Estruturação de dados como suporte à gestão de manguezais utilizando técnicas de geoprocessamento

Texto

(1)-I-. ROQUE ALBERTO SÁNCHEZ DALOTTO. ESTRUTURAÇÃO DE DADOS COMO SUPORTE À GESTÃO DE MANGUEZAIS UTILIZANDO TÉCNICAS DE GEOPROCESSAMENTO. Tese apresentada ao Curso do Pós-graduação em Engenharia Civil da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Brasil, como parte dos requisitos para obtenção do título de Doutor em Engenharia Civil.. Versão em Português. Florianópolis (SC), Brasil 2003.

(2) -II-. FOLHA DE APROVAÇÃO. Tese defendida e aprovada em 20/03/2003.. ____________________________________ Prof. Dr. Carlos LOCH. ___________________________________ Prof. Dr. Jucilei CORDINI. Orientador – Moderador. Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Brasil.. Coordenador. Programa de Pós-graduação em Engenharia Civil. Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Brasil.. Comissão examinadora:. __________________________________ Prof. Dr. Ing.-habil. Dr. Hans-Peter BÄHR. __________________________________ Prof. Dr. Ing. Jürgen PHILIPS. Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung -IPFUniversität Karlsruhe, Alemanha.. Professor PPGEC. Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Brasil.. __________________________________ Prof. Dr. José Maria LANDIM DOMINGUEZ. __________________________________ Prof. Dr. Jucilei CORDINI. Instituto de Geociências. Universidade Federal da Bahia (UFBA), Brasil.. Professor PPGEC. Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Brasil.. __________________________________ Prof. Dr. Jorge PIMENTEL CINTRA. __________________________________ Prof. Dra. Ruth E. NOGUEIRA LOCH. Escola Politécnica. Universidade de São Paulo (USP), Brasil.. Professora Departamento de Geociências. Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Brasil..

(3) -III-. ESTRUTURAÇÃO DE DADOS COMO SUPORTE À GESTÃO DE MANGUEZAIS UTILIZANDO TÉCNICAS DE GEOPROCESSAMENTO. ROQUE ALBERTO SÁNCHEZ DALOTTO. Tese apresentada ao Curso do Pós-graduação em Engenharia Civil da Universidade Federal de Santa Catarina, como parte dos requisitos para a obtenção do título de Doutor em Engenharia Civil.. Área de Concentração: Cadastro Técnico Multifinalitário e Gestão Territorial. Orientador: Prof. Dr. Carlos Loch. Versão em Português Florianópolis (SC), Brasil 2003.

(4) -IV-. Dedico este trabalho para minha esposa Claudia e meus filhos Cecilia Elena, Alejandra Mercedes e Roque Francisco que souberam acompanhar e apoiar esta experiência no Brasil.. A meus avós Roque, Cecilia, Francisco e Clotilde Elena (in memoriam) que, na Argentina, orientaram-me desde a infância com exemplos de trabalho, ordem e perseverança.. A meus pais Roque (in memoriam) e Susana sempre preocupados em oferecer as melhores possibilidades para minha formação.. A meus tios Francisco e Susana (in memoriam) pelo apoio familiar e orientação permanente..

(5) -V-. AGRADECIMENTOS Nota: Todos os agradecimentos são apresentados em ordem alfabética.. Pelo apoio institucional: •. Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Florianópolis, Brasil.. •. Universität Karlsruhe, Karlsruhe, Alemanha.. •. Universidad Nacional del Litoral (UNL), Santa Fé, Argentina.. Pelo apoio acadêmico: •. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas (FICH), Universidad Nacional del Litoral (UNL), Santa Fé, Argentina.. •. Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung (IPF), Universität Karlsruhe, Karlsruhe, Alemanha.. •. Professor Dr. Carlos Loch, orientador das atividades de pesquisa no Doutorado.. •. Professor Dr. Ing.-habil Dr. Hans-Peter Bähr, Diretor do Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung, Karlsruhe, Alemanha.. •. Professor Dr. Jucilei Cordini, Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil (PPGEC), Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Florianópolis, Brasil.. •. Professor IRH. Cristóbal V. Lozeco, Diretor das atividades de pesquisa pela Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas (UNL), Santa Fé, Argentina.. •. Secretaria do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil (PPGEC), Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Florianópolis, Brasil.. Pelo apoio financeiro: •. Fundação Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), Brasília, Brasil.. •. Laboratório de Camarões Marinhos – Centro de Ciências Agrárias da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Florianópolis, Brasil.. •. Ministerio de Educación de la República Argentina - Secretaría de Educación Superior, Buenos Aires, Argentina.. •. Programa Brasil – Alemanha (PROBRAL), Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), Brasil - Deutscher Akademischer Austauschdienst (DAAD), Deutschland.. •. Proyecto "Fondo para el Mejoramiento de la Calidad Universitaria FOMEC 825/97", FICH – UNL / BIRF, Santa Fe, Argentina.. •. Universidad Nacional del Litoral, Santa Fe, Argentina.. Pelo apoio técnico: •. Aeroconsult Aerolevantamentos, Florianópolis, Brasil.. •. Departamento de Engenharia de Agrimensura, Universidade do Estremo Sul Catarinense (UNESC), Criciúma, Brasil.. •. Gold&Gold, Florianópolis, Brasil.. •. Instituto de Planejamento Urbano de Florianópolis (IPUF), Brasil..

(6) -VI-. •. Intersat Imagens de Satélite, São José dos Campos, Brasil.. •. Laboratório de Camarões Marinhos – Centro de Ciências Agrárias da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Florianópolis, Brasil.. •. Laboratório de Fotogrametria, Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento (LFSG), Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Florianópolis, Brasil.. •. Núcleo de Consultoria Ambiental (NCA), Florianópolis, Brasil.. •. VisãoGEO, Florianópolis, Brasil.. •. Z imaging (Carls Zeiss + Intergraph joint venture), Oberkochen, Germany.. Pelo apoio pessoal: • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •. Aldo Raúl Paira, PTC. Santa Fé, Argentina. Augusto De Marchi, Téc. Florianópolis, Brasil. Betty Kauffmann, Prof. Geog. Santa Fé, Argentina. Carla Bonetti, Prof. Dra. Florianópolis, Brasil. Carlos Alberto Sherton Cruz, Arq. Florianópolis, Brasil. Carlos Orssatto, Prof. Dr. Florianópolis, Brasil. Cláudio Zimmermann, Prof. M.Eng. Florianópolis, Brasil. Cristóbal Vicente Lozeco, Prof. Ing. Rec. Hid. Santa Fé, Argentina. Delcindo Padilha Droppa, Eng. Agr. Florianópolis, Brasil. Elpídio Beltrame, Prof. M. Eng. Agr. Florianópolis, Brasil. Fabiano Dos Santos, Téc. Florianópolis, Brasil. Francisco Alberto Dalotto, Dr. Bioq. General Ramírez, Argentina. Francisco Leiva, Prof. Ing. Civ. Paraná, Argentina. Fulgêncio Duarte, Sociólogo. Florianópolis, Brasil. Gabriel Oscar Cremona Parma, Prof. PTC. Florianópolis, Brasil. Gabriela Salgado, M. Eng. Geog. Florianópolis, Brasil. Graciela Pusineri, Prof. M.Sc., Santa Fé, Argentina. Irizete Odete Meneses, Florianópolis, Brasil. Jarbas Bonetti Filho, Prof. Dr. Florianópolis, Brasil. José Comin, Eng. Agr. Florianópolis, Brasil. Jürgen Philips, Prof. Dr. Florianópolis, Brasil. Mabel Haydée Strada, Geog. Buenos Aires, Argentina. Mario Schreider, Prof. M.Sc. Ing. Rec. Hid. Santa Fé, Argentina. Marta Pujol de Aguirre, Prof. Ing. Rec. Hidr. Santa Fé, Argentina. Miguel A. Verdinelli, Prof. Dr. Florianópolis, Brasil. Paulo César Fortkamp, Téc. Florianópolis, Brasil. Pedro Selvino Neumann, Prof. M.Sc. Eng. Agr. Santa Maria, Brasil. Rafael Comin, Geog. Florianópolis, Brasil. Roberto Aníbal Lerena, Dr. Paraná, Argentina. Rógis Juarez Bernardy, Prof. M. Eng. Geog. Chapecó, Brasil. Romeo Esteban Miretti, Prof. Ing. Civ. Santa Fé, Argentina. Ronildo Goldmeier, Arq. Florianópolis, Brasil. Ruth Emilia Nogueira Loch, Prof. Dr. Florianópolis, Brasil. Sérgio Luis Lopes, Lic. em Geog. Florianópolis, Brasil. Walter Quadros Seiffert, Prof. M. Eng. Agr. Florianópolis, Brasil..

(7) -VII-. SUMÁRIO Folha de aprovação................................................................................................ Agradecimentos..................................................................................................... Lista de figuras....................................................................................................... Lista de mapas....................................................................................................... Lista de tabelas...................................................................................................... Lista de gráficos..................................................................................................... Lista de abreviaturas.............................................................................................. Lista de instituições................................................................................................ Lista de unidades de medida................................................................................. Licença dos programas utilizados.......................................................................... Resumo.................................................................................................................. Resumen................................................................................................................ Abstract................................................................................................................... II V XI XIV XV XVI XVII XVIII XIX XX XXI XXII XXIII. CAPÍTULO 1 APRESENTAÇÃO DO TEMA ESTUDADO ....1 RESUMO DO CAPÍTULO 1.....................................................................................................................1. 1.1. CONSIDERAÇÕES PRELIMINARES .................................. 1 1.1.1. CONTEXTO DE APLICAÇÃO ............................................................................. 2 1.1.2. MOTIVAÇÃO PESSOAL PARA REALIZAÇÃO DO ESTUDO ...................................... 4 1.1.3. ALCANCES DO TRABALHO REALIZADO ............................................................. 6 1.1.4. ADVERTÊNCIA SOBRE RESTRIÇÕES CONCEITUAIS............................................ 8. 1.2. APRESENTAÇÃO DO TEMA ESTUDADO ........................ 10 1.2.1. RELEVÂNCIA, CARÁTER INÉDITO E CONTRIBUIÇÃO AO TEMA ESTUDADO .......... 10 1.2.2. HIPÓTESES CONSIDERADAS......................................................................... 11. 1.3. OBJETIVOS .................................................................. 14 1.3.1. OBJETIVO PRINCIPAL................................................................................... 14 1.3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS............................................................................. 14. CAPÍTULO 2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ...................... 16 RESUMO DO CAPÍTULO 2...................................................................................................................16. 2.1. ESTADO DA ARTE ........................................................ 16 2.1.1. GESTÃO TERRITORIAL E ADMINISTRAÇÃO DA INFORMAÇÃO ............................ 16 2.1.2. GESTÃO COSTEIRA: ANÁLISE DAS TENDÊNCIAS ATUAIS .................................. 19 2.1.3. ESTRUTURAÇÃO DO CONHECIMENTO DE ÁREAS LITORÂNEAS ......................... 22 2.1.4. A INFORMAÇÃO EM UM PLANO DE GESTÃO COSTEIRA .................................... 23 2.1.5. A INFORMAÇÃO E O MARCO FUNCIONAL CONSIDERADO.................................. 24. 2.2. TÉCNICAS ATUALMENTE DISPONÍVEIS ......................... 26 2.2.1. SISTEMAS ESPACIALIZADOS DE APOIO À DECISÃO - SEAD............................ 26 2.2.2. SENSORIAMENTO REMOTO , SIG E MODELAGEM NUMÉRICA............................ 28 2.2.3. SISTEMAS EXPERTOS.................................................................................. 31 2.2.4. FUSÃO DE DADOS ....................................................................................... 34 2.2.5. ESTATÍSTICA MULTIVARIADA ........................................................................ 35 2.2.6. MODELOS DIGITAIS DO TERRENO ................................................................. 36 2.2.7. SISTEMA DE POSICIONAMENTO GLOBAL ........................................................ 36. 2.3. OS MANGUEZAIS .......................................................... 38 2.3.1. ÁREAS DE FORMAÇÕES PIONEIRAS............................................................... 38 2.3.2. FORMAÇÃO PIONEIRA FLUVIOMARÍTIMA DOS MANGUEZAIS.............................. 38 2.3.3. ESPÉCIES DE MANGUE DA ÁREA DE ESTUDO ................................................. 39 2.3.3.1. Avicennia schaueriana Stapf & Leechman ex Moldenke ................................ 41 2.3.3.2. Laguncularia racemosa L. ............................................................................. 43.

(8) -VIII-. 2.3.3.3. Rhizophora mangle L. ................................................................................... 44. 2.3.4. DISTRIBUIÇÃO GEOGRÁFICA GLOBAL ............................................................ 45 2.3.5. DISTRIBUIÇÃO GEOGRÁFICA NO BRASIL ........................................................ 46 2.3.6. DISTRIBUIÇÃO GEOGRÁFICA EM SANTA CATARINA ......................................... 48 2.3.7. OS MANGUEZAIS E A ANTROPIZAÇÃO DO MEIO ............................................... 51. CAPITULO 3 ÁREA DE ESTUDO.................................... 52 RESUM0 DO CAPÍTULO 3 ...................................................................................................................52. 3.1. LOCALIZAÇÃO GEOGRÁFICA DA ÁREA ........................ 52 3.1.1. SITUAÇÃO RELATIVA.................................................................................... 52. 3.2. C ONDIÇÃO. DE ANTROPIZAÇ Ã O D A Á R E A ................................. 56. 3.2.1. PRINCIPAIS PROBLEMAS AMBIENTAIS............................................................ 58. 3.3. C ARACTERIZAÇÃO. AMBIENTAL DA ÁREA ................................. 61. 3.3.1. ESPÉCIES DE MANGUE ................................................................................ 61 3.3.2. ALTIMETRIA ................................................................................................ 63 3.3.3. CADASTRO E FUNÇÃO DAS PROPRIEDADES ................................................... 65 3.3.4. ÁREAS EDIFICADAS ..................................................................................... 69 3.3.5. REDE VIÁRIA............................................................................................... 71 3.3.6. SISTEMA HÍDRICO ....................................................................................... 74 3.3.7. ESGOTOS ................................................................................................... 77. CAPITULO 4 MATERIAL E MÉTODO ............................. 82 RESUM0 DO CAPÍTULO 4 ...................................................................................................................82. 4.1. MATERIAL .................................................................... 82 4.1.1. EQUIPAMENTO ............................................................................................ 83 4.1.2. PROGRAMAS .............................................................................................. 88 4.1.2.1. Linguagens de programação ......................................................................... 88 4.1.2.2. Programas específicos elaborados ................................................................ 89 4.1.2.3. Programas para cálculos ............................................................................... 90 4.1.2.4. Programas para processamento, gestão e manejo de dados ......................... 90. 4.2. MÉTODO ....................................................................... 91 4.2.1. ETAPA I – DEFINIÇÃO DO PROBLEMA E FORMULAÇÃO DE HIPÓTESES .............. 92 4.2.1.1. Análise das idéias motivadoras da pesquisa .................................................. 93 4.2.1.2. Canalização das idéias para um projeto concreto .......................................... 94 4.2.1.3. Análise dos meios técnicos e econômicos disponíveis................................... 94 4.2.1.4. Estudo do estado atual do problema no mundo ............................................. 96 4.2.1.5. Análise da relevância do problema ................................................................ 96 4.2.1.6. Determinação do contexto espaço-temporal .................................................. 97 4.2.1.7. Definição da área de estudo .......................................................................... 98 4.2.1.8. Reconhecimento de problemas ambientais da área....................................... 98 4.2.1.9. Formulação de hipóteses .............................................................................. 99 4.2.1.10. Determinação de hipóteses e objetivos........................................................ 99. 4.2.2. ETAPA II – PREPARAÇÃO DOS DADOS DE ENTRADA ..................................... 100 4.2.2.1. Adequação do SIG como técnica para preparação de dados ....................... 101 4.2.2.2. Estruturação do projeto SIG ........................................................................ 102 4.2.2.3. Programa computacional adotado ............................................................... 103 4.2.2.4. Base cartográfica ........................................................................................ 103 4.2.2.5. Sensoriamento remoto ................................................................................ 104 4.2.2.5.1. Imagens de satélite.......................................................................................105 4.2.2.5.2. Fotografias aéreas ........................................................................................105 4.2.2.5.3. Imagens do sistema para registro digital de imagens......................................109. 4.2.2.6. Missões de campo ...................................................................................... 112 4.2.2.7. Incorporação de metadados ........................................................................ 113 4.2.2.8. Modelos matriciais temáticos....................................................................... 114 4.2.2.9. Processamento de imagens ........................................................................ 115 4.2.2.10. Modelos matriciais contínuos..................................................................... 117.

(9) -IX-. 4.2.2.11. Fusão de dados......................................................................................... 118. 4.2.3. ETAPA III – ZONEAMENTO DA ÁREA DE ESTUDO .......................................... 119 4.2.3.1. Adequação da ACP como técnica de redução dimensional de dados .......... 120 4.2.3.2. Aplicação da técnica da ACP....................................................................... 120 4.2.3.3. Variáveis de entrada à ACP apoiada em modelos matriciais........................ 121 4.2.3.4. Programa computacional utilizado ............................................................... 121 4.2.3.5. Determinação de setores homogêneos........................................................ 122. 4.2.4. ETAPA IV – ESTRUTURAÇÃO E APLICAÇÃO DO SISTEMA EXPERTO ............... 123 4.2.4.1. Componentes e estrutura genérica do SE.................................................... 123 4.2.4.2. Fases executadas para a aplicação do SE .................................................. 124 4.2.4.3. Programa computacional e estrutura adotada para o SE ............................. 126 4.2.4.4. Variáveis de entrada.................................................................................... 127 4.2.4.5. Probabilidade das variáveis......................................................................... 132 4.2.4.6. Modelo declarativo ...................................................................................... 134 4.2.4.7. Formulação de hipóteses no SE .................................................................. 135 4.2.4.8. Estruturação da base de conhecimentos ..................................................... 135 4.2.4.9. Treinamento e feedback do SE.................................................................... 136 4.2.4.10. Execução de rotinas do SE........................................................................ 137 4.2.4.11. Determinação da validade e consistência dos resultados do SE. ............... 137 4.2.4.12. Manejo dos resultados de hipóteses do SE ............................................... 138 4.2.4.13. Resultados das hipóteses utilizados como novas variáveis........................ 138 4.2.4.14. Adequação dos resultados a avaliações ambientais .................................. 139. 4.2.5. ETAPA V – INTEGRAÇÃO DO SEAD............................................................ 139 4.2.5.1. Componentes considerados ........................................................................ 139 4.2.5.2. Extração de dados implícitos versus geração de novos dados..................... 140 4.2.5.3. Diferencia entre SEAD e SIG....................................................................... 141 4.2.5.4. Programas computacionais desenvolvidos .................................................. 141 4.2.5.5. Compatibilização de escalas e de densidades de informação ...................... 142 4.2.5.6. Funcionamento do SEAD ............................................................................ 143 4.2.5.7. Adequação do método ................................................................................ 147. CAPITULO 5 RESULTADOS E DISCUSÃO................... 148 RESUMO DO CAPÍTULO 5.................................................................................................................148. 5.1. RESULTADOS .............................................................. 148 5.1.1. VALIDADE DOS RESULTADOS OBTIDOS NA PESQUISA ................................... 148 5.1.2. TRANSFERÊNCIA E APLICAÇÃO EM OUTRAS ÁREAS ...................................... 149 5.1.3 RESULTADOS DA VERIFICAÇÃO DE HIPÓTESES ............................................. 149 5.1.3.1. Primeira hipótese ........................................................................................ 150 5.1.3.1.1. Considerações sobre os resultados da primeira hipótese ...............................159. 5.1.3.2. Segunda hipótese ....................................................................................... 159. 5.1.4.. 5.1.3.2.1. Caso 1..........................................................................................................165 5.1.3.2.2. Caso 2..........................................................................................................166 5.1.3.2.3. Caso 3..........................................................................................................168 5.1.3.2.4. Caso 4..........................................................................................................170 5.1.3.2.5. Caso 5..........................................................................................................172 5.1.3.2.6. Caso 6..........................................................................................................174 5.1.3.2.7. Considerações sobre os resultados da segunda hipótese...............................176 RESULTADOS INTERMEDIÁRIOS .................................................................. 177. 5.1.4.1. Zoneamento ambiental por ACP.................................................................. 177 5.1.4.2. Imagens digitais .......................................................................................... 180 5.1.4.3. Imagens para observação estereoscópica ................................................... 181 5.1.4.4. Seqüências lineares de imagens ................................................................. 185 5.1.4.5. Imagens falsa cor ........................................................................................ 186 5.1.4.6. Classificações do SE................................................................................... 187. CAPÍTULO 6 CONCLUSÕES ........................................ 193 RESUMO DO CAPÍTULO 6.................................................................................................................193. 6.1. CONCLUSÕES GERAIS ................................................ 193.

(10) -X-. 6.2. CONCLUSÕES ESPECÍFICAS ....................................... 194 6.2.1. GERAÇÃO DE INFORMAÇÃO TÉCNICA .......................................................... 194 6.2.2. SISTEMAS NÃO CONVENCIONAIS DE RECONHECIMENTO ............................... 195 6.2.3. ADEQUAÇÃO DE TÉCNICAS DE FUSÃO DE DADOS ......................................... 196 6.2.4. ALTERNATIVAS PARA RECUPERAÇÃO DE ÁREAS DEGRADADAS ..................... 197 6.2.5. AVALIAÇÃO DE PROBLEMAS AMBIENTAIS CONCRETOS.................................. 197 6.2.6. CONTRIBUIÇÕES DO MÉTODO .................................................................... 198. BIBLIOGRAFIA ............................................................. 199 ANEXOS ....................................................................... 210. –—.

(11) -XI-. LISTA DE FIGURAS Figura 1.1.: O manguezal do Itacorubi ...................................................................................... 3 Figura 1.2.: Departamento de Aqüicultura – CCA, UFSC. ....................................................... 12 Figura 1.3.: Vista da área em fase de recuperação no CCA, UFSC......................................... 13 Figura 2.1.:Formação pioneira fluviomarítima ......................................................................... 39 Figura 2.2.: Transição fluviomarítima de um manguezal.......................................................... 39 Figura 2.3.: Aspecto típico de um manguezal.......................................................................... 39 Figura 2.4.: Folhas de Mangue Preto, Mangue Branco e Mangue Vermelho ........................... 40 Figura 2.5.: Folhas de A. schaueriana..................................................................................... 42 Figura 2.6.: Ramo de A. schaueriana...................................................................................... 42 Figura 2.7.: Sistema radicular de A. schaueriana com geotropismo negativo .......................... 42 Figura 2.8.: Folhas de L. racemosa......................................................................................... 43 Figura 2.9.: Ramo de L. racemosa.......................................................................................... 43 Figura 2.10.: Flores de L. racemosa ....................................................................................... 43 Figura 2.11.: Folhas de R. mangle.......................................................................................... 44 Figura 2.12.: Indivíduos de R. mangle..................................................................................... 44 Figura 2.13.: Sistema radicular submerso com geotropismo positivo - R. mangle.................... 44 Figura 2.14.: Sistema radicular aéreo com geotropismo positivo - R. mangle.......................... 45 Figura 2.15.: Flores de R. mangle........................................................................................... 45 Figura 2.16.: Frutos de R. mangle........................................................................................... 45 Figura 2.17.: Distribuição global dos manguezais ................................................................... 47 Figura 2.18.: Distribuição dos manguezais no Brasil ............................................................... 47 Figura 2.19.: Zoneamento de um manguezal na região Sul do Brasil, segundo IBGE (1990)... 48 Figura 2.20.:Manguezal na Lagoa do Imaruí, SC, Brasil.......................................................... 49 Figura 2.21.: Principais manguezais na ilha de Santa Catarina ............................................... 50 Figura 3.1.: Situação relativa da área de estudo na América do Sul e Região Sul do Brasil..... 53 Figura 3.2.: Situação relativa da área de estudo na ilha de Santa Catarina ............................. 53 Figura 3.3.: Vista oblíqua do Manguezal do Itacorubi, Florianópolis (SC), Brasil...................... 56 Figura 3.4.: Situação relativa do manguezal do Itacorubi e urbanização de Florianópolis ........ 57 Figura 3.5.: Pressão antrópica sobre o manguezal do Itacorubi. Fotografia aérea................... 57 Figura 3.6.:Pressão antrópica sobre o manguezal - vista oblíqua............................................ 58 Figura 3.7.:Pressão antrópica sobre o manguezal - vista oblíqua............................................ 58 Figura 3.8.: Espécies exóticas na área periférica do manguezal ............................................. 58 Figura 3.9.: Espécies arbóreas exóticas ao longo de vias de comunicação............................. 58 Figura 3.10.:Efeitos da anoxia na fauna do Manguezal do Itacorubi ........................................ 59 Figura 3.11.:Obras de canalização no Manguezal do Itacorubi ............................................... 59 Figura 3.12.:Construção de novos esgotos do bairro Trindade................................................ 59 Figura 3.13.: Centro de Transferência de Resíduos Sólidos de Florianópolis .......................... 60 Figura 3.14.:Área recuperada do antigo depósito de lixo da cidade......................................... 60 Figura 3.15.:Águas superficiais efluentes da área do antigo depósito de lixo........................... 60 Figura 3.16.:Dejetos de combustíveis no Manguezal do Itacorubi ........................................... 60 Figura 3.17.:Representação altimétrica da bacia com a área de estudo. ................................. 63 Figura 4.1.: Relação entre o material utilizado ........................................................................ 83 Figura 4.2.: Sensor digital....................................................................................................... 84 Figura 4.3: Navegador GPS.................................................................................................... 84 Figura 4.4.: Filtros infravermelho ............................................................................................ 85 Figura 4.5.: Sensibilidade espectral de filtros R72 e RM90, e CCD CIF................................... 86 Figura 4.6.: Janela espectral 720nm – 950nm do sistema digital de reconhecimento .............. 87 Figura 4.7.: Janela espectral 900nm – 950nm do sistema digital de reconhecimento .............. 87 Figura 4.8.: Testes colorimétricos para análise de água.......................................................... 88 Figura 4.9.: Fluxo geral de atividades no método .................................................................... 91 Figura 4.10.: Fluxo de atividades na etapa I do método .......................................................... 93 Figura 4.11.: Componentes do SEAD estruturado................................................................... 94 Figura 4.12.: Fluxo de atividades na etapa II do método ....................................................... 101 Figura 4.13.: Pontos de controle para orientação de fotografias aéreas de maio 2002 .......... 108 Figura 4.14.: Sistema de reconhecimento em operação........................................................ 109 Figura 4.15.: Imagens do reconhecimento aéreo efetuado em Setembro de 2001................. 110.

(12) -XII-. Figura 4.16.: Imagens do reconhecimento aéreo efetuado em Julho de 2002 ....................... 111 Figura 4.17.: Fluxo de atividades na etapa III do método ...................................................... 119 Figura 4.18.: Componentes e estrutura do SE ...................................................................... 123 Figura 4.19.: Estrutura genérica de uma base de conhecimentos ......................................... 127 Figura 4.20.: Estrutura da rede de decisões para determinação de solo exposto .................. 131 Figura 4.21.: Método para avaliação da degradação da cobertura vegetal nativa.................. 143 Figura 4.22: SE, SIG, Banco de dados e Modelo para cálculo de custos............................... 146 Figura 5.1.: Vistas da área degradada dentro do manguezal do Itacorubi ............................. 151 Figura 5.2.: Monitoramento da área degradada no manguezal do Itacorubi........................... 152 Figura 5.3.: Setor de 1ha. com cobertura média de 2700 exemplares ................................... 156 Figura 5.4.: Imagens de fotografia aérea, sistema digital e fusão de dados. .......................... 160 Figura 5.5.: Localização de áreas para obtenção de imagens por fusão de dados .............. 160 Figura 5.6.: Localização dos perfis espectrais realizados sobre as imagens.......................... 163 Figura 5.7.a. Caso 1. Histogramas RGB e cinza imagem visível ........................................... 165 Figura 5.7.b. Caso 1. Histogramas RGB e cinza imagem infravermelho 900nm .................... 165 Figura 5.7.c. Caso 1. Histogramas RGB e cinza imagem com fusão de dados...................... 165 Figura 5.8.a. Caso 1. Imagem visível .................................................................................... 165 Figura 5.8b. Caso 1. Imagem infravermelho 900nm .............................................................. 165 Figura 5.8c. Caso 1. Imagem com fusão de dados ............................................................... 165 Figura 5.9a. Caso 1. Perfis radiométricos RGB e cinza - imagem visível ............................... 165 Figura 5.9b. Caso 1. Perfis radiométricos RGB e cinza - imagem infravermelho 900nm........ 165 Figura 5.9c. Caso 1. Perfis radiométricos RGB e cinza - imagem com fusão de dados ......... 165 Figura 5.10a. Caso 2. Histogramas RGB e cinza imagem visível .......................................... 167 Figura 5.10b. Caso 2. Histogramas RGB e cinza imagem infravermelho 900nm ................... 167 Figura 5.10c. Caso 2. Histogramas RGB e cinza imagem com fusão de dados..................... 167 Figura 5.11a. Caso 2. Imagem visível ................................................................................... 167 Figura 5.11b. Caso 2. Imagem infravermelho 900nm ............................................................ 167 Figura 5.11c. Caso 2. Imagem com fusão de dados.............................................................. 167 Figura 5.12a. Caso 2. Perfis radiométricos RGB e cinza - imagem visível............................. 167 Figura 5.12b. Caso 2. Perfis radiométricos RGB e cinza - imagem infravermelho 900nm ...... 167 Figura 5.12c. Caso 2. Perfis radiométricos RGB e cinza - imagem com fusão de dados........ 167 Figura 5.13a. Caso 3. Histogramas RGB e cinza imagem visível .......................................... 169 Figura 5.13b. Caso 3. Histogramas RGB e cinza imagem infravermelho 900nm ................... 169 Figura 5.13c. Caso 3. Histogramas RGB e cinza imagem com fusão de dados..................... 169 Figura 5.14a. Caso 3. Imagem visível ................................................................................... 169 Figura 5.14b. Caso 3. Imagem infravermelho 900nm ............................................................ 169 Figura 5.14c. Caso 3. Imagem com fusão de dados.............................................................. 169 Figura 5.15a. Caso 3. Perfis radiométricos RGB e cinza - imagem visível............................. 169 Figura 5.15b. Caso 3. Perfis radiométricos RGB e cinza - imagem infravermelho 900nm ...... 169 Figura 5.15c. Caso 3. Perfis radiométricos RGB e cinza - imagem com fusão de dados........ 169 Figura 5.16a. Caso 4. Histogramas RGB e cinza imagem visível .......................................... 171 Figura 5.16b. Caso 4. Histogramas RGB e cinza imagem infravermelho 900nm ................... 171 Figura 5.16c. Caso 4. Histogramas RGB e cinza imagem com fusão de dados..................... 171 Figura 5.17a. Caso 4. Imagem visível ................................................................................... 171 Figura 5.17b. Caso 4. Imagem infravermelho 900nm ............................................................ 171 Figura 5.17c. Caso 4. Imagem com fusão de dados.............................................................. 171 Figura 5.18a. Caso 4. Perfis radiométricos RGB e cinza - imagem visível............................. 171 Figura 5.18b. Caso 4. Perfis radiométricos RGB e cinza - imagem infravermelho 900nm ...... 171 Figura 5.18c. Caso 4. Perfis radiométricos RGB e cinza - imagem com fusão de dados........ 171 Figura 5.19a. Caso 5. Histogramas RGB e cinza imagem visível .......................................... 173 Figura 5.19b. Caso 5. Histogramas RGB e cinza imagem infravermelho 900nm ................... 173 Figura 5.19c. Caso 5. Histogramas RGB e cinza imagem com fusão de dados..................... 173 Figura 5.20a. Caso 5. Imagem visível ................................................................................... 173 Figura 5.20b. Caso 5. Imagem infravermelho 900nm ............................................................ 173 Figura 5.20c. Caso 5. Imagem com fusão de dados.............................................................. 173 Figura 5.21a. Caso 5. Perfis radiométricos RGB e cinza - imagem visível............................. 173 Figura 5.21b. Caso 5. Perfis radiométricos RGB e cinza - imagem infravermelho 900nm ...... 173 Figura 5.21c. Caso 5. Perfis radiométricos RGB e cinza - imagem com fusão de dados........ 173 Figura 5.22a. Caso 6. Histogramas RGB e cinza imagem visível .......................................... 175 Figura 5.22b. Caso 6. Histogramas RGB e cinza imagem infravermelho 900nm ................... 175.

(13) -XIII-. Figura 5.22c. Caso 6. Histogramas RGB e cinza imagem com fusão de dados..................... 175 Figura 5.23a. Caso 6. Imagem visível ................................................................................... 175 Figura 5.23b. Caso 6. Imagem infravermelho 900nm ............................................................ 175 Figura 5.23c. Caso 6. Imagem com fusão de dados.............................................................. 175 Figura 5.24a. Caso 6. Perfis radiométricos RGB e cinza - imagem visível............................. 175 Figura 5.24b. Caso 6. Perfis radiométricos RGB e cinza - imagem infravermelho 900nm ...... 175 Figura 5.24c. Caso 6. Perfis radiométricos RGB e cinza - imagem com fusão de dados........ 175 Figura 5.25.: Vista desde o terreno dos quatro setores determinados pela ACP.................... 178 Figura 5.26.: Imagem do Sistema de Reconhecimento Aéreo- Modo infravermelho 900nm... 180 Figura 5.27.: Imagem do Sistema de Reconhecimento Aéreo - Modo infravermelho 720nm.. 181 Figura 5.28.: Imagem do Sistema de Reconhecimento Aéreo- Modo visível cor.................... 181 Figura 5.29.: Pares estereoscópicos de imagens infravermelho 900nm ................................ 182 Figura 5.30.: Pares estereoscópicos de imagens infravermelho 720nm ................................ 183 Figura 5.31.: Pares estereoscópicos de imagens infravermelho 900nm em área de estudo... 184 Figura 5.32.: Pares estereoscópicos de imagens espectro visível ......................................... 185 Figura 5.33.: Seqüência linear de imagens infravermelhas 900nm ........................................ 186 Figura 5.34.: Seqüência linear de imagens visíveis............................................................... 186 Figura 5.35.: Imagens falsa cor das áreas analisadas........................................................... 187. –—.

(14) -XIV-. LISTA DE MAPAS Mapa 3.1.: Planimetria geral da área de estudo ...................................................................... 54 Mapa 3.2.: Fotocarta da área de estudo ................................................................................. 55 Mapa 3.3.: Espécies de mangues cadastradas em 2001 no setor estudado ............................ 62 Mapa 3.4.: Altimetria em 2001 do setor estudado ................................................................... 64 Mapa 3.5.: Cadastro e função das propriedades em 2001 do setor estudado.......................... 67 Mapa 3.6.: Área edificada em 2001 no setor estudado............................................................ 70 Mapa 3.7.: Rede viária em 2001 do setor estudado ................................................................ 72 Mapa 3.8.: Sistema hídrico em 2001 no setor estudado .......................................................... 75 Mapa 3.9.: Esgotos cadastrados em 2001 no setor estudado ................................................. 78. –—.

(15) -XV-. LISTA DE TABELAS Tabela 3.1.: Características químicas da água em pontos primários de amostragem .............. 79 Tabela 3.2.: Características químicas da água em outros pontos da área de estudo ............... 80 Tabela 3.3.: Características dos esgotos registrados na área de estudo ................................. 81 Tabela 4.1.: Características dos filtros utilizados..................................................................... 85 Tabela 4.2.: Detalhe das aplicações desenvolvidas ................................................................ 89 Tabela 4.3.: Estrutura do SIG ............................................................................................... 102 Tabela 4.4.: Atividades de campo por data e atividade ......................................................... 113 Tabela 4.5.: Características dos modelos matriciais temáticos.............................................. 114 Tabela 4.6.: Características dos modelos matriciais contínuos.............................................. 118 Tabela 4.7.: Variáveis de entrada ao SE e tamanho de célula............................................... 128 Tabela 4.8.: Variáveis e valores de confiança calculados...................................................... 133 Tabela 4.9.: Variáveis destinadas à determinação de solos expostos ................................... 134 Tabela 4.10.: Estrutura da tabela de atributos para vincular SIG........................................... 146 Tabela 5.1.: Coordenadas centrais e dimensões das áreas utilizadas para fusão de dados .. 160 Tabela 5.2.: Estatísticos das imagens de cada setor analisado ............................................. 162 Tabela 5.3.: Superfície de setores homogêneos determinados pela ACP.............................. 178. –—.

(16) -XVI-. LISTA DE GRÁFICOS E QUADROS Gráfico 3.1.: Perfil topográfico NW – SE da área de estudo (longitudinal) ............................... 65 Gráfico 3.2.: Perfil topográfico SW – NE da área de estudo (transversal) ................................ 65 Gráfico 3.3.: Função das propriedades no setor de área de preservação permanente............. 66 Gráfico 3.4.: Função das propriedades no setor de serviços públicos e privados..................... 68 Gráfico 3.5.: Função das propriedades no setor de residências .............................................. 69 Gráfico 3.6.: Seções do rio Itacorubi intercessão com Av. Madre Benvenuta e da Saudade.... 74 Gráfico 3.7.: Seções do rio do Sertão intercessão Av. Madre Benvenuta e da Saudade.......... 76 Gráfico 4.1.: Aerolevantamentos da área de estudo disponíveis durante a pesquisa ............. 106 Gráfico 4.2.: Imagens de satélite da área de estudo disponíveis durante a pesquisa............. 116 Gráfico 4.3.: Variáveis temáticas utilizadas no Sistema Experto............................................ 129 Gráfico 4.4.: Variáveis contínuas utilizadas no Sistema Experto............................................ 130 Gráfico 5.1.: Monitoramento de uma área degradada no manguezal do Itacorubi – Período 1994/2002 ............................................................................................................................ 154 Gráfico 5.2.: Resultados da classificação por Sistema Experto ............................................. 155 Gráfico 5.3.: Recuperação da área degradada – Número de mangues por setor contíguo de solo exposto......................................................................................................................... 157 Gráfico 5.4.: Recuperação da área degradada – Custo do projeto por subárea..................... 158 Gráfico 5.5.: Fusão de dados – Caso 1................................................................................. 164 Gráfico 5.6.: Fusão de dados – Caso 2................................................................................. 166 Gráfico 5.7.: Fusão de dados – Caso 3................................................................................. 168 Gráfico 5.8.: Fusão de dados – Caso 4................................................................................. 170 Gráfico 5.9.: Fusão de dados – Caso 5................................................................................. 172 Gráfico 5.10.: Fusão de dados – Caso 6............................................................................... 174 Gráfico 5.11.: Componentes principais e zoneamento ambiental da área de estudo ............. 179 Gráfico 5.12.: Classificação por Sistema Experto das áreas com mangues considerando faixas hipsométricas ....................................................................................................................... 189 Gráfico 5.13.: Classificação por Sistema Experto das áreas com solos expostos considerando faixas hipsométricas ............................................................................................................. 190 Gráfico 5.14.: Classificação por Sistema Experto da seqüência de inundação do manguezal considerando faixas hipsométricas ....................................................................................... 191 Quadro 5.1.: Evolução da área degradada estudada no manguezal do Itacorubi .................. 153 Quadro 5.2.: Curva faixa hipsométrica – área coberta por mangues ..................................... 188. –—.

(17) -XVII-. LISTA DE ABREVIATURAS ACP. Análise por componentes principais. B. Canal azul das imagens compostas (do Inglês blue). CCD. Dispositivo de carga acoplada (do Inglês Coupled Charged Device). CP. Componente principal. DF. Fusão de dados (do Inglês Data Fusion). DN. Número digital (do Inglês digital number). E. Leste. G. Canal verde das imagens compostas (do Inglês green). GPS. Sistema de Posicionamento Global (do Inglês Global Positioning System). HSV. Matiz, saturação e valor (do Inglês Hue, Saturation, Value). MD. Margem direita. MI. Margem esquerda. N. Norte. n.v.. Nome vulgar. R. Canal vermelho das imagens compostas (do Inglês red). S. Sul. SE. Sistema Experto (em Inglês Expert System). SEAD. Sistema Espacializado de Apoio à Decisão (em Inglês Spatial Decission Support System). SIG. Sistema de Informação Geográfica (em Inglês Geographic Information System). UT. Unidades de turbidez. UTM. Projeção Mercator Transversa Universal (do Inglês Universal Transverse Mercator). W. Oeste (do Inglês West). –—.

(18) -XVIII-. LISTA DE INSTITUIÇÕES CCA. Centro de Ciências Agrárias. CONAMA Comissão Nacional do Meio Ambiente FIG. Federação Internacional dos Geômetras (do Francês Fédération Internationele des Geométres). IBGE. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. IPUF. Instituto de Planejamento Urbano de Florianópolis. LCM. Laboratório de Camarões Marinhos. LFSG. Laboratório de Fotogrametria, Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento. UDESC. Universidade do Estado de Santa Catarina. UFSC. Universidade Federal de Santa Catarina. UNL. Universidade Nacional do Litoral (em Espanhol Universidad Nacional del Litoral). –—.

(19) -XIX-. LISTA DE UNIDADES DE MEDIDA. km. Quilômetro. 103m. ha. Hectare. 104m2. m. Metro. ---. mm. Milímetro. 10-3m. µm. Micrômetro. 10-6m. nm. Nanômetro. 10-9m. mg. Miligrama. 10-3g. l. Litro. ---. s. Segundo. ---. –—.

(20) -XX-. LICENÇAS DOS PROGRAMAS UTILIZADOS ArcView® GIS 8.2 for Windows™ Single Use Keyed. KEY554997377. ®. AutoCAD Release 14. 220-00087919 Roque A. Sánchez Dalotto. ®. ERDAS Imagine Version 8.4 ®. FoxPro for Windows™ Version 2.6a ®. System ID: fb3ad29600fb. Microsoft Office 97 Standard ®. Microsoft Visual Basic 4.0 ®. VisãoGEO Ltda.. 22693-072-0408081 Roque A. Sánchez Dalotto. ®. ®. VisãoGEO Ltda.. 8135-1811406 Roque A. Sánchez Dalotto 36985-077-0100033-87817 Roque A. Sánchez Dalotto. Microsoft Windows™ 95. 18796-OEM-0013111-81005 Roque A. Sánchez Dalotto. Microsoft® Windows™ ME. 52782-OEM-0009147-00113 Roque A. Sánchez Dalotto. ®. ®. Microsoft Word 2000. 29200-OEM-0080751-00029 Roque A. Sánchez Dalotto. –—.

(21) -XXI-. RESUMO SÁNCHEZ DALOTTO, Roque Alberto. Estruturação de dados como suporte à gestão de manguezais utilizando técnicas de geoprocessamento. Florianópolis, 2003. 242p., Versão Português e Versão Espanhol. Universidade Federal de Santa Catarina, Brasil. A linha de pesquisa nesta investigação esteve dirigida à estruturação da base formal de conhecimentos para um plano de gestão costeira, considerando-se alternativas metodológicas baseadas no geoprocessamento. Para sugerir alternativas de soluções na gestão de áreas costeiras por meio da aplicação de um Sistema Espacializado de Apoio às Decisões (SEAD) administrado por um Sistema de Informações Geográficas (SIG), geraram-se dados a partir da convergência funcional de três técnicas: a estruturação de uma rede de decisões num Sistema Experto (SE), destinada a efetuar classificações assistidas baseadas em dados obtidos por sensoriamento remoto e técnicas de medição direta, a programação de rotinas específicas para o controle, o desenho, implementação e aplicação de um sistema de reconhecimento digital infravermelho. Analisou-se o estado da arte vinculado à situação atual do tema estudado, considerando a gestão costeira como caso particular da gestão territorial, a sua relação com a gestão local, tendências atuais de gestão, visão da problemática das áreas litorâneas protegidas, expectativas que atingir-se-ão por meio de um plano de gestão costeira, e o marco institucional e administrativo no qual desenvolveu-se a investigação. Realizou-se uma análise retrospectiva do tema, estudando-se as técnicas de geoprocessamento atualmente disponíveis para serem aplicadas nos planos de gestão costeira. O setor estudado foi uma área de gênesis fluviomarítima associada ao manguezal de Itacorubi (27º34’S; 48º32’W), localizado na costa Oeste da ilha de Santa Catarina, estado de Santa Catarina, Brasil. A pesquisa possibilitou a caracterização das condições naturais e antrópicas de uma área de estudo que abrangeu 228ha. Foram integrados dados de componentes ambientais da área a um SIG, fato que possibilitou a análise objetiva das características métricas e temáticas que caracterizam-na, viabilizando paralelamente a estruturação do núcleo operativo que administrou o SEAD. O método utilizado apresentou-se dividido em cinco etapas. Na primeira sintetizou-se como foi atingido o conhecimento técnico formal da área, a definição da problemática e a formulação das hipóteses de trabalho. Na segunda, detalharam-se os processos para a preparação dos dados de entrada ao SIG e sua adaptação como centro operativo do SEAD. Na terceira, caracterizou-se a área de estudo em setores ambientalmente homogêneos aplicando uma técnica de análise por componentes principais. Na quarta, detalhou-se a estruturação e aplicação da rede de decisões por meio do SE. Na quinta, realizou-se a integração do SEAD. Apresentaram-se os resultados principais e intermediários obtidos durante o desenvolvimento da investigação. Analisou-se a validade dos mesmos, as possibilidades e as limitações para a transferência a outras áreas de manguezais por meio da avaliação qualitativa e quantitativa das hipóteses consideradas. Tanto os resultados obtidos quanto as conclusões extraídas demonstraram a adequação da proposta metodológica baseada no geoprocessamento para estruturar a base de conhecimentos técnicos que são factíveis de serem integrados em um plano de gestão costeira. Palavras-chave: base de conhecimentos técnicos, gestão costeira, geoprocessamento, manguezal.. –—.

(22) -XXII-. RESUMEN SÁNCHEZ DALOTTO, Roque Alberto. Estructuración de datos como soporte a la gestión de manglares utilizando técnicas de geoprocesamiento. Florianópolis, 2003. 242p., Versión Portugués y Versión Español. Universidade Federal de Santa Catarina, Brasil. La línea de trabajo en esta investigación se concentró en la estructuración de la base formal de conocimientos para un plan de gestión costera, considerando alternativas metodológicas apoyadas en geoprocesamiento. Para sugerir alternativas de soluciones a la gestión de áreas costeras por medio del uso de un Sistema Espacializado de Apoyo a las Decisiones (SEAD) administrado por un Sistema de Informaciones Geográficas (SIG), se generaron datos a partir de la convergencia funcional de tres técnicas: la estructuración de una red de decisiones en un Sistema Experto (SE), destinada a efectuar clasificaciones asistidas basadas en datos obtenidos por teledetección y técnicas de medición directa; la programación de rutinas de control específicas; y el diseño, implementación y aplicación de un sistema de reconocimiento digital infrarrojo. Se analizó el estado del arte vinculado a la situación actual del tema abordado, considerando la gestión costera como caso particular de gestión territorial, su relación con la gestión local, tendencias actuales de gestión, visión de la problemática de las áreas litorales protegidas, expectativas que se desprenden de un plan de gestión costera y marco institucional y administrativo en el cual estuvo inserta la investigación. Se realizó un análisis retrospectivo del tema, estudiándose las técnicas de geoprocesamiento actualmente disponibles para ser aplicadas en los planes de gestión costera. El sector estudiado fue un área de génesis fluviomarítima asociada al manglar de Itacorubi (27º34’S; 48º32’W) localizado en la costa Oeste de la isla de Santa Catarina, estado de Santa Catarina, Brasil. La pesquisa permitió caracterizar las condiciones naturales y antrópicas de un área de estudio que abarcó 228ha. Fueron integrados datos de componentes ambientales del área a un SIG, lo cual permitió analizar objetivamente las características métricas y temáticas que la caracterizan, además de posibilitar la estructuración del núcleo operativo que administró el SEAD. El método utilizado se presentó dividido en cinco etapas. En la primera se sintetizó cómo se llegó al conocimiento del área, planteo de la problemática y formulación de hipótesis de trabajo. En la segunda, se detallaron los procesos para preparación de los datos de entrada al SIG y su adaptación como centro operativo del SEAD. En la tercera, se caracterizó el área de estudio en sectores ambientalmente homogéneos aplicando una técnica de análisis por componentes principales. En la cuarta, se detalló la estructuración y aplicación de la red de decisiones por medio del SE. En la quinta, se realizó la integración del SEAD. Se presentaron los resultados principales e intermedios obtenidos durante el desarrollo de la investigación. Se analizó la validez de los mismos, las posibilidades y las limitaciones para la transferencia a otras áreas de mangle por medio de la evaluación cualitativa e cuantitativa de las hipótesis postuladas. Tanto los resultados obtenidos como las conclusiones extraídas demostraron la adecuación de la propuesta metodológica basada en geoprocesamiento para estructurar la base de conocimientos técnicos que son factibles de ser integrados a un plan de gestión costera. Palabras clave: base de conocimientos técnicos, gestión costera, geoprocesamiento, manglar.. –—.

(23) -XXIII-. ABSTRACT. SÁNCHEZ DALOTTO, Roque Alberto. Geoprocessing-based data structuration for environmental management of mangroves. Florianópolis, 2003. 242p., Portuguese and Spanish version. Santa Catarina Federal University, Brazil. Preparation of the technical knowledge base formal frame in a coastal management plan was the main research line of this work. A Geographic Information System (GIS) based Spatial Decision Support System (SDSS) was structured. The elaboration of alternative environmental solutions for coastal areas management plans was the central goal of this system. Environmental-related data for SDSS feeding was created using three techniques: an Expert System (ES) based decision network for remote-sensed and field data classification, programming of specific software control routines and implementation of an infrared digital reconnaissance system. Coastal management plans as land management case and technical state-of-the-art was analyzed. Also, actual trends in local management, environmental protected seashores, expected results and institutional research frames in coastal policies were revised. Available geoprocessing techniques such as SDSS, remote sensing, GIS, numeric models, ES, data fusion, multivariate statistics, digital elevation models and GPS positioning techniques were studied. The study area was a riverine transition formation, related to Itacorubi mangrove (27º34’S; 48º32’W), which is located in the West coast of Santa Catarina island, Santa Catarina state, Brazil. Covering 228ha, natural and man-made landscape conditions in the study area were analyzed. Using a GIS, environmental components data were integrated. This fact allowed objective metric and thematic quantifications, becoming GIS environment the operational SDSS core. Method was divided into five main steps. During the development of the first one, it was possible to reach the formal landscape knowledge for the area and the isolation of the main landscape problems. Two hypotheses were elaborated. GIS data preparation was performed during the second step. Environmental characterization using principal components multivariate techniques was realized in the third step. During the fourth step, the ES decision network was developed. It was applied in different case studies using remote-sensed and field-truth data. Finally, in the fifth step, solutions to specific environmental problems applying SDSS were elaborated. Main and secondary results are discussed. Spatial and time validations, such as methodological restrictions and technology transfer to other mangrove areas were analyzed. Both results and conclusions demonstrated that proposed methodological alternatives using a geoprocessing-based structure are suitable for implementation of the technical knowledge base in coastal management plans. Key words: technical knowledge base, coastal management, geoprocessing, mangle.. –—.

(24) -1-. CAPÍTULO 1 APRESENTAÇÃO DO TEMA ESTUDADO RESUMO DO CAPÍTULO 1 A linha principal de trabalho nesta investigação está definida pela estruturação da base formal de conhecimentos em um plano de gestão costeira. A estruturação de uma rede de decisões executada por um Sistema experto (SE), apoiada em dados obtidos por sensoriamento remoto e técnicas de medição direta administradas por um Sistema de Informações Geográficas (SIG) aponta a resolver determinados problemas ambientais e sugerir alternativas de soluções à gestão de áreas costeiras por meio do uso de um Sistema Espacializado de Apoio às Decisões (SEAD). 1.1. CONSIDERAÇÕES PRELIMINARES A compreensão de determinadas situações ambientais vinculadas à solução de problemas de carência de informação, bem como a consolidação da base formal de conhecimentos destinados aos planos de gestão em áreas costeiras pode ser alcançada a partir da aplicação um Sistema Espacializado de Apoio às Decisões (SEAD). Tal afirmação constitui a linha principal que caracterizou o desenvolvimento desta investigação, realizada entre 2000 e 2002. Em particular, este trabalho trata da estruturação e da aplicação de uma rede de decisões executada por um Sistema Experto (SE), apoiada em dados obtidos por sensoriamento remoto e técnicas de medição direta, organizados e administrados por meio de um Sistema de Informações Geográficas (SIG). Também o desenvolvimento de um sistema digital de reconhecimento aéreo permitiu ensaiar e incorporar uma técnica para obtenção de dados destinados à avaliação ambiental. Com a concretização da investigação, conseguiu-se conformar uma alternativa metodológica fundamentada em um SEAD para elaborar a base técnico-científica de um plano de gestão da área costeira estudada..

(25) -2-. 1.1.1. Contexto de aplicação Durante o desenvolvimento do trabalho utilizaram-se técnicas que, quando aplicadas pelos planejadores, permitem resolver determinados problemas ambientais, sugerir respostas e apoiar na tomada de decisões dentro de um marco de gestão territorial. No contexto político-administrativo da gestão, e de modo geral como indica CAVALCANTI WALCACER (1993), interpretou-se que a falta de recursos humanos, financeiros e tecnológicos do poder público aparece como o motivo principal para enfrentar os problemas ambientais, embora a verdadeira razão muitas vezes seja a falta de vontade política para enfrentar as causas e os responsáveis por tal situação. Por delegação da Constituição Federal Brasileira de 1988 outorgou-se certo grau de autonomia aos municípios brasileiros no que diz respeito à sua própria gestão territorial por meio dos planos diretores, orientando os objetivos a ordenar o pleno desenvolvimento das funções sociais da cidade para garantir o bem-estar de seus habitantes. Esta investigação esteve inserida nesse nível de estruturação da gestão. Além destes critérios citados, pode considerar-se no âmbito analisado um conjunto de situações reais vinculadas ao meio, definidas como impactos. Sendo tanto positivos como negativos, os impactos se definem na Resolução CONAMA 001/86 como uma alteração das propriedades físicas, químicas e biológicas do meio ambiente, causadas por qualquer forma de matéria ou energia resultante das atividades humanas que, direta ou indiretamente, vinculam-se à saúde, à segurança e ao bem-estar da população, às atividades sociais e econômicas, à biota, às condições estéticas e sanitárias do meio ambiente e à qualidade dos recursos ambientais. Não obstante, verificou-se que a utilização de conhecimentos informais 1 sobre áreas de estudo vinculadas às atividades de monitoramento ambiental de áreas costeiras é um fato repetido, considerando-se em conseqüência que uma alternativa metodológica neste sentido contribuiria à objetividade necessária em tais tarefas. Para desenvolver técnicas que otimizem o estudo, aproveitamento, prevenção ou correção destes impactos, a pesquisa se apoiou no conceito de avaliação ambiental. Entendido como meio que permite obter dados e informações que registram aspectos qualitativos e quantitativos sobre de um fenômeno originado por causas naturais ou induzidas, a avaliação ambiental insere-se neste trabalho como diretriz principal articulada à perspectiva de integração com novas técnicas de observação que gerem dados para apoiar à tomada de decisões na gestão territorial. Dentro de essa integração, nas tarefas vinculadas à manutenção dos sistemas centrais de informação que são aplicados em tarefas de avaliação, monitoramento ambiental ou.

(26) -3-. gestão territorial, incluem-se aspectos relacionados aos atributos geométricos e descritivos dos elementos da paisagem. Na visão de GODWIN (1999), estes formarão parte das base de dados operativas nos SIG derivados. Não obstante, a situação atual em vários países indica que a informação destinada ao funcionamento destes sistemas centrais de informação circula de modo isolado, sem integrar-se às novas tecnologias e com processamentos de valor reduzido com relação à magnitude do empreendimento; por isto, entendeu-se que o desenvolvimento deste trabalho contribuirá a incrementar o valor agregado da informação utilizada nos planos de gestão. Com relação ao contexto geográfico, o ensaio de integração de técnicas para obtenção de um método destinado a elaborar a base técnico-científica de um plano de gestão costeira se apoiou no estudo de 228ha do manguezal do Itacorubi (Figura 1.1), dentro da qual estabeleceu-se um área de preservação permanente integrante da formação litorânea fluviomarítima localizada na ilha de Santa Catarina, Brasil. A área protegida está compreendida dentro de 8000km de costas atlânticas brasileiras, apresentando como características principais um perfil florístico dominado por uma espécie arbórea, com solos lamacentos e arenosos. Embora a área periférica esteja definida como urbana a partir do zoneamento efetuado por diferentes órgãos de planejamento, aqui articulam-se ocupações do solo típicas de áreas urbanas e rurais, integrando-se em espaços de transição característicos.. 12km. 15km. Figura 1.1.: O manguezal do Itacorubi localizado no centro da área circular. Modelo digital do terreno com imagem de satélite LandSat 457+8 (1999). 1. Entendeu-se por conhecimentos informais aqueles que, sob uma estrutura carente de avaliações qualitativas e quantitativas, são retransmitidos entre os usuários tanto em forma verbal como em forma de relatórios escritos, geralmente emitidos por autoridade não competente..

(27) -4-. Os manguezais são um elemento preponderante nas costas tropicais e subtropicais. Como tais, estão sujeitos a uma variedade de práticas destrutivas causadas pela atividade do homem. Como indicam as quantificações realizadas por UMALI ET AL. (1987) e HATCHER ET AL. (1989) citadas por ROBERTSON (1992), o incremento de perda de superfícies de manguezais no mundo aumenta. ROBERTSON & ALONGI (1992) indicam que, agregado a estas práticas destrutivas, as decisões dos planejadores sobre os ecossistemas dos manguezais são feitas freqüentemente sem o conhecimento fundamental e adequado dos processos que controlam as funções naturais deste tipo de ambiente. Neste sentido, existem escassos estudos sobre a resposta das comunidades de mangues às perturbações externas, por isso precisa-se de investigações que ajudem a entender os padrões e os processos neste tipo de sistemas, beneficiando o desenvolvimento sustentável da comunidade local. Estes autores salientam que muitos estudos sobre manguezais no mundo estão guiados pelo empirismo, e poucos investigadores interpretam seus resultados dentro de um marco de planejamento e gestão. Paralelamente a esta situação, concordando com ROBERTSON (1992), entende-se que um desafio para os investigadores sobre manguezais é a adequada comunicação de seus resultados e a inserção social destes, considerando a formação de recursos humanos preparados para educar à comunidade e aos funcionários que terão a responsabilidade da decisão política.. 1.1.2. Motivação pessoal para realização do estudo Uma investigação destinada a desenvolver tese de doutorado deve caracterizar-se por sua objetividade na apresentação do problema, análise crítica comprometida com a verdade e consistência das conclusões. A motivação, por tratar-se do motor inicial que possibilita encarar e manter a investigação, contém critérios e elementos de caráter pessoal ou subjetivo, os quais permitiram manter latente um contínuo nível de empenho frente às diversas etapas de desenvolvimento da tese. Desta maneira, são definidas duas linhas motivadoras que levaram a trabalhar na gestão e avaliação ambiental vinculadas à Cartografia e Sensoriamento Remoto. A primeira linha atende motivações acadêmicas relacionadas com a continuidade dos estudos e atividades desenvolvidas desde inícios da década de 1980 pelo autor nas áreas de Cartografia, Sensoriamento Remoto e, ultimamente, em Cadastro Técnico Multifinalitário e Gestão Territorial. A segunda linha motivadora se focaliza na preocupação pessoal em contribuir com os processos de síntese de informação vinculados ao incremento da capacidade analítica de interpretação visual do homem. Aqui, os físicos e matemáticos que sustentam a.