AVALIAÇÃO DAS MUDANÇAS DE COBERTURA VEGETAL DE ÁREA
RIBERINHA EM TRECHO DO RIO VACACAÍ - RS
Juliana Fernandes Vaz Viega 1* & Daniel Gustavo Allasia Picilli 2& Michele Monguilhott3 &
Laurindo Antonio Guasselli 4
Resumo – Devido a importância da conservação de vegetações ciliares, o novo Código Florestal
vem para reforçar a necessidade do monitoramento dessas áreas (ou remanescentes), essenciais na manutenção da biodiversidade local. Deste modo, o objetivo principal desse trabalho, é aplicar a técnica de Rotação Radiométrica Controlada por Eixo de Não Mudança (RCEN), proposta por Maldonado (2004), na detecção e análise das mudanças de cobertura vegetal de áreas ribeirinhas em trecho do Rio Vacacaí, no estado do Rio Grande do Sul. Foram utilizadas imagens do ano de 2001 e 2006, do sensor Thematic Mapper - Landsat 5, abrangendo um intervalo de 5 anos para visualização e obtenção de informações das mudanças nessas áreas. Para o processamento digital de imagens e aplicação da técnica RCEN foram utilizadas ferramentas de geoprocessamento. A imagem-detecção resultante, foi categorizadas em três classes: degradação, preservação e recuperação da cobertura vegetal. Verificou-se assim que a maior classe obtida é a de preservação, com 77,24% da área total do trecho, 16,85% da área apresenta sinais de degradação e 5,91% da área de regeneração, podendo significar perda de área que deveria ser protegida.
Palavras-Chave – Vegetação ciliar, Detecção de mudança, Landsat 5.
EVALUATION OF COVER VEGETATION CHANGES OF RIPARIAN AREA
IN A STRETCH OF VACACAÍ RIVER - RS
Abstract – Due to importance of conservation of riparian vegetation, the new Forest Code comes to
reinforce the need for monitoring these areas (or remaining), essential in maintenance of local biodiversity. Thus, the main objective of this work is to apply the Radiometric Rotation Controlled by Axis of No Change (RCEN) technique, proposed by Maldonado (2004), in the detection and analysis of land cover changes of riparian vegetation of stretch in the Vacacaí River, in the state of Rio Grande do Sul. Were used images of the year of 2001 and 2006 images, of the Thematic Mapper sensor - Landsat 5, covering a range of 5 years to view and obtain information of changes in these areas. For digital image processing and application of RCEN technique were used geoprocessing tools. The resulting image-detection was categorized into three classes: degradation, preservation and recovery of vegetation cover. It occurred that the largest class obtained is the preservation, with 77,24% of the total area of the passage, 16.85% of the area shows signs of degradation and 5,91% of the area of regeneration, which could mean loss of area that should be protected.
Keywords – Riparian vegetation, Change detection, Landsat 5.
1
*Mestranda no Programa de Pós Graduação em Engenharia Ambiental - UFSM, julianavazviega@gmail.com
2 Professor do Departamento de Engenharia Sanitária e Ambiental - UFSM, dallasia@gmail.com
3 Doutoranda Programa de Pós-Graduação em Geografia - UFRGS, Prof. do Colégio Politécnico - UFSM, michelemonguilhott@politecnico.ufsm.br 4 Professor do Departamento de Geografia - UFRGS, laurindo.guasselli@ufrgs.br
INTRODUÇÃO
A conservação e constante análise das condições das vegetações ciliares é fundamental na gestão, conservação da sustentabilidade ecológica e preservação dos mananciais hídricos. Dessa forma, sua regulamentação ambiental vêm sofrendo alterações ao longo dos anos.
Como facilitadores no acompanhamento desses processos, o desenvolvimento de novas técnicas e metodologias, auxiliados por ferramentas de geoprocessamento, vem crescendo juntamente com a necessidade de um monitoramento adequado dessas áreas.
Reforçando esse conceito, ressalta Tabacow e Silva (2011), que a paisagem é, cada vez mais, parte importante dos conteúdos de estudos e avaliações de impactos ambientais, iniciativas e propostas de legislação para a proteção da natureza. Portanto, a deterioração da paisagem, compromete a sustentabilidade e pode chegar a níveis irremediáveis.
A preservação da mata ciliar, de acordo com Tundisi (2003) é importante para o equilíbrio dos ecossistemas, encontrando-se a proteção de mananciais entre as missões relacionadas à gestão das águas e à política de gerenciamento das águas, consideradas importantes no gerenciamento dos usos múltiplos e conservação.
O novo Código Florestal Brasileiro, Lei Nº 12.727, de 17 de Outubro de 2012 (BRASIL, 2012a), e os capítulos inteiramente dedicados às Áreas de Preservação Permanente (APP), consequentemente, com a obrigatoriedade da inscrição de todos os proprietários rurais no Cadastro Ambiental Rural, Lei nº 12.651 de 25 de maio de 2012 (BRASIL, 2012b), exige estudos que componham uma base de dados para o controle, monitoramento e fiscalização de vegetações ciliares, tão importantes na manutenção do ecossistema aquático, da quantidade e qualidade da água e conservação dos recursos naturais.
Os estudos de imagens de satélites de uma única data, nos permitem obter informações de grande importância, porém confrontar essas informações com datas distintas, anteriores ou posteriores, nos possibilita uma visão mais ampla e detalhada da mudança ao longo dos anos e o resultados do impacto das ações antrópicas sofridas na paisagem.
Em relação aos recursos hídricos, segundo Altmann (2007), a degradação dos ecossistemas associados, juntamente às mudanças climáticas e contaminação, são os principais fatores que influenciam na qualidade e disponibilidade da água nos mananciais, sejam estas superficiais ou subterrâneos. Logo, as vegetações ciliares, recursos hídricos (inclusive águas subterrâneas) e vegetação, estão sendo sistematicamente degradados.
A detecção de mudanças é o processo que detecta mudanças, no estado de um objeto ou fenômeno, por intermédio da identificação das diferenças entre dois conjuntos de imagens tomadas da mesma área e em diferentes épocas (Hayes e Sader, 1997).
Logo, a avaliação dessa mudança ecológica, com a utilização da técnica RCEN, permite avaliar as alterações na cobertura vegetal na área de estudo, através de um algoritmo , que permite a detecção das mudanças de cobertura vegetal nas áreas ribeirinhas, podendo analisar se essas mudanças foram significativas.
MATERIAL E MÉTODOS
No estudo foi definido um trecho do Rio Vacacaí (Figura 1), localizado no município de São Gabriel - RS. O comprimento do rio é de 587,7 km e o trecho escolhido possui 48,3 km, correspondendo a um total de 8,3% da extensão total do curso d'água analisado.
De acordo com o PRÓ-GUAÍBA (2015), Programa para o Desenvolvimento Sócio Ambiental da Região Hidrográfica do Guaíba, o rio Vacacaí nasce em São Gabriel, passa por Santa Maria e desemboca no rio Jacuí. Tem como principais municípios, no decorrer de seu curso, São Sepé, Santa Maria e São Gabriel. As características de uso e ocupação do solo da Bacia Hidrográfica do Vacacaí são de grandes propriedades, com pecuária extensiva e agricultura, sobretudo o cultivo de arroz irrigado, que coincide com a época de menor disponibilidade hídrica, o que ocasiona o principal conflito de uso da água.
Figura 1 - Localização do trecho analisado do rio Vacacaí. Fonte: dos Autores.
Para a detecção de mudanças na área de estudo, foram selecionadas, do Catálogo de Imagens do DGI/INPE, duas imagens do sensor Thematic Mapper (TM), do Satélite Landsat 5, abrangendo um período de 5 anos, dos anos de 2001 e 2006, de mesmo período estacional, 07/05/2001 e 21/05/2006. O satélite foi escolhido por ter o maior período de imagens disponibilizadas gratuitamente no Brasil, com imagens de 1984 a 2011, possibilitando uma base significativa de dados orbitais para análise temporal. Essas duas imagens foram georreferenciadas com o auxílio da base cartográfica vetorial contínua do Rio Grande do Sul - Escala 1:50000 (Hasenack e Weber, 2014).
Através do programa ArcGIS 10.2®, foram determinados 31 pontos amostrais de não mudança, caracterizando amostras de floresta e água, utilizando a Banda 4 (0,76 a 0,90µm) para a análise.
Sobre a utilização da banda 4 (0,76 a 0,90µm) do sensor TM do Landsat 5, o INPE (2015), define que os corpos de água absorvem muita energia nesta banda e ficam escuros, permitindo o mapeamento da rede de drenagem e delineamento de corpos de água. A vegetação verde, densa e uniforme, reflete muita energia nesta banda, aparecendo bem clara nas imagens, ainda apresenta sensibilidade à rugosidade da copa das florestas (dossel florestal), sensibilidade à morfologia do terreno e permite a identificação de áreas agrícolas.
Para cada um dos pontos de não mudança, foi gerado um buffer de 50 metros, contendo a média dos valores digitais dos pixeis amostrais. Os valores destas médias, foram plotadas em um gráfico de dispersão, com auxílio do programa Excel 2007®. Esses valores, são os pontos de não mudança, que através da reta de regressão, obtém-se o valor do ângulo de rotação radiométrica ( = arco tangente do coeficiente angular da reta de regressão). No eixo x foram plotados os valores de 2001 (Data 1) e no eixo y, os valores de 2006 (Data 2).
Assim, através de equação abaixo (1), as mudanças são detectadas utilizando uma rotação radiométrica:
IDetec = [(Data2 * cosθ) - (Data1* senθ)] (1)
Onde: IDetec = imagem detecção de mudança; θ = ângulo de rotação; Data1 = banda TM da região do infravermelho próximo (0,63-0,69µm) da primeira data (2001), e Data2 = banda TM da região do infravermelho próximo (0,63-0,69µm) na segunda data (2006).
O algoritmo quantifica as radiâncias, as classifica quanto à mudança e através de novas assinaturas espectrais, gera uma nova imagem, a imagem detecção de mudança. Para a obtenção dessa nova imagem foi construído no Model Maker, do aplicativo ERDAS IMAGINE 2010®, o algoritmo apresentado na Figura 2.
Figura 2 - Algoritmo utilizado na geração da imagem detecção. Fonte: Autores.
Para a nova imagem gerada, foram calculados valores como desvio padrão (), moda (Mo), mediana (Md) e média ( ) após observações dos valores centrais dos níveis digitais da imagem detecção, os novos valores digitais em três classes:Degradação, preservação e regeneração com as seguintes amplitudes:
Regeneração - (2) Preservação - (3) Degradação - (4)
A imagem detecção corresponde ao corresponde as alterações de ocupação do solo informando a radiância de cada pixel em termos de "mudou ou não mudou" delimitando as regiões com e sem mudança de uma data para a outra, através das assinaturas espectrais dos alvos, tendo como produto uma nova imagem, logo é possível analisar o panorama geral da situação da área de áreas ribeirinhas e analisá-las segundo o novo Código Florestal. A Lei Nº 12.727, de 17 de Outubro
de 2012, define que as áreas de preservação permanente (APPs) têm a função de preservar locais frágeis como beiras de rios, topos de morros e encostas. Nas margens de rios, a área mínima de vegetação a ser mantida depende da largura do curso d’água desde a borda da calha do leito regular (Figura 3):
Figura 3 - APPs de acordo com o novo código florestal. Fonte: Sistema FAEG (2015).
Após análise das imagens em estudo, o trecho possui uma largura mínima média de 55 metros, portanto, conforme a legislação atual, sua APP deve ser de 100 metros de cada margem do curso d'água. A partir da imagem detecção foi gerado um buffer de 100 metros para cada uma das margens e, através de uma classificação supervisionada, utilizando o método Maxver, foi confeccionado um mapa temático, do trecho em estudo, com classes temáticas padrões, do buffer e região de seu entorno, para fim de comparação e melhor visualização do cenário.
RESULTADOS E DISCUSSÕES
Analisando a reta de regressão (Figura 4), é possível perceber que a técnica apresentou alta correlação, com pontos localizados próximos ao ângulo de rotação de 45º. De acordo com Maldonado et al. (2005), essa proximidade indica a compatibilidade dos dados nas datas analisadas, ainda afirma que a correlação nunca é perfeita, mesmo com pouco intervalo de tempo, pois depende de diferentes fatores naturais e técnicos condicionantes à aquisição da imagem pelo sensor, tais como: condições de iluminação e visada; variações no desempenho do sensor e no processo de correção geométrica das imagens.
A imagem detecção é apresentada em tons de cinzas e está formada por valores contínuos, onde os tons claros representam os pixels que sofreram maior perda da cobertura vegetal e os tons escuros aqueles de maior ganho (Maldonado, 2015). A partir da IDetec, foi gerado o mapa temático final de detecção de mudanças, resultante do processo de fatiamento e rotulação, utilizando o valor da Média - Desvio Padrão e da Média + Desvio Padrão, como amplitude das classes.
A fim de obter um parâmetro comparativo de uso e ocupação do solo, utilizou-se através do método de classificação supervisionada um mapa temático de uso do solo predominando a classe de campo no trecho em análise.
Como resultado da imagem detecção temática temos a Figura 5 (a), apresentados abaixo em 3 classes: degradação (vermelho), preservação (amarelo) e regeneração (verde) e na Figura 5 (b) a imagem classificada:
Figura 5 - Detecção de mudanças para a área de estudo: (a) IDetec e (b) Imagem Classificada. Fonte: dos Autores.
Considerando a faixa marginal do rio Vacacaí desde a borda da calha do leito regular, a maior parte da APP no trecho em análise está preservada abrangendo 77,24% da área total do trecho, 16,85% da APP no trecho apresenta degradação, essa degradação está distribuída ao longo do rio e provavelmente refere-se ao uso consolidado do solo rural permitido se anterior a 2008, apresentando uma área de 5,91% em regeneração.
Vale ressaltar que toda área pertencente ao imóvel rural que esteja com atividade consolidada anterior a 22 de julho de 2008, é autorizado, exclusivamente, a continuidade das atividades agrossilvipastoris, de ecoturismo e turismo rural, edificações, porém com obrigatoriedade de recomposição, de áreas previstas na lei, de acordo com o número de módulos fiscais (MF) da propriedade rural. (Art. 61-A, Lei Nº 12.727, de 17 de Outubro de 2012).
O MF é uma unidade de medida agrária que representa a área mínima necessária para as propriedades rurais poderem ser consideradas economicamente viáveis. Foi instituída pela Lei nº 6.746, de 10 de dezembro de 1979 (BRASIL, 2012c) e apresenta valores diferenciados por município. No município de São Gabriel, o tamanho de um módulo fiscal, corresponde a 28 hectares. O tamanho do módulo fiscal varia de 5 a 110 hectares, conforme o município (Landau, 2012).
CONSIDERAÇÕES FINAIS
A aplicação da técnica RCEN se mostrou adequada à detecção de mudanças em áreas ribeirinhas, principalmente por possibilitar uma boa resposta espectral, sem a necessidade de processos como calibrações e correções atmosféricas, a realçar a informação da dinâmica de uso e ocupação do solo entre as datas analisadas.
Ficou demonstrado que, em um período relativamente curto, de 5 anos, já foram perceptíveis as alterações ao longo da área ribeirinha, resultando em alterações significativas de uso e ocupação do solo no trecho do rio Vacacaí. Portanto, para a validação da técnica para análise das transformações de uso em APPs, sugere-se a continuidade ao estudo, ampliando o intervalo de tempo e expandindo o trecho para os demais cursos d'água do estado do Rio Grande do Sul.
O estudo demonstra as particularidades envolvidas na conservação de vegetações ciliares como tentativa de amparar a legislação vigente. Porém, o tema ainda é controverso devido às dimensões territoriais do Brasil, particularidades de uso e ocupação do solo rural e urbano, dificultando a fiscalização e o cumprimento da Lei. O atendimento à legislação pode estar relacionado a falta de interesse de parte da população atingida, e/ou falta de conhecimento e financiamento para a adequação às novas exigências do novo Código Florestal, como o Cadastro Ambiental Rural (CAR), prorrogado para o dia 05 de maio de 2016, deve-se principalmente as disparidades e a falta de um padrão de medidas de módulos fiscais aplicado a todo o país.
Com a continuidade da pesquisa, buscar-se-á caracterizar outros cursos d’água do Estado, divulgando um panorama atualizado dessas áreas e relacionando-as com a vegetação, uso consolidado e culturas locais. Reforçando sempre a importância da vegetação ciliar, na conservação dos cursos d’água, como prevenção à erosão, à lixiviação, através de reparação aos prejuízos já causados ao meio ambiente.
AGRADECIMENTOS
Agradecimento à Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES pela concessão da bolsa de mestrado, auxiliando no desenvolvimento da pesquisa.
REFERÊNCIAS
a) Livro
TABACOW, J.W. e DA SILVA, J. X. (2011). Geoprocessamento aplicado à análise da
fragmentação da paisagem na Ilha de Santa Catarina. In: DA SILVA, J. X. e ZAIDAN, R. T.
(Org.). Geoprocessamento & meio ambiente. Rio de Janeiro: Bertrand Brasil, 2011, 328p.
TUNDISI, J. G. (2003). Água no século XXI : enfrentando a escassez. 2.ed. São Carlos: RiMa: IIE, 251p. il.
LANDAU, E. C. et al. (2012). Variação geográfica do tamanho dos módulos fiscais no Brasil. Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 199 p. : il. -- (Documentos / Embrapa Milho e Sorgo, ISSN 1518- 4277; 146).
ALTMANN, A. (2007). A compensação financeira pela preservação e recuperação da mata ciliar como instrumento de gestão ambiental. In Anais do XVII Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos, São Paulo: ABRH, Anais, CD-rom, 16p.
MALDONADO, F. D.; SANTOS, J. R.; GRAÇA, P. M. (2005). Integração de imagens LANDSAT/ETM+ e CBERS-2/CCD para detecção de mudanças em área da Amazônia sob domínio da floresta de transição. In Anais: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 12. (SBSR), Goiânia. São José dos Campos: INPE.
c) Teses e Dissertações
MALDONADO, F.D. (2004). Desenvolvimento e avaliação de uma metodologia de detecção de
mudanças na cobertura vegetal da região semi-árida.Tese (Doutorado em Sensoriamento Remoto)-
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais- INPE. São José dos Campos. d) Outras fontes
BRASIL (2012a). Código Florestal. Lei n° 12.651 de 25 de maio de 2012. BRASIL (2012b). Lei Nº 12.727, de 17 de Outubro de 2012.
BRASIL (2012c). Institui o Novo Código Florestal. Lei Federal nº 4.771, de 15 de setembro de 1965.
DGI/INPE (2015). Divisão de Geração de Imagens (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais). Catálogo de Imagens. Disponível em: <http://www.dgi.inpe.br/CDSR/>.
HASENACK, H.; WEBER, E.(org.) (2014). Base cartográfica vetorial contínua do Rio Grande do
Sul - escala 1:50.000. Porto Alegre: UFRGS Centro de Ecologia. 2010. 1 DVD-ROM. (Série
Geoprocessamento n.3). ISBN 978-85-63483-00-5 (livreto) e ISBN 978-85-63843-01-2 (DVD). HAYES, J. D.; SADER, A. S. (1997). Change detection techniques for monitoring forest clearing
and regrowth in a tropical moist forest, 1997. Disponível em:
<http://ghcc.msfc.nasa.gov/corredor/change detection.pdf>.
INPE (2015). Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Os satélites Landsat 5 e 7. Disponível em: http://www.dgi.inpe.br/Suporte/files/Cameras-LANDSAT57_PT.php
PRÓ-GUAÍBA (2015). Programa para o Desenvolvimento Sócio Ambiental da Região Hidrográfica do Guaíba. Disponível em: <http://www.proguaiba.rs.gov.br/bacias.htm>.
SISTEMA FAEG (2015). Federação da Agricultura e Pecuária de Goiás. Cartilha Novo Código Florestal. Disponível em: <http://sistemafaeg.com.br/>.
