Geração da Cobertura e Uso da terra

O avanço da tecnologia espacial pemitiu que fossem disponibilizados produtos de satélites imageadores da terra e marcou uma nova era dos estudos de Uso da Terra; pois ao mesmo tempo em que lhe dá uma nova metodologia de pesquisa, revela a

MDE PONTO SAIDA DESEMBOCADURA BACIA RASTER UMBRAL ACUMULAÇÃO FLUXO ACUMULAÇÃO FLUXO DIREÇÃO FLUXO PREENCHER DEPRESSÕES RED DRENAGEM RASTER BACIA VETOR RED DRENAGEM VETOR MDE SEM DEPRESSÕES

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concepção teórica que orienta a apreensão espacial e temporal do uso da terra no seu conjunto para a gestão da apropriação do espaço geográfico global ou local (IBGE, 2007).

Com o lançamento em 1972, do ERTS (Earth Resources Technology Satellite – depois renomeado como Landsat 1), primeiro satélite ambiental colocado em órbita pela NASA (National Aeronautics and Space Administration), foi permitido a aquisição de dados da superfície terrestre de forma global, sinóptica e repetitiva. Os Estados Unidos da América deram o passo inicial para o desenvolvimento dos satélites de levantamentos ambientais da superfície do Planeta.

Na década de 70 foram iniciados os estudos da cobertura e uso da terra no marco do trabalho da Comissão Mista para Informação e Classificação do Uso da Terra, formada no início de 1971. Além da participação de representantes de Órgãos Federais dos Estados Unidos, como o Departamento do Interior dos EUA, a Administração Nacional de Aeronáutica e Espaço - NASA, e o Departamento de Agricultura dos EUA, participaram também a Associação de Geógrafos Americanos e a União Geográfica Internacional - UGI.

As imagens de satélite têm sido uma das principais fontes de informação para a produção de novos mapas, por melhor auxiliar na determinação do uso e da cobertura da terra, além de ter um custo relativamente mais baixo atualmente e periodicidade de informações.

O uso de tecnologias de sensoriamento remoto é bastante viável no que concerne aos estudos sobre uso atual da terra e cobertura vegetal, uma vez que propicia agilidade e dinâmica na obtenção de dados terrestres através de imagens de satélites.

O sensoriamento remoto é definido por Lillesand & Kiefer (2004) como “ ...a ciência e arte de receber informações sobre um objeto, uma área ou fenômeno pela análise dos dados obtidos por instrumentos que não estão em contato direto com este objeto, esta área ou este fenômeno sob pesquisa“.

Para se obter esta informação, usa-se um meio que, neste caso, é a radiação eletromagnética, supondo que esta possa chegar direitamente ao sensor. Isto, no entanto, não é possível em todas as partes do espectro eletromagnético, porque a

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transmissividade atmosférica é variável para os diversos comprimentos de onda.

O termo sensoriamento remoto é uma tradução em Inglês de "'remote sensing", e não se refere apenas à captura de dados a partir do ar ou do espaço, mas também para o tratamento subseqüente. Uma definição mais formal é descrita como a técnica de aquisição e posterior tratamento de dados da superfície terrestre a partir de sensores instalados em plataformas espaciais sob a interação eletromagnética entre a terra e o sensor, a fonte de radiação sendo tanto do sol (detecção remota passiva) como do próprio sensor (detecção remota ativa).

O sensoriamento remoto e o geoprocessamento constituem-se em técnicas fundamentais para a manutenção de registros do uso da terra ao longo do tempo. As imagens de satélite, em forma digital ou papel, são muito importantes e úteis, pois permitem avaliar as mudanças ocorridas na paisagem de uma região e num dado período, registrando a cobertura vegetal em cada momento.

Várias são as técnicas, sensores e tipos de dados de sensoriamento remoto no monitoramento e discriminação de solos e uso da terra. Os tipos de dados mais comumente usados são as fotografias áreas, imagens multiespectrais e hiperespectrais. Destes, as fotografias aéreas aparecem como a de mais antiga utilização, porém, ainda com grande utilidade, sendo a base para o entendimento das relações solo/paisagem, muito utilizado em levantamento de solos.

Com o surgimento das imagens orbitais e os estudos espectrais, ampliou-se o potencial do sensoriamento remoto. Nos dias atuais, cientistas exploram metodologias que venham a explorar os padrões de interação das propriedades dos solos e plantas com sua energia refletida, com o propósito de extrair o máximo de informações sobre as suas características biofísicas.

Os sensores dos satélites são capazes de captar constantemente as imagens da Terra sem a necessidade de programação prévia, abrangendo extensas áreas e fornecendo informações atualizadas, que são extraídas através de técnicas de análise visual e de processamento digital de imagens.

O processamento digital de imagens envolve a manipulação e interpretação de imagens digitais com o auxílio do computador. Esta forma de sensoriamento remoto, na verdade começou na década de 1960 com um número limitado de pesquisadores

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analisando dados de scanners multiespectrais aéreos e fotografias aéreas digitalizadas. No entanto, foi a partir do lançamento do Landsat-1 em 1972 que os dados de imagem digital se tornaram amplamente disponível para aplicações de sensoriamento remoto da terra (LILLESAND & KIEFER, 2004).

A função mais importante do PDI de sensoriamento remoto é fornecer ferramentas que facilitem a identificação e extração de informações contidas nas imagens para interpretações posteriores, o resultado deste processo é a produção de outras imagens com informações específicas extraídas e realçadas a partir de imagens brutas (CRÓSTA, 1993).

O PDI é um importante conjunto de técnicas responsáveis para o trabalho com imagens de sensoriamento remoto, permitindo que uma imagem "bruta" de difícil interpretação, seja processada, analisada e interpretada, tal que coincida o mais próximo possível da realidade.

A extração de informação de imagens envolve o reconhecimento de objetos ou padrões. A maior parte dessa atividade requer grande capacidade de cognição por parte do intérprete, devido à complexidade dos processos envolvidos e à falta de algoritmos computacionais precisos o bastante para realizá-lo de forma automática (CRÓSTA, 1993).

O sistema visual humano possui uma notável capacidade de reconhecer padrões. Contudo, ele dificilmente é capaz de processar o enorme volume de informação presente numa imagem. Vários tipos de degradações e distorções, inerentes aos processos de aquisição, transmissão e visualização de imagens, contribuem para limitar ainda mais essa capacidade do olho humano. O objetivo principal do processamento de imagens é o de remover essas barreiras, inerentes ao sistema visual humano, facilitando a extração de informações a partir de imagens. Nesse contexto, o processamento digital deve ser encarado como um estágio preparatório, embora quase sempre obrigatório, da atividade de interpretação das imagens de sensoriamento remoto (CRÓSTA, 1993).

As formas possíveis de manipulação de imagens são teoricamente infinitas. Entretanto, segundo Lillesand & Kiefer (2004),de um modo geral, podem ser categorizadas em um ou mais procedimentos que incluem, entre outros, os seguintes

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tipos abrangentes de operações computacionais:

1. Retificação e Restauração de Imagens: operações realizadas para minimizar as distorções e degradações dos dados de uma imagem, com a finalidade de criar uma representação mais fiel da cena.

2. Realce de Imagens: procedimentos aplicados aos dados de uma imagem com o objetivo de melhorar efetivamente a visualização da cena, para subseqüente interpretação visual.

3. Classificação de Imagens: estas operações têm a finalidade de substituir a análise visual dos dados de uma imagem por técnicas quantitativas de análise automática, visando à identificação das feições presentes na cena.

4. Combinação de Dados (data merging) e integração em SIG: procedimentos utilizados para combinar os dados de uma imagem, referente a certa área geográfica, com outros conjuntos de dados referenciados geograficamente, para a mesma área.

Com o avanço das geotecnologias nos últimos anos, estudos sobre o uso e cobertura da terra têm se tornado cada vez mais precisos, e requerem menos tempo para sua realização. Portanto, imagens de satélite com uma resolução espectral, espacial, temporal e radiométrica cada vez melhor, revelam a situação em que se encontra a cobertura do solo, o que mostra, segundo o tipo de satélite, os diferentes tipos de usos e coberturas da terra, como resultado ou não da ação humana.

As informações obtidas através de geotecnologias são ferramentas importantes para o planejamento do uso racional dos recursos naturais. Um diagnóstico preciso e o uso confiável da cobertura e uso da terra, são essenciais para o planejamento de medidas, que independentemente da escala, sejam realizadas utilizando os recursos naturais de forma mais racional.

2.10.2.2 O sensoriamento remoto e processamento digital de imagens em estudos da cobertura e uso da terra.

Avanços na tecnologia espacial têm permitido a disponibilização de produtos a partir de imagens de satélite da Terra como parte de uma nova era dos estudos de uso da terra. Nesse sentido, ao mesmo tempo que oferecem uma nova metodologia de pesquisa, revelam uma base conceitual que orienta a compreensão espacial e temporal

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do uso da terra para a gestão da propriedade do espaço geográfico global ou local. Em várias ocasiões, o uso do sensoriamento remoto é proposto para fornecer os dados brutos para interpretaçao do uso da terra e tipos de cobertura do solo e seus limites. Durante os últimos 40 anos, várias pesquisas, estudos e outros projetos têm demonstrado com sucesso que dados de sensoriamento remoto são úteis para o inventário e mapeamento do uso e cobertura da terra. Estas investigações têm contribuído muito e demonstrou que os levantamentos de cobertura e uso do solo em grandes áreas é possível através da utilização de dados de sensoriamento remoto.

A demanda por dados padronizados sobre o uso e cobertura da terra só pode aumentar à medida que tentamos avaliar e administrar as áreas críticas para o controle ambiental, tais como planícies aluviais e áreas úmidas, o desenvolvimento de recursos energéticos e áreas de produção, o habitat dos animais selvagens, e áreas de lazer e outras áreas como principais locais de desenvolvimento residencial e industrial.

Esta necessidade de padronizaçao está se tornando cada vez mais importante nos programas que visam a realização de levantamentos de solos, de mapas topográficos, de coleta de informações meteorológicas, e de um inventário dos recursos florestais. Recentes avanços em processamento de dados e tecnologia de sensoriamento remoto determinam a necessidade de se desenvolver um sistema para classificar os dados de uso e cobertura da terra utilizando técnicas de sensoriamento remoto e que sejam razoavelmente consistente com os sistemas tradicionais de classificação (ANDERSON, 1976).

A investigação neste trabalho é baseado no uso da Geotecnologia, que pode ser definida como:

“o conjunto de tecnologias para coleta, processamento, análise e oferta de informação com referência geográfica. As geotecnologias são compostas por soluções em hardware, software e peopleware que juntas constituem poderosas ferramentas para tomada de decisão. Dentre as geotecnologias podemos destacar: sistemas de informação geográfica, cartografia digital, sensoriamento remoto, sistema de posicionamento global e a topografia georeferenciada”. (Rosa, 2005, p.01).

Dentre as técnicas mais utilizadas nesta investigação estão o Sensoriamento Remoto, Processamento Digital de Imagens (PDI), entre outras.

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tem sido tradicionalmente dividido em várias etapas, dependendo dos autores e as aplicações feitas.

Neste trabalho, o processamento das imagens, para uma melhor compreensão e organização, é dividido em três etapas: pré-processamento, processamento e pós- processamento, que são descritas na metodologia presente no capítulo 5 desta tese.

O mapeamento da cobertura / uso da terra é desenvolvido através de interpretação visual e digital de imagens captadas por sensores remotos, utilizando as funções contidas em programas específicos (ENVI, ILWIS, Ermapper, etc) ou adicionados a alguns SIG (ArcGIS, MapInfo, etc.)

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CAPITULO 3

A MODELAGEM HIDRO-SEDIMENTOLÓGICA UTILIZANDO O MODELO SOIL AND WATER ASSESSMENT TOOL (SWAT).

3.1 Introdução

Para este estudo, foi adotada como unidade territorial a bacia hidrográfica superficial, que tem as suas características intimamente relacionadas com a produção de água e sedimentos. A área da bacia hidrográfica tem influência sobre a quantidade de água e sedimento produzido. As formas e o relevo atuam sobre a velocidade e taxa de produção de água, assim como sobre a taxa de sedimentação.

A modelagem hidrológica dos processos de escoamento superficial e da produção de sedimentos em bacias hidrográficas tem sido cada vez mais utilizada, dada a possibilidade de caracterizar os impactos que as ações antrópicas e as mudanças climáticas exercem sobre o meio ambiente.

A modelagem de processos de erosão é relativamente complexa e depende de três fatores básicos: topografia, natureza do fluxo e características dos solos e dos sedimentos que o compõem. Além disso, a modelagem dos processos erosivos é dependente da resposta do modelo hidrológico, o que aumenta muito o grau de complexidade do processo erosivo (SANTOS, 2009).

A modelagem pode ser considerada como instrumento entre os procedimentos metodológicos da pesquisa científica, pois a construção de modelos dos sistemas ambientais representa a expressão de uma hipótese científica que necessita ser avaliada como sendo um enunciado teórico sobre o sistema ambiental focalizado (CHRISTOFOLETTI, 1999).

A modelagem é concebida como o processo cognitivo necessário para se chegar à construção do modelo de uma área de problema ou contexto de objeto.

Diferentes autores têm realizado a caracterização dos procedimentos da modelagem em uma sequência de passos. O mesmo procedimento pode ser aplicado

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para analisar e avaliar os modelos existentes e na sua reaplicação (CHRISTOFOLETTI, 1999). Estas etapas são:

1. Enunciado dos objetivos ou propósitos do modelo a ser construído: definição do sistema a ser modelado.

2. Construção da hipótese: enunciados geralmente verbais, mas também podem expressar relações quantitativas.

3. Formulação matemática: construção matemática das hipóteses qualitativas. 4. Verificação: testar a precisão das equações matemáticas, comunmente utilizando

algoritmos computacionais, conhecido como implementação computacional. 5. Calibragem: estabelecimento de parâmetros de entrada e condições internas do

sistema a fim de se verificar a adequação das respostas e definição da escolha mais adequada dos parâmetros ajustados aos modelos estabelecendo limiares que representam a sua potencialidade de uso.

6. Análise e avaliação do modelo: analisar o modelo ou comparar os resultados produzidos pelo modelo com os dados do modelo teste.

Com base no estudo da literatura disponível sobre modelagem de processos hidro-sedimentológicos, tendo em conta a sequência lógica dos passos para o desenvolvimento de modelos antes mencionado e utilizando os benefícios oferecidos pelas ferramentas SIG, propõe-se em seguida, o quadro síntese da metodologia aplicada nesta pesquisa, que se relaciona com a modelagem de processos de erosão em bacias hidrográficas, como mostrado na Figura 3.1.

A descrição detalhada desta metodologia será desenvolvida nos capítulos subsequentes com um estudo de caso aplicado à bacia hidrográfica do rio Chambas.

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Figura 3.1 O fluxograma da metodologia de pesquisa.

Na realização desta pesquisa foram considerados os seguintes passos metodológicos:

1. Definição do problema e objetivo. 2. Desenvolvimento da hipótese. Definição do problema e objetivo Revisão da literatura Modelo conceitual Disponibilidade de dados Geração de dados Implementação Desenho Saídas Teste Seleção do modelo Entrada de dados SWAT

Desenho de dados Desenho de cenários

Processos hidro- sedimentológicos Modificar cenários Simulação SIG/ArcSWAT/ Bases de dados Resultados das simulações con Não Sim Clima Uso da terra Solos Hidrografia Topografia

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3. Revisão da literatura sobre questões relacionadas com a modelagem dos processos de erosão do solo induzidas por mudanças no uso da terra.

4. Desenvolvimento do modelo conceitual, que incorporou uma descrição dos processos envolvidos no risco de erosão do solo e seleção do modelo.

5. Análise das necessidades e da disponibilidade de dados básicos, espaciais e tabulados, escala, resolução, etc.

6. Levantamento de informações hidrológicas, de solo, clima e topográfica.

7. Identificação da cobertura/uso da terra utilizando técnicas de sensoriamento remoto.

8. Trabalhos de campo.

9. Desenho da estrutura de bases de dados e geração dos parâmetros básicos a utilizar.

10. Implementação do modelo em SIG.

11. Aplicação e teste do funcionamento do modelo para diferentes cenários de previsões.

12. Geração de saídas do modelo, análise e representação cartográfica dos resultados.

13. Geração de gráficos de saída, mapas temáticos e relatórios.

Os passos 1-4 da metodologia foram descritos nos capítulos 1 e 2 anteriores. Neste capítulo é apresentada a seguir a descrição do modelo selecionado para estimar a erosão, o SWAT (Soils and Water Assessment Tool) onde se aplica a modelagem de processos de transporte e produção de sedimentos.

3.2 O modelo SWAT

3.2.1 Generalidades

O SWAT é um modelo matemático de domínio público, desenvolvido por Arnold e Allen (1996); Arnold et al., (1998) para a Agricultural Research Service, do USDA e pela Texas A&M University nos E.U.A. Ele tem por objetivo a análise dos impactos das alterações no uso do solo sobre o escoamento superficial e subterrâneo, produção de sedimentos e qualidade da água, permitindo a simulação de diferentes processos

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físicos em uma bacia hidrográfica. O modelo apresenta sete componentes nas áreas de hidrologia, clima, sedimentos, crescimento vegetal, manejo agrícola, nutrientes e pesticidas, e foi desenvolvido para predizer o efeito de diferentes cenários de manejo na qualidade da água, produção de sedimentos e cargas de poluentes em bacias hidrográficas agrícolas (SRINIVASAN & ARNOLD, 1994). Baseia-se, portanto, em características físicas da bacia, usa dados de entrada normalmente disponíveis. Trata- se de um modelo computacionalmente eficiente para ser utilizado em médias a grandes bacias, além de ser contínuo no tempo, o que possibilita a simulação de longos períodos, de forma a computar os efeitos das alterações no uso do solo.

O SWAT permite grande flexibilidade na configuração de bacias hidrográficas (PETERSON & HAMLETT, 1998). Estas podem ser divididas em sub-bacias de modo a refletir as diferenças de tipo de solo, cobertura vegetal, topografia e uso do solo para o propósito de modelagem, preservando os parâmetros espacialmente distribuídos da bacia inteira e características homogêneas dentro da bacia. Cada sub-bacia pode ser parametrizada pelo SWAT usando uma série de Unidades de Resposta Hidrológica (HRU’s), que são partes da sub-bacia e possuem uma única combinação de uso da terra/solo/manejo.

3.3 O desenvolvimento do SWAT

O SWAT integra características de vários modelos como uma continuação da experiência em modelagem da USDA Agricultural Research Service (ARS) que se estendeu por um período de aproximadamente 30 anos. O modelo SWAT atual é um descendente direto do modelo Simulator for Water Resources in Rural Basins (SWRRB) (Arnold e Williams, 1987), que foi projetado para simular impactos de gestão de água e o movimento de sedimentos para bacias rurais não calibradas em todos os EUA. Os modelos específicos que contribuíram significativamente para o desenvolvimento do SWAT foram o modelo Chemicals, Runoff, and Erosion from Agricultural Management

Systems (CREAMS) (Knisel, 1980), o modelo Groundwater Loading Effects on Agricultural Management Systems (GLEAMS) (Leonard et al., 1987), e o modelo Environmental Impact Policy Climate (EPIC) (Izaurralde et al., 2006), que foi

originalmente chamado de Erosion Productivity Impact Calculator (Williams, 1990). O desenvolvimento de SWRRB começou no início da década de 1980 com a

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modificação do modelo hidrológico de precipitação diária de CREAMS. Uma grande melhoria foi a expansão do escoamento superficial e outros cálculos para até dez sub- bacias, em oposição a um único parâmetro, para prever o rendimento de água das bacias. Outras melhorias incluiam um melhor método da taxa do escoamento máximo, o cálculo das perdas de transmissão, e a adição de vários novos componentes: fluxo das águas subterrâneas de retorno (ARNOLD E ALLEN, 1993), de armazenamento do reservatório, o submodelo de crescimento de culturas EPIC, e um gerador de clima e transporte de sedimentos. Outras modificações do SWRRB no final de 1980 incluíram a incorporação da componente de destino de pesticidas GLEAMS, tecnologia opcional de USDA-SCS para estimar as taxas máximas de escoamento, e novas equações de produção de sedimentos. Essas modificações ampliaram a capacidade do modelo para lidar com uma grande variedade de problemas de gestão da qualidade da água das bacias hidrográficas (GASSMAN et al 2007).

Arnold et al. (1995) desenvolveram o modelo Routing Outputs to Outlet (ROTO) no início de 1990, a fim de apoiar uma avaliação do impacto rio abaixo da gestão da água dentro de terras da reserva indígena no Arizona e Novo México, que cobria milhares de quilômetros quadrados, conforme solicitado pelo Bureau de Assuntos Indígenas dos EUA. A análise foi realizada vinculando as múltiplas saídas de rodadas do SWRRB com a propagação dos fluxos provenientes de canais e reservatórios no ROTO a partir de uma abordagem de propagação no canal. Esta metodologia superou a restrição do SWRRB de ser limitado a apenas dez sub-bacias. No entanto, a entrada