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METODOLOGIA PARA O LEVANTAMENTO PRELIMINAR DE ÁREAS DE SOLOS EXPOSTO UTILIZANDO O SATÉLITE LANDSAT 5 TM +
Márcio Malafia Filho – DEGEO - UFJF ([email protected]); Rafael Pitangui do Prado Faria – DEGEO/UFJF ([email protected]); Eidmar Henrique Pernisa
Pinto - DEGEO ([email protected]); Ricardo T. Zaidan - DEGEO/UFJF ([email protected]).
Resumo
As alterações que o homem vem causado no meio ambiente, faz-se necessário a identificação de
potenciais problemas que podem ocorrer devido à ação antrópica. O presente estudo, que esta sendo
parcialmente desenvolvido no LGA/UFJF, visou conhecer um padrão espectral nas áreas onde
existem solos expostos, tomando como base uma área já conhecida e de reflectância espectral, que
possa servir de padrão à aplicação de técnicas de sensoriamento remoto objetivando a detecção de
áreas que apresentem problemas semelhantes. Os materiais e métodos utilizados para a pesquisa
foram: softwares de sensoriamento remoto e metodologia de processamento digital de imagens
descrita nos manuais on-line do SPRING/INPE, imagens do satélite Landsat-5 e visitas in loco para
averiguação dos resultados apresentados pela análise. Os resultados parcialmente obtidos estão
sendo, averiguados com as visitas nos locais, até então, a metodologia é válida para a identificação
de áreas com solo exposto.
1 - Introdução
Observa-se que a ocupação e intervenção humana na natureza alteram a sua dinâmica e aceleram
alguns processos naturais, um caso exemplar, são as áreas de solo exposto, muitas vezes ocasionado
por remoção da vegetação do local. Segundo GUERRA (2006) “O mau uso da terra pode provocar
danos ambientais que repercutem em prejuízos para o homem, ou mesmo em perdas de vidas
humanas” e, devido à dinâmica das alterações que o homem causa ao meio ambiente, faz-se
necessário uma identificação rápida de potenciais problemas que podem ocorrer para que seja feito
adequadamente um diagnóstico de monitoramento e recuperação da área afetada.
Para o presente estudo, que está sendo parcialmente desenvolvido no LGA/UFJF, utiliza-se técnicas
de sensoriamento remoto para conhecer locais onde existem solos sem cobertura vegetal no
município de Juiz de Fora – MG. A área conhecida como Morro do Alemão, foi utilizada como
base para a classificação supervisionada de máxima verossimilhança, objetivando a detecção de
locais que apresentem a mesma reflectância espectral e a possibilidade de haver a mesma
problemática existente nessa área. Após esta identificação preliminar, foram realizadas algumas
visitas aos diferentes locais onde os resultados apontaram para a averiguação dos resultados. Para o
trabalho foram utilizados o software SPRING e imagens Landsat-5 TM, ambos distribuídos
gratuitamente pelo INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais).
A intervenção antrópica no Morro do Alemão teve início em 19751 para a construção do Estádio
Municipal. Entre os anos de 1977 a 1982 foram iniciadas as obras de terraplanagem no local com
objetivo de construir um estádio de futebol. Frustrada a iniciativa de instalação do que seria o
“Estádio Regional”, novos empreendimentos também não lograram êxito em ocupar uma área
completamente desprovida de proteção vegetal em sua parte superior, grandes movimentações de
terra alocadas nas bordas do espaço alvo de intervenção.
A análise nas Imagens Landsat-5 TM Órbita 217, Ponto 075 e composição R3 G4 B5 mostra que o
processo de degradação ambiental asseverou-se pela ociosidade de uma grande extensão da área,
com poucas iniciativas concretas de ocupação ou recuperação (Figura 1).
Figura 1: Processo de degradação ambiental do Morro do Alemão no período de 1987- 2008 (ponto marcado com X)- Imagem
Landsat-5 TM Órbita 217, Ponto 075 e composição R3 G4 B5; coordenada de N 7592570 e E 666843 no Datum SAD-69.
1 Processo n° 216/07 do Departamento de Documentos e Arquivos SARH/SSDA/DGDA da Prefeitura de Juiz de Fora.
2 – Metodologia
Utilizou-se no presente estudo as imagens Landsat 5 TM com data de 05/08/2008 como cena base,e
o software SPRING para o processamento da imagem, sendo as ferramentas de base, o realce de
imagem TM e a classificação por máxima verossimilhança.
Para a confirmação dos resultados obtidos na classificação foram feitas visitas in loco.
Foi adotado o seguinte procedimento:
a) Obtenção das imagens pelo site do INPE.
b) Tratamento de realce TM pelo SPRING.
c) Identificação das áreas de amostra.
e) Classificação supervisionada e análise dos resultados.
f) Comprovação in loco dos resultados obtidos.
2.1 – Imagens Landsat TM 5
As imagens utilizadas estão disponíveis gratuitamente no site do INPE (WWW.inpe). Foram
escolhidas imagens de diferentes anos para demonstrar o longo período que começou o problema,
porém, a imagem base do trabalho foi referente à data de 05/09/2008 com a composição R3 G4 B5.
Optou-se pelas imagens onde não existia uma cobertura de nuvens no centro urbano na cidade de
Juiz de Fora – MG.
2.2 –Software SPRING 5,0 ®
O Software gratuito SPRING ® é um SIG (Sistema de Informações Geográficas) no estado-da-
arte, pertencendo à segunda geração de Software, com funções de processamento de imagens,
análise espacial, modelagem numérica de terreno e consulta a bancos de dados espaciais.
Usando o Software SPRING para efetuação desse trabalho, notamos que a sua ferramenta
de classificação é dividida em “pixel a pixel” e “por regiões”.
Classificadores "pixel a pixel": Utilizam apenas a informação espectral de cada pixel para
achar regiões homogêneas. Estes classificadores podem ser separados em métodos
estatísticos (utilizam regras da teoria de probabilidade) e determinísticos (não utilizam
probabilidade).
Classificadores por regiões: Utilizam, além de informação espectral de cada "pixel", a
informação espacial que envolve a relação com seus vizinhos. Procuram simular o
comportamento de um foto- intérprete, reconhecendo áreas homogêneas de imagens,
baseados nas propriedades espectrais e espaciais de imagens. A informação de borda é
utilizada inicialmente para separar regiões e as propriedades espaciais e espectrais irão unir
áreas com mesma textura. (INPE, 2009)
2.3 – Tratamento das imagens
As imagens utilizadas nesse trabalho foram tratadas pela ferramenta do Software SPRING 5,0
denominada “Filtragem”. Nessa ferramenta foi utilizado o filtro linear de “realce de imagem TM”.
2.4 – Classificação
Existem basicamente duas formas de classificação, a supervisionada e a não supervisionada. Na
supervisionada, o próprio manipulador define quantas e quais classes serão utilizadas, sendo
necessário a aquisição de zonas amostrais para ser base da identificação. Essas zonas amostrais
serão identificadas pelo usuário. Já na não supervisionada, é o próprio Software realizará a
extração, identificação e classificação dos pixel’s, alocando assim cada conjunto em uma certa
classe, também definida pelo Software.
No estudo, a classificação utilizada foi a de máxima verossimilhança. De acordo com LIU (2006), a
máxima verossimilhança é o método de classificação supervisionada mais utilizada no processo de
identificação e delineamento de classes. CRÓSTA (1993) considera que o método Maxver deve ser
aplicado quando o analista conhece bem a imagem a ser classificada, para que possa definir classes
que sejam representativas . A área de amostra deverá conter um número de pixels satisfatório,
idealmente acima de uma centena, para a metodologia ser válida.
2.5 – Visitas a campo
As visitas a campo foram realizadas após a finalização de todos os processos a cima citados para a
verificação da fidelidade dos resultados.
3 – Resultados e discussão
Gerada a classificação da imagem base, foram identificadas inúmeras possíveis regiões de solo
exposto no município de Juiz de Fora – MG, todas, próximas de locais urbanizados. Visando a
obtenção de um resultado mais plausível, validação da metodologia e a viabilização de visitas in
loco, foram selecionados 25 áreas sendo utilizadas as de maiores dimensão (Anexo I).
Algumas áreas também se destacaram pelo tamanho, duas delas localizadas na BR-040, próximas
ao bairro São Pedro, com áreas de aproximadamente. Diversos trabalhos mostram que ambas as
áreas foram desmatadas e limpas para a construção de um condomínio. Além disso, destaca-se uma
terceira área com exploração de saibro, onde a vegetação foi devastada e só restava no local uma
área de solo exposto.Uma terceira área que teve destaque foi uma exploração de saibro, onde a
vegetação foi devastada e só restava no local uma área de solo exposto. Além disso, destaca-se uma
terceira área com exploração de saibro, onde a vegetação foi devastada e só restava no local uma
área de solo exposto.
No presente estudo não foram visitadas todas as regiões encontradas na classificação, mas pelos
resultados encontrados, verifica-se que a metodologia desenvolvida é válida já que todas as áreas
visitadas apresentavam solo exposto.
ANEXO I
ANEXO II
Figura 3: Morro do Alemão
Referências
Referências
CRÓSTA, Á. P. (1992). Processamento digital de imagens de sensoriamento remoto. Campinas: IG/UNICAMP. GUERRA, A. J. (2006). Geomorfologia ambiental. Rio de Janeiro: Bertrans Brasil. JENSEN, J. R. (2009). Sensoriamento remoto do ambiente. São José dos Campos: Parêntese. LIU, W. T. (2006). Aplicações em sensoriamento remoto. Campo Grande: UNIDERP.
