Metodologia de utilização de dados de sensoriamento remoto em zonas costeiras sob influência da indústria petrolífera

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA E ENGENHARIA DE PETRÓLEO

TARIK DE SOUSA ARAÚJO

METODOLOGIA DE UTILIZAÇÃO DE DADOS DE SENSORIAMENTO REMOTO EM ZONAS COSTEIRAS SOB INFLUENCIA DA INDÚSTRIA

PETROLÍFERA

METODOLOGIA DE UTILIZAÇÃO DE DADOS DE SENSORIAMENTO REMOTO EM ZONAS COSTEIRAS SOB INFLUENCIA DA INDÚSTRIA

PETROLÍFERA

Orientadora: Profª. Drª. Cynthia Romariz Duarte Co-orientador: Prof. Dr. Venerando E. Amaro

Seção de Informação e Referência

Catalogação da Publicação na Fonte. UFRN / Biblioteca Central Zila Mamede

Araújo, Tarik de Souza.

Metodologia de utilização de dados de sensoriamento remoto em zonas costeiras sob influência da indústria petrolífera. / Tarik de Sousa Araújo – Natal, RN, 2011.

98f. ; il.

Orientador: Cyntia Romariz Duarte. Co-orientador: Venerando E. Amaro

Dissertação (Mestrado) – Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Centro de Ciências Exatas e da Terra. Programa de Pós-Graduação em Engenharia e do Petróleo.

1.Sensoriamento remoto/Imagens– Dissertação. 2. Impacto ambiental – Dissertação. 3. Mudanças ambientais – Dissertação. 4. Cartas SAO – Dissertação. I. Duarte, Cyntia Romariz. II. Amaro, Venerando E. III. Universidade Federal do Rio Grande do Norte. IIII. Título.

METODOLOGIA DE UTILIZAÇÃO DE DADOS DE SENSORIAMENTO REMOTO EM ZONAS COSTEIRAS SOB INFLUENCIA DA INDÚSTRIA

PETROLÍFERA

Dissertação apresentada ao Programa de Pós Graduação em Engenharia e Ciência do Petróleo, da Universidade Federal do Rio Grande do Norte, como requisito final à obtenção do título de Mestre.

Aprovado em 10 de junho de 2011.

_______________________________ Profª. Drª Cynthia Romariz Duarte

(Orientadora - UFC)

_______________________________ Prof. Dr. Venerando Eustaquio Amaro

(Co-orientador - UFRN)

_______________________________ Prof. Dr. Sebastião Milton Pinheiro da Silva

(Membro Interno - UFRN)

_______________________________ Prof. Dr. Michael Vandesteen Silva Souto

A mancha vem comendo pela beira O óleo já tomou a cabeceira do rio E avança A mancha que vazou do casco do navio Colando as asas da ave praieira A mancha vem vindo Vem mais rápido que lancha Afogando peixe, encalhando prancha A mancha que mancha, Que mancha de óleo e vergonha Que mancha a jangada, que mancha a areia [...].

AGRADECIMENTOS

Gostaria de expressar aqui meus sinceros agradecimentos as pessoas e instituições que desempenharam papel fundamental na realização desse trabalho. Assim agradeço:

A Prof. Drª. Cynthia Romariz Duarte e ao Prof. Dr. Venerando Eustáquio Amaro, por acreditarem e apoiarem esse projeto. Obrigado pelo incentivo e a amizade de vocês.

Ao Prof. Dr. Gustavo Macedo de Mello Baptista, pelo apoio fundamental na aquisição das imagens ASTER.

Ao Prof. Dr. Sebastião Milton, o primeiro, em minha trajetória acadêmica, a me apresentar ao espectro eletromagnético e que acrescentou importantes contribuições a esse trabalho.

Aos meus pais, ambos professores, pelo incentivo e apoio, sem os quais não poderia ter chegado até aqui.

Ao meu irmão por aturar todos os meus estresses computacionais e pessoais. Ao Laboratório de Geoprocessamento e a toda a sua equipe por terem me recebido muito bem em seus quadros e por viabilizarem a aquisição das imagens PALSAR, assim como o treinamento no software PCI Geomatics.

Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Cientifico e Tecnológico – CNPq, pela concessão do financiamento dos meus estudos.

II

RESUMO

ABSTRACT

ÍNDICE

1. INTRODUÇÃO... 12

1.1. AS RAZÕES DA PESQUISA... 12

1.2. CARACTERIZAÇÃO DO PROBLEMA... 13

1.2.1. Objetivos e definição das Áreas de Teste... 15

1.3. CARACTERIZAÇÃO DAS ÁREAS DE TESTE... 20

1.3.1. Localização... 20

1.3.2. Aspectos Fisiográficos... 22

1.3.2.1 Geologia... 22

1.3.2.2 Geomorfologia... 22

1.3.2.3 Vegetação... 23

1.3.2.4 Hidrografia... 24

1.3.2.5 Aspectos Socioeconômicos... 24

2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA... 27

2.1. Princípios Físicos... 27

2.2. Processo de Aquisição dos Dados de Sensoriamento Remoto... 33

2.3. Conceitos Básicos das Imagens... 35

2.4 ESTADO DA ARTE... 35

2.4.1 Exploração de Novas Jazidas... 36

2.4.2 Mapeamento da Sensibilidade Ambiental ao Óleo... 38

2.4.3 Detecção e Monitoramento de Derrames de Óleo... 40

3 MATERIAIS E MÉTODOS... 42

3.1 SELEÇÃO DOS SISTEMAS SENSORES... 42

3.1.1 HRC e CCD – CBERS-2B………..…..……….... 42

3.1.2 ASTER – TERRA... 44

3.1.3 PALSAR – ALOS... 46

3.1.4 Dados Auxiliares – Landsat-7... 47

3.2 SELEÇÃO E AQUISIÇÃO DAS IMAGENS... 48

3.4 PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS... 55

3.4.1 Calibração dos Dados... 55

3.4.1.1 Sensores CCD e HRC... 56

3.4.1.2 ASTER... 59

3.4.1.3 PALSAR... 62

3.4.2 Composições Coloridas... 63

3.4.2.1 Espaço de Cores RGB... 64

3.4.2.2 Espaço de Cores IHS... 65

3.4.3 Operações Matemáticas entre Bandas... 66

3.4.4. Integração de Imagens... 67

3.4.5 Realces de Contraste... 68

4. RESULTADOS E DISCUSSÕES... 69

4.1 Produtos ASTER... 70

4.2 Produtos PALSAR... 78

4.3 Produtos Integrados... 82

4.3.1 Imagens Híbridas CCD + PALSAR... 82

4.3.2 Imagens Híbridas CCD + HRC... 85

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS... 90

LISTA DE FIGURAS

Figura 1 – CEP 105... 17

Figura 2 – CEP 106... 18

Figura 3 – CEP 107... 19

Figura 4 – Localização das áreas de interesse... 21

Figura 5 – Divisão político-administrativa da área de interesse... 26

Figura 6 – Onda eletromagnética... 28

Figura 7 – Espectro eletromagnético... 31

Figura 8 – Funcionamento de sensores imageadores... 33

Figura 9 – Imagem digital... 34

Figura 10 í Calendário de cenas adquiridas para o estudo... 49

Figura 10 – Áreas de cobertura das imagens CCD e HRC... 52

Figura 11 – Áreas de cobertura das imagens ASTER... 53

Figura 12 – Áreas de cobertura das imagens PALSAR... 54

Figura 14 í Fluxograma da metodologia empregada às imagens CCD e HRC... 57

Figura 15 – Fluxograma de processamento ASTER... 61

Figura 16 í Fluxograma de processamento PALSAR... 62

Figura 17 – Representação gráfica do Espaço de Cores RGB... 64

Figura 18 – Representação gráfica do Espaço de Cores IHS... 65

Figura 19 – Comparação temporal de composições coloridas ASTER na foz do estuário do Rio Açu... 72

Figura 20 – Comparação temporal de composições coloridas ASTER da Ilha Barreira do Corta Cachorro... 73

Figura 21 – Comparação temporal de composições coloridas ASTER da Ilha da Ponta do Tubarão... 75

Figura 22 – Comparação de composições coloridas ASTER de áreas de carcinicultura... 76

Figura 23 – Comparação de composições coloridas ASTER com o uso do NDVI... 77

Figura 24 – Imagem PALSAR da área urbana de Macau e imediações... 80

Figura 25 – Imagens CCD e PALSAR em diferentes condições de maré... 83

Figura 26 – Resultado da integração das Imagens CCD e PALSAR... 84

Figura 27– Imagem Integrada CCD + HRC, detalhando áreas urbanas... 87

Figura 28 – Imagem Integrada CCD + HRC, detalhando áreas urbanas de Galinhos... 88

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 íCoordenadas de delimitação das Cartas-SAO de referencia... 20

Tabela 2 í3RSXODoão e IDH dos Municípios que compõe a área de interesse... 24

Tabela 3 í Poços de petróleo por município na área de interesse... 25

Tabela 4 – Produção de sal marinho nos municípios na área de interesse... 25

Tabela 5 í&DUDFWHUtVWLFDVGD&âmera Imageadora de Alta Resolução CCD... 43

Tabela 6 í(specificações da câmera HRC... 43

Tabela 7 – Sistema de sensores da Plataforma Terra... 44

Tabela 8 í Características do sistema sensor ASTER... 45

Tabela 9 í&DUDFWHUtVWLFDVGR6HQVRU3$/6$5... 46

Tabela 10 í&DUDFWHUtVWLFas do Sensor Landsat – 7... 48

Tabela 11 í'DGRVGDVFHQDVGRVVHQVRUHVGDSODWDIRUPD CBERS 2B (CCD e HRC)... 50

Tabela 12 – Dados das cenas do sensor ASTER... 51

Tabela 13 – Dados das cenas do sensor PALSAR... 51

Tabela 14 í&RHILFLHQWHGHFDOLEUDoão e Esun... 58

LISTA DE EQUAÇÕES

Equação 1 - Equação do balanço de radiação... 29

Equação 2 - Equação da refletância hemisférica... 29

Equação 3 - Equação da transmitância hemisférica... 29

Equação 4 - Equação da absortância hemisférica... 30

Equação 5 - Equação da Irradiância... 30

Equação 6 - Equação da exitância... 30

Equação 7 - Equação da Radiância... 30

Equação 8 - Equação da energia radiante emitida... 32

Equação 9 - Equação do coeficiente de retroespalhamento... 32

Equação 10 - Equação de Transformação de números digitais para refletância... 58

Equação 11 - Equação de Transformação de radiância para refletância... 59

Equação 12 - Equação de Transformação de amplitude para coeficiente de retroespalhamento... 63

___________________________________________________________________________12 Araújo, T. S. 2011 Dissertação - PPGCEP

1 INTRODUÇÃO

1.1 AS RAZÕES DA PESQUISA

A descoberta do uso de petróleo como fonte de energia transformou a sociedade mundial e impulsionou-a aos padrões de desenvolvimento atuais. O crescimento populacional e econômico, vivenciado na segunda metade do século XX, fez aumentar de forma exponencial o consumo do petróleo e de seus derivados, fomentando a busca por novas reservas e por técnicas que possibilitassem a explotação do petróleo em reservatórios cada vez mais profundos e, consequentemente, de perfuração mais complexa.

O petróleo se tornou um insumo estratégico para as nações industrializadas. No entanto, as atividades da indústria petrolífera possuem um intrínseco potencial poluidor devido à magnitude e à complexidade logística de suas técnicas de produção e transporte. Nesse contexto, um evento danoso ao meio ambiente é o derramamento de petróleo, que pode ser causado acidentalmente ou pelo descarte ilegal ocasionado pela limpeza incorreta dos tanques das embarcações. Alguns casos de catástrofes ambientais provocadas por navios petroleiros e plataformas são exemplos disso, a saber: Exxon Valdez no Alasca, em 1989; Prestige na Espanha, em 2002; Deepwater Horizon no golfo do México, em 2010. Este último caso é considerado o maior derramamento de petróleo da história, uma vez que o volume de óleo derramado e os danos ambientais causados não podem, ainda, ser estimados.

Nos casos de derramamentos, o impacto ecológico é imediato uma vez que inúmeras espécies animais e vegetais entram em contato com o óleo. Além disso, os derramamentos podem causar grandes impactos econômicos, pois afetam áreas de reprodução de organismos marinhos, pólos de produção agrícola, cidades litorâneas, portos comerciais, áreas pesqueiras e áreas de atividades turísticas. Albuquerque (2004) descreve alguns estudos que mostram que a recuperação de ambientes degradados por poluição de hidrocarbonetos, varia de um a cinco anos.

Potiguar1. Na primeira, já ocorreram derramamentos causados, principalmente, por rompimento de dutos. Na segunda, não foram constatados, ainda, grandes derramamentos.

Esta pesquisa tem como foco de interesse áreas geográficas inseridas nos limites da Bacia Potiguar, uma vez que essa bacia possui uma infraestrutura de explotação, transporte e refino de óleo que reúne campos de exploração on shore e off shore, uma complexa rede dutos, além de um pólo de processamento de gás natural e óleo.

A Bacia Potiguar está inserida em um contexto ambiental de alta sensibilidade, reunindo em sua extensão os estuários dos dois principais rios da região, com ecossistemas de manguezais associados e apresentando uma área costeira de elevada dinâmica litorânea contando, inclusive, com áreas apresentando problemas de erosão.

A área ainda sustenta o desenvolvimento de diversas outras atividades econômicas importantes para o Estado do Rio Grande do Norte, tais como: a extração de sal marinho (maior produção do Brasil), a carcinicultura e a indústria pesqueira; atividades estas que seriam diretamente afetadas em caso de desastres ambientais ocasionados pela indústria do petróleo.

Levando em consideração esse arcabouço, a presente pesquisa se propõe a desenvolver uma metodologia de obtenção e tratamento de dados obtidos a partir de imagens de sensoriamento remoto, que possibilitem a atualização de mapas de sensibilidade ambiental ao óleo.

1.2 CARACTERIZAÇÃO DO PROBLEMA

A partir de 28 de abril de 2000, a Lei 9.966 colocou sob a responsabilidade do Ministério do Meio Ambiente – MMA, a identificação, localização e definição dos limites das áreas ecologicamente sensíveis à poluição causada por óleo e demais substâncias nocivas, em águas sob a jurisdição brasileira.

Visando atender a essa demanda, o MMA elaborou as normas para a elaboração de Cartas de Sensibilidade Ambiental ao Óleo (Cartas SAO) que se configuram como ferramentas essenciais e de fonte primária de informações para o

___________________________________________________________________________14 Araújo, T. S. 2011 Dissertação - PPGCEP

planejamento de contingência e para a implementação de ações de resposta aos incidentes de poluição por óleo. As Cartas SAO devem permitir identificar os ambientes com prioridade de proteção e as eventuais áreas de sacrifício em caso de acidentes (MMA, 2004).

A unidade geográfica escolhida para o mapeamento da sensibilidade ambiental ao óleo foi as Bacias Sedimentares Marítimas, sendo o mapeamento dividido em três diferentes níveis com diferentes escalas de representação: Nível Estratégico - 1:500.000; Nível Tático – 1:150.000; e Nível Operacional 1:10:000 a 1:50.000.

As Cartas SAO incluem três tipos de informações principais:

(a) Sensibilidade ambiental do litoral ao óleo, definida por um Índice de Sensibilidade do Litoral (ISL), estabelecido com base no conhecimento das características geomorfológicas da costa, considerando o tipo de substrato, a declividade do litoral e o grau de exposição à energia de ondas e marés;

(b) Recursos biológicos sensíveis ao óleo existentes na área da carta, com informações em nível de espécie, com especial atenção para espécies protegidas, raras, ameaçadas ou em perigo de extinção, e para locais onde ocorrem concentrações ou fases importantes do ciclo de vida das espécies, como áreas de alimentação, reprodução, berçários, hábitats de nidificação e áreas de rotas de migração;

(c) Atividades socioeconômicas que possam ser prejudicadas por derramamentos de óleo ou afetadas pelas ações de resposta, incluindo áreas de recreação, lazer e veraneio no litoral, áreas de pesca e maricultura, áreas sob gerenciamento especial (unidades de conservação, sítios históricos ou culturais), tomadas d’água para plantas industriais ou de energia, salinas, portos e terminais (MMA, 2002).

No Brasil, a primeira área a ser efetivamente mapeada, pelo do MMA, foi às bacias contíguas do Ceará e do Rio Grande do Norte. Esse mapeamento foi baseado no uso de imagens de acervo do sensor ETM + do satélite Landsat-7. O produto deste mapeamento gerou a publicação do Atlas de Sensibilidade Ambiental ao Óleo das Bacias Marítimas do Ceará e Potiguar (MMA, 2004), composto por uma carta estratégica; oito cartas táticas e dez cartas operacionais.

Quando levamos em consideração que as áreas costeiras são regiões extremamente dinâmicas tanto em sua geomorfologia quanto em seu uso e ocupação, percebemos que produtos cartográficos elaborados para essas regiões apresentam uma constante necessidade de atualização, ainda mais quando se trata de produtos destinados a contenção de eventos emergenciais como o caso de um derrame de óleo no mar.

Atualmente imagens recentes obtidas pelas plataformas Landsat estão se tornando escassas devido à falha no lançamento do Landsat-6; a pane do Landsat-7; e a degradação do Landsat-5, e as imagens comerciais possuem um elevado custo financeiro que pode limitar a aplicação desses produtos. Nesse contexto a presente pesquisa se propõe a investigar metodologias de processamento digital de imagens e aplicá-las em dados de sensoriamento remoto oriundos de múltiplos sensores orbitais, com o intuito de gerar produtos adequados para o monitoramento das mudanças ambientais nas zonas costeiras e a atualização de mapas de sensibilidade ambiental ao óleo.

1.2.1. Objetivos e definição das Áreas de Teste

Levando em consideração que atualmente existe uma grande e variada disponibilidade de dados de sensoriamento remoto, o que justifica a tendência do desenvolvimento de pesquisas com o uso de imagens oriundas de mais de um sensor, esta pesquisa visa desenvolver e aplicar uma rotina metodológica de calibração, realces e integração de imagens de fácil implementação e baixo custo.

Buscando com isso, contribuir nos campos de discussão do mapeamento da sensibilidade ambiental ao óleo, pois os produtos oriundos serviram para a atualização das Cartas SAO existentes, bem como contribuir também, no campo do monitoramento das áreas sob a influência da indústria petrolífera. Visando o aprofundamento do entendimento da dinâmica ambiental dessas regiões e a mensuração dos impactos causados pela atividade econômica em foco. Assim, em caso de desastres, fornecer instrumentos adequados à avaliação da extensão de seus danos e contribuir com as operações de remedição.

___________________________________________________________________________16 Araújo, T. S. 2011 Dissertação - PPGCEP

(a) Localização dentro dos limites da área mapeada pelo Atlas de Sensibilidade Ambiental ao Óleo das Bacias Marítimas do Ceará e Potiguar, pois essa é a publicação que é adotada oficialmente pelo governo federal.

(b) Mapeamento em nível operacional no referido atlas, permitindo verificar a aplicabilidade da metodologia aos demais níveis, se levarmos em consideração o principio da generalização cartográfica;

(c) Possuir consideráveis publicações científicas que tratem sobre a área, buscando assim a comprovação dos resultados, a fim de aferir a eficácia da metodologia.

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Dissertação - PPGCEP Araújo, T. S. 2011

1.3 CARACTERIZAÇÃO DAS ÁREAS DE TESTE

1.3.1 Localização

Conforme referenciado anteriormente, a área de interesse de monitoramento corresponde à área de mapeamento de três cartas SAO, em nível operacional, pertencentes ao Atlas de Sensibilidade Ambiental ao Óleo das Bacias Marítimas do Ceará e Potiguar (MMA, 2004) (Tabela 1).

TABELA 1 í Coordenadas de delimitação das cartas SÃO de referencia Coordenadas das Áreas de Teste

CARTAS Coordenadas Geográficas UTM

Latitude Longitude E N

CEP 105

S 5°02’10.677’’ W 36°44’21.911’’ 750684.32 9442931.82 S 5°02’08.566’’ W 36°34’35.404’’ 768758.73 9442931.82 S 5°09’12.415’’ W 36°44’20.437’’ 750684.32 9429972.15 S 5°09’10.254’’ W 36°34’33.823’’ 768758.73 9429972.15

CEP 106

S 5°01’57.171’’ W 36°33’45.012’’ 770313.05 9443276.23 S 5°01’54.883’’ W 36°23’53.934’’ 788530.82 9443276.23 S 5°09’01.639’’ W 36°33’43.413’’ 770313.05 9430231.00 S 5°08’59.297’’ W 36°23’52.227’’ 788530.82 9430231.00

CEP 107

S 5°01’43.484’’ W 36°22’23.649’’ 791315.10 9443615.45 S 5°01’41.029’’ W 36°12’33.172’’ 809517.22 9443615.45 S 5°08’52.841’’ W 36°22’21.907’’ 791315.10 9430418.05 S 5°08’50.327’’ W 36°12’31.321’’ 809517.22 9430418.05 Fonte: MMA (2004).

As áreas estão situadas no litoral setentrional do Rio Grande do Norte e completamente inseridas na Bacia Sedimentar Potiguar, que ocupa uma área de aproximadamente 41.000 km², tendo uma porção emersa de aproximadamente 21.500 km², e porção submersa de aproximadamente 19.500 km2 (BERTANI et al., 1990).

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Dissertação - PPGCEP Araújo, T. S. 2011

1.3.2 Aspectos Fisiográficos

A caracterização da área visa fornecer suporte à interpretação das imagens de sensoriamento remoto que compõem o cerne da problemática abordada por esta pesquisa, subsidiando dessa forma a correta discriminação dos alvos e fenômenos que compõem o ambiente em foco e contribuir para a validação dos subprodutos gerados após a aplicação das técnicas de procesamento digital de imagens que serão propostas.

Ressalta-se que a caracterização terá enfoque nos aspectos do ambiente que influenciam diretamente na morfologia e na dinâmica espacial da base temática territorial dos mapas de sensibilidade ao óleo, ou seja, geologia, geomorfologia, vegetação, hidrografia e aspectos socioeconômicos.

1.3.2.1Geologia

A Bacia Potiguar é formada por sedimentos característicos de ambientes de deposição continental, transicional e marinho. A geologia local foi mapeada, dentre outros autores, por Souto (2004), que identificou a presença de rochas sedimentares e sedimentos inconsolidados, os quais compreendem desde o Terciário até o Quaternário e afloram na área sob a forma de nove diferentes unidades litológicas: Formação Tibau, Formação Barreiras, Formação Potengi, Colúvios e Cascalheiras, Dunas Fixas, Dunas Móveis, Planície de Maré, Aluviões e Sedimentos de Praias.

1.3.2.2 Geomorfologia

A área em questão se mostra como um ambiente costeiro. Esse sistema físico, mais que qualquer outro, caracteriza-se pelas frequentes mudanças, tanto espaciais, quanto temporais, que resultam em uma variedade de feições geomorfológicas. Esse grande dinamismo advém da complexa interação de processos deposicionais e erosivos relacionados à ação das ondas, correntes de maré, correntes litorâneas, fluxos advindos de sistemas fluviais e interferências antrópicas (FLORENZANO, 2008).

atual, promovendo a formação de barras arenosas próximas à costa e o surgimento de terraços adjacentes e/ou circunvizinhos às águas estuarinas, que têm o fluxo e refluxo ocorrendo nos diversos canais da planície estuarina.

O mapeamento geomorfológico da área também foi realizado por Souto (2004), que retratou a ocorrência de sete unidades geomorfológicas: Superfície de Aplainamento, Planície de Inundação Fluvio-Estuarina, Planície de Maré, Dunas Móveis, Dunas Fixas, Planície Interdunar e Lagoas.

1.3.2.3Vegetação

A cobertura vegetal da área pode ser subdividida em apenas quatro tipos de associações vegetais principais: as restingas, os manguezais, a savana estépica e áreas de agricultura, descritos a seguir.

As restingasse desenvolvem em áreas sobre influência da unidade e salinidade marinas como: praias, dunas e tabuleiros costeiros. São também denominadas de formações pioneiras, pois ocupam áreas ambientalmente instáveis, sujeitas a deposições fluviais ou marítimas e possuem a função ecológica de estabilizar essas áreas. Pode assumir três fisionomias: arbórea, arbustiva e herbácea (RADAM, 1981).

Os manguezais ocupam os ambientes de transição entre os sistemas fluvial e lacustre para o sistema marinho. São áreas de grande produtividade primária, e utilizadas como sítios de desova e alimentação de muitas espécies marinhas, o que justifica a sua importância de preservação, podendo assumir fisionomias arbórea e arbustiva.

A savana estépica, também denominada de vegetação de caatinga, é composta por formações xerófitas lenhosas deciduais, em geral espinhosas, entremeadas de plantas suculentas, com tapete herbáceo estacional (RADAM, 1981). A classificação do IBGE (1992) caracteriza-a como uma vegetação de dupla estacionalidade climática apresentando aparências diferenciadas devido ao estresse hídrico vivenciado nos mês de seca, essa classificação a subdivide em Savana-Estépica Florestada, Savana-Estépica Arborizada, Savana-Estépica Parque e Savana-Estépica Gramíneo-Lenhosa.

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Dissertação - PPGCEP Araújo, T. S. 2011

com ciclo anuais curtos como (milho, feijão e sorgo) que em alguns meses do ano podem representar-se como áreas de solo exposto.

1.3.2.4 Hidrografia

O principal rio encontrado na região é o Açu, que segundo Mafra (2005), torna-se perene próximo ao litoral e, dessa forma, sofre influência das marés, que penetram até uma distância de aproximadamente 25 km de sua foz.

Ainda segundo esta autora, a exploração de salinas nessas áreas acarretou significativas modificações no aspecto hidrográfico da área, através da construção de canais artificiais e diques. No período de chuvas, o Rio Açu armazena grande quantidade de água que permanece assim por quase todo ano.

Os outros rios que escoam pela área são intermitentes, correndo unicamente no período das chuvas.

1.3.2.5Aspetos Socioeconômicos

A maior porcentagem das áreas de interesse da pesquisa está situada nos municípios de Macau, Guamaré e Galinhos, tendo uma pequena parcela, a oeste, situada no município de Porto do Mangue, estando a área compreendida na mesorregião Central Potiguar e na microrregião de Macau (Figura 5).

As áreas abrigam uma população de aproximadamente 39 mil pessoas e os municípios que a compõem possuem Índices de Desenvolvimento Humano – IDH considerados de países de baixo desenvolvimento pelas Nações Unidas (Tabela 2).

TABELA 2 í População e IDH dos Municípios que compõe a área de interesse

População e IDH dos Municípios que Compõem a área de Interesse

Municípios População IDH

Macau 25.700 0.767

Guamaré 8.149 0.734

Galinhos 1.767 0.65

Porto do Mangue 4.064 0.652

Total 39.680 -

As atividades econômicas de maior rendimento financeiro da região são: a indústria petrolífera, com a existência de aproximadamente 231 poços produtivos (Tabela 3) e uma grande infraestrutura de transporte e beneficiamento instalada; e a extração de sal marinho, onde o Rio Grande do Norte responde pela maior produção nacional, estimadamente de 5 mil toneladas por ano.

TABELA 3 í Poços de petróleo por município na área de interesse

Poços de Petróleo na Área de Interesse

Municípios Poços em Terra

Perfurados Produtores

Macau 200 188

Guamaré 41 33

Galinhos - -

Porto do Mangue 17 10

Total 258 231

Fonte: IDEMA (2008)

Do total de poços de petróleo, aproximadamente 44% são extraídos na região compreendida pelos municípios dispostos na Tabela 3.

TABELA 4 – Produção de sal marinho nos municípios na área de interesse Produção de Sal Marinho

Municípios Produção (t)

Areia Branca 670.417

Galinhos 470.409

Grossos 322.823

Macau 1.794.000

Mossoró 1.808.592

Total 5.066.241 Fonte: IDEMA (2008)

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2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

Tendo em vista o que foi apresentando até aqui, se faz necessário identificar, definir e apresentar os principais conceitos do campo do conhecimento humano que pretendemos investigar e onde as possíveis contribuições científicas desta pesquisa se encaixam.

Desenvolveremos um trabalho em sensoriamento remoto, campo do conhecimento científico que é definido por alguns autores como técnica e, por outros, como ciência consolidada. Fussel et al. (1986) destaca que quando abordamos o sensoriamento remoto como o uso de instrumentos para medir a energia eletromagnética que provem de um objeto ou área geográfica distante, estamos simplesmente fazendo uso de uma técnica de mensuração. Porém, quando, a partir dessas medições, passamos a extrair informações importantes usando algoritmos avançados baseados em matemática e estatística e interpretando os resultados com base em conceitos das ciências naturais, sociais ou em fatos históricos, estamos desempenhando uma atividade científica. Além disso, o sensoriamento remoto funciona em harmonia com outras ciências da informação geográfica como: cartografia, geodésia e sistemas de informação geográfica (JENSEN, 2005).

Por se tratar de uma ciência nova e de rápido avanço o sensoriamento remoto possui numerosas definições, que advêm da preocupação dos seus cientistas com questões epistemológicas (COLWELL, 1983). Neste trabalho, adotaremos a definição adaptada de Novo (2008) que define sensoriamento remoto como sendo a utilização conjunta de sensores e equipamentos que registram, processam e permitem a análise da interação da energia eletromagnética com a superfície da Terra, objetivando o estudo de eventos, fenômenos e processos que ocorrem na mesma.

2.1. Princípios Físicos

Observando a definição de sensoriamento remoto concluímos que a radiação eletromagnética (REM) é o meio pelo qual nos apropriamos das informações que desejamos obter de determinados objetos situados na superfície da Terra. Para tanto, necessitamos compreender como a REM interage com as diversas formas de matéria que compõem o mosaico da superfície do planeta.

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por James Maxwell em 1864, a qual diz que a aceleração de uma carga elétrica provoca perturbações no campo elétrico e magnético, e essas perturbações se propagam no vácuo na forma de ondas eletromagnéticas de maneira constante e na velocidade da luz. A segunda teoria é a da dualidade onda-partícula que foi primeiramente observada por Max Planck em 1900. Com seus experimentos com corpos negros, posteriormente, Albert Einstein demonstrou que um feixe de luz é composto por pequenos pacotes de energia denominados de fótons e explicou o fenômeno da emissão. Finalmente, em 1911, Arthur Compton demonstrou que, quando um fóton colide com um elétron, ambos comportam-se como matéria.

É importante, entender que uma onda eletromagnética representa a variação no tempo do campo elétrico e do campo magnético e esses campos dinâmicos sempre ocorrem juntos (Figura 6). Quando as ondas eletromagnéticas são interceptadas pela matéria, o resultado da interação dependerá das propriedades elétricas e magnéticas que a compõem; logo, essa é a questão fundamental para o sensoriamento remoto (NOVO, 2008).

Figura 6 – Onda eletromagnética

São essas propriedades fundamentais da REM que permitem a sua utilização em diversos sensores, que vão desde o olho humano até avançados dispositivos matriciais acoplados em satélites, com o intuito de se obter informações importantes do ambiente.

A REM se origina a partir da transformação de outras formas de energia. Em geral, quanto mais organizado o mecanismo de transformação, mais coerente é a REM resultante. Para o sensoriamento remoto da superfície terrestre, a principal fonte de REM é o Sol (NOVO, 2008), embora existam sistemas de sensores denominados de sensores ativos que produzem e registram sua própria energia.

para formar uma partícula alfa, o núcleo do hélio, liberando assim energia na forma de fótons e neutrinos (MOBLEY, 1994). Também é importante destacar que todo corpo com temperatura superior a 0 k emite REM.

Ao interagir com os alvos da superfície a REM obedece ao principio da conservação da energia que é descrito nesse caso pela equação do balanço de radiação (Equação 1). Essa equação estabelece que a quantidade total de fluxo radiante em comprimentos de onda específicos (Ȝ LQFLGHQWHHPXPDOYR deve ser balanceada pela

avaliação da quantidade de fluxo radiante refletido pelo alvo, quantidade de fluxo radiante absorvido pelo alvo e quantidade de fluxo radiante transmitido pelo alvo:

Ȱ

=

Ȱ

+

Ȱ

+

Ȱ

Em que:

Ȱࣻഊ é o fluxo radiante em comprimentos de onda específicos incidente em um alvo;

Ȱ࣬ഊ é o fluxo radiante refletido;

Ȱࣛഊ é o fluxo radiante absorvido;

Ȱ࣮ഊ é o fluxo radiante transmitido.

A partir do princípio dessa equação são derivadas todas as grandezas radiométricas utilizadas nos estudo de sensoriamento remoto como:

(a) A refletância hemisférica (ɏ_ఒ) que é resultante da razão adimensional entre o fluxo radiante refletido por um alvo e o fluxo radiante incidente nele (Equação 2):

ɏ

=

ࣻഊ

(b) A transmitância hemisférica (_࣮ఒ) que resulta da razão adimensional entre o fluxo transmitido e o fluxo incidente (Equação 3):

࣮

=

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(c) Absortância hemisférica (_ߙఒ) que resulta da razão adimensional entre o fluxo absorvido e o fluxo incidente (Equação 4):

Ƚ

=

Ȱ

_Ȱ

ࣻഊ (Equação 4)

(d) Irradiância (E_஛) é a quantidade de fluxo radiante sobre uma superfície por unidade de área, geralmente medida em watt/m² (Equação 5):

E

=

୹

(e) Exitância (M_஛) é a quantidade de fluxo radiante que emerge de uma superfície por unidade de área, geralmente medida em watt/m² (Equação 6):

M

=

Ȱ

Ȝ

(f) Radiância (L_஛) é a intensidade radiante por unidade de área-fonte, projetada na direção do sensor, e medida por watts por metro quadrado por esferorradiano (Equação 7):

L

=

ಅഊ ಈ

୹ ୡ୭ୱ ஘

Em que:

Já que REM se comporta como onda, entendemos que ela pode se apresentar em diferentes freqüências, comprimentos de onda e intensidades de energia. Didaticamente, a ciência organiza a REM em uma linha ordenada que se denomina espectro eletromagnético (Figura 7).

Figura 7 – Espectro eletromagnético

Em todas as faixas de comprimento de onda a REM interage com a matéria seguindo os mesmo princípios já apresentados. No entanto, devido à quantidade de energia contida em cada comprimento de onda, diferentes características devem ser levadas em conta ao analisarmos as interações da REM com os alvos na superfície da Terra. Em sensoriamento remoto, dividimos o espectro eletromagnético em três regiões específicas: a região do espectro visível e infravermelho; a região do espectro do infravermelho termal e a região do espectro das microondas. Ao interagir com a superfície, cada uma delas produzem respostas específicas sensíveis aos sensores.

Na região do visível e do infravermelho, a principal grandeza radiométrica analisada na resposta dos alvos é a refletância espectral. Nessa faixa, devido à grande quantidade de energia, e aos seus pequenos comprimentos de onda, as interações com a matéria podem se realizar em nível microscópico, onde os processos são descritos pela física quântica, e em nível macroscópico com processos descritos pela ótica geométrica (HUNT, 1980). A REM de altas frequências, ao interagir diretamente com os átomos que compõem os alvos, excita os elétrons em suas órbitas provocando respostas específicas de valores de refletância, para cada substância da superfície. A energia do visível e infravermelho também interage em níveis moleculares provocando processos vibracionais que também desencadeiam respostas específicas.

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HQWUH H —P QR HVSHFWUR HOHWURPDJQpWLFR H p SURYHQLHQWH GDV YLEUDo}HV

moleculares decorrentes da temperatura dos corpos. Essa radiação é função basicamente da temperatura do corpo e de sua emissividade (NOVO, 2008).

As relações entre a temperatura do corpo, emissividade e a energia emitida pode ser descritas pela expressão a seguir (Equação 8) (NOVO, 2008):

Ȧ

=

ߝ

ߪ

ܶ

(Equação 8)

Em que:

߱ é a energia radiante emitida; ɂ é a emissividade;

ɐ é a constante de Boltzman; T é a temperatura absoluta do corpo.

Finalmente, na região do espectro da região das microondas, devido à baixa energia e aos grandes comprimentos de onda, as interações com a superfície são exclusivamente macroscópicas e são condicionadas pela geometria dos alvos e por suas constantes dielétricas, pois as propriedades elétricas dos materiais que compõem os alvos determinam se a energia de microondas é refletida ou absorvida.

Existem sensores especializados em medir a energia de microondas emitida pela Terra, entretanto, neste trabalho, focalizaremos os sensores de microondas que emitem a própria energia, isto é, sensores ativos que utilizam sistemas de RADAR. Os sistemas RADARES utilizam radiações que possuem comprimentos de ondas muito longos, variando de 1 mm a 1 m. O que é detectado por esses sensores é a energia retroespalhada pelos alvos da superfície. Essa energia é descrita pelo coeficiente de retroespalhamento da superfície. Nesse caso, o coeficiente é determinado pela razão entre a energia retroespalhada pela superfície e a energia retroespalhada por um alvo isotrópico (espalhamento em todas as direções). Esse coeficiente é expresso em decibéis e é dado pela expressão (Equação 9) (NOVO, 2008):

ߪ

= 10 log

ቀ

௉ೌ೔

ቁ

Em que:

ߪ é o coeficiente de retroespalhamento; ܲ௦ é a potência retroespalhada pela superfície;

ܲ௔௜ é a potência retroespalhada por uma alvo isotrópico.

2.2. Processo de aquisição dos dados de Sensoriamento Remoto

Como conceituado anteriormente, em sensoriamento remoto dependemos dos sensores para adquirir os dados necessários à pesquisa. Esses sensores são os responsáveis pela conversão da energia proveniente dos objetos em um registro na forma de imagens ou gráficos que nos permitem associar e compreender a distribuição espacial da radiância, emitância ou retroespalhamento (NOVO, 2008). Os sensores podem ser classificados de várias maneiras, de modo que as mais básicas delas são em sensores imageadores e não imageadores. Quanto à fonte da energia utilizada, nesse caso, os sensores são chamados de ativos, quando produzem sua própria radiação, e de passivos, quando registram a radiação de outras fontes.

Neste trabalho trataremos apenas de sensores imageadores, ativos e passivos, instalados em plataformas orbitais cujo modo de funcionamento pode ser entendido pela Figura 8:

Figura8 – Funcionamento de sensores imageadores

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Para interceptar a radiação eletromagnética que interagiu com a superfície, a maioria dos sistemas sensores passivos contam com um sistema óptico que direciona a radiação aos detectores que, geralmente, são feitos de um metal semicondutor que ao interagir com a energia eletromagnética produz uma corrente elétrica proporcional ao número de fótons recebidos. Esses detectores têm dimensões de micrômetros e são montados em grandes quantidades em forma de matrizes lineares ou bidimensionais. Cada detector da matriz corresponderá a um pixel, que irá compor a imagem formada pelo sensor; assim, as dimensões do pixel definirão a resolução espacial da imagem. O processo de formação da imagem se dá pela quantificação da intensidade da corrente gerada pelos detectores que descarregam essa informação em um sistema de gravação e são zerados para receber a radiação de outra região da superfície da Terra, na medida em que a plataforma se desloca em sua orbita (NOVO, 2008).

Já nos sensores ativos, esse processo funciona de maneira diferente, pois, por operarem com a radiação de microondas não possuem sistema ótico e são compostos basicamente por um equipamento gerador de pulsos, uma antena transmissora e receptora, um seletor (duplexer) que coordena cuidadosamente a oscilação entre transmissão e recepção, e um equipamento de gravação digital (JENSEN, 2009).

No entanto, em ambos os sensores o produto final é uma imagem digital, na qual, em seus pixels, são armazenados números digitais que correspondem às intensidades das interações sofridas entre a energia eletromagnética e os diversos alvos presentes na superfície, como mostra a Figura 9:

2.3. Conceitos básicos das imagens

Independente do tipo de sensor remoto, as imagens produzidas por eles possuem um conjunto de características que precisam ser bem compreendidas e são elas:

(a) Resolução espacial: representa o tamanho da menor feição passível de ser individualizada pelo sensor.

(b) Resolução espectral: é o número e a dimensão de intervalos de comprimentos de ondas específicos no espectro eletromagnético aos quais um determinado instrumento de sensoriamento remoto é sensível (JENSEN, 2009).

(c) Resolução radiométrica: representa a capacidade de um sensor de distinguir variações no nível de energia refletida, emitida ou retroespalhada. A resolução radiométrica é expressa em bits, por exemplo: um sensor com capacidade de 8 bits é capaz de registrar 2଼ níveis, ou seja, o sensor poderá quantizar a radiação em 256 níveis.

2.4. ESTADO DA ARTE

A pesquisa e explotação das reservas petrolíferas, por se caracterizarem como atividades estrategicamente vitais para o crescimento econômico das sociedades pós-industriais, sempre tiveram à sua disposição as mais avançadas técnicas e recursos científicos dispostos para viabilizar e dinamizar sua execução.

Atualmente, o aumento do consumo de petróleo estimulou a busca desenfreada por novas reservas e aumento de produção. No entanto, apesar da preocupação da indústria com o esgotamento das reservas de petróleo, a opinião pública negativa acerca da poluição causada pelas atividades petrolíferas tem sido o seu maior desafio. O potencial poluidor intrínseco das atividades de produção e transporte de óleo, sobretudo nas zonas costeiras, somado às preocupações atuais de responsabilidade social das empresas deste setor, têm despertado inúmeras ações nas áreas de segurança, meio ambiente e saúde. Como parte dessas questões, o monitoramento ambiental das áreas sob influência da indústria petrolífera se tornou uma atividade de grande importância na compreensão do meio ambiente, na avaliação de riscos e na elaboração de planos de contingência (SOLER & BEISL, 2005).

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superfície da Terra e dos seus sistemas, tem dado importantes contribuições à respeito da problemática supracitada.

Didaticamente, podem-se categorizar as contribuições científicas do sensoriamento remoto para as atividades da indústria petrolífera em três grandes grupos, respectivamente distribuídos conforme a sua ordem de desenvolvimento e considerando as abordagens mais tradicionais e mais atuais, são elas: as contribuições em pesquisas na busca de novas jazidas de petróleo; pesquisas para viabilizar o mapeamento e monitoramento das áreas de risco ambiental ao derrame de óleo; e as abordagens de detecção e monitoramento de derrames de óleo.

A seguir, resumir-se-á as principais contribuições científicas representadas por publicações acerca das temáticas apresentadas, dividido-as em seus respectivos subgrupos. As referidas publicações foram levantadas durante a fase de pesquisa bibliográfica deste projeto e quantificadas para possibilitar uma melhor avaliação e compreensão da produção acadêmica acerca da temática abordada.

2.4.1. Exploração de Novas Jazidas

Inicialmente o uso do sensoriamento remoto aplicado a pesquisa de petróleo estava restrito à interpretação de imagens com o intuito de identificar padrões da drenagem e de relevo com significado geológico, pois esses elementos são altamente influenciados por fatores estruturais e litológicos. O reconhecimento de feições morfoestruturais anômalas em produtos de sensoriamento remoto propiciava economia e objetividade nas expedições de campo que, posteriormente, confirmavam ou não, a existência de possíveis trapas de hidrocarbonetos favoráveis a recuperação, como pode ser visto em Liu & Meneses (1982).

representa, para a indústria petrolífera, a revelação de um reservatório com boas chances de possuir quantidades significativas de óleo armazenado e com viabilidade para extração.

O diagnóstico nas microexsudações através da interpretação e do processamento digital de imagens só é possível, porque a interação de hidrocarbonetos gasosos e fluidos associados com o material da coluna estratigráfica sobrejacente aos depósitos pode produzir uma ampla variedade de alterações diagenéticas, propiciando o aparecimento de uma assembléia mineralógica particular. Alguns minerais oriundos desse processo possuem feições espectrais diagnósticas (e.g. argilas, carbonatos, minerais de ferro, etc.) o que, aliados à presença de possíveis associações rocha-solo-vegetação, têm permitido a identificação remota de áreas de microexsudação de hidrocarbonetos, como indicado nos trabalhos de Malhotra et al. (1989), Simpson et al. (1989), Segal & Merin (1989) e Almeida-Filho et al.(2001).

Com o passar do tempo, foram propiciados o aumento, a disponibilidade e a variedade de sensores remotos imageando a superfície da Terra, à serviço da comunidade científica. Logo, as aplicações, tanto de reconhecimento de feições morfoestruturais suspeitas de abrigarem reservatórios de hidrocarbonetos, como a identificação de exsudações naturais, passaram a ser desenvolvidas com metodologias com uma abordagem de múltiplos sensores remotos com características distintas e complementares. Essas metodologias são muito bem utilizadas nos trabalhos de Ibanez (2006) e Silva Júnior et al. (2003).

O enfoque na utilização de múltiplos sensores, além de melhorar, de forma significativa, a precisão e a qualidade dos estudos desenvolvidos no âmbito da busca de novas jazidas de hidrocarbonetos no continente, também possibilita o avanço do uso dos produtos de sensoriamento remoto nas pesquisas exploratórias nos oceanos. Isso se deve ao fato da dificuldade de se caracterizar o óleo sob a superfície dos oceanos; tarefa essa que só é bem executada por sensores ativos que operaram no intervalo do espectro eletromagnético das microondas. Porém, o sucesso desse grupo de sensores conhecidos como SAR (Radar de Abertura Sintética) deve-se à sua capacidade de detectar a redução da rugosidade da superfície do mar, fenômeno este provocado pela presença do óleo.

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a movimentos convectivos das massas de ar, rastros de navios, além de outros tipos de poluentes marinhos, na forma de filmes superficiais.

Assim, o processo de identificação do óleo no mar necessita ser validado com o apoio de dados oriundos de outros sensores remotos especializados na obtenção de dados ambientais específicos.

Silva Júnior et al. (2003), apresentaram uma consistente metodologia de utilização de dados orbitais multisensores na caracterização de exsudações naturais de óleo no Golfo do México. Essa metodologia utiliza-se de dados oriundos de cinco sensores orbitais diferentes usados para se obter dados de temperatura da superfície do mar, temperatura do topo das nuvens, velocidade e direção de ventos, altura de ondas e concentração de fitoplâncton.

2.4.2. Mapeamento da Sensibilidade Ambiental ao Óleo

O mapeamento da sensibilidade ambiental ao óleo se faz por meio da espacialização do índice de sensibilidade ambiental (ISA) o qual foi criado por Gundlach & Hayes (1978), e, posteriormente, aplicado por Michel et al. (1978) na Baía de Lower Cook, Alaska.

O ISA consiste em uma classificação da linha de costa levando em consideração suas características geológicas, geomorfológicas, biológicas e socioeconômicas, relacionadas com a longevidade e a interação do óleo nos diversos ambientes e com a dificuldade de limpeza, levando em conta as técnicas disponíveis.

No mundo, devido à crescente preocupação ambiental que emergiu no início da década de 1990, os mapeamentos do índice de sensibilidade ambiental ao óleo foram aplicados em vários países como exemplo Estados Unidos, Canadá, Panamá, Alemanha, Nigéria, África do Sul, Ilhas Mauritius, Kuwait e Kasaquistão.

primeiros resultados do esforço para se aferir o índice de sensibilidade ambiental dos diversos compartimentos do litoral brasileiro, iniciando com o Atlas de Sensibilidade Ambiental ao Óleo das Bacias do Ceará e Potiguar (MMA, 2004).

Entretanto, devido ao grande vazio cartográfico existente no Brasil e à grande extensão costeira do território nacional, a única forma de obtenção das informações necessárias à caracterização e espacialização dos diversos ambientes costeiros e de suas características determinantes da sensibilidade foi através da utilização dos produtos de sensoriamento remoto. Nesse sentido, um dos primeiros trabalhos foi realizado por Carvalho (2003), no qual o mapeamento empregou técnicas de processamento digital, segmentação por crescimento de regiões, e classificação digital não supervisionada por regiões, seguida de interpretação visual de imagens a partir de dados do sensor ETM+/Landsat-7, e validados por dados coletados em campo e literatura especializada. Como resultado, criou-se um banco de dados geográficos (BGD) contendo as informações sobre os recursos biológicos e socioeconômicos, o ISA do segmento costeiro em estudo, acessos e o uso e cobertura da terra. Com base neste BDG, foi produzido um atlas onde estão articulados nove mapas de sensibilidade ambiental para a área, na escala 1:50.000. O trabalho de Carvalho (2003) tornou-se uma referência para a metodologia de mapeamento da sensibilidade ambiental ao óleo no Brasil.

Seguindo metodologia similar, Cabral et al. (2007) desenvolveram o mapeamento da área que compreende as bacias de Sergipe-Alagoas e Pernambuco-Paraíba com a inovação de utilizar imagens de alta resolução geométrica do satélite Ikonos II para regiões específicas da área a ser mapeada. Ainda na mesma linha metodológica, Araújo (2005), Rocha-Oliveira et al (2008) e Bellotto & Sarolli (2008), mapearam o índice de sensibilidade ambiental ao óleo, para toda a costa do Estado de Santa Catarina.

No entanto, o mapeamento da sensibilidade ambiental ao óleo, da costa da região norte do Brasil se mostrou um entrave quando aplicada a metodologia já apresentada. Isso ocorreu devido às características climatológicas, ecológicas e hidrológicas da região, que é influenciada pela ZCIT (Zona de Convergência Intertropical) estando constantemente recoberta por nuvens. Essa região é, ainda, recoberta pela densa vegetação do bioma amazônico e possui regimes de macro-mares e grandes variações sazonais nos níveis dos rios.

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são abundantes na região. Essa limitação deve-se ao fato de as áreas alagáveis serem recobertas por densas copas de árvores, o que impede a sua delimitação precisa em imagens provenientes de sensores ópticos.

Visando contornar esses problemas, foram propostas para a região metodologias de mapeamento através do uso de múltiplos sensores remotos, integrando dados de sensores ópticos e sensores ativos.

Uma das primeiras iniciativas nesse sentido foi o trabalho realizado por Beisl et al. (2003), que se utilizaram de duas séries de imagem SAR, oriundas do satélite JERS-1, e adquiridas em períodos distintos do ciclo hidrológico amazônico, para, através das análises dos semivariogramas e da classificação textural das imagens, delimitar as áreas sazonais de floresta inundadas.

Outra importante contribuição está no trabalho publicado por Gonçalves & Souza Filho (2005). No qual foram utiliza das imagens SAR, do satélite RADARSAT-1 e imagens ópticas do sensor ETM+/LANDSAT-7, para através de técnicas de integração digital de imagens, produzir imagens híbridas que permitem a identificação e o mapeamento das unidades geoambientais de um trecho de costa situado entre os estados do Amapá, Pará e Maranhão. Após a correta identificação das unidades geoambientais, os autores atribuíram o ISA às mesmas de acordo com uma adaptação da classificação proposta pelo National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA, 2002).

Ainda seguindo a mesma linha metodológica, Almeida (2009) propôs o uso integrado de imagens dos sensores JERS-1, SAR, SRTM, RADARSAT-1, ETM+/LANDSAT-7, MODIS e IKONOS para realizar o mapeamento do índice de sensibilidade ambiental ao óleo da região do Cabo Norte no estado do Amapá.

2.4.3. Detecção e Monitoramento de Derrames de Óleo

Assim, o sensoriamento remoto, por possuir as vantagens já citadas, vem apresentando inúmeras contribuições no que tange a aquisição de dados confiáveis acerca da detecção e dimensionamento da poluição causada por derrames de óleo.

As contribuições metodológicas sobre detecção de derrames apresentam um desenvolvimento semelhante às demais aplicações já discutidas. Elas iniciam com o uso de sensores ópticos que operam nos intervalos do espetro eletromagnético do visível e infravermelho. Em seguida, passam pelo uso intensivo de sensores ativos que operam no intervalo das microondas para, depois, evoluir para metodologias que visam à integração de múltiplos sensores, possibilitando a caracterização de uma grande quantidade de variáveis geoambientais presentes nos ambientes afetados por um derrame.

Isso posto, podemos citar como contribuições o trabalho de Kampel & Amaral (2001), que propõe uma metodologia de delimitação de machas de óleo sobre a superfície do mar através da técnica de processamento digital de imagens baseada na análise das principais componentes e segmentação, aplicadas a imagens do sensor TM/LANDSAT-5. No entanto, os usos de sensores ópticos para esse fim apresentam sérias limitações devido à interferência negativa da atmosfera e da dificuldade de se observar facilmente a presença do óleo. Nesse sentido, Soler (2000) demonstrou a excelência do uso de imagens SAR para a identificação de derramamentos de óleo a partir da interpretação visual e do uso de classificadores texturais em imagens do RADARSAT-1.

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3 MATERIAIS E MÉTODOS

Para atender aos objetivos propostos na presente pesquisa, a metodologia adotada seguiu os passos: revisão bibliográfica acerca da temática; seleção dos sistemas sensores mais adequados e aquisição das suas respectivas imagens; processamento digital das imagens, e apresentação dos resultados.

3.1 SELEÇÃO DOS SITEMAS SENSORES

Neste trabalho, a seleção dos sistemas sensores utilizados adotou, como critério norteador, a obtenção de dados atualizados e a um baixo custo. Desse modo, optou-se pela utilização de imagens com altas resoluções espectrais e espaciais, que operem nas diversas faixas do espectro eletromagnético seguindo desde os comprimentos de onda do visível até as microondas, registrando, assim, as diferentes informações acerca dos alvos imageados. Logo, a solução encontrada para equacionar essas exigências foi à utilização de múltiplos sensores baseados em diferentes plataformas orbitais.

Foram selecionados para compor essas pesquisas imagens dos sensores: HRC e CCD, ambos instrumentos sensores a bordo do satélite CBERS-2B; ASTER, composto por seus instrumentos íVNIR, SWIR e TIR í a bordo do satélite TERRA; e o

PALSAR sensor ativo a bordo do satélite ALOS. A seguir descrevem-se as principais características de cada um deles.

3.1.1 HRC e CCD – CBERS-2B

O Satélite Sino-Brasileiro de Recursos Naturais – CBERS-2B, foi desenvolvido, lançado e é operado por um consócio internacional bilateral Brasil - China, com o objetivo de fomentar o aperfeiçoamento da tecnologia aeroespacial de ambas as nações envolvidas e, paralelamente, oferecer uma ferramenta eficaz de sensoriamento remoto que permita monitorar os grandes territórios e os vastos recursos naturais de ambas as nações consorciadas.

Os atributos que levaram a escolha das imagens do CBERS-2B foram a alta resolução espacial oferecida pelo se sensor HRC e o fato de suas imagens serem distribuídas a custo zero para usuários brasileiros.

WFI - Wide Field Imager, CCD - High Resolution CCD Camera e HRC - High Resolution Camera. Devido às limitações da escala dos fenômenos que pretendemos observar, este trabalho se ateve apenas a análise de produtos das últimas duas câmeras citadas.

A câmera CCD fornece imagens de uma faixa de 113 km de largura, com uma resolução de 20 m. Esta câmera tem capacidade de orientar seu campo de visada dentro de ± 32 graus, possibilitando a obtenção de imagens estereoscópicas (Tabela 5).

TABELA 5 í Características da Câmera Imageadora de Alta Resolução CCD

Características da Câmera Imageadora de Alta Resolução CCD

Bandas espectrais

0,51 - —P SDQ

0,45 - —P D]XO

0,52 - —P YHUGH

0,63 - —P YHUPHOKR

0,77 - —PLQIUDYHUPHOKRSUy[LPR

Campo de Visada 8,3º

Resolução espacial nominal 20 x 20 m

Resolução radiométrica 8 bits

Largura da faixa imageada 113 km

Fonte: INPE (2007)

A câmera HRC opera numa única faixa espectral que cobre o visível e parte do infravermelho próximo. Ela produz imagens de uma faixa de 27 km de largura com uma resolução espacial de 2,7 m que permite a observação com grande detalhamento dos objetos da superfície (Tabela 6).

TABELA 6 íEspecificações da câmera HRC

Características da Câmera Pancromática de Alta Resolução – HRC

Banda espectral 0,50 - —PSDQFURPiWLFD

Campo de Visada 2,1º

Resolução espacial nominal 2,7 x 2,7 m

Resolução radiométrica 8 bits

Largura da faixa imageada 27 km

Fonte: INPE (2007)

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processamento P2, que corresponde à normatização radiométrica e à correção geométrica com dados do sistema.

3.1.2 ASTER – TERRA

A plataforma orbital TERRA foi à primeira de uma série desenvolvida no escopo do programa: Earth Observing System – EOS, que consiste em um programa multinacional, coordenado pela National Aeronautics and Space Administration – NASA, e visa o desenvolvimento de sensores e o suporte científico para a aquisição de dados globais da superfície da Terra, com o enfoque no monitoramento da biosfera, atmosfera e oceanos. A plataforma Terra foi lançada em 18 de dezembro de 1999, a bordo do veículo lançador AtlasIIAS, e conta com cinco sistemas de sensores independentes (Tabela 7).

TABELA 7 – Sistema de sensores da Plataforma Terra

Sensores da Plataforma TERRA

Sensor Número de bandas Resoluções Espaciais (m)

ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection

Radiometer)

14 15 – 30 – 90

CERES (Clouds and the Earth's Radiant Energy

System)

3 20.000

MISR (Multi-angle Imaging

Spectroradiometer) 4 275 a 1.100

MODIS (Moderate-resolution

Imaging Spectroradiometer) 36 250 – 500 – 1000

MOPITT (Measurement of

Pollution in the Troposphere) 3 22.000

Fonte: ABRAMS et al. (1999)

Dentre esse cinco sensores está o Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer – ASTER, do qual, devido a sua alta resolução espectral, as imagens foram escolhidas para englobar este trabalho.

Short Wave Infrared - SWIR e Thermal Infrared - TIR, (Tabela 8), tendo sido desenvolvido por um consórcio entre a NASA e o Ministério da Economia, Comércio e Indústria do Japão e do Japan Earth Remote Sensing Data Analysis Center - ERSDAC.

TABELA 8 í Características do sistema sensor ASTER

Subsistemas e Características do Sensor ASTER Subsistema Bandas Intervalo

(VSHFWUDO—P Resoluções Espaciais (m) Resolução Radiométrica VINIR

1 0.52 – 0.60

15 8 bits

2 0.63 – 0.69

3N 0.78 – 0.86

3B 0.78 – 0.86

SWIR

4 1.60 – 1.70

30 8 bits

5 2.145 – 2.185

6 2.185 – 2.225

7 2.235 – 2.285

8 2.295 – 2.365

9 2.360 – 2.430

TIR

10 8.125 – 8.475

90 12 bits

11 8.475 – 8.825

12 8.925 – 9.275

13 10.25 – 10.95

14 10.95 – 11.65

Fonte: ABRAMS et al. (1999)

O VNIR recobre as faixas do visível e do infravermelho próximo do espectro eletromagnético, com três bandas espectrais com resolução espacial de 15 m, e gera uma quarta banda espectralmente idêntica à terceira banda, só que com retrovisada ao longo da órbita do satélite, isso permite à construção de pares estereoscópicos e, consequentemente, a geração de modelos digitais de terreno. O SWIR recobre a região do infravermelho de ondas curtas, contado com seis bandas espectrais, de 30 m de resolução espacial. Já o TIR recobre a região do infravermelho de ondas longas com cinco bandas termais de 90 m de resolução espacial e representa atualmente os dados termais de maior resolução espacial adquiridos em nível orbital.

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Dissertação - PPGCEP Araújo, T. S. 2011

dados brutos, e os de nível 1B, no qual as imagens se encontram corrigidas geométrica e radiometricamente.

3.1.3 PALSAR – ALOS

O Advanced Land Observing Satellite - (ALOS), foi colocado em órbita em 24 de dezembro de 2006, pela Agência Espacial Japonesa (JAXA), com o objetivo de obter imagens de todo o globo para fins de monitoramento de desastres ambientais, levantamento de recursos naturais e atualização cartográfica. Para essa missão, o ALOS conta com três sensores imageadores independentes: dois passivos, operando na região ótica do espectro eletromagnético, e um ativo, operando no espectro das microondas.

Para atender aos objetivos desta pesquisa, foram escolhidas, entre as opções oferecidas pelo ALOS, as imagens produzidas pelo Phased Array L-band Synthetic Aperture Radar – (PALSAR), que se caracteriza por um radar de abertura sintética operando na banda L (frequência de 1.270 MHz e comprimento de onda de 23 cm), com capacidade de adquirir imagens tanto em órbitas ascendentes, quanto descendentes. O sensor possui quatro modos básicos de imageamento: Fine Beam Single Polarization (FBS), Fine Beam Dual Polarization (FBD), Polarimetric Mode (PLR), e Wide Beam ScanSAR Mode (WB) (Tabela 9).

TABELA 9 í Características do Sensor PALSAR

Características do Sensor PALSAR

Modo Fine Single Fine Dual Polarimétrico ScanSAR Comprimento de onda Banda L (§FP

Polarização HH ou VV HH + HV ou

VV + VH

HH + HV + VV + VH

HH + VV

Ângulo de incidência 8° _Ͳ 60° 8° _Ͳ 60° 8° - 30º

18° _Ͳ 36° (3 scans) 18° _Ͳ 40° (4 scans) 18° Ͳ 43° (5 scans)

Resolução

Range 10 m 20 m 30 m 100 m

Azimute 10 m (2 looks)

20 m (4 looks)

10 m (2 looks) 10 m (2 looks)

10 m (2 looks) 20 m (4 looks)

100 m

Largura da faixa 70 km 70 km 30 km