Mapeamento de cobertura e uso da terra utilizando a análise baseada em objeto: estudo de caso da bacia do rio Piabanha, região serrana do RJ, escala 1:25.000
Luana Santos do Rosário¹ Carla Bernadete Madureira Cruz² Ana Carolina de Almeida Tavares²
Maíra Vieira Zani² Thiago Silva da Conceição³ Otto Corrêa Rotunno Filho¹
Universidade Federal do Rio de Janeiro – UFRJ ¹Instituto de Pós-graduação em Engenharia - COPPE
²Instituto de Geociências ³Faculdade Politécnica em Engenharia Cidade Universitária, Ilha do Fundão, RJ
{lulurosario, carlamad, anatavaresgeo, mairazani.geo, thiagogeoufrj }@gmail.com ottorotunno@oi.com.br
Abstract:The Atlantic Forest is one of the biomes most endangered among Brazilian biomes. Most forest remnants of Atlantic Forest are in mountainous areas because there is greater difficulty in accessing the man in these regions. In this context, this paper aims to analyze the use and coverage of the river basin Piabanha, in the mountainous region of the state of Rio de Janeiro. This study was conducted from the mapping of land cover and use of 1:25,000 scale, making a general analysis of these occupations and municipalities and giving prominence to the presence of forest remnants. In this basin are located major cities like Petropolis and Teresopolis, a dense network of drainage, large areas of remnant rainforest, and suffers constantly with landslides and flooding, especially in the periods from December to March. The methodology used for mapping was object-based using the DEFINIENS program. This methodology is already being widely used in mappings with high resolution images and allows an analysis that takes into consideration aspects spectral, textural and contextual, among others. Besides allowing analysis at different levels that correlate in accordance with the hierarchy type established. In this paper, we used the image sensor AVNIR-2 10-meter spatial resolution of 2009.
Palavras-chave: remote sensing, object-based image analysis, mapping land cover, sensoriamento remoto, classificação baseada em objeto, mapeamento de uso e cobertura, bacia do rio Piabanha.
1. Introdução
As geotecnologias vêm sendo muito empregadas em monitoramentos, análises espaciais e na construção de diagnósticos em diversas áreas. Esse termo engloba uma vasta gama de ferramentas que permite uma análise mais completa e precisa devido às possibilidades de aquisição de dados, a maior praticidade no processamento e análise dos mesmos. O sensoriamento remoto é uma dessas ferramentas, sendo o mapeamento temático de cobertura e uso da terra um importante produto de análise espacial, pois permite a identificação e a espacialização dos diferentes tipos de coberturas e usos existentes.
Uma das metodologias que vem sendo muito utilizadas para a construção de mapas de cobertura e uso da terra através de classificação de imagens orbitais é análise baseada em objetos. Essa, segundo Cruz et al (2007), busca contribuir para que os processos automatizados alcancem melhor desempenho, permitindo a utilização de diferentes descritores na modelagem das classes, tentando incorporar o conhecimento do intérprete no processo de classificação através da definição dos melhores descritores
e tipos de modelos que permitam a caracterização de cada classe. Além de permitir a relação entre níveis, garantindo a hereditariedade entre as classes.
O processo de urbanização das principais cidades brasileiras ocorreu de forma acelerada e desordenada, como consequência da modernização econômica do país, a partir de 1940. O estado do Rio de Janeiro, em específico, por possuir um relevo muito acidentado, favoreceu um maior desenvolvimento e ocupação das áreas de baixada. Porém, as áreas mais íngremes foram e continuam sendo ocupadas, o que tem gerado uma grande preocupação devido aos vários deslizamentos de terra que o estado tem sofrido. Uma das áreas que se enquadra nesse contexto é a bacia do rio Piabanha, na região serrana do estado. Essa bacia foi escolhida como a área de estudo desse trabalho devido a sua complexidade e importante rede de drenagem, com uma grande quantidade de nascentes, remanescentes de Mata Atlântica e ocupações urbanas.
Visando a complexidade da área de estudo, a sua grande extensão territorial e as experiências adquiridas anteriormente em modelagem de classes de uso e cobertura da terra através de análise baseada em objetos, optou-se pela utilização dessa metodologia nesse trabalho.
1.2 Objetivos
Caracterizar a bacia do rio Piabanha através do mapa de uso e cobertura da terra para escala 1:25.000, utilizando a imagem do ano de 2009 do sensor AVNIR, do satélite japonês ALOS, e o método de classificação baseada em objetos. Analisar os diferentes tipos de cobertura por município, destacando a presença de remanescentes de floresta e verificando a eficiência das técnicas de geoprocessamento e de sensoriamento remoto nesse tipo de abordagem ambiental.
2. Área de estudo
A bacia do Piabanha tem uma área de drenagem de aproximadamente, 2.060km2, abrangendo os municípios fluminenses – Areal, Petrópolis, Teresópolis e São José do Vale do Rio Preto, Três Rios, Paraíba do Sul e Paty do Alferes, figura 1. O rio Piabanha tem 80,3 Km de extensão, banha os municípios de Petrópolis, Areal e Três Rios. A população total da bacia do rio Piabanha, segundo o último censo do IBGE em 2010, ultrapassa 491 mil habitantes, isto contabilizando apenas os municípios com as sedes das cidades dentro da bacia. Sendo que aproximadamente 91% dessa população se encontra localizada em áreas urbanas (IBGE, 2011). Somente os municípios de Petrópolis e Teresópolis, juntos, respondem por 93% da população total da bacia. Segundo a classificação do Zoneamento Ecológico Econômico do estado do Rio de Janeiro realizado entre os anos de 2008 e 2009, aproximadamente 46,5 % da bacia do Piabanha é de Domínio Montanhoso.
Figura 1: Bacia do rio Piabanha.
2. Materiais e Métodos
Os materiais utilizados foram:
a) Para a correção geométrica: imagem do sensor AVNIR-2, com 10 metros de resolução espacial – de setembro 2009, bandas do azul, verde, vermelho e infravermelho próximo; programa Spring 5.1.7 (disponibilizados no site do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais – INPE - http://www.dpi.inpe.br/spring/); uma base vetorial de hidrografia, disponibilizada pelo INEA (Instituto Estadual do Ambiente); e as Ortofotos disponibilizadas no site do IBGE (ftp://geoftp.ibge.gov.br/mapas/ ortofoto /Projeto_RJ25/TIF/) para a verificação, essas ortofotos são do ano de 2006 e atendem a escala 1:25.000.
b) Para a classificação: imagem AVNIR-2 georreferenciada, os programas DEFINIENS 7, GOOGLE EARTH e ArcGIS 9.3.
A metodologia seguiu as seguintes etapas:
a) Conversão das 4 bandas do sensor AVNIR-2 do formato .tif para .spg no SPRING; b) Escolha dos pontos: número de pontos (13), grau de polinômio (1), melhor distribuição espacial dos pontos aliada ao menor erro médio quadrático (0.9);
c) Exportação e verificação dos resultados. Foi analisada nessa etapa a precisão da imagem com relação aos pontos de checagem e também a base hidrográfica vetorial do INEA, figura 2.
d) Criação do projeto no DEFINIENS e segmentação: A segmentação constitui o primeiro processo na análise baseada em objetos, a partir do qual são geradas regiões homogêneas. Para geração do mapa em 1:25.000 selecionou-se o parâmetro de escala 20 para a definição das classes de maior detalhamento e parâmetro de escala 50 para as classes de menor detalhamento.
e) Definição e criação da legenda de classificação: A criação de uma legenda hierárquica serviu para que as classes pudessem herdar características definidas em um nível superior. Foi estruturada uma hierarquia de classes, em três níveis, de forma a aproveitar a propriedade de hereditariedade entre os mesmos, numa abordagem
top-down, figura 3.
Figura 3: Hierarquia de classes.
f) Amostragem de cada classe. Essa fase de amostragem faz uso do conhecimento do intérprete sobre as respostas de cada alvo.
g) Modelagem de cada classe e classificação: Permite maior participação do intérprete, pois é na modelagem que definimos os melhores descritores e o grau de variância de cada modelo. A classificação nos diferentes níveis é apresentada abaixo, figura 4.
Figura 4: Diferentes níveis de classificação. Onde a classificação A apresenta o primeiro nível (separação das classes nuvem, sombra, áreas esverdeadas e áreas avermelhadas), a classificação B
apresenta o segundo nível (separação interna das classes esverdeadas e avermelhadas) e a classificação C apresenta o terceiro nível (separação dos corpos d’água).
h) Trabalho de campo: É fundamental no mapeamento de cobertura e uso da terra e teve como finalidade atingir principalmente três objetivos: fazer um reconhecimento da área, adquirir dados das características fisionômica-estruturais da vegetação, dar subsídios à edição, validar a classificação e auxiliar na construção de um banco de dados. Foram coletados 182 pontos com o GNSS de navegação e retiradas 301 fotografias georreferenciadas.
i) Edições e ajustes na classificação: Realizado no DEFINIENS e no ArcGIS 9.3. j) Validação do mapeamento: Para a validação do produto final foram utilizados os pontos de observação obtidos no trabalho de campo que não foram consultados no processo de edição. Dessa forma, dos 182 pontos, foram separados aleatoriamente de acordo com a distribuição, 109 pontos para auxiliar na correção e 73 pontos para a validação.
O fluxograma abaixo, figura 5, apresenta toda a metodologia realizada no trabalho.
Figura 5: Fluxograma da metodologia do mapeamento de uso e cobertura da terra.
3. Resultados e conclusões
A partir do mapeamento de uso cobertura da terra da bacia do rio Piabanha, figura 6, foram feitas análises e quantificações sobre os diferentes usos e a cobertura vegetal da bacia do rio Piabanha, tabela 1.
Tabela 1: Quantificação das classes de uso e cobertura dentro da bacia. Classe Área % Afloramento Rochoso 142,6 6,9 Área Úmida 0,6 0,0 Corpos d'água 4,6 0,2 Cultivo 50,5 2,5 Floresta 850,3 41,3
Floresta Muito Degradada 30,7 1,5
Reflorestamento 11,6 0,6
Solo Exposto 3,5 0,2
Urbano Intenso 43,9 2,1
Urbano Rarefeito 56,0 2,7
Vegetação arbustiva e VSI 255,4 12,4
Vegetação Rasteira 609,7 29,6
Total 2059,3 100,0
Através da tabela acima, é possível perceber que a principal classe dentro da bacia é a floresta, que representa mais de 40% da bacia. Isso em parte pode ser explicado pelo relevo montanhoso da região que é cortada por serras. As outras classes muito representativas na área são: a vegetação rasteira com quase 30%, que é o tipo de cobertura mais presente nos morros arredondados e nas planícies, e a classe vegetação arbustiva e VSI (Vegetação Secundária Inicial), que é a cobertura que em sua maior parte representa áreas que estão em regeneração e por isso possuem um porte mais baixo.
Outra classe que merece destaque na bacia é o afloramento rochoso, com quase 7%, essa classe se espalha pontualmente por toda a região e muitas vezes é subestimada por conta da presença de vegetação rasteira sobre a mesma. A classe cultivo também pode ter sido subestimada. Essa classe seria mais bem mapeada numa escala de maior detalhamento (1:5.000 até 1:10.000), pois na região há muita agricultura familiar e esse tipo de cultivo normalmente ocupa loteamentos menores.As classes de ocupação urbana juntas representam quase 5% da bacia, tendo destaque as duas principais cidades da região: Teresópolis e Petrópolis. Por possuírem as maiores densidades populacionais dentro da bacia essas duas cidades representam a classe de intensidade alta de ocupação urbana (urbano intenso). Dessa forma, a classe de intensidade de ocupação urbana mais baixa (urbano rarefeito) representa as cidades menores e também em alguns casos, as ocupações com densidade muito baixas nas margens de estradas e no meio da floresta.
A Tabela 2, abaixo, apresenta a área de cada classe em cada município presente na bacia.
Tabela 2: Área de cada classe de uso e cobertura por município dentro da bacia. Areal Teresópolis Petrópolis
São José do Vale do Rio
Preto Paraíba do Sul Paty de Alferes Três Rios
Classes Área (km²) Afloramento Rochoso 0,28 47,66 90,28 4,32 0,06 Área Úmida 0,12 0,07 0,20 0,21 Corpos d'água 1,35 0,48 0,86 0,87 0,39 0,01 0,61 Cultivo 0,38 35,15 2,63 11,20 0,27 0,87
Floresta 34,75 370,44 313,23 92,71 23,07 5,53 10,55 Floresta Muito Degradada 0,80 14,21 12,39 1,64 0,88 0,36 0,40 Reflorestamento 1,44 4,63 3,56 1,62 0,31 Solo Exposto 0,24 1,42 0,77 0,67 0,08 0,32 Urbano Intenso 17,21 26,72 Urbano Rarefeito 2,75 18,68 28,94 4,04 0,17 0,38 0,99 Vegetação arbustiva e VSI 16,86 104,24 83,18 31,54 11,62 1,40 6,57 Vegetação Rasteira 54,01 165,31 169,33 51,14 98,02 35,42 36,54 Total 111,5 776,3 733,2 201,9 136,1 44,3 56,0
A partir da análise da tabela acima, foi possível identificar que a maior parte da floresta dentro da bacia está localizada nos municípios de Teresópolis (43,7%) e Petrópolis (37%). A tabela 3, a seguir, mostra esses dados agrupando as duas classes de floresta da bacia. A parte em cinza claro na tabela são os municípios que não possuem a maior parte de suas áreas dentro da bacia e por isso são pouco representativos nessa análise.
Tabela 3: Percentual das áreas de floresta nos municípios dentro da bacia.
Areal Teresópolis Petrópolis
São José do Vale do Rio
Preto Paraíba do Sul Paty de Alferes Três Rios
Classes %
Floresta 4,09 43,57 36,84 10,90 2,71 0,65 1,24
Floresta Muito
Degradada 2,62 46,31 40,38 5,35 2,88 1,17 1,30
Floresta Total 4,04 43,66 36,96 10,71 2,72 0,67 1,24
Pode-se observar que somando as porcentagens dos municípios de Areal, Teresópolis, Petrópolis e São José do Vale do Rio Doce tem-se mais de 95% das áreas de floresta dentro da bacia. No entanto, Areal e São José do Vale do Rio Preto contribuem muito pouco com as áreas de floresta, 4% e 10,7% respectivamente. O gráfico a seguir, figura 7, evidencia esses resultados e mostra essa mesma análise para as outras classes.
Através desse gráfico podemos perceber que a maior parte das áreas de vegetação rasteira está nos municípios de Teresópolis, Petrópolis e Paraíba do Sul. As áreas de vegetação arbustiva e vegetação em estágio inicial estão em maior parte no município de Teresópolis, do mesmo modo que a floresta muito degradada, o que pode estar relacionado ao fato desse município possuir as principais áreas de cultivo, como pode ser observado no gráfico, seguido do município São José do Vale do Rio Preto. As principais áreas de reflorestamento estão nos municípios de Petrópolis, juntamente com as principais áreas de afloramento rochoso.
Figura 7: Percentual de cada cobertura em cada município.
4. Considerações Finais
O uso das geotecnologias se mostrou muito eficaz para as análises por permitir os diversos cruzamentos e sobreposições de dados espaciais. O seu uso se fez necessário desde o pré-processamento dos dados, através da correção geométrica das imagens, até a criação dos mapas para a visualização dos fenômenos espaciais.
O mapeamento de cobertura e uso da terra gerou um bom resultado com 77% de acerto. Através dessa etapa foi possível conhecer de forma mais intensa a bacia, seus diferentes tipos de cobertura e usos. Além disso, foi possível evidenciar que a cobertura florestada é muito significativa na região, ocupando mais de 55 % da bacia (1.136 km²).
Segundo o Relatório do Levantamento da Cobertura Vegetal Nativa do Bioma Mata Atlântica (IESB - 2007), as áreas de remanescentes de florestas dentro do estado do Rio de Janeiro somam aproximadamente 11.608 km². Assim, as áreas de florestas da bacia do rio Piabanha representam quase 10% de toda área florestada do estado. Os municípios que mais contribuem com o esse percentual são Teresópolis e Petrópolis com, respectivamente, 43,7% e 37%.
5. Referências Bibliográficas
CRUZ, C. B. M., et al. Classificação Orientada A Objetos No Mapeamento Dos Remanescentes Da Cobertura Vegetal Do Bioma Mata Atlântica, Na Escala 1:250.000. In: Anais do XIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Florianópolis, 2007. INPE, p. 5691-5698.
INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA (IBGE). Manual Técnico de uso da Terra. Rio de Janeiro, 2ª. edição, 2006.
________Censo Demográfico, 2010.
INSTITUTO DE ESTUDOS SOCIOAMBIENTAIS DO SUL DA BAHIA (IESB). Levantamento da Cobertura Vegetal Nativa do Bioma Mata Atlântica. In: Relatório Final do Projeto de Conservação e Utilização Sustentável da Diversidade Biológica Brasileira – PROBIO, 2007.
