dos índices de vegetação. Contudo, essa operação demanda uma
equalização dos histogramas das imagens, antes da sua aplicação (Crosta, 1992; Song
et al., 2001; Collins & Woodcock, 1996).
A composição colorida com bandas espectrais de diferentes datas é um método
qualitativo, onde a fotointerpretação da imagem resultante é facilitada, em decorrência
do realce das diferenças espectrais entre pixels os que representam alterações no uso
do solo (Walsh et al., 1998).
Imagens de datas distintas também podem compor o conjunto de bandas usado
como dados de entrada num processo de classificação. Nesse caso, ocorre a
identificação e mapeamento dos grupos de pixels relacionados com as mudanças
eventualmente ocorridas. Song et. al. (2001) afirmam que essa técnica dispensa
correções atmosféricas, pois os padrões de comparação (áreas de treinamento) são
escolhidos sobre os mesmos dados.
Outra técnica bastante aplicada trata da análise por componentes principais, na
qual as mudanças são identificadas por representarem informação não correlacionada,
entre as bandas utilizadas. Assim, a informação relativa às mudanças devem se
concentrar nas componentes maiores (Collins & Woodcock, 1996).
2.4 - Índices Espectrais
A partir do comportamento espectral da vegetação verde, alguns pesquisadores
propuseram modelos matemáticos capazes de indicar a densidade de fitomassa foliar
fotossinteticamente ativa por unidade de área, na tentativa de superar os efeitos
indesejáveis do substrato e das demais estruturas. Conseqüentemente, a detecção
qualitativa da vegetação é uma das principais aplicações do Sensoriamento Remoto na
tomada de decisões e gerenciamento ambiental do “alvo vegetação”.
Combinações entre bandas espectrais têm sido utilizadas como forma de
minimizar os efeitos das propriedades ópticas da superfície do solo, geometria de
visada e de iluminação, bem como, dos fatores meteorológicos (vento e nuvens) sobre
as respostas radiométricas da vegetação. Neste sentido, Souza (1997) afirma que um
índice de vegetação ideal deve ser sensível à cobertura vegetal e não ao solo, e que os
dados de reflectância usados para computar a vegetação deva ser preferencialmente
corrigidos radiometricamente e atmosfericamente.
De acordo com Ponzoni (2001), a “aparência” da cobertura vegetal em
determinado produto de Sensoriamento Remoto é fruto de um processo complexo que
envolve muitos parâmetros e fatores ambientais. O que é efetivamente medido por um
sensor remotamente situado, oriundo de determinada vegetação, não pode ser
explicado somente pelas características intrínsecas dessa vegetação, inclui também a
interferência de vários outros parâmetros e fatores tais como a fonte de radiação, o
espalhamento atmosférico, as características tanto da folha quanto do dossel, os teores
de umidade, a interferência da reflectância do solo, sombra, entre outros.
Para minimizar a variabilidade causada pelos fatores externos, a reflectância
espectral da cobertura vegetal tem sido transformada e combinada em vários índices
de vegetação, os mais comumente empregados utilizam a informação contida nas
reflectâncias de dosséis referentes às regiões do vermelho e do infravermelho próximo,
as quais são combinadas sob a forma de razões.
As faixas do vermelho e do infravermelho próximo são mais utilizadas, por
conter mais de 90% da variação da resposta espectral da vegetação; portanto, estes
índices realçam o comportamento espectral da vegetação, correlacionando-os com os
parâmetros biofísicos da mesma (ROSA, 2003).
As técnicas de realce de imagem por meio de índices de vegetação aumentam o
brilho das áreas vegetadas, melhorando a aparência da distribuição espacial de
informações das imagens, tornando-as de fácil interpretação visual e computacional.
Na literatura é mencionada a existência de mais de 50 índices de vegetação;
entretanto, os dois mais comumente usados são o Índice da Razão de Vegetação (RVI)
e o Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI). Para Baret e Guyot
(1991), os índices de vegetação podem ser agrupados em duas grandes classes: índices
na forma de razão (Indice da Razão de Vegetação – RVI; Índice de Vegetação da
Diferença Normalizada – NDVI; Índice de Vegetação Ajustado ao Solo – SAVI) e
índices caracterizados pela distância ortogonal (Índice de Vegetação da Distância
Perpendicular – PVI; Índice de Vegetação da Diferença Ponderada – WDVI; Índice de
Vegetação Verde (GVI).
O Índice da Razão de Vegetação (RVI) foi descrito por Jordan (1969), segundo
relata Ray (1994), podendo ser assim representado: RVI = NIR/red; representando
uma simples divisão entre os valores de radiância do infra-vermelho próximo pelo
valores de radiância da faixa do vermelho do visível. Seus valores variam de 0 a
infinito, e as linhas de solo e vegetação convergem para zero. Este é o índice mais
amplamente utilizado em sensoriamento remoto, além de que, na maioria das vezes, é
utilizado como forma de realce da vegetação, para melhorar a visualização da imagem,
uma vez que elimina os vários efeitos do albedo.
O NDVI tem sido um dos índices de vegetação mais utilizados na atualidade,
uma vez que, segundo Madeira Netto (2001), seu uso extensivo deve-se muito à
construção de bases de dados globais, fundamentadas nos dados do sensor AVHRR
(Advanced Vety High Resolution Radiometer) dos satélites NOAA (National Oceanic
and Atmospheric Administration). O seu cálculo é feito com base na relação expressa
pela equação: NDVI = (NIR – red ) / (NIR + red); onde, NIR é a radiância do infra-
vermelho próximo e “red”, a radiância da luz vermelha. O NDVI foi proposto por
Rouse et al., (1973), e tem como proposta reduzir os efeitos multiplicativos da
assinatura espectral nas duas faixas espectrais acima mencionadas, reduzindo também
o efeito topográfico. Apresenta uma escala de medida linear entre -1 e 1, sendo que o
valor zero se refere aos pixels sem vegetação.
Procurando minimizar os efeitos das características dos solos sobre os índices
de vegetação, Huete (1988) propôs o SAVI (Índice de Vegetação Ajustado ao Solo),
que é uma modificação do NDVI, e tem a seguinte expressão: SAVI = (NIR – RED /
NIR + RED + L) (1+L). A variável L é um fator de correção que procura ajustar as
linhas de vegetação, e varia de 0 a 1, para condições de muito alta a muito baixa
densidade de cobertura vegetal, respectivamente. Para Ray (1996) o SAVI é um dos
melhores índices para correção da interferência do solo na resposta espectral.
Com o mesmo propósito e características do SAVI, de corrigir as interferências
dos solos nas respostas espectrais da vegetação, índices utilizando artifícios
relacionados aos parâmetros das curvas do solo e vegetação foram propostos. O
TSAVI (Transformed Soil Adjusted Vegetation Index), foi desenvolvido por Baret et
al., (1989) especialmente para ser utilizado em regiões semi-áridas, e o MSAVI
(Modified Soil Adjusted Vegetation Index) foi desenvolvido por Qi et al., (1994), para
ser aplicado em solos de alta reflectância; e índices derivados da diferença entre faixas
espectrais, a exemplo do PVI (Índice de Vegetação da Distância Perpendicular),
proposto por Richardson e Wiegand (1977), que leva em conta o ângulo entre a linha
do solo e o eixo da NIR; e o WDVI (Weighted Difference Vegetation Index), proposto
por Clevers (1988), que tem como proposta dar pesos distintos a cada tipo de solo.
Estes índices de diferenças, segundo Qi et al., (1994) são muito sensíveis às
variações atmosféricas, o que poderá influenciar nas respostas espectrais de alvos entre
diferentes datas de obtenção.
Matsumoto & Bittencourt (2001) estudando uma área de transição de cerrado,
no Estado de São Paulo, utilizou dezenove índices de vegetação, e encontrou que,
embora o NDVI seja um dos índices mais utilizados para detectar as diferentes
fitofisionomias de cerrado, o índice que apresentou melhor desempenho foi o PVI1.
Contudo, apesar de atenuar o efeito do solo, a diferenciação entre pasto e campo-
cerrado não foi possível ser realizada, mesmo na imagem PVI1. O SAVI apresentou o
mesmo desempenho que o NDVI e o TVI, apesar desse último ter apresentado menor
desvio padrão. Lembram os autores, que associado aos resultados obtidos neste
trabalho, deve estar à influência dos solos Latossolos, predominantes na área de
estudo, ricos em alumínio e pobres em ferro, e com uma reflectância espectral média.
O PVI também demonstrou melhor desempenho em regiões áridas e semi-
áridas, onde a cobertura da vegetação é escassa e os índices de vegetação baseados na
razão entre bandas espectrais são menos sensíveis, conforme relatam (Richardson &
Everitt, 1992).
Utilizando o NDVI para estudar diferentes fisionomias de cerrado, para
períodos de seca e chuva, Bitencourt et al. (1997) e Mesquita Jr. (1998) observaram
que as fisionomias mais campestres apresentam maior variação do NDVI ao longo do
ano, do que as formas mais florestais, e que a identificação de cada fisionomia fica
comprometida caso não se leve em consideração os efeitos da sazonalidade.
Procurando mapear a fitomassa da caatinga, Costa et al. (2002) utilizaram o
índice NDVI (Índice de Vegetação da Diferença Normalizada) obtido por meio de
imagens Landsat – TM. Medidas do IAP (Índice de Área da Planta) a partir do NDVI
variaram de 0 a 84%; enquanto que as estimativas do Peso Seco Total de Fitomassa, a
partir do IAP, variaram de 5 à 104%, com tendência de 166 à 448% em áreas de
caatinga aberta, provocada pela contribuição do estrato herbáceo no NDVI.
Accioly et al. (2001) para estudar a evolução do processo de desertificação em
área da região do Seridó no Estado do Rio Grande do Norte, utilizaram as medidas do
albedo, obtidas a partir dos tons de cinza das imagens, dos anos de 1994 e 1999.
Foram encontradas variações que se aproximaram de 20%, associadas às áreas com
maior declividade e/ou ocupadas pelos solos Luvissolos Crômicos e Neossolos
Litólicos e afloramentos rochosos. O aumento do albedo na caatinga está relacionado
aos afloramentos rochosos, à menor cobertura vegetal nas áreas degradadas e ao
período seco com a queda das folhas (Accioly et al., 2001; Pachecho et al., 2006).
III - MATERIAL E MÉTODOS
3.1 - Materiais
3.1.1 - Documentos cartográficos
Na pesquisa foram utilizadas as cartas topográficas, folhas Soledade SB-24-Z-
D-III e Picuí SB-24-Z-A-VI, editadas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e
Estatística (IBGE) e Diretoria do Serviço Geográfico do Exército (DSG), na escala de
1:100.000.
Foram também utilizadas imagens do Sensor CCD/CBERS2, órbita/ponto
147/108.
3.1.2 - Equipamentos
Como instrumentos para a obtenção e manipulação dos dados foram utilizados
um microcomputador AMD Sempron, e um aparelho GPS de navegação, modelo
Garmim eTrex Summit, com precisão que varia de 6 a 10m, utilizado com o objetivo
de localizar os diferentes alvos terrestres. Também foram utilizados, uma impressora
jato de tinta colorida A3 e uma câmera digital, com resolução de 6.0 megapixel, esta
última, utilizada com o objetivo de registrar os pontos de controle e auxiliar na
descrição das áreas de coleta de dados.
3.1.3 – Softwares
Dentre os programas usados como ferramentas para manipulação dos dados,
foram usados os seguintes: Para manipulação e processamento dos dados foram
utilizados os seguintes programas:
- O SPRING (Sistema de Processamento de Informações
Georreferenciadas) versão 4.3.2, assim como seus subprogramas: IMPIMA
(visualização da imagem), SCARTA (editor de elementos da carta) e IPLOT
(preparar para impressão), com o qual se fez leituras das imagens e para elaboração
dos mapas e classificação da imagem, sendo este o principal programa usado para
geração do banco de dados;
- O AUTOCAD, ferramenta de desenho, que auxiliou na representação e
transferência de mapas, auxiliando na representação de diversos aspectos geográficos
(desenho digital);
- O programa TRACKMAKER, Professional versão 3.8 Evolution, utilizado
para transferir os dados obtidos com o GPS, dos tipos trilha (estradas) e pontos
georreferenciados, em formato DXF, para o microcomputador e posteriormente para o
SPRING.
3.2 - Métodos
3.2.1 - Aquisição e processamento das imagens
As imagens utilizadas neste trabalho foram CCD/CBERS-2, órbita/ponto
147/108, de 2 de novembro de 2005 (período seco); e de 20 de julho de 2006 (período
úmido), disponibilizadas eletronicamente, pelo Instituto de Pesquisas Espaciais
(INPE), sendo que a escolha das imagens foram feitas nesses períodos, por
apresentarem menores incidências de nuvens. No entanto, as imagens selecionadas
tiveram como base os dados da precipitação diária, caracterizando os períodos seco e
úmido, sendo fornecidos pelo boletim do tempo da Agência Executiva de Gestão das
Águas (AESA, 2007), como mostram as Figuras 1 e 2.
Figura – 1: Distribuição da Precipitação Média Mensal (mm) Ano de 2005, Aesa –
2007.
Figura - 2: Distribuição da Precipitação da Média Mensal (mm) Ano de 2006,
Aesa – 2007.
3.2.2 - Georreferenciamento das Imagens CCD/CBERS-2 e criação do banco de
dados
Adquiridas as imagens do sensor CCD/CBERS-2 junto ao Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais – INPE foram importadas para o módulo IMPIMA. As imagens
das bandas 3 e 4 foram transformadas do formato GEOTIFF para o formato GRIB e
salvas em arquivo.
Após essa etapa, foi feito o georreferenciamento das imagens utilizando-se o
modo teclado, tomando-se como base as coordenadas de pontos de controle
registrados em campo com o GPS. Esses pontos foram bem distribuídos ao longo da
área de estudo, no intuito de obter um melhor ajuste da imagem.
.
3.2.3 - Correção atmosférica da imagem
O processo de correção atmosférica foi realizado nas imagens das bandas 3 e 4
para os períodos seco e úmido. Após a correção, as imagens tiveram os valores de
números digitais (NDs) convertidos diretamente para Fator de Reflectância
Bidirecional de Superfície (FRBS), de acordo com procedimento utilizado por
ROSATTI (2006), e que se encontra descrito no fluxograma da figura 3.
Para a correção atmosférica e conversão das imagens, foi utilizado como
ferramenta o programa SCORADIS - Sistema de Correção Radiométrica de Imagens
de Sensoriamento Remoto, criado pelo CEPAGRI/UNICAMP (ZULLO JR; BERRA,
1993). Seu desenvolvimento foi baseado nas condições atmosféricas brasileiras,
incluindo clima e disponibilidade de dados que expressam a nossa realidade. As
imagens das bandas 3 e 4 foram exportadas com formato RAW e, posteriormente,
salvas no diretório onde se encontrava o SCORADIS, contudo, antes dessa etapa, todo
o processo de recorte e georreferenciamento foram feitos no SPRING 4. 3. 2.
Uma vez salvas as imagens no diretório onde se encontra o SCORADIS, as
mesmas sofreram as correções atmosféricas e, conseqüentemente, a conversão em
imagens de reflectância de superfície, onde somente dessa forma é possível obter os
valores de FRBS. Para tanto, foi inserido no programa SCORADIS no item “1 -
Entradas de dados”, as seguintes informações:
• Nome do arquivo a ser gerado que guardará as informações abaixo
• Dia da aquisição da imagem
• Mês da aquisição da imagem
• Hora decimal universal
• Longitude e Latitude do centro da cena
• Modelo atmosférico: tropical;
• Modelo de aerossol: continental;
• Concentração de aerossóis: a partir da visibilidade;
• Visibilidade: 30km;
• Seleção de bandas: B3 e B4.
Após essa etapa, para a transformação da imagem propriamente dita, foi
selecionado o item “3 - Cálculo de imagem de reflectância real”, onde se inseriu os
seguintes dados: nome do arquivo gerado pelo SCORADIS no processo anterior;
nome da imagem que sofrerá a conversão, seguida de ponto e a palavra Raw; número
de linhas da imagem; número de colunas da imagem; nome da imagem de saída (a ser
gerada) seguida de ponto e a palavra Raw.
Geradas as imagens no diretório onde se encontra o programa SCORADIS, as
imagens foram importadas para o SPRING 4.3.2 e imediatamente exportadas
novamente no formato TIFF/GeoTIFF. Logo após, por meio do módulo IMPIMA
4.3.2, convertidas do formato TIFF/GeoTIFF para o formato GRIB, para
posteriormente produzir um novo georreferencimento. Isso se fez necessário uma vez
que, ao importar as imagens, após a conversão para FRBS, as mesmas se deslocaram
em relação aos pontos originais, fato possivelmente causado por uma mudança na
estrutura digital da imagem que foi gerada durante o processo de conversão para
FRBS no SCORADIS
Figura 3 – Fluxograma do Fator de Reflectância Bidirecional de Superfície (FRBS)
Reflectância Real
BANDAS 3 e 4
Imagens originais
2
3
Imagens FRBS
BANDAS 3 e 4
Recorte da imagem
Georreferenciamento
Correção Atmosférica
SCORADIS
Banda 3
Banda 4
Imagens GRIB
Banco de Dados
SPRING
4.3.1
1
4
5
7
8
TIFF/GeoTIFF
Imagens GRIP
9
10
11
12
3.2.4 – Geração dos Índices de Vegetação
A partir do Programa Legal/Àlgebra do Spring, utilizando o editor de modelos
foi feito o cálculo para geração das imagens índices de vegetação. Os índices de
vegetação escolhidos para trabalhar neste estudo foram: Normalized Difference
Vegetation Index (NDVI); Ratio Vegetation Index (RVI) e o Soil Ajusted Vegetation
Index (SAVI). Determinados pelas operações com as bandas 3 e 4 Encontrado pelas
relações
3.3 – Classificação da Vegetação de Caatinga
Foi utilizada a classificação proposta por Chaves et. al., 2005, desenvolvida
para descrever e avaliar a vegetação da Caatinga, em seus diferentes estágios de
antropização. Esta classificação no seu primeiro nível categórico apresenta uma
dicotomização em que separa a vegetação nativa dos diferentes tipos de vegetação e
usos da terra, passando em seguida, de forma hierárquica, a considerar apenas a
vegetação de Caatinga.
São quatro níveis categóricos: Tipo, Grupo, Classe e Sub-classe.
Tipo → representa as áreas de cultivo (culturas anuais ou palma forrageira),
agave, bosque de algaroba e a caatinga.
Grupo → representa a vegetação de caatinga que têm em comum a
dominância de um dado porte.
São assim identificados os grupos: arbóreo (> 4,5 m de altura); subarbóreo (> 3
m e < 4,5 m); arbustivo (> 1,5 m e < 3 m) e subarbsutivo (<1,5 m).
Classes → dentro de cada grupo, as classes separam as comunidades
vegetacionais de diferentes feições morfológicas, sendo descrita pela ordem
decrescente dos portes dominantes, quando identificáveis, até o terceiro estrato. Os
padrões de vegetação nos três níveis categóricos da estratificação, com base na
dominância e índice de biomassa da vegetação lenhosa (IBVL) ofereceram uma
listagem de 20 classes de vegetação de caatinga e 4 de uso da terra.
Sub-classe → representa o grau de cobertura vegetal em termos de
percentagem de recobrimento da superfície do solo, sendo avaliada pelos seguintes
graus de recobrimento: muito densa (> 80% de cobertura); densa (> 60 e < 80%);
aberta (> 40% e < 60%); rala (> 20% e < 40%) e muito rala (< 20%).
3.4 – Avaliação da Biomassa da Vegetação Lenhosa
Atribuindo-se valores numéricos aos parâmetros descritivos da vegetação
(porte e percentagem de recobrimento) pode-se, em termos relativos, determinar o
Índice de Biomassa da Vegetação Lenhosa (IBVL), (Chaves, 2005).
3.4.1 – Índice de Biomassa da Vegetação Lenhosa (IBVL)
Para a obtenção do (IBVL), em termos relativos, considerando-se que para uma
condição de máxima preservação, um determinado bioma de caatinga (hipo ou
hiperxerófila) deva ter um porte arbóreo (> de 4,5 m de altura e um alto grau de
recobrimento do solo pela vegetação, muito densa (> 80%), situação em que o volume
da biomassa é máximo, valor 1, e em contraposição, uma área sem cobertura vegetal,
cujo valor é 0.
Atribuindo-se valores numéricos relativos ás classes de vegetação, quanto ao
porte, Índice de Porte (Ip), Tabela – 1 e quanto ao grau de recobrimento do solo pela
vegetação, Índice de Recobrimento (Ir), Tabela - 2, foi possível se obter pelo produto
destes índices da vegetação, o Índice da Biomassa Vegetal Lenhosa (IBVL).
Tabela – 1: Índice de porte da biomassa para as diferentes classes
Índice de Porte
Classe de Vegetação
Limite de Classes
(Ip)
Arbórea
>4,5 m
1,00
Subarbórea
3,0 a 4,5 m
0,75
Arbustiva
1,5 a 3,0
0,50
Subarbustiva
<1,5 m
0,25
Sem Vegetação
0
Para classes de vegetação homogênea quanto ao porte das plantas, o valor do
IBVL é o produto entre os valores relativos das características das plantas, quanto ao
porte (Ip) e ao recobrimento do solo (Ir) Figura - 2. Como exemplo, uma caatinga
Subarbustiva aberta, teremos o seguinte índice de biomassa da vegetação lenhosa
(IBVL):
IBVL = Ip x Ir 0,25 x 0,6 = 0,15
Tabela - 2: Índices de recobrimento da biomassa para as diferentes sub-classes
de vegetação
Índice de Recobrimento
Sub-classe de
Vegetação
Limtes de Classes
(Ir)
Muito densa
>80 %
1,0
Densa
60 a 80 %
0,8
Aberta
40 a 60 %
0,6
Rala
20 a 40%
0,4
Muito Rala
<20%
0,2
Sem Vegetação
0
Nas classes composta por mais de um porte, o IBVL é determinado pela
ponderação do grau de predominância de cada um dos portes descritos. Deve-se
atribuir o peso 3 como fator de ponderação para o índice do primeiro componente da
classe, o peso 2 para o segundo e o peso 1 para o terceiro. Assim, uma caatinga
Subarbórea arbustiva arbórea densa, terá o seguinte índice de biomassa da vegetação
lenhosa (IBVL):
IBVL = (Ip
1
x 3) + (Ip
2
x 2) + (Ip
3
x1) / 6 x Ir ∴
IBVL = (0,75 x 3) + (0,50 x 2) + (1,00 x 1) / 6 x 0,8 ∴
IBVL = 0,71 x 0,8 ∴
IBVL = 0,57
3.5 - Características da Área de Estudo
O Açude Soledade foi construído entre os anos de 1921 e 1933, através do
antigo Dnocs (Departamento Nacional de Obras Contra as Secas). Consumindo exatos
doze anos em sua construção, que terminou no governo de Tertuliano de Brito, no
início da explosiva década de l930, o açude sangrou, pela primeira vez, em 1967, com
o objetivo de abastecer a população da cidade de Soledade. Tinha capacidade para
armazenar aproximadamente 27.058.100 m
3
água para atingir sua capacidade plena de
armazenamento. Atualmente encontra-se bastante assoreado estando com um volume
da ordem de 4.060.850 m
3
o que corresponde a 15% de sua capacidade. (AESA, 2007)
3.4.1 - Localização Geográfica
A bacia hidrográfica do Açude Soledade está situada entre as latitudes de 7º 7’
18” e 6º 50’ 7” Sul e longitudes de 36º 24’ 19” e 36º 7’ 50” Oeste, e distante
aproximadamente 165 km da capital paraibana, João Pessoa, ocupando uma área de
aproximadamente 319,19 Km
2
. Abrange a maior parte das terras do município de
Olivedos, Soledade, Barra de Santa Rosa e Cubati, pertencentes à microrregião do
Agreste Paraibano.
3.4.2 - Geologia e Geomorfologia
No contexto geológico, a bacia em estudo encontra-se sob o complexo suíte
ranítica Serra do Deserto: Biotita augen gnaisse granítico, encontra-se também, sob a
formação Seridó e Grupo Seridó Indiscriminado: Granada_ biotita xisto, ordierita_
granada_ biotita xisto, quartzito (qt), biotita_clorita xisto, clorita_ sericita xisto, filito,
localmente com paragnaisse, calcário cristalino (ca), rocha calcissilicática e formação
ferrífera.(AESA, 2007).
A bacia hidrográfica do açude Soledade localiza-se nas áreas cristalinas no
setor ocidental do Planalto da Borborema, com formas tabulares de superfície
aplainada e depressão tectônica do Curimataú.
3.4.3 - Clima
A região leste da Paraíba situada entre os paralelos de 6º25’31’’S a 7º31’43’’S
e meridianos de 34º45’54’’W a 36°00’00’’W compreende as microrregiões do litoral
Paraibano, agropastoril do baixo Paraíba, Piemonte da Borborema, Brejo Paraibano,
Curimataú e Agreste da Borborema. O Estado da Paraíba é freqüentemente submetido
aos efeitos de secas severas, sendo a parte mais atingida o semi-árido, cuja
precipitação média anual são as mais baixas do Brasil, chegando a valores inferiores a
400 mm em algumas localidades do Cariri paraibano. No litoral leste a precipitação
supera os 1600 mm (Strang 1972).
O clima da região, segundo a classificação de Köppen, é Bsh (Clima semi-
árido quente). Localizada em uma faixa de transição entre a porção oriental e ocidental
da Paraíba, apresenta índices pluviométricos muito baixos e uma estação seca que
pode durar até 11 meses. O período de maior incidência pluviométrico vai de janeiro a
maio onde o total de chuva no ano não passa de 279 mm, sendo que a média do mês
mais chuvoso não atinge 60 mm.
Figura – 4: Regime Pluviométrico do Estado da Paraíba
Observamos que, de modo geral, os maiores totais de precipitação acumulados
se concentram no Sertão, os quais variam entre 500 mm e 800 mm e nas regiões do
Cariri e Curimataú, há um predomínio de totais de chuvas inferiores a 400 mm,
conforme figura 4.
IV - RESULTADOS E DISCUSSÃO
Para mapear a cobertura vegetal da bacia hidrográfica do açude Soledade,
diferentes alvos foram identificados e descritos no campo, particularmente, a
vegetação de caatinga, para a qual, foi estimado o índice de biomassa da vegetação
lenhosa (IBVL), a partir da descrição do porte e do grau de cobertura do solo pela
vegetação, segundo Chaves et al. (2005). Com este parâmetro, foram feitas correlações
com índices espectrais de imagens, visando à seleção de um índice apropriado para o
mapeamento automatizado da cobertura vegetal e uso da terra.
4.1 – Seleção de índices espectrais
Para seleção dos índices espectrais foram utilizadas imagens dos períodos seco
e úmido, para: NDVI, RVI, SAVI e as Bandas 3 e 4.
4.1.1 - Índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI)
Pelos dados apresentados na Figura – 5a, para o período seco, pode-se observar
que as leituras do NDVI obtidas para os diferentes alvos terrestres neste trabalho,
variaram de um mínimo de 30, para áreas agrícolas, que eventualmente neste período
do ano podem estar recobertas com uma pobre vegetação natural, ou apresentar-se
quase que, como superfícies de solos expostos; até o valor de 113, para situação de
superfícies de várzeas recoberta com algaroba de porte arbóreo e denso, que, mesmo
no período seco, permanecem com as folhas verdes.
Na estação seca, a vegetação da caatinga em grande parte perde a folhagem,
com exceção de algumas espécies adaptadas, como as cactáceas e bromeliáceas, que
permanecem verdes, bem como, a algarobeira, o agave e a palma forrageira que são
plantas cultivadas na área de estudo, e em toda a região do Cariri e Curimataú
paraibano.
Para a vegetação de caatinga os valores do NDVI variaram de 36 a 60, para
alvos com índices de biomassa da vegetação lenhosa (IBVL) que variaram de 0,1
(caatinga subarbustiva rala) a 0,58 (caatinga subarbórea arbustiva subarbustiva muito
densa); apresentando um valor médio de 49 (Figura 6a). Resultado similar foi
encontrado por Camacho e Baptista (2005), em áreas de caatinga em unidades de
conservação no Nordeste, onde os valores variaram de 20 a 64.
Com exceção da algaroba arbórea de várzea, as maiores leituras do NDVI são
das culturas de agave Figura 5a , com leituras médias de 89 e 60 para áreas de cultivo
de alto e baixo padrão de cultura, respectivamente. Em muitos casos, as áreas de baixo
padrão são de culturas velhas, abandonadas, infestadas por plantas nativas, e que
podem se confundir, neste período do ano, com bosques mais densos de caatinga.
A algaroba de campo, tanto pelo espaçamento, normalmente 8m x 8m, como
pelo baixo padrão de desenvolvimento das plantas, quase sempre sobre solos rasos, e
também utilizadas como campo de pastejo, apresentou um valor médio de NDVI de
39, um pouco abaixo das áreas com palma, 44. Considerando a amplitude dos valores
observados para cada tipo de uso da terra, a palma, seguida da algaroba de campo e do
agave amarelado são os tratamentos que mais se confundem com a vegetação nativa da
caatinga, nesta época do ano.
Apesar de ser uma planta fotossinteticamente ativa neste período do ano, a
palma, ao contrário da cultura do agave, não apresentou preponderância nos valores de
NDVI, a que se pode atribuir, ao efeito da arquitetura das plantas; que ao contrário do
agave, apresenta uma menor superfície de exposição à incidência luminosa, e por isso,
menores valores de NDVI.
Embora não se possa afirmar categoricamente, a macambira Macambira
(Bromelia laciniosa, Mart.), a exemplo das plantas de agave, que apresentam um dos
mais altos valores de NDVI, tanto pelo efeito da densidade da cobertura das plantas,
como pela arquitetura de sua folhagem, podem ter uma grande influência na resposta
espectral de muitos alvos de vegetação de caatinga, superestimando a resposta
espectral, e com isto, dificultando a estimativa da biomassa da caatinga, a partir de
imagens de satélite.
Para o período úmido pode-se observar Figura 5b, que as leituras do NDVI
aumentaram para todos os tipos de uso da terra. Foram mais que o dobro, para aqueles
alvos em que, no período seco, apresentaram as menores leituras. É o caso das áreas
agrícolas, de 32 para 78; da algaroba de campo, de 39 para 82; da caatinga, de 48 para
98, e até mesmo, da palma forrageira, em que o aumento foi de 44 para 87. Contudo, a
amplitude das leituras para os diferentes usos da terra diminuiu, do período seco para o
período úmido, de 58 para 48 unidades, respectivamente. O aumento do NDVI com as
chuvas correspondem ao início do ciclo fenológico da vegetação. À medida que as
chuvas vão diminuindo os valores de NDVI decrescem em função da resposta da
cobertura ao stress hídrico, nas diferentes regiões homogêneas (BRAGA et al, 2003).
Comparando com as leituras do período seco, observa-se que a variabilidade do
NDVI do período úmido é menor dentro de cada tratamento, bem como, as diferenças
das leituras entre os tratamentos. Em todos os casos, o efeito da biomassa do manto
herbáceo-graminóide recobrindo a superfície do solo, vem justificar, tanto o aumento
das leituras em todos os tratamentos, bem como, as menores diferenças entre os
tratamentos.
Para as culturas de agave e palma, quando adultas, o efeito das plantas nativas
está presente, pois quase sempre, estas são mantidas nas entrelinhas das culturas,
aumentando assim o recobrimento do solo. No caso das áreas agrícolas, para o período
de tomada da imagem, 17 de junho de 2006, além da permanência da biomassa das
culturas (feijão, milho e fava), em diferentes estágios de maturação; ainda são
persistentes o verde das folhas e ramos das plantas nativas, toleradas entre as culturas,
aumentando assim, significativamente, os valores do NDVI.
Para as áreas de caatinga não só a explosão do manto herbáceo-graminóide,
mas toda a população arbustiva-arbórea recompõe a folhagem, fazendo diminuir a
amplitude das leituras entre os vários estágios de regeneração da vegetação,
dificultando o seu mapeamento.
4.1.2 - Índice da Razão de Vegetação (RVI)
Pelos dados apresentados na Figura 5c, para o período seco, pode-se observar
que as leituras do RVI obtidas para os diferentes alvos terrestres neste trabalho,
variaram de 143 a 173, para áreas agrícolas e algaroba de várzea respectivamente. No
entanto, a amplitude dos valores para cada amostra é de baixa variação.
Para a vegetação de caatinga os valores do RVI, variaram de 144 a 153, para
alvos com índices de biomassa da vegetação lenhosa (IBVL) que variaram de 0,14
(caatinga subarbustiva arbustiva rala) a 0,52 (caatinga subarbórea arbustiva
subarbustiva densa); apresentando um valor médio de 149, como pode ser observado
na Figura 6c.
Figura – 5: Variação nos valores dos índices espectrais para o período seco e úmido, paraos diferentes usos da terra e vegetação
NDVI - ÚMIDO
126
78
102
97
82
119
88
0
20
40
60
80
100
120
140
160
Categorias
NDVI
Caatinga
Agave amarelado
Agave verde
Algaroba de campo
Algaroba de várzea
Palma
Agric.Past.Sol.exposto
a b
RVI - SECO
150
153
167
146
173
147
143
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
Categorias
RVI
Caatinga
Agave amarelado
Agave verde
Algaroba de campo
Algaroba de várzea
Palma
Agrric.Past.Sol.exposto
RVI - ÚMIDO
176
173
193
164
193
166
162
0
50
100
150
200
250
Categorias
RVI
Caatinga
Agave amarelado
Agave verde
Algaroba de campo
Algaroba de várzea
Palma
Agric.Past.Sol.exposto
c d
NDVI - SECO
60
89
39
98
43
32
49
0
20
40
60
80
100
120
Categorias
NDVI
Caatinga
Agave amarelado
Agave verde
Algaroba de campo
Algaroba de várzea
Palma
Agric.Past.Sol.exposto
SAVI - SECO
101
153
178
78
195
87
63
0
50
100
150
200
250
Categorias
SAVI
Caatinga
Agave amarelado
Agave verde
Algaroba de campo
Algaroba de várzea
Palma
Agric.Past.Sol.exposto
SAVI - ÚMIDO
202
197
255
162
228
170
157
0
50
100
150
200
250
300
Categorias
SAVI
Caatinga
Agave amarelado
Agave verde
Algaroba de campo
Algaroba de várzea
Palma
Agric.Past.sol.exposto
e f
BANDA 3 - SECO
39
42
34
41
33
43
56
0
10
20
30
40
50
60
Categorias
BANDA 3
Caatinga
Agave amarelado
Agave verde
Algaroba de campo
Algaroba de várzea
Palma
Agric.Past.Sol.exposto
BANDA 3 - ÚMIDO
25
22
28
27
28
36
24
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
Categorias
BANDA 3
Caatinga
Agave amarelado
Agave verde
Algaroba de campo
Algaroba de várzea
Palma
Agric.Past.sol.expos
to
g h
BANDA 4 - SECO
57
69
71
58
75
61
72
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
Categorias
BANDA 4
Caatinga
Agave amarelado
Agave verde
Algaroba de campo
Algaroba de várzea
Palma
Agric.Past.Sol.exposto
BANDA 4 - ÚMIDO
56
58
65
56
57
69
72
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
Categorias
BANDA 4
Caatinga
Agave amarelado
Agave verde
Alagaroba de campo
Algaroba de várzea
Palma
Agric.Past.Sol.exposto
i j
4.1.3 - Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI)
Os resultados obtidos para o SAVI, período seco, variaram de 60 a 224, para
áreas agrícolas e algaroba de várzea, respectivamente Figura 5e. A imagem SAVI se
mostrou muito semelhante à imagem NDVI, com baixa variação de amplitude,
resultado semelhante em algumas fisionomias do Cerrado (Matsumoto e Bittencourt,
2000)
4.1.4 - Bandas 3 e 4
Analisando as Figuras 5g e 5i, a variação dos valores para as bandas 3 e 4
respectivamente, para o período seco é de 30 a 79 e 32 a 65.
Para a vegetação de caatinga a variação dos valores para a banda 3 foi de 32 a
48, alvos índices de biomassa que variaram de 0,15 (caatinga subarbustiva aberta) a
0,51 (caatinga subarbórea arbórea aberta); valor médio de 38 Figura 6g e para a banda
4 os valores variaram de 51 a 65, com índices de biomassa que variaram de 0,21
(caatinga subarbustiva arbustiva aberta) a 0,51 (caatinga subarbórea arbórea aberta),
com valor médio de 57 Figura 6i. Na faixa do visível, os valores permaneceram
menores, enquanto que no infravermelho próximo encontram valores mais elevados.
Para Xavier (2006), em estudos de comportamentos espectral em diferente uso do
solo, verificou-se padrão geral de comportamento espectral na faixa do visível, que no
infravermelho próximo.
4.2 – Correlação entre Índice de Biomassa da Vegetação Lenhosa (IBVL) e
Índices de Vegetação (IVs)
Evidências demonstram que o clímax da vegetação da caatinga, mesmo nas
áreas mais seca do nordeste semi-árido brasileiro é do tipo arbóreo denso, como
ressalta Chaves 1986, em sua análise sobre a desertificação no Estado da Paraíba. Por
outro lado, constata-se que em áreas com maior grau de preservação, a caatinga
apresenta-se com um número significativo de espécies. Neste sentido, qualquer
modificação no ambiente natural pode ser identificada pela modificação do porte e
densidade da vegetação, bem como pela diminuição do número de espécies.
Fundamentados nestas observações Paes-Silva et al. 2002 e Chaves 2005
desenvolveram uma classificação para caatinga, que a partir da descrição da vegetação
é possível se estabelecer um índice de biomassa da vegetação lenhosa (IBVL), que
pode ser usado como parâmetro para avaliação da vegetação da caatinga, e suas
relações ambientais.
Tendo como referência o IBVL de alvos terrestres selecionados na BH do
açude Soledade, representando as diferentes situações de porte e densidade de
vegetação, foram avaliadas as respostas de cinco índices espectrais de imagens
CBERS-2, as variações da biomassa vegetal, para o período seco e úmido, como forma
de determinar uma metodologia, que possibilite fazer automaticamente, o inventário e
o mapeamento deste recurso natural.
Dados de correlações entre o IBVL e os diferentes índices espectrais avaliados,
são apresentados na Figura 6, onde pode se observar, numa leitura comparativa entre
as respostas obtidas, que o período seco é a melhor época para se estudar a caatinga,
uma vez que, proporcionalmente, todos os índices apresentaram neste período, maiores
coeficientes de correlação.
O NDVI, o RVI e o SAVI, no período seco, foram os índices mais sensíveis, e,
praticamente, apresentaram o mesmo coeficiente de correlação. Apesar de
apresentarem variações de respostas semelhantes, observadas nas figuras, pela
distribuição das leituras dos pontos de mesmo índice de biomassa, o SAVI apresenta
uma maior amplitude de leituras, de 70 para 120 unidades; enquanto que o NDVI é de
35 a 60 e o RVI, de 144 a 153. Esta característica lhe confere um menor
confundimento de leituras, permitindo separar um maior número de classes de
biomassa vegetal (grupos de vegetação), como mostra os resultados realizados na
Figura 7.
Apresentando uma relação inversa com a biomassa, as bandas 4 e 3,
apresentaram os mais baixos valores de correlação. A banda 4 de alguma forma,
apresenta, para muitos alvos de observação, variações de leituras semelhantes aos
índices mais sensíveis, contudo, a amplitude de suas leituras é pequena, de 33 a 47,
podendo aumentar o confundimento das leituras para diferentes classes de vegetação.
Apesar das variações da biomassa da vegetação identificadas e descritas no
campo para os diferentes alvos, a recomposição das folhagens da população sub-
arbustiva a arbórea e o surgimento do manto herbáceo-graminóide fizeram aumentar o
confundimento das leituras para todos os índices espectrais. Conforme Matsumoto e
Bittencourt, 2000 trabalhando com vegetação de cerrado a identificação de algumas
fisionomias fica comprometida, quando não se leva em consideração a sazonalidade.
Figura – 6: Correlação entre índices espectrais de imagens e biomassa da vegetação de
caatinga
y = 40,684x + 37,823
R
2
= 0,6642
30
35
40
45
50
55
60
65
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6
IBVL
NDVI-SECO
Linear (NDVI)
a
y = 59,256x + 83,198
R
2
= 0,1717
30
50
70
90
110
130
150
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6
IBVL
NDVI-ÚMIDO
Linear (NDVI)
b
y = 14,636x + 144,86
R
2
= 0,6404
142
144
146
148
150
152
154
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6
IBVL
RVI-SECO
Linear (RVI)
c
y = 39,718x + 163,18
R
2
= 0,1828
140
150
160
170
180
190
200
210
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6
IBVL
RVI-ÚMIDO
Linear (RVI)
d
y = 79,185x + 75,763
R
2
= 0,6373
60
70
80
90
100
110
120
130
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6
IBVL
SAVI-SECO
Linear (SAVI)
e
y = 118,21x + 163,91
R
2
= 0,1818
50
100
150
200
250
300
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6
IBVL
SAVI-ÚMIDO
Linear
(SAVI)
f
y = -24,257x + 46,303
R
2
= 0,4424
30
35
40
45
50
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6
IBVL
B3-SECO
Linear (B3)
g
y = -14,939x + 28,677
R
2
= 0,3517
10
15
20
25
30
35
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6
IBVL
B3-ÚMIDO
Linear (BANDA 3)
h
y = -14,737x + 62,638
R
2
= 0,1542
40
50
60
70
80
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6
IBVL
B4-SECO
Linear (B4)
i
y = -2,1117x + 57
R
2
= 0,0024
30
40
50
60
70
80
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6
IBVL
B4-ÚMIDO
Linear (BANDA 4)
j
4.3 – Classificação da vegetação e uso da terra
Observando-se os resultados apresentados na Tabela 3, que sintetiza os dados
do mapeamento da vegetação da bacia hidrografia do açude de Soledade (Figuras 7, 8
e 9) para os três índices espectrais, que apresentaram as melhores respostas; pode se
afirmar, que as áreas mapeadas com os índices NDVI e SAVI foram muito parecidas,
diferindo o fracionamento dos bosques de caatinga. Levando-se em conta a maior
amplitude das leituras apresentadas na correlação com a biomassa vegetal da caatinga,
pode-se afirmar que os dados do mapeamento pelo SAVI, são mais fidedignos, uma
vez que, observou-se no campo, a escassa presença de bosques sub-arbóreos, fato que
impossibilitou a obtenção de um maior número de repetição deste alvo terrestre.
Para o mapeamento com o índice RVI só foi possível separar dois padrões de
caatinga, e mesmo assim, houve uma superestimativa da área com bosque arbustivos-
subarbóreo, o que destoa dos resultados dos demais índices e da realidade observada
em campo.
Considerando os dados apresentados pelo mapeamento com o índice SAVI,
pode-se afirmar, que dos 319,09 Km
2
da bacia hidrográfica açude Soledade, 54,3% da
área é recoberta por uma vegetação do tipo caatinga subarbustiva; 32,2% por caatinga
arbustiva e apenas 1,8% com caatinga subarbórea, o que demonstra uma situação
preocupante, do ponto de vista ambiental Tabela 3. As áreas com ocupação de
agricultura e pastagem compreendem 20 Km
2
, embora sabe-se que a caatinga, em
grande parte, é utilizada para pastejo.
TABELA – 3: Distribuição das áreas de Vegetação de Caatinga e Uso da Terra
da Bacia Hidrográfica do Açude Soledade
Vegetação de
Caatinga e Uso
da Terra
Índices Espectrais
NDVI
(km
2
)
%
RVI
(km
2
)
%
SAVI
(km
2
)
%
Caatinga
Subarbustiva
147,7
46,3
115,8
36,3
173,4
54,3
Caatinga
Arbustiva
76,3
23,9
-
102,8
32,2
Caatinga
Subarbórea
46,4
14,6
-
5,8
1,8
Caatinga
Arbustiva e/ou
Subarbórea
-
-
168,6
52,8
-
Algaroba e/ou
Vegetação de
Várzea
3,4
1,1
2,0
0,6
3,4
1,1
Agricultura,
Pastagem e
Solo Exposto
32,7
10,3
19,8
6,2
20,0
6,3
Agave
10,0
3,1
12,0
3,8
11,0
3,5
Água
2,7
0,8
1,1
0,3
2,7
0,9
Totais
319,19
100,0
319,2
100,0
319,2
100,0
Figura - 7: Imagem índice do uso da terra e da vegetação de caatinga, para o período seco (NDVI).
Figura - 8: Imagem índice do uso da terra e da vegetação de caatinga, para o período seco (RVI).
Figura - 9: Imagem índice do uso da terra e da vegetação de caatinga, para o período seco (SAVI).
Ressalta-se que a imagem representa a área no período de novembro de 2005, ou seja,
período seco. O que explica em parte, os níveis de cobertura vegetal estar mais degradados ou
em dormência típico da caatinga hiperxerófila seca.
Para as áreas de caatinga, pode-se afirmar que o porte predominante é o subarbustivo
Tabela 3, correspondendo a uma média de 45,62%, geradas a partir das três imagens índices
de vegetação, diferentemente dos resultados obtidos por Paes-Silva, 2005 em estudo realizado
na Bacia Hidrográfica do Açude Namorado no Cariri Oriental Paraíbano, onde o porte
predominante foi o arbustivo, correspondendo a 47,3% da área daquela bacia.
Figura - 10: Área de caatinga subarbustiva rala (novembro de 2007)
No entanto, essa porcentagem é bastante preocupante, pois as áreas de caatinga
subarbustiva são as que apresentaram menor IBVL (Índice de Biomassa da Vegetação
Lenhosa), fato que representa para uma condição de máxima preservação, valores bastante
baixos. Já a caatinga de porte Subarbóreo, como pode ser observada na Figura 11 ocorre em
áreas isoladas e representa 10,16 % de toda a área da bacia.
Figura – 11 : Área de caatinga subarbórea arbustiva densa (novembro de 2007)
Pelos dados da Tabela 3, observa-se que a maior parte faz terras da Bacia
Hidrográfica, 87,38%, corresponde a 278,92 km
2,
são ocupadas por vegetação nativa,
utilizada tradicionalmente como área de pasto e reserva de lenha e madeira. As áreas de
algaroba de várzea e/ou vegetação de várzea, cobre 0,92 %, corresponde a 2,93 km
2
,
Agricultura, pastagem e solo exposto, cobre 7,58%, corresponde a 24,18 km
2
, Agave de
padrão de folhagem verde, cobre 3,45%, corresponde a 11,02 km
2
e os corpos d´água, cobre
0,67%, que corresponde a 2,14km
2
. No entanto, as áreas de palma forrageira e agave de
folhagem amarelada não puderam ser separadas, devido a resposta espectral de desses alvos
serem iguais as áreas de caatinga, como também, as áreas de algaroba plantada, que se
confundiu com as áreas de Agricultura, pastagem e solo exposto.
Quadro - 1 : Distribuição dos valores dos pixels para o mapeamento das áreas de vegetação e
uso da terra da Bacia Hidrográfica do Açude Soledade
(*) As áreas de Algaroba plantada se confundem com áreas de caatinga subarbustiva, como também, as áreas de
palma se confundem com as áreas de caatinga subarbustiva e arbustiva.
4.3.1 – Análise da Composição Florística
A vegetação da Bacia Hidrográfica apresenta o predomínio das espécies lenhosas,
dispostas em associações de indivíduos de acordo com suas adaptabilidades ao clima, solo e
etc.
Concordando com Silva (1993), as variações que surgem nas unidades são devido à
presença de espécies com diferentes portes. Nas associações formadas, destacam-se os
indivíduos de porte arbustivo, onde a catingueira e a jurema Quadro 2, são as espécies mais
freqüentes.
O marmeleiro foi identificado em 11,1 % dos locais de descrição, sendo dominante,
em termos de número de indivíduos, em 21,8 % dos locais com vegetação subarbustiva, a
catingueira foi identificada em 26,4% e 33,1 % dos locais descritos, sendo dominante em
áreas de vegetação arbustiva e subarbórea respectivamente. Sendo as espécies de menor
incidência a maniçoba, 0,2, seguido pela aroeira 0,8% e o caruá com 2,4% Quadro 2.
Vegetação de Caatinga e
Uso da Terra
Variação nos valores dos pixels
NDVI
RVI
SAVI
Caatinga Subarbustiva*
36-47
144-147
67-96
Caatinga Arbustiva *
48-53
-
97-115
Caatinga Subarbórea
54-60
-
116-120
Caatinga Arbustiva e/ou
Subarbórea
-
148-153
-
Algaroba e/ou Vegetação
de Várzea
70-255
161-255
141-255
Agricultura, Pastagem e
Solo Exposto
1-36
131-143
1-66
Agave
61-70
154-160
121-140
Água
0-0
0-130
0-0
Algaroba plantada *
42-43
143-147
62-87
Palma *
38-53
145-151
72-109
Quadro - 2: Freqüência e predominância de espécies em grupos de vegetação de caatinga da
bacia hidrográfica do açude de Soledade, Estado da Paraíba
Grupos de vegetação
Espécies
Subarbustiva
Arbustiva
Subarbóre
a
Totais
IP*
( %)
IP
( %)
IP
( %)
IP
( %)
Caatingueria
22
18,5
86
26,5
47
33,1
155
26,4
Marmeleiro
26
21,8
39
12,0
0
0
65
11,1
Pereiro
4
3,4
35
10,8
26
18,3
65
11,1
Pinhão
8
6,7
13
4,0
0
0
21
3,6
Macambira
19
16,0
17
5,2
10
7,0
46
7,8
Jurema
11
9,2
73
22,5
22
15,5
106
18,1
Palmatória
19
16,0
25
7,7
18
12,7
62
10,6
Facheiro
1
0,8
13
4,0
3
2,1
17
2,9
Xique-xique
8
6,7
13
4,0
8
5,6
29
4,9
Caroá
0
0
8
2,5
6
4,2
14
2,4
Aroeira
1
0,8
2
0,6
2
1,4
5
0,8
Maniçoba
0
0
1
0,3
0
0
1
0,2
Totais
119
100
325
100
142
100
586
100
(*) IP – Índice ponderado de predominância e freqüência, obtido a partir da somatória dos valores de posição
decrescentes (de 5 a 1), que passam a ser constantes a partir da quinta espécie predominante.
V - CONCLUSÕES
Dos índices espectrais utilizados para o mapeamento da cobertura das terras da bacia
hidrográfica do açude Soledade o SAVI, seguindo do NDVI, RVI, Banda 4 e a Banda 3, a
ordem decrescente de precisão dos resultados. Sendo que, o período seco é a época mais
adequada para a realização do mapeamento da caatinga. Embora não diferenciando
estatisticamente, dos índices NDVI e RVI, o SAVI apresentou resultados mais fidedignos as
observações de campo, por esta razão foi selecionado para mapear a cobertura e o uso da terra
da bacia hidrográfica do Açude Soledade. Quanto a predominância da cobertura vegetal,
quanto ao porte, foram encontrados os seguintes grupos de vegetação: subarbustivo; arbustivo
e o subarbóreo.
Além da caatinga encontrou-se, na área da bacia por ordem de predominância, os
seguintes tipos de cobertura da terra: agricultura; pastagem; agave; algaroba e vegetação de
várzeas; além de corpos d água. Quanto à predominância e a frequência de ocorrência das
espécies vegetais de caatinga foram observadas as seguintes distribuições, por ordem de porte:
na caatinga subarbustiva – o marmeleiro, a catingueira, a macambira e a palmatória; na
caatinga arbustiva – a catingueira, a jurema, o marmeleiro e o pereiro e na caatinga
subarbórea – a catingueira, o pereiro, a jurema e a palmatória.
VI -REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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