Técnicas avançadas de sensoriamento remoto aplicadas ao estudo de mudanças climáticas e ao funcionamento dos ecossistemas amazônicos

Este artigo se propõe a apresentar exemplos de questões científicas que puderam ser respondidas no contexto do Projeto LBA (Large Sale Biosphere-Atmosphere Experiment in Amazonia) graças à contribuição de informações derivadas de sensoriamento remoto. Os métodos de sensoriamento remoto permitem integrar informações sobre os vários processos físicos e biológicos em diferentes escalas de tempo e espaço. Nesse artigo, são enfatizados aqueles avanços de conhecimento que jamais seriam alcançados sem a concorrência da informação derivada de sensoriamento.

Seleção de áreas de interesse ecológico através de sensoriamento remoto e de otimização matemática: um estudo de caso no município de Cocalinho, MT

A criação de unidades de conservação tem sido a principal estratégia para preservar a biodiversidade. O recente emprego de técnicas como o sensoriamento remoto e a otimização matemática, aliados a dados biológicos, ajudam a definir as áreas prioritárias para conservação, indicando a representação máxima da biodiversidade com base em medidas de complementaridade. O presente trabalho objetivou selecionar áreas de interesse ecológico, com base na heterogeneidade de hábitats, através da integração de imagens de satélite com dados biológicos, em Cocalinho, MT. As 66 parcelas quadradas estabelecidas foram comparadas com base na heterogeneidade e na representatividade mínima (ha) dos ambientes em cada parcela, através do programa SITES. O parque de cerrado é a fitofisionomia predominante em Cocalinho (38,44%). A região central do município concentrou o maior agrupamento de parcelas, indicando a maior heterogeneidade de hábitats do local. Oficialmente, 6% da área total do município estão protegidos em duas unidades de conservação na categoria de Refúgios de Vida Silvestre. Esses refúgios foram demarcados em locais com cobertura vegetal homogênea e sem considerar a composição faunística e florística. O modelo usado neste estudo pode ser uma boa abordagem a ser empregada no processo de indicação de novas unidades de conservação no bioma Cerrado ou em outros biomas do Brasil.

Metodologia para reconhecimento de três solos por sensores: laboratorial e orbital

O presente trabalho teve como objetivo estabelecer um método para a utilização de dados espectrais, obtidos em laboratório e imagens do Landsat 5, no reconhecimento e discriminação de três classes de solos do estado de São Paulo. Foram coletadas amostras de solo e obtidos os dados de reflectância por espectrorradiômetro em laboratório como padrão de um Latossolo Vermelho distroférrico (LVdf), um Argissolo Vermelho-Amarelo (PVA) e Neossolo Quartzarênico (RQ). Foram extraídos dados de reflectância das imagens, com os quais se efetuou a classificação digital pelo classificador Spectral Angular Mapper. As curvas espectrais obtidas por espectrorradiômetro em laboratório mostraram três padrões distintos de comportamento espectral, baseados nas diferenças da forma das curvas, feições de absorção dos minerais do solo e na intensidade de reflectância. O LVdf apresentou menor albedo em virtude da textura argilosa e maiores teores de Fe, ao contrário dos solos mais arenosos PVA e RQ. As bandas de absorção características da caulinta (2.200 nm), OH- e água (1.400 e 1.900 nm) ocorreram em todos os solos. Solos arenosos, como o RQ, apresentaram uma curva espectral com tendência positiva. A linha do solo mostrou distinção espectral, tanto com dados orbitais como terrestres, indicando que cada solo tem uma tendência individual. Os padrões espectrais obtidos em laboratório foram importantes para a eficiência do método na detecção dos mesmos nas imagens de satélite. Os solos avaliados podem ser discriminados e reconhecidos pela interpretação quantitativa em imagens. O método mostrou-se eficiente como auxílio no mapeamento de solos no nível semidetalhado de alta intensidade.

Análise quantitativa de parâmetros biofísicos de bacia hidrográfica obtidos por sensoriamento remoto

O objetivo deste trabalho foi avaliar quantitativamente os parâmetros biofísicos obtidos por sensoriamento remoto, para a área de abrangência da Bacia Hidrográfica do Rio Tapacurá, em Pernambuco. Utilizaram-se imagens do TM‑Landsat 5 de 10/7/1989, 6/7/2005 e 29/8/2007. As imagens foram registradas pela correção geométrica polinomial de primeira ordem. Foram realizadas as etapas de calibração radiométrica, reflectância, albedo planetário e transmissividade e, subsequentemente, geraram-se cartas temáticas de albedo e de temperatura da superfície, e do índice de vegetação melhorado ("enhanced vegetation index", EVI). O albedo da superfície apresentou valores médios crescentes entre as imagens obtidas em 1989 e 2005, o que indica expansão territorial urbana. A imagem de 29/8/2007 mostrou maior temperatura da superfície, seguida das temperaturas mostradas nas imagens de 10/7/1989 e 6/7/2005, e os maiores valores foram os das malhas urbanas. A imagem de 1989 mostrou o maior valor médio de EVI, o que indica ter havido, naquela data, maior presença de vegetação.

Evapotranspiração e estimativa da água consumida em perímetro irrigado do Semiárido brasileiro por sensoriamento remoto

O objetivo deste trabalho foi mapear a evapotranspiração real (ETr) e determinar o volume de água utilizado no projeto de irrigação de São Gonçalo, PB, no Semiárido brasileiro, com auxílio do sensoriamento remoto. Foram adquiridas imagens TM/Landsat 5 da área em estudo, em 2008, que foram utilizadas na obtenção dos mapas temáticos da ETr diária. Selecionaram-se dois pomares de coqueiro‑anão para validação dos resultados da evapotranspiração obtida com o "surface energy balance algorithm for land" (ET Sebal) e com o método FAO‑56 (ET FAO). Para determinação da ET FAO, utilizou-se o produto entre o coeficiente de cultura, o coeficiente de ajuste e a evapotranspiração de referência. As diferenças obtidas, com uso das duas técnicas, resultaram em raiz do erro quadrado médio, erro relativo médio e erro absoluto médio iguais a 0,53 mm, 9,46% e 0,43 mm, respectivamente. Nas áreas irrigadas, a ETr representou 85% do saldo de radiação e, nas de sequeiro, apenas 12,5%. O mapeamento da ETr delimitou claramente as áreas irrigadas das de sequeiro, bem como as diferenças existentes no interior do perímetro irrigado do projeto em investigação. O volume de água empregado no projeto de irrigação representa, somente no período de julho a dezembro, mais de 60% da capacidade do açude de São Gonçalo.

Estimativa amostral objetiva de área plantada regional, apoiada em imagens de sensoriamento remoto

O objetivo deste trabalho foi desenvolver e avaliar um método para estimar a área plantada de soja em escala regional e calcular o erro estatístico associado à estimação. O método (Geosafras), que associa técnicas de amostragem estatística com características das imagens obtidas por sensoriamento remoto orbital, foi aplicado para obter estimativa amostral objetiva da área cultivada com soja, na safra de 2005/2006, no Estado do Rio Grande do Sul. Os municípios produtores de soja, no RS, foram distribuídos em dez estratos, com base em dados pré‑existentes de área cultivada com a cultura. O número de municípios selecionados, em cada estrato, seguiu a regra de alocação de Neyman. Em cada município selecionado, foram aleatorizados pontos correspondentes aos pixels das imagens, classificados como "soja" ou "não soja" após visita a campo. A partir dos dados de 3.000 pontos distribuídos nos 30 municípios selecionados, nos dez estratos, foi estimada a área cultivada com soja no RS, que totalizou 4.069.887 ha, com coeficiente de variação (CV) de 3,4%. Esta estimativa foi consistente com os dados oficiais. O método amostral objetivo estratificado, auxiliado por sensoriamento remoto, permite estimar a área cultivada com soja no Rio Grande do Sul e é capaz de quantificar o erro associado à estimativa realizada.

Sensoriamento remoto na identificação do uso e ocupação da terra na área do projeto "Conquista da Água", Ilha Solteira - SP, Brasil

A cidade de Ilha Solteira está propondo o projeto "Conquista da Água", visando ao desenvolvimento sustentável do Município, a partir do turismo, da cultura e da ciência e tecnologia. Para atingir esse objetivo, os planejadores do meio físico-ambiental necessitam de dados que possam auxiliá-los na seleção dos melhores locais onde serão instalados as avenidas, o aeroporto e os demais espaços que comporão esse projeto. A elaboração do mapa de uso e cobertura do solo da área de interesse do projeto constitui um dos temas necessários ao banco de dados a ser utilizado pelos planejadores. Neste trabalho, é apresentado o estado de degradação dessa área, o que auxiliará na definição das estratégias de conservação ambiental.

Imagens de sensoriamento remoto no monitoramento da colheita da cana-de-açúcar

A prática agrícola da queima da palha da cana-de-açúcar tem por finalidade facilitar a colheita manual. No Estado de São Paulo, essa prática está submetida a uma rigorosa legislação ambiental devido ao impacto negativo para o meio ambiente. Está previsto que a queima da cana deve ser gradativamente eliminada até 2017. O presente trabalho tem por objetivo avaliar a área de cana colhida com e sem queima em todo o Estado de São Paulo. Para tal, foram utilizadas as imagens disponíveis do sensor TM a bordo do satélite Landsat-5. As imagens foram adquiridas de abril a dezembro de 2006, que corresponde ao período de colheita da cana. Essas imagens foram analisadas por meio de técnicas de processamento digital e interpretação visual. A área de cana colhida sem queima foi avaliada em 1.085.730 ha e corresponde a 34,7% do total da área mecanizável colhida. Isso atende à legislação ambiental que, para o ano de 2006, previa que 30% da área de cana fosse colhida sem queima. A sequência temporal de imagens adquiridas entre abril e dezembro permite identificar as áreas de cana colhidas sem queima e, portanto, distingui-las das áreas de cana colhidas com queima.

Sazonalidade de variáveis biofísicas em regiões semiáridas pelo emprego do sensoriamento remoto

Para investigar alterações no albedo, no Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), no saldo de radiação e no fluxo de calor no solo, em decorrência do regime pluviométrico no semiárido cearense, desenvolveu-se um estudo na bacia do Rio Trussu - Ceará, empregando-se sensoriamento remoto. Foram utilizadas duas imagens Landsat 7 ETM+, datadas de 25-10-2000 e 24-7-2001, sendo as variáveis estimadas pelo emprego do algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithms for Land). Os resultados mostraram que as variáveis investigadas apresentaram alterações entre as duas estações, sendo os maiores valores de albedo registrados na estação seca. O NDVI apresentou maior sensibilidade ao regime hídrico, mostrando alto potencial de recuperação da vegetação ao efeito da precipitação. As margens do Rio Trussu apresentaram NDVI superior a 0,39, sendo indicativo de preservação da mata ciliar. A vegetação da bacia mostrou alto poder resiliente expresso pelo incremento nos valores de NDVI para o ano de 2001. A estação chuvosa exerceu também influência marcante sobre o saldo de radiação e fluxo de calor no solo, confirmando o efeito da estação climática na modificação do balanço de energia sobre a bacia.

Mapeamento das áreas de cana-de-açúcar na região norte fluminense - RJ por uso de técnicas de sensoriamento remoto

Este trabalho teve por objetivo avaliar a dinâmica da ocupação do uso do solo cultivado com a cultura da cana-de-açúcar nos seis principais municípios produtores da região Norte Fluminense - RJ, entre o período de 1984 a 2007. Foram utilizadas 18 imagens do sensor TM-Landsat, técnicas de interpretação visual e de Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME), para gerar mapas temáticos das áreas ocupadas com a cultura. Com base nesses mapas, foi possível analisar a espacialização das áreas de cana e quantificá-las em cada município. Dos resultados obtidos, pode-se concluir que, entre os anos de 2004 a 2007, ocorreu um decremento total na área ocupada com a cultura, em 43.308,33 ha. A partir do ano de 2000 até 2007, houve um incremento de 24.422,72 ha, principalmente nos municípios de Campos dos Goytacazes, São Francisco de Itabapoana e Cardoso Moreira. Os resultados indicam que o uso do MLME permitiu um mapeamento mais exato das áreas ocupadas com cana-de-açúcar.

Avaliação de áreas potenciais ao cultivo de biomassa para produção de energia e uma contribuição de sensoriamento remoto e sistemas de informações geográficas

A humanidade sempre utilizou a biomassa para fins energéticos, porém com o aumento da demanda, ameaças à segurança energética e os danos para o ambiente e para a saúde decorrentes da utilização dos combustíveis fósseis, a importância desta fonte renovável vem sendo resgatada. Neste cenário, o planejamento agroenergético passa a ser de grande importância para países tropicais como o Brasil, pois permite viabilizar a produção de biomassa para energia onde esta é requerida, de forma sustentável, sem deixar de considerar os aspectos sociais e ambientais. Desta forma, o presente artigo tem por objetivo apresentar importantes questões relacionadas ao planejamento energético regional, como forma de contribuir para soluções e políticas públicas relacionadas à produção de energia de biomassa. Ademais, é apresentada a contribuição das técnicas de Sensoriamento Remoto e Sistemas de Informações Geográficas para avaliações de áreas potenciais ao cultivo de culturas bioenergéticas, além de um modelo conceitual que demonstra como essas técnicas podem constituir-se em ferramentas de apoio à tomada de decisão estratégica nesta área de bioenergia. Adicionalmente, algumas dificuldades e limitações para o planejamento territorial e agroenergético também foram relacionadas.

Uso do sensoriamento remoto orbital no monitoramento da dispersão de macrófitas nos reservatórios do complexo Tietê

A presença de algumas substâncias na água, como pigmentos fotossintetizantes, particulados, etc., afeta sua cor, provocando mudanças na radiância da água registrada por sensores orbitais. Nesse sentido, o sensoriamento remoto pode se constituir em uma fonte complementar de dados para o monitoramento da qualidade da água em grandes reservatórios (Novo et al., 1994). No contexto de um projeto de pesquisa realizado na AES Tietê S.A., com o objetivo de desenvolver técnicas para a avaliação da área com infestação de plantas aquáticas, imagens orbitais multiespectrais foram usadas tanto para mapear a dispersão espacial e estimar a área de ocorrência de macrófitas aquáticas, em duas épocas distintas, quanto para orientar a definição de pontos de amostragem in loco, visando a coleta e posterior análise da água e de sedimentos nos reservatórios. Este trabalho apresenta uma descrição do procedimento metodológico adotado na análise das imagens multiespectrais, bem como os resultados obtidos na caracterização dos reservatórios de Barra Bonita, Bariri, Ibitinga, Promissão e Nova Avanhandava, em termos de seu dimensionamento, variabilidade espectral da água e presença de macrófitas emersas, nas duas épocas do ano consideradas.

Sensoriamento remoto hidroacústico no mapeamento de macrófitas aquáticas submersas

Macrófitas são importantes produtoras primárias do ecossistema aquático, e o desequilíbrio do ambiente pode ocasionar seu crescimento acelerado. Portanto, levantamentos de dados relacionados a macrófitas submersas são importantes para contribuir na gestão de corpos de água. Contudo, a amostragem dessa vegetação requer um enorme esforço físico. Nesse sentido, a técnica hidroacústica é apropriada para o estudo de macrófitas submersas. Assim, os objetivos deste trabalho foram avaliar os tipos de dados gerados pelo ecobatímetro e analisar como esses dados caracterizam a vegetação. Utilizou-se o ecobatímetro BioSonics DT-X acoplado a um GPS. A área de estudo é um trecho do Rio Uberaba, MG. A amostragem foi feita por meio de transectos, navegando de uma margem à outra. Depois de processar os dados, obteve-se informação a respeito de ocorrência de macrófitas submersas, profundidade, altura média das plantas, porcentagem da cobertura vegetal e posição. A partir desse conjunto de dados, foi possível extrair outras duas métricas: biovolume e altura efetiva do dossel. Os dados foram importados de um Sistema de Informação Geográfica e geraram-se mapas ilustrativos das variáveis estudadas. Além disso, quatro perfis foram selecionados para analisar a diferença entre as grandezas de representação de macrófitas. O ecobatímetro mostrou-se uma ferramenta eficaz no mapeamento de macrófitas submersas. Cada uma das medidas - altura do dossel, ECH ou biovolume - caracteriza de forma diferente a vegetação submersa. Dessa forma, a escolha do tipo de representação depende da aplicação desejada.

Avaliação do desempenho de classificadores neurais para aplicações em sensoriamento remoto

Atualmente, pesquisadores das mais diversas áreas, tais como: Geologia, Física, Cartografia, Oceanografia, entre outras, utilizam imagens de satélite como uma fonte valiosa para a extração de informações sobre a superfície terrestre. Muitas vezes, a análise (classificação) destas imagens é realizada por métodos tradicionais sejam eles supervisionados (como o Método de Máxima Verossimilhança Gaussiana) ou nãosupervisionados (como o Método de Seleção pelo Pico do Histograma). Entretanto, pode-se utilizar as Redes Neurais Artificiais como uma alternativa para o aumento da acurácia em classificações digitais. Neste trabalho, utilizou-se imagens multi-espectrais do satélite LANDSAT 5-TM para a identificação de espécies vegetais (Mata Nativa, Eucalyptus e Acácia) em uma região próxima aos municípios de General Câmara, Santo Amaro e Taquari, no Estado do Rio Grande do Sul, Brasil. Comparou-se qualitativamente e quantitativamente os resultados obtidos pelo método de Máxima Verossimilhança Gaussiana e por uma Rede Neural Artificial Multinível com BackPropagation na classificação da área de estudo. Para tanto, parte desta área foi mapeada através de uma verificação de campo e com o auxílio de classificadores nãosupervisionados (Kohonen, que é uma Rede Neural, e o método de Seleção pelo Pico do Histograma). Com isto, foi possível coletar dois conjuntos de amostras, sendo que um deles foi utilizado para o treinamento dos métodos e o outro (conjunto de reconhecimento) serviu para a avaliação das classificações obtidas. Após o treinamento, parte da área de estudo foi classificada por ambos os métodos. Em seguida, os resultados obtidos foram avaliados através do uso de Tabelas de Contingência, considerando um nível de significância de 5%. Por fim, na maior parte dos testes realizados, a Rede Neural Artificial Multinível com BackPropagation apresentou valores de acurácia superiores ao Método de Máxima Verossimilhança Gaussiana. Assim, com este trabalho observou-se que não há diferença significativa de classificação para as espécies vegetais, ao nível de 5%, para a área de estudo considerada, na época de aquisição da imagem, para o conjunto de reconhecimento.