XIV SIMPÓSIO DE RECURSOS HIDRÍCOS DO NORDESTE
ANÁLISE MULTITEMPORAL DOS PARÂMETROS BIOFÍSICOS NDVI E
NDBI EM MACEIÓ – ALAGOAS
Álvaro Augusto das Montanhas Farias 1;Leidjane Maria Maciel de Oliveira2;Jéssica Fernanda de Lima 3; André Victor Silva Menezes 4 & Bruno e Silva Ursulino 5
RESUMO – O processo de urbanização intensificou-se a partir da década de 50 no Brasil,
impulsionado pela industrialização crescente e o êxodo rural, a mudança de hábitos na população brasileira modificou a dinâmica do espaço geográfico das cidades, definindo novas formas de uso e ocupação do solo. Este estudo analisou o aumento do tecido urbano no município de Maceió-AL no ano de 1990 e 2011. As imagens foram calibradas por radiância e reflectância, para tanto foi utilizado o software livre QGIS 2.14.18 para elaboração dos mapas. Os resultados indicaram que houve variação significativa na cobertura vegetal em função do crescimento do tecido urbano do município, ressaltando a importância da criação de Áreas de Preservação Ambiental (APA), que atuam no sentido de promover a proteção de áreas verdes no perímetro urbano. O desempenho dos índices foi satisfatório para as análises em questão, apontando para a supressão vegetal a partir da evolução urbana, características que afetam diretamente na qualidade de vida da população do município.
ABSTRACT–The urbanization process intensified since the 1950s in Brazil, driven by increasing
industrialization and the rural exodus, changing habits in the Brazilian population modified the dynamics of the geographical space of cities, defining new forms of land use and occupation. This study analyzed the increase of the urban tissue in the city of Maceió-AL in the year 1990 and 2011. The images were calibrated by radiance and reflectance, for which the free software QGIS 2.14.18 was used to elaborate the maps. The results indicated that there was a significant variation in the vegetation cover due to the growth of the urban fabric of the municipality, emphasizing the importance of the creation of APA Environmental Preservation Areas, which act to promote the protection of green areas in the urban perimeter. The performance of the indices was satisfactory for the analyzes in question, pointing to plant suppression from the urban evolution, characteristics that
directly affect the quality of life of the population of the municipality.
Palavras-Chave – Supressão vegetal, sensoriamento remoto, urbanização.
1) Graduado em Licenciatura em Geografia, Mestrando em Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação, Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), Av. Acadêmico Hélio Ramos, s/n, Cidade Universitária, Recife-PE, CEP 50.740-540, Fone: 81-2126.7764. E-mail: alvaroamfarias@gmail.com
2) Professora do Departamento de Engenharia Civil e da Pós-graduação em Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação da Universidade Federal de Pernambuco-UFPE, Av. Acadêmico Hélio Ramos, s/n, CDU, Recife-PE, CEP 50.740-540, Fone: 81-2126.7764, e-mail: leidjaneoliveira@hotmail.com
3) Graduada em Engenharia de Agrimensura, Mestranda em Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação, Universidade Federal Pernambuco (UFPE), Av. Acadêmico Hélio Ramos, s/n, Cidade Universitária, Recife-PE, CEP 50.740-540, Fone: 81-2126.7764. E-mail: fernanda.agrim@gmail.com
4) Graduado em Engenharia Ambiental, Doutorando em Engenharia Civil, Universidade Federal Pernambuco (UFPE), Av. Acadêmico Hélio Ramos, s/n, Cidade Universitária, Recife-PE, CEP 50.740-540, Fone: 81-2126.7763. E-mail: brunosenga@gmail.com
1. INTRODUÇÃO
A marca do processo de urbanização no Brasil é caracterizada pela heterogeneidade ao longo da constituição histórica do país, para Santos (2008) a complexa organização territorial e urbana do Brasil guarda profundas diferenças entre suas regiões. A mudança de hábitos da população brasileira, que era agrária e passou a ser urbana correlacionada com a mecanização da produção agrícola acarretou em profundas transformações, a lógica da industrialização dita uma nova forma de viver para a população, promovendo profundas transformações nas formas de uso e ocupação do solo em meio aos espaços urbanos.
Em Maceió, de acordo com Silva (2011) o Plano Diretor ratificou parte da área de tabuleiros como sendo Macrozona de Expansão Intensiva, integrando os bairros mais periféricos do município, junto aos vetores do crescimento urbano, visto que os bairros circunvizinhos apresentam alta densidade demográfica.
A aplicação de técnicas de processamento de imagem para extração de informação e geração de carta imagem tem sido bastante empregada em estudos ambientais por viabilizar o diagnostico de alterações antrópicas e naturais na paisagem, orientando a elaboração de políticas de reversão de quadros de degradação ambiental (Cunha et al., 2012; Fonseca et al. 2017).
Com a aplicação dos parâmetros biofísicos, para identificação de áreas construídas e supressão de vegetação, é possível identificar as alterações promovidas no espaço geográfico, que constituem fontes de informações importantes para órgãos competentes que atuam na área de planejamento urbano.
De acordo com França et al. (2012), o Índice por Diferença Normalizada para Áreas Construídas (NDBI) considera como base o grande incremento de resposta espectral das áreas construídas entre as bandas do infravermelho próximo e infravermelho médio, sendo aplicado em ocasiões onde é necessário a identificação rápida de manchas urbanas. Já o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) utiliza as porções de energia eletromagnética nas bandas do vermelho (forte absorção pelas folhas verdes) e infravermelho próximo (forte reflexão, mais acentuada nas folhas senescentes) para determinar o vigor da vegetação (Coelho et al., 2015).
O presente trabalho destacou a relevância deste estudo para sociedade tendo como objetivo analisar através das técnicas de Sensoriamento Remoto, com uso dos parâmetros biofísicos NDBI e NDVI que irá constatar as alterações promovidas no espaço ao longo da variação temporal, podendo definir e retratar melhor o avanço das áreas construídas na cidade de Maceió, Alagoas, entre os anos 1990 e 2011.
2. MATERIAIS E MÉTODOS
Caracterização da área de estudo
Localizado na Mesorregião do Leste Alagoano e na Microrregião Geográfica de Maceió, limita-se ao norte com Flexeiras, São Luís do Quitunde, Barra de Santo Antônio e Paripueira, ao sul com Coqueiro Seco, Marechal Deodoro e o Oceano Atlântico, a leste com o Oceano Atlântico e a oeste com Messias, Rio Largo, Satuba e Santa Luzia do Norte (Figura 1). O município de Maceió possui uma área de 509, 909 km², sendo 194 km² de sítio urbano, 285 km² de área rural e 23,26 km² de espaço lagunar. Sua população estimada em 2015 era de 1.013.773 habitantes (IBGE, 2010).
Figura 1. Mapa de caracterização da área de estudo, Maceió-AL. Fonte: (Autores, 2018)
A Tabela 1 detalha o crescimento populacional entre os anos 1990 e 2011, município de Maceió-AL.
Tabela 1. Crescimento populacional entre os anos 1990 e 2011, município de Maceió-AL
População 1990 629.041mil hab.
População 2011 943.110 mil hab.
Crescimento populacional 314.069 mil hab. (49,92%)
Suas altitudes máximas são na Serra da Saudinha, com 304 m, descendo para 127 m nos tabuleiros costeiros, na planície costeira a altitude varia de 2 a 8 m, segundo Mendonça (2012). A cidade possui clima Tropical AS, segundo a classificação de köppen, com temperatura média anual de 24,8º, precipitação anual de 1.726mm, umidade relativa de 78,3%. O bioma é o de Mata Atlântica com vegetação arbustiva e herbácea.
Os principais rios da cidade são o Saúde, Pratagy e Meirin. A classificação do solo na região segundo a Embrapa (1975) é predominantemente de Latossolos Vermelho Amarelo Eutróficos e Podzólicos Vermelho Amarelo, com resquícios de solos Gley Indiscriminado, Areias Quartzosas e solos de mangue.
Aquisição das imagens
As cenas do Landsat5 TM (Thematic Mapper), órbita 214 e ponto 67 dos dias 11/06/1990 e 17/03/2011, foram obtidas no site do USGS (United States Geological Survey), disponibilizadas gratuitamente em <https://www.usgs.gov/>. Os processamentos e as aplicações do parâmetro biofísico NDBI foram realizados no software de livre acesso QGIS 2.14.18, em seguida as imagens foram recortadas com base no shapefile da área urbana, extraídas a partir dos dados disponibilizados pelo IMA (Instituto de Meio Ambiente).
Índice por Diferença Normalizada para Áreas Construídas - NDBI
O cálculo do NDBI e a sua utilização podem facilitar na obtenção de informações sobre a cobertura do solo (FARIAS, et al., 2017), com a realização da equação (1), proposta por Markham e Baker (1987), obtém-se como resultado, as imagens multitemporais em modo radiância (FARIAS,
et al., 2007)
𝐿𝜆𝑖 = 𝑎𝑖 +𝑏𝒊−𝑎𝒊
255 𝑁𝐷 (1)
A reflectância monocromática de cada banda (ρλi), corresponde à razão entre o fluxo de radiação refletida por cada banda e o fluxo de radiação incidente, sendo obtida por Giongo & Vettorazzi (2014), na equação 2, onde o CosZ vai variar em virtude da elevação do sol, e 𝑑𝑟 que é o quadrado da razão entre a distância média Terra-Sol (FARIAS, et al., 2017), sofrerá variação em função do dia sequencial do ano:
𝜌𝜆𝑖 = 𝜋.𝐿𝜆𝑖
Com a aplicação do índice NDBI, é possível verificar o crescimento da mancha urbana, bem como mudanças no uso e ocupação do solo podendo ser utilizado para ações de planejamento urbano. Este índice é obtido conforme equação 3, proposta por Zha et al. (2003).
O produto deste índice apresenta uma imagem com pixels de áreas construídas e estéreis de valores positivos, e as demais áreas com valores negativos.
𝑁𝐷𝐵𝐼 = 𝑀𝑖𝑑𝐼𝑅𝑇𝑀5−𝑁𝐼𝑅𝑇𝑀4
𝑀𝑖𝑑𝐼𝑅𝑇𝑀5+𝑁𝐼𝑅𝑇𝑀4 (3)
Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI)
Com a obtenção das imagens, é possível realizar uma análise nas alterações promovidas e as mudanças no uso e ocupação do solo por meio do NDVI. De acordo com Byama e Sano (2015), este parâmetro é capaz de evidenciar as variações sazonais, interanuais. O NDVI poderá constatar se as mudanças ocorridas são devidas a sazonalidade climática, ocasionadas pela alteração do regime de chuvas, ou se ocorrem mudanças no uso e ocupação da terra, e pode ser definido pela equação (4), proposta por Rouse et al. (1974).
𝑁𝐷𝑉𝐼 =𝑁𝐼𝑅𝑇𝑀4− 𝑀𝑖𝑑𝐼𝑅𝑇𝑀5
𝑀𝑖𝑑𝐼𝑅𝑇𝑀5+𝑁𝐼𝑅𝑇𝑀4 (4)
3. RESULTADOS E DISCUSSÕES
A aplicação dos parâmetros biofísicos atingiu resultados satisfatórios para o NDBI, o que possibilitou a constatação do crescimento do tecido urbano do município de Maceió-AL. A análise multitemporal possibilitou um maior detalhamento do processo de uso e ocupação do solo nos anos de 1990 (Figura 2a) e 2011 (Figura 2b). A comparação das imagens entre os anos citados mostrou que houve um avanço significativo da área construída, com a descentralização da urbanização na região mais central, onde historicamente se deu o processo de ocupação do município. É possível perceber que as partes mais periféricas na diferença de 21 anos sofreram alterações mais intensas na composição da paisagem.
(a) (b)
Figura 2. NBDI (a) 1990 e (b) 2011, município de Maceió-AL
Muitos fatores podem ser apontados como a causa do crescimento vertiginoso do tecido urbano, dentre eles, o crescimento populacional é um fator que colabora com o aumento da área construída. Entre os anos estudados, Maceió apresentou um crescimento de 49,92%, o que consequentemente demandaria projetos habitacionais, para suprir a carência por moradias no município.
A Tabela 2 detalha os valores estatísticos do NDBI, nos anos de 1990 e 2011
Tabela 2. Valores estatísticos do NDBI, nos anos de 1990 e 2011
Imagem (Ano) Valor Mínimo Valor Máximo Média
NDBI (1990) - 0.89 0.07 - 0.37
NDBI (2011) - 0.52 0.14 - 0.19
A aplicação do NDVI mostra que quanto mais próximo de 1, mais densa é a vegetação; o valor 0 (zero) indica superfície não vegetada, como afirmou Rosendo (2005), assim, para o ano de 1990 (Figura 2a) evidenciou as alterações promovidas pelo processo de urbanização no município,
como pode ser verificado na Tabela 1 o crescimento populacional, os projetos de urbanização e a habitação, fomentaram alterações na composição das paisagens naturais.
Para Gomes (2011) os mapas de classificação vegetal resultantes das imagens compostas pelo NDVI com as bandas 3 e 4 da imagem Landsat, analisados individualmente conseguem identificar a evolução da dinâmica de degradação da vegetação.
(a) (b)
Figura 3. NDVI (a) 1990 e (b) 2011, município de Maceió-AL
No ano de 2011 (Figura 3b), de acordo com a aplicação do NDVI e a variação ao longo dos anos (Tabela 1), a necessidade do planejamento urbano fica claro à medida que a supressão vegetal acontece de forma mais intensa, principalmente nas áreas dos tabuleiros costeiros, uma vez que as condições atmosféricas irão interferir de forma insignificante na transformação da vegetação local. De acordo com Ab’Saber (2003), o regime pluviométrico da Zona da Mata na área de estudo varia de 1800 a 2200 mm, apontando para um regime pluviométrico regular e elevado durante o ano.
Tabela 3.Valores estatísticos do NDVI, nos anos de 1990 e 2011
Imagem (Ano) Valor Mínimo Valor Máximo Média
NDVI (1990) - 0.55 0.80 0.125
NDVI (2011) - 0.28 0.69 0.20
A utilização das ferramentas de geoprocessamento atua no sentido de promover um monitoramento do espaço, constituindo uma ferramenta importante no processo de planejamento urbano por parte dos órgãos competentes, visando proporcionar melhor qualidade de vida para a população que residem nessas áreas.
4. CONCLUSÕES
Os resultados obtidos através da aplicação do NDBI e NDVI foram satisfatórios e evidenciaram a heterogeneidade entre os anos estudados, contribuindo para os estudos relacionados ao crescimento de áreas construídas, e também podem atuar no sentido de conservação e otimizando o tempo das análises ambientais, respectivamente.
Portanto, conclui-se que a utilização destes parâmetros constituem ferramentas importantes para o estudo das diferentes formas de uso e ocupação do solo.
AGRADECIMENTOS
Os autores agradecem ao Instituto Brasileiro de Geografia e Estatísticas (IBGE) pelo acesso livre dos dados; ao Serviço Geológico dos Estados Unidos (USGS) pelas imagens disponibilizadas e; a FACEPE pela bolsa de doutorado do quinto autor.
REFERÊNCIAS
AB’SABER, A. N. (2003). “Domínios de natureza no Brasil: potencialidades paisagísticas”. São Paulo: Ateliê Editorial, 2003.
BRASIL, Agência Nacional de Águas – ANA (2011). Estudos Hidrogeológicos para subsidiar a
Gestão Sustentável dos Recursos Hídricos Subterrâneos na Região Metropolitana de Maceió. v. 2,
Brasília: ANA, SIP.
BRASIL, Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. @IBGE Cidades, (2018). Disponível em: http://www.cidades.ibge.gov.br/xtras/home.php?lang=. Acesso em: 10 jun. 2018
BRASIL, Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. IBGE |(2018) Censo 2010. Disponível em: http://censo2010.ibge.gov.br/. Acesso em: 09 jun. 2018.
BRASIL, Ministério do Meio Ambiente. Código Florestal – Lei 4771/65. Disponível em: http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2011-2014/2012/lei/l12651.htm. Acesso em: 12 jun. 2018.
BYAMA, A. P.; SANO, E. E. (2015). Séries temporais de índices de vegetação (NDVI e EVI) do
sensor modis para detecção de desmatamentos no bioma Cerrado. In: Bol. Ciênc. Geod. v.21, n.4,
Curitiba.
COELHO, V.H.R.; GUSMÃO, A.C.V.L.; MONTENEGRO, S.M.G.L.; DA SILVA, B.B.; VASCONCELOS, R.; OLIVEIRA, L.M.M. (2015). “Índices de vegetação e temperatura da
superfície por sensoriamento remoto em bacia hidrográfica do semiárido brasileiro”. In anais do
XXI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos, Brasília, Nov. 2015, 1, pp. 1 – 8. CORRÊA, R. L. O espaço urbano. São Paulo: Ática, 1989. 94 p.
CUNHA, J.E.B.L.; RUFINO, I.A.A.; DA SILVA, B.B.; CHAVES, I.B. (2012). “Dinâmica da
cobertura vegetal para a Bacia de São João do Rio do Peixe, PB, utilizando-se sensoriamento remoto”. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental 16(5), pp. 539-548.
DEUS, R. A. S. G. RAMOS, R. P. S; COSTA, S. O. S.; GOMES, D. D. M. (2015). “Análise
Multitemporal da expansão urbana do município de Garanhuns – PE, através do sensoriamento remoto”. In: Revista Eletrônica em Gestão, Educação e Tecnologia Ambiental. V. 19, n. 2, mai-ago,
2015. pp. 1535-1544.
FARIAS, M. O; CANDEIAS, A. L. B. ; OLIVEIRA, L. M. M. ; ALMEIDA, D. N. O. ; TAVARES
JUNIOR, J. R.(2017) “Variabilidade espaço-temporal da cobertura do solo por índices de
vegetação e água no Agreste Pernambucano”. In: Revista Brasileira de Agrotecnologia, v.7, n.3, p.
91-99, 2017.
FITZ, P. R. (2008). Geoprocessamento sem complicação. Ed. Oficina de textos: São Paulo, 2008. 160 p.
FRANÇA, A.F.; TAVARES JUNIOR, A.R; MOREIRA FILHO, J.C.C. “Índices, NDVI, NDWI,
NDBI como ferramentas ao mapeamento temático do entorno da lagoa olho D’Água, em Jabotão dos Gauraraoes-PE”. In: Anais do Simpósio Brasileiro de Ciências Geodésicas e Tecnologias da
Geoinformação, 2012, Recife. pp. 1-9.
GOMES, D. D. M.; MENDES, L. M. S.; MEDEIROS, C. N.; VERISSIMO, C. U. V. (2011). “Análise multitemporal do processo de degradação da vegetação da bacia hidrográfica do Rio
Jaibaras no Estado do Ceará”. In: Geografia Ensino & Pesquisa, v. 15. n.2, 24 p.
LIMA, B. M. (2009). “Áreas de proteção permanente – APPs em Maceió: do ideário
conservacionista aos usos sócio-ambientais das zonas de interesse ambiental e paisagístico”.
Dissertação (Mestrado em Arquitetura e Urbanismo: Dinâmicas do Espaço Habitado) – Universidade Federal de Alagoas, Faculdade de Arquitetura e Urbanismo, Maceió. 140 f.
MARKHAM, B. L.; BAKER, L.L. (1987). “Thematic mapper bandpass solar exoatmospherical
irradiances. In: International Journal of Remote Sensing”, n. 3, pp. 517-523.
ROSENDO, J. dos S. “Índices de Vegetação e Monitoramento do uso do solo e cobertura vegetal
na Bacia do rio Araguari -MG - utilizando dados do sensor Modis”. 2005. 130 p. Dissertação
(Mestrado em Geografia e Gestão do Território) - Programa de Pós-Graduação em Geografia, Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia. 2005.
ROUSE, J.W.; HASS, R. H. JR.; SCHELL, J. A.; DEERING, D. W. “Monitoring vegetation
systems in the Great Plains with ERTS”, In: S.C. Freden, E.P. Mercanti, and M. Becker (eds) Third
Earth Resources Technology Satellite–1 Syposium. Volume I: Technical Presentations, NASA SP-351, NASA, Washington, D.C., pp. 309-317, 1974.
SANTOS, M. (2008). “A urbanização brasileir”a. São Paulo: HUCITEC. 157 p.
SILVA, A. N.; MONTEIRO, G. D. S.; SOUZA, T. R. P. BENÍCIO, P. C. N. (2017).”O uso do
geoprocessamento como ferramenta para redução do número de homicídios no munícipio de Maceió, AL”. In: Anais... VIII Geonordeste – Simpósio Regional de Geoprocessamento e
Sensoriamento Remoto, Salvador-BA. Disponível em:
http://www.resgeo.com.br/geonordeste2017/wp-content/uploads/2017/11/PDF-112.pdf. Acesso em: 12 jun. 2018.
SILVA, J. D. N. (2011). “Urbanização em Maceió, AL: o caso do bairro do Vergel do Lago,
Jacintinho e Benedito Bentes”. Dissertação (Mestrado em Arquitetura e Urbanismo: Dinâmicas do
Espaço Habitado) – Universidade Federal de Alagoas. Faculdade de Arquitetura e Urbanismo, Maceió-AL, p. 132.
USGS - United States Geological Survey. Earth Explore. 2018. Disponível em:< https://earthexplorer.usgs.gov/>. Acesso em: Julho de 2018.
ZHA, Y.; GAO, J.; NI, S. (2003). “Used of Normalized Difference Built-up Index in Automatically
Mapping Urban Areas from TM Imagery”. In: Journal of Remote Sensing, Vol. 24(3), pp. 583-594.
FONSECA, R.C.; CANDEIAS, A.L.B.; DE SOUZA, R.S.; SIQUEIRA, E.S.; SILVA, R.L.B. (2017). “Índices NDVI, NDBI e NDWI para realce da água, culturas irrigadas e solo exposto no
entorno do reservatório de Itaparica”. In: 9º Encontro Internacional das águas, Recife, Mai. 2017.
