MATERIAIS E MÉTODOS

O estudo foi desenvolvido em uma região que se insere na área da proposta de criação do Geoparque Serra do Sincorá, em uma poligonal correspondente a uma área de aproximadamente 6.080 km², situada na região central do Estado da Bahia, no setor centro-sudeste da Chapada Diamantina. Na pesquisa foi feito um recorte espacial nas coordenadas geográficas 13°26’00” - 12°08’35” de latitude Sul e 41°

43’00” - 40°57’ 00” de longitude Oeste, correspondente a retângulo que contêm a poligonal do Geoparque (Mapa 1).

Braz. J. of Develop., Curitiba, v. 6, n.12, p.99793-99817 dec. 2020. ISSN: 2525-8761 55 Mapa 1 - Geoparque Serra do Sincorá: Área de estudo - 2021

A revisão bibliográfica realizada que justifica a aplicação de métodos indiretos associados ao processamento digital das imagens, com reconhecimento de campo para a obtenção do NDVI da área de estudo, inclui diversos trabalhos entre os quais destacam-se: Florenzano, 2002; Menezes, 2002; Lima, 2011; Leite e Rosa, 2009; Key e Benson (2006); Carvalho, et al. (2008); Liu (2007); Rosendo (2005); Rossini-Penteado, et al.

(2007); Nóbrega e Boas (2020); dentre outros.

A poligonal da área de estudo foi definida a partir da delimitação proposta no projeto de criação do Geoparque, e que segundo Pereira, et al. (2017), englobam os limites territoriais dos municípios de Lençóis, Palmeiras, Mucugê e Andaraí, em cujas áreas situam-se em quase todo o Parque Nacional da Chapada Diamantina (PARMA), na APA Marimbus e parte setentrional da Serra do Sincorá, além de incluir uma porção do Planalto de Mucugê e da Bacia Una Utinga.

A área do Geoparque é constituída por rochas sedimentares e metas sedimentares do Supergrupo Espinhaço e São Francisco formadas entre1,7 bilhões de anos (Paleoproterozóico) e 650 milhões de anos (Neoproterozóico). Todo esse pacote de rochas tem início em uma bacia intracratônica costeira gerada pela

BAHIA

fragmentação do supercontinente Colúmbia, conhecida pela designação de Bacia Espinhaço. Nesse período ocorreu a acumulaçãode sedimentos continentais e marinhos em três bacias intracratônicas superpostas, pertencentes ao Supergrupo Espinhaço, que representam ambientes desérticos, fluviais e costeiros com influência marinha.

A unidade estratigráfica do Supergrupo Espinhaço é subdividida em dois grupos:

Paraguaçu e Chapada Diamantina. Após um período de estabilidade sucede-se a deposição de um pacote de sedimentos em uma bacia intracratônica em ambientes marinhos, fluviais, sob condições glaciais durante a fragmentação do supercontinente Rodínia no Super grupo São Francisco. Essa unidade é constituída pelo Grupo Uma, na região da Chapada Diamantina. Essa diversidade de litologias e o tempo de registro das rochas tornam a área da proposta de criação do Geoparque muito importante para a sua conservação, além de trazer à tona o conceito dos ciclos de supercontinentes (Ciclos de Wilson) que vem se somar ao já popularmente conhecido Supercontinente de Pangéia.

A estratégia de conservação da geodiversidade preconizada pela UNESCO como objetivo principal para a criação de Geoparques encontra respaldo no caso da Chapada Diamantina. Como destaca Brilha (2012), os Geoparque devem promover a geoconservação, a geoeducação e o geoturismo, para assegurar o desenvolvimento regional de maneira sustentável, através de ações de cooperação multicultural, voltadas para questões ambientais.

A Chapada Diamantina é uma região de interesse ambiental e estudos que contemplam a análise espacial do seu território, são relevantes, sobretudo, devido ao seu potencial natural e de sua geodiversidade, em áreas que possui Unidades de Conservação na esfera Federal e Municipal como 5 (cinco) Parques protegidos em Lei.

De acordo com Silva, et al. (2004), a Chapada Diamantina é considerada uma área de prioridade máxima para conservação. Harley e Simmons (1986); Giulietti, Pirani, Harley (1997) corroboram com esta afirmação, destacando que a região é de expressiva importância devido a sua rica biodiversidade e a sua variedade de espécies vegetais endêmicas.

Sobre a vegetação presente na Chapada Diamantina, Velloso, Sampaio e Pareyn (2002), afirmam que a região é caracterizada como um mosaico de formações variadas, com enorme diversidade vegetacional, onde inclui formações campestres, rupestres e xerófitas, que ocorrem sobre rochas expostas ou litossolos, assim como,

Braz. J. of Develop., Curitiba, v. 6, n.12, p.99793-99817 dec. 2020. ISSN: 2525-8761 57 florestas deciduais e semi deciduais, típicas do bioma Caatinga, com características do bioma Mata Atlântica.

Nesta linha, Nóbrega e Boas (2020) consideram que a diversidades de vegetação encontradas na Chapada Diamantina, em parte é resultado do seu relevo dissecado, com diferentes altitudes, inclinação e orientações, que favorecem a formação de chuvas orográficas em determinados regiões, reduzindo ou dificultando a ocorrência de chuvas em outras áreas. Em seus estudos salientam que as transições graduais complexas de passagens repentinas decorrentes de acidentes orográficos e litológicos, no contexto regional de ordem litológica e edafoclimática, favorecem a formação de áreas de contato, com presença de vegetação do bioma da Mata Atlântica, Caatinga e Cerrado.

Na Chapada Diamantina, ao longo de sua área de distribuição, são encontradas diversas associações dos padrões florísticos ou ecológicos e que para Cunha e Silva Júnior (2014), a diversidade das fitofisionomias proporciona uma diversificação ambiental significativa, gerando situações que sejam adequadas para o desenvolvimento de um complexo biótico de natureza animal e vegetal.

No estudo sobre as fitofisionomias do Geoparque da Serra do Sincorá foi possível conhecer as condições ambientais em que se encontram as fitofisionomias da região, imprescindíveis para a gestão do território, em um planejamento que atenta para a capacidade de suporte e resiliência do sistema.

O estudo foi realização no Laboratório de Geografia Física da UESB (Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia), em ambiente computacional, com dados coleados in loco, em alguns ambientes, com uso de GPS (Sistema de Posicionamento Global), registrados em caderneta de campo. Na pesquisa foi utilizado os recursos de sensoriamento remoto e SIG, como método indireto, para isso foi escolhido o SPRING 5.5.6(Sistema de Processamento de Informações Georreferenciadas), para os processamento e análise espacial dos dados dos sensores remoto (imagens de satélite e de radar), e das bases cartográficas sobre a região.

Os principais arquivos digitais utilizados foram em formato vetorial e raster, disponível nos órgãos e institutos como: USGS (United States Geological Survey), IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística), EMBRAPA (Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária), INPE (Instituo Nacional de Pesquisas Espaciais), DNPM (Departamento Nacional de Minas e Energia), CBPM (Companhia Baiana de Pesquisa

Mineral), MME (Ministério de Minas e Energia) MMA (Ministério do Meio Ambiente), INEMA (Instituto do Meio Ambiente e Recursos Hídricos), além de dados que foram gerados nos processamentos digital no SIG SPRING.

Os dados de sensores remoto foram do satélite LANDSAT 8, com imagens capturadas em 08/10/2020, da orbita/ponto: 217/069, com resolução espacial de 30 metros, multiespectral (bandas 4-5-6), obtidas no repositório da USGS. Também foram utilizadas imagens de radar de modelo numéricos do terreno (relevo), obtidos pelos sensores do ônibus espacial americano Endeavour (NASA), durante a missão conhecida como SRTM (Shuttle Radar Topography Mission), disponível desde 2001 no site da EMBRAPA, com grid de 90 x 90 metros.

Para o desenvolvimento da pesquisa foi elaborado no SPRING um Banco de Dados com um Projeto correspondente ao retângulo da área de estudo, sendo posteriormente definido os Modelos de Dados e os Planos de Informações (PI’s), com as suas respectivas classes temática. Os dados formam inseridos no sistema a partir da importação de arquivos digitais, para os processamentos digitais e análise espacial. As imagens foram do formato geotiff, originalmente disponíveis no Sistema de Coordenadas Geográfica, Datum WGS84, sendo reposicionada para Datum SIRGAS 2000, atual sistema de projeção utilizado pelo IBGE.

Os dados topográficos de radar foram utilizados para os processamentos de Modelagem Numérica de Terreno (MNT), realizadas no SIG, com operações de modelagem em 3D, geração de grades retangular, fatiamentos e perfis topográfico, com dados para complementar as análises sobre a área de estudo.

As imagens do satélite LANDSAT 8, foram utilizadas para classificação das fitofisionomias do Geoparque Serra do Sincorá, com operação realizado no SIG por meio do processamento digital para geração da imagem do índice de vegetação, cujos dados foram correlacionados com as características do meio físico e os locais de ocorrências.

O índice de vegetação constitui em um modelo matemático, onde retrata o grau de intensidade luminosa normalizada, a imagem gerada no processamento constitui na diferença entre a razão dos valores radiométrico do registro da reflectância da vegetação nas faixas espectrais do infravermelho próximo x vermelho no visível, onde os valores são inversos em relação ao comportamento espectral da vegetação viva, retratadas em suas assinaturas espectrais.

Braz. J. of Develop., Curitiba, v. 6, n.12, p.99793-99817 dec. 2020. ISSN: 2525-8761 59 Um dos índices de vegetação mais conhecido e utilizada na razão entre as bandas é o NDVI (do inglês Normalizaed Difference Vegetation Index), utilizado no processamento das imagens do satélite LANDSAT 8, com equações entre as bandas 5 e 4 originais, com operações aritméticas realizada entre as faixas espectrais da região do infravermelho próximo e do vermelho da faixa do visível.

De acordo com Santos, Peluzio e Saito (2010) “o NDVI foi introduzido para produzir um IV espectral que separa vegetação verde do brilho do solo de fundo [...]”, empregado para minimizar efeitos topográficos, onde os resultados dos valores da equação após a geração da imagem, possuem a propriedade que variam entre -1 a +1, sendo que, quanto mais próximo de 1, maior a densidade de cobertura vegetal e, quando o valor se encontra próximo a 0 (zero) representa o dado aproximado da ausência de vegetação. Quando o valor se encontra próximo de -1, apresenta o indicativo de maior da presença de solos expostos e afloramentos rochosos.

As equações utilizadas no processamento digital para geração do NDVI foram aprimoradas por diversos autores, acrescentando outros elementos na fórmula original. Louzada, et al. (2009) sugerem no cálculo do índice a utilização do Ganho e do Offset, para eliminar os valores negativos, objetivando uma melhor compreensão visual. Nesse estudo foi utilizado no SPRING a opção 5 (OP5), conforme recomendação do autor, com o Ganho de 50 e o Offset de 100, dado pela seguinte operação aritmética:

Equação: C=Ganho *[(A-B) / (A+B)] +Offset.

Em que:

C= NDVI com Ganho e Offset (OP5) A: Banda do infravermelho Próximo B: Banda do vermelho (visível)

Após a geração da imagem NDVI, foi realizada a operação de fatiamento dos índices numérico da imagem raster, tendo como resultado uma imagem matricial da categoria de temática, representado as características da cobertura da terra da área de estudo, com 7 (sete) classes. Os critérios utilizados na escolha das classes foram a partir das características fisionómicas da região, constituídas por um conjunto variado de formações vegetais, com uma rica geodiversidade.

Nas etapas no SPRING, foram efetuadas diversas operações como:

processamento digital das imagens de satélite e radar, edições vetoriais, conversão vetor-matriz, cálculo das áreas e tabulação cruzada, com dados produzidos no sistema

que serviram para produção das cartas temática, perfis topográfico, consultas espaciais e análise estatísticas, com produtos cartográficos representação nas cartas temática de NDVI, em bloco diagrama em 3D, com dados em forma de tabelas. A base de dados se encontram no sistema de projeção UTM, Datum SIRGAS2000.