SISTEMA DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS E TÉCNICAS DE SENSORIAMENTO REMOTO

NA ELABORAÇÃO DE MAPA DE RISCOS DE EROSÃO NO SERTÃO DA PARMBA (1)

E. R. V. DE LIMA (2), H. J. H. KUX(3) & T. M. SAUSEN (3)

RESUMO

Apresenta-se um método de utilização de um sistema de informações geográfi-cas (SIG)/Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e de dados de sensoria-mento remoto orbital para gerar mapas de suscetibilidade e de risco de erosão do solo. Planos de informação (PIs) sobre erodibilidade, erosividade, litologia e decli-vidade foram gerados. Estes dados foram integrados no SIG/INPE para obtenção de um mapa de suscetibilidade à erosão. Através de dados digitais do TM-LANDSAT, obteve-se um mapa de cobertura vegetal, que, integrado ao de suscetibilidade à erosão, originou o mapa de risco de erosão. Os resultados demonstraram que a utilização do SIG/INPE e de imagens orbitais digitais na geração e integração dos PIs foi bastante satisfatória, inclusive se comparada a procedimentos convencio-nais. Com o método proposto, foi possível elaborar mapas de risco de erosão do solo, principalmente para grandes áreas, de forma a utilizar o importante recurso da visão sinótica que oferecem os dados de sensoriamento remoto orbital.

Termos de indexação: mapa de riscos de erosão do solo, imagens orbitais, Sistema de Informações Geográficas (SIG).

SUMMARY: GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM AND REMOTE SENSING TECHNIQUES FOR SOIL EROSION RISK MAPPING IN PARAÍBA, BRAZIL

It is presented a methodology for the utilization of a Geographic information System of the Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (GIS I INPE) and orbital remote sensing data to generate sou l erosion susceptibility and erosion risk maps. Data files on erodi,bility, erosivity, lithology and slope steepness were generated. These data were integrated into GIS I INPE to obtain an erosion susceptibility map. Digital TM-LANDSAT data were used to get a vegetation cover map, that was integrated with the erosion suaceptibility mop and originated the sou l erosion risk map. The resulta obtained showed that the use of GIS I INPE and digital orbital images in the generation and integration of data files is reasonable enough, considering if we compare to conventional procedures. 'With that the proposed methodology it was possible to elaborate sou l erosion Tisk maps, mainly for large areas , using the synoptic view provided by data contained in orbital remote sensing images.

Index terms: sou l erosion risk maps, orbital inuiges, Geographic Information System (GIS).

(1)Parte da dissertação de mestrado em Sensoriamento Remoto e Aplicações do primeiro autor. Recebido para publicação em outubro de 1990 e aprovado em fevereiro de 1992.

(2)Professor Assistente, Departamento de Geocièncias, Universidade Federal da Paraíba (UFPB), CEP 58059-900 João Pessoa (PB). (3)Pesquisador, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Caixa Postal 515, CEP 12201-970 São José dos Campos (SP).

R. bras. Ci. Solo, Campinas, 18:257-283, 1992

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E.R.V. de LIMA et al.

INTRODUÇÃO

Na região semi-árida nordestina, os problemas de instabilidade de vertentes são devidos mormente à pequena capacidade de proteção do solo pela vege-tação e à grande mobilização de detritos nas chuvas torrenciais. Suas conseqüências mais graves são a remoção de camadas de solos e o assoreamento dos açudes.

O levantamento cartográfico de áreas com riscos de erosão dos solos em nível regional exige informa-ções com elevada freqüência temporal, considerando que o uso e a cobertura do solo apresentam grande dinâmica no tempo e no espaço. Os dados obtidos por sensoriamento remoto orbital, especialmente pelo mapeador temático (TM), podem ser utilizados para esta finalidade, considerando que cobrem extensas áreas (185 x 185km) e possuem boa resolução tempo-ral (16 em 16 dias).

O grande volume de informações a ser utilizado para obtenção de um mapa de riscos de erosão preco-niza o uso de um banco de dados acoplado a um Sistema de Informações Geográficas (SIG). Através do SIG, obtém-se a sistematização de diferente fontes de dados, em planos de informação (PI), como: solos, geologia, topografia, uso/cobertura vegetal, etc.

Pode-se assim construir um banco de dados a ser empregado na geração de mapas de riscos de erosão do solo. Esse sistema permite ainda uma constante atualização, por exemplo, das áreas cultivadas/cober-tura vegetal, usando principalmente imagens de sa-télite.

Neste contexto, o objetivo deste trabalho é apre-sentar um método para gerar um mapa de riscos de erosão do solo na escala de 1:100.000, integrando dados obtidos pela interpretação de cenas do TM-LANDSAT e de cartas temáticos disponíveis em am-biente SIG/INPE, em uma área-teste do sertão do Estado da Paraíba.

Os mapas temáticos integrados (declividade, ero-dibilidade, erosividade e litologia), gerarão um mapa de suscetibilidade à erosão que, posteriormente, inte-grado com a informação de cobertura vegetal, possi-bilitará a geração do mapa de riscos de erosão do solo.

Nesta linha de abordagem, diversos trabalhos têm sido realizados e publicados. Segundo Bergsma (1983), o risco de erosão pode ser entendido como a probabilidade de desencadeamento da erosão acelera-da em futuro próximo. A parte do risco de erosão do solo que é atribuída à influência de fatores relativa-mente invariáveis (clima, relevo, solo e erosão atual) é chamada de suscetibilidade à erosão. Os fatores de erosão ou fatores de risco são resumidos em:

clima

relevo suscetibilidade perfil do solo, substrato à erosão erosão atual risco vegetação natural e áreas cultivadas de sistema de cultivo, práticas de conservação erosão

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Ainda segundo Bergsma (1983), o propósito dos mapas de riscos de erosão é mostrar a expectativa de perda de solos sob sistemas de ocupação da terra alternativos. Eles fornecem a base para a seleção de áreas prioritárias do ponto de vista da conservação.

O presente trabalho procura identificar áreas que apresentam riscos de erosão segundo um critério qua-litativo, relativo e muito simples, buscando explorar as aplicações do SIG/INPE. Difere, portanto, dos tra-balhos usualmente realizados sobre erosão com o uso de Sistemas de Informações Geográficas, uma vez que estes últimos objetivam avaliar o potencial de erosão, segundo um critério quantitativo, com o emprego de equações de perdas de solo (Pelletier, 1985; Chrisman et al., 1986; Valenzuela et al., 1986; Hession & Sha-nholtz, 1988; Ventura et al., 1988).

MATERIAL E MÉTODOS

A área-teste: descrição sucinta

A região emestudo engloba uma área aproxima-da de 190km`, a oeste do Estado da Paraíba, entre as coordenadas geográficas 7°7'30" e 7° 15'00" S e 38°3'45" e 38° 11'15" WGr. (Figura 1).

WGr 38° 11'15" WGr 38°03'45"

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.... em .0' _ ,.." .,- — estudo S 7° 15'00"

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Figura 1. Localização da área em estudo

Quanto ao relevo, predominam formas suave-mente onduladas, de topo aplainado e arredondado, que constituem a maior parte da unidade geomorfo-lógica "Planalto Sertanejo" (Projeto Radambrasil, 1981). Litologias graníticas e gnáissicas resultam, respectivamente, em relevos ondulados e em alinha-mentos de cristas com escarpas abruptas.

Na área em estudo, os principais tipos de solos são: bruno não-cálcico, textpra média, e litólico eutró-fico, textura média (UFP11 (')): são fortemente sujeitos à erosão, uma vez que são pouco desenvolvidos, faci-litando o escoamento superficial devido a seu rápido encharcamento.

Três classes temáticos de uso/cobertura vegetal do solo são bem definidas na região, conforme verifi-

(4) UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA (UFPB). Levanta-mento, planejamento, manejo e uso da terra da região Semi--Árida do Estado da Paraíba. Convênio BID/CNPcifUFPB. Campina Grande, 1988. (11-abalho em andamento)

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cado na interpretação realizada nas imagens fotográ-ficas e observações em campo: (a) caatinga densa: localizada preferencialmente em escarpas íngremes e seções pouco devastadas; (b) caatinga aberta: predo-mina em áreas mais planas, freqüentemente devas-tadas, para obtenção de lenha; (c) atividades agrícolas/solo nu: incluem essencialmente as áreas de várzea, usadas para agricultura de subsistência, onde predominam milho, feijão, algodão e arroz.

A alta concentração das chuvas (80%) em poucos meses (janeiro a maio) na região (Atlas Climatológico do Estado da Paraíba, 1984) resulta em grande au-mento das taxas de erosão, particularmente em janei-ro e fevereiro, época do ano em que a densidade de biomassa e a conseqüente proteção à erosão do solo são baixas.

O Sistema de Informações Geográficas/INPE

o SIG/INPE, desenvolvido especificamente para a área de sensoriamento remoto, foi utilizado neste trabalho para criação do banco de dados e integração dos planos de informação gerados. Foi descrito por ENGESPAÇO (1987) e Souza et al. (1990), sendo capacitado para tratar os dados nos formatos vetorial, varredura, amostras 3D e grade regular e tem como características: (a) integrar, numa única base de da-dos, informações provenientes de mapas, dados de censo e cadastro urbano e rural, imagens de satélite e modelos digitais de terreno; (b) permitir diferentes formas de entrada/aquisição de dados, através de digitalização, imagens de satélite, restituidores, etc.; (c) combinar as diversas informações, através de al-goritmos de manipulação, gerando informações para diversos fins; (d) gerar relatórios e documentos gráfi-cos de diversos tipos, como mapas, dados tridimensio-nais em perspectiva, etc; (e) efetuar operações de processamento de imagens através do sistema de tratamento de imagens (SMM) desenvolvido pelo INPE.

Geração dos Planos de Informação (PIs)

PIs de declividade, erodibilidade, erosividade, litologia e cobertura vegetal foram gerados no SIG/INPE.

Declividade - Este PI foi gerado obedecendo ao seguinte procedimento:

Inserção no SIG/INPE, via mesa digitalizadora, de curvas de nível com eqüidistância de 40m e de pontos cotados das cartas topográficas na escala de 1:10.000. A digitalização das curvas de nível com o intervalo mencionado foi realizada com o intuito de que o PI declividade se tornasse compatível com a escala de 1:100.000.

- As isolinhas e pontos cotados foram digitaliza-dos em 3D, para que, posteriormente, fosse gerado um modelo digital de terreno (DTM). As amostras digita-lizadas, referentes às isolinhas e aos pontos cotados, foram organizadas em um arquivo do tipo árvore

(particionamento da área do PI em células que con-têm, cada uma, certo número máximo de pontos), para possibilitar um acesso computacional mais rápi-do às amostras vizinhas mais próximas no espaço bidimensional.

- Geração de grade regular e sua transformação em uma imagem geocodificada com valores de nível de cinza de O a 255 e definição da resolução de 30 x 30m da imagem de saída.

- Obtenção de um mapa de declividade com as seguintes classes (em porcentagem): 0-3; 3-8; 8-20; 20-45 e > 45 (Figura 2).

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3-8% fttit- 8-20%

em: 2045% me > 45%

Figura 2. Plano de informação declividade em formato varredura (imgem)

As classes de declividade adotadas neste trabalho são aquelas conáideradas em Brasil (1978), que estão relacionadas ao fator suscetibilidade à erosão corres-pondente às diversas fases do relevo do Estado da Paraíba, a saber: 0-3% (suscet. nula), 3-8% (suscet. baixa), 8-20% (suscet. moderada), 20-45% (suscet. forte) e > 45 (suscet. muito forte).

Erodibilidade do solo - Para obter este PI, foram considerados os valores de erodibilidade do horizonte superficial de diferentes solos, determina-dos por Silva et ai. (1981) para várias classes de solo do Estado da Paraíba, com a finalidade de estimar o fator K, visando à utilização da equação universal de perdas de solo para predição da erosão. A técnica consistiu em um nomograma que estabelece relação entre os seguintes parametros do solo: percentagem de silte mais areia muito fina; percentagem de areia

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com diâmetro compreendido entre 0,1 e 2,0mm; per-centagem de matéria orgânica; tipo de estrutura e permeabilidade.

Os quinze solos estudados por Silva et al. (1981), pertencentes à classe dos Bruno-Não-Cálcicos, apre-sentaram valores superiores a 0,20. Os oito litólicos estudados apresentaram valores entre 0,10 e 0,20.

Os valores elevados dos Bruno-Não-Cálcicos, se-gundo Silva et al. (1981) estariam correlacionados com os maiores teores de areia muito fina mais silte, enquanto para os valores referentes aos litólicos, não se verificou nenhuma influência isolada de um dos parâmetros do solo, segundo o método usado.

Dessa forma, com base no mapa de solos do Esta-do da Paraíba, na escala de 1:400.000, a área em estudo foi dividida em duas classes, a saber: 1') baixa. erodibilidade (<0,20), referente ao solo litólico eutró-fico; 29 alta erodibilidade (>0,20), referente ao Bru-no-Não-Cálcico (Figura 3a). Este mapa, apesar da pequena escala, foi utilizado tendo em vista a inexis-tência, para a área de estudo, de outros na escala compatível com os demais PIs. Após a inserção deste mapa no SIG/INPE, através de uma mesa digitaliza-

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dora, os dados vetoriais foram convertidos para o formato varredura (imagem) com a mesma resolução do primeiro PI.

Erosividade da chuva - O procedimento para obtenção deste PI pode ser subdividido em dois passos metodológicos, a saber: (1) preparação de dados; (2) entrada no SIG/INPE. O preparo de dados consiste na geração da média anual dos valores de erosividade da chuva, a partir da avaliação dos valores de precipita-ção. Para realizar esse cálculo, usou-se uma série temporal de 44 anos de precipitação das quatro esta-ções meteorológicas próximas à área em estudo. De acordo com Bertoni & Lombardi Neto (1985), os dados de precipitação total de uma série de 20 anos ou mais seriam suficientes para estimar a erosividade anual média com relativa precisão.

o cálculo da erosividade média anual, a partir desses dados, baseou-se na seguinte equação, estabe-lecida por Leprun (1981) para as chuvas do sertão nordestino;

R = 0,13P 1 '24

onde: R: erosividade média anual e P: precipitação anual média.

Esse autor correlacionou a precipitação total anual com o fator R de Wischmeier (Wischmeier & Smith, 1978) para cada uma das zonas climáticas do NE brasileiro, tendo encontrado elevada correlação entre R e P.

Os dados de erosividade foram transferidos para uma folha topográfica na escala de 1:100.000. Poste-riormente, foram traçadas as curvas de isoerosivida-de. Considerando que, de acordo com Jaccon (1982), é desprezível a influência orográfica na distribuição das chuvas desta região, os principais traços do relevo não foram considerados no traçado das curvas de isoero-sividade. A entrada no SIG/INPE das classes relativas de erosividade obtidas (alta: equivalente a 600 e valores maiores; média: equivalente aos valores en-tre 550 e 600 e baixa: equivalente aos valores de 550 e menores) é aqui igualmente efetuada através da mesa digitalizadora, seguida da conversão de dados em formato vetorial para formato varredura (Figu-ra 3b).

Cobertura vegetal - O PI de cobertura vegetal foi obtido de imagens TM-LANDSAT, de acordo com os seguintes passos metodológicos: correção geométrica e atmosférica, obtenção das imagens ín-dice de vegetação, realce por ampliação linear de contraste das imagens índice de vegetação, transfor-mação das imagens índice de vegetação em imagens temáticas, no sistema de tratamento de imagens (SITIM) e, em seguida, utilizando-se da integração entre o SITIM e o SIG, a entrada das imagens neste último.

Para a obtenção do mapa de risco de erosão do solo, a densidade de cobertura vegetal foi considerada como o fator que pode reduzir ou aumentar os proces-sos erosivos. Na região em estudo, onde foram defini-

Figura 3. Planos de informação erodibilidade do solo (a), erosividade pela chuva (b) e litologia em for-mato varredura (imagem) (c).

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das as classes de cobertura vegetal de caatinga densa, caatinga aberta e atividades agrícolas/solo nu, a pri-meira é que fornece ao terreno a maior proteção contra a erosão.

Integração dos dados — Para a integração dos PIs, utilizaram-se as funções de cruzamento disponí-veis no SIG/INPE: consistem elas em operadores ló-gicos que permitem o cruzamento de até 10 planos de informação, usando operações lógicas "E", "NÃO", "OU" entre as classes, devendo as operações entre estas classes ser definidas através de um arquivo de regras.

Assim sendo, o arquivo de regras utilizado neste trabalho foi definido em duas fases:

15 Esta fase de integração dos dados teve como objetivo gerar o mapa de suscetibilidade à erosão, uma vez que foram integrados os PIs que representam fatores relativamente invariáveis, como declividade, erodibilidade, erosividade e litologia. Levando-se em consideração que, no semi-árido nordestino, a declivi-dade é o principal fator responsável para o desenca-deamento dos processos erosivos (Leprun, 1981), cada classe de declividade assumiu um grau de limitação em função da tendência à erosão (Brasil, 1978). A exceção das classes de declividade de 0-3% e >45%, as demais assumiram maior ou menor grau de limitação, à medida que os outros fatores foram considerados, respectivamente, desfavoráveis ou favoráveis.

25 Esta fase de integração dos dados teve como objetivo gerar o mapa de riscos de erosão, através do cruzamento do mapa de suscetibilidade à erosão com o PI cobertura vegetal. No mapa resultante, os riscos de erosão foram considerados mais elevados ou menos elevados, à medida que a densidade de cobertura vegetal fosse maior ou menor respectivamente. Nesse sentido, as áreas com diferentes graus de suscetibili-dade à erosão tendem a apresentar maiores riscos de erosão do solo onde ocorre solo exposto e atividades agrícolas e menores riscos de erosão do solo onde ocorre densa vegetação.

Exemplificando, o arquivo de regras utilizado neste trabalho apresenta o seguinte formato (ENGESPAÇO, 1987):

; Declaração dos PIs de entrada:

*USO U ; primeiro plano: uso do solo;

*SOLO S ; segundo plano: mapa de solos;

*ALT2 A ; terceiro plano: classe de altura.

; Declaração das classes do PI resultado:

/MATAS_1 4; primeira classe - cor 4

/CULTURAS_2 6; segunda classe - cor 6

; Declaração das regras de cruzamento

: MATAS_1 = Ul Si A A3, primeira regra - MATAS_1 ; é obtida se USO é classe 1,

. ; SOLO é classe 1 e ALT2 , não é classe 3,

; MATAS = U 1 S2 ^ A3; segunda regra - MATAS _1 ; é obtida se USO é classe 1, ; SOLO é classe 2 e ALT2 ; não é classe 3;

; CULTURAS _2 = U2 A3' terceira regra - CULTU-

; RAS 2 é obtida se USO é : classe 2 e ALT2 é classe 3.

RESULTADOS E DISCUSSÃO

A elaboração de mapas de declividade com o soft-ware do SIG/INPE não permite a interferência na definição das classes. Com o procedimento manual, a elaboração deste mapa pode permitir a definição de classes com características diferentes das obtidas com a utilização do SIG/INPE, uma vez que é possível manipular os dados gerados, no sentido de simplificar o mapa sem comprometer a qualidade de informação. Entretanto, verificou-se que o procedimento de gera-ção de mapas de declividade com o SIG/INPE é mais prático e rápido do que o manual.

As dificuldades atuais para a geração de mapas de declividade com o SIG/INPE estão na tarefa de digitalização manual das curvas de nível e pontos cotados, bem como no tempo necessário para o proces-samento dos dados, haja vista o sistema apresentar como base um equipamento do tipo PC.

A geração dos PIs erodibilidade, erosividade é litologia, de acordo com os procedimentos disponíveis no SIG/INPE, demonstrou ser muito prática e rápida, uma vez que os mesmos apresentam pequeno número de classes cada um e também por tratar-se de uma área com pequenas dimensões.

Como uma das etapas de geração do PI cobertura vegetal, a correção geométrica das imagens digitais, através da função "registro imagem x mapa", realiza-da com o intuito de que as imagens assumissem o sistema de coordenadas do mapa, apresentou muito bom resultado, provavelmente devido à utilização de produtos cartográficos recentes (1985) e de grande escala (1:10.000), os quais permitiram a aquisição de pontos de controle precisos.

Ainda relativamente à geração do PI cobertura vegetal, a obtenção das imagens índice de vegetação, que exprimem o vigor da fitomassa e, indiretamente, a densidade de cobertura vegetal, foi satisfatória, visto que apresentaram o número desejado de classes de cobertura vegetal definidas através da análise visual dos produtos do TM-LANDSAT-5 e de trabalho de campo.

A transformação da imagem índice de vegetação em imagem temática, no ambiente SITIM, facilitou muito sua inserção no SIG/INPE. A transferência da imagem foi realizada diretamente do primeiro para o segundo sistema, haja vista a integração que existe entre os dois softwares.

A integração dos dados, realizada com a utiliza-ção de funções de cruzamento, permitiu mudanças no arquivo de regras, possibilitando a definição de novas classes nos mapas resultantes, de forma muito práti-ca e rápida. Isso se tornaria mais difícil, por exemplo, no caso do uso de mapas em papel ou overlay.

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A obtenção dos mapas de suscetibilidade à erosão (Figura 4) e de riscos de erosão do solo (Figura 5) demonstrou que, para a integração de Pls através de

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Figura 4. Mapa de suscetibilidade à erosão no formato varredura (imagem).

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Reg Forte em Muito forte

funções de cruzamento, com os limites de classes não-coincidentes, é necessária a elaboração de um arquivo de regras com todas as combinações possíveis entre as classes dos PIs, para que não ocorram áreas sem informação no mapa resultante.

O método proposto neste trabalho indica a possi-bilidade de obtenção de mapas de suscetibilidade à erosão (Figura 4) e de riscos de erosão do solo (Figu-ra 5) integrando informações originalmente quantita-tivas (erodibilidade, erosividade e declividade) e qualitativas (litologia). Para tanto, é necessário agru-par os valores em classes, atribuindo-lhes rótulos, como, por exemplo, diferentes graus de limitação. Ele é aplicável preferencialmente a grandes áreas, de forma a utilizar o importante recurso dos dados de sensoriamento remoto orbital, que permitem uma visão sinótica de toda a região em estudo.

Não obstante, em futuros trabalhos que empre-guem este método, algumas limitações devem ser consideradas:

1. O SIG/INPE tem como base um equipamento do tipo PC, com limitações de memória e capacidade de processamento. Atualmente o Departamento de Processamento de Imagens do INPE está implemen-tando o SIG para operar em estações do tipo UNIX, com maior capacidade de memória e manipulação de dados.

2. O problema da alta freqüência de cobertura de nuvens nas imagens obtidas de sistemas sensores óticos como TM e SPOT será, em parte, resolvido a partir da entrada em operação de sistemas imageado-res radar (SAR) orbitais, durante a década de 90.

3. A pequena disponibilidade de dados sobre pre-cipitação e de erodibilidade de solos na região em estudo é um fator 'imitante, à medida que a baixa densidade de informações impõe escalas de pequenas a médias.

AGRADECIMENTOS

Ao Dr. Diógenes S: Alves, a revisão crítica do texto original e sugestões. A FAPESP e ao CNPq, o suporte fornecido.

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