• Nenhum resultado encontrado

Anais XVI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Foz do Iguaçu, PR, Brasil, 13 a 18 de abril de 2013, INPE

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Anais XVI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Foz do Iguaçu, PR, Brasil, 13 a 18 de abril de 2013, INPE"

Copied!
8
0
0

Texto

(1)

Comparação entre parâmetros morfométricos de bacias hidrográficas gerados por dados SRTM e ASTER GDEM: estudo de caso para bacias do Vale do

Jequitinhonha-MG.

Aline Jardim Freire Gustavo Bretas Lage Cristiano Christófaro

Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri - UFVJM

Rodovia MGT 367 - Km 583, nº 5000 - Alto da Jacuba Diamantina/MG - CEP 39100-000

alinejardimfreire@yahoo.com gbretaslage@gmail.com cristiano.christofaro@ufvjm.edu.br

Abstract:.This study compared the influence of image resolution SRTM and ASTER in

morphometric analysis of five sub-basins of the river Jequitinhonha: Ribeirão Caraíbas, Ribeirão Ilha do Pão, Ribeirão Prates, Ribeirão Pasmado e Ribeirão Santo Antônio. The hydrography of the sub-basins was extracted from both types of images. Morphometric variables were calculated from the sub-basins, including: perimeter, area, coefficient of compactness, total length of canals, slope and drainage density. It was possible to visualize the areas and perimeters of the sub-basins were observed did not differ significantly. Compactness all coefficient values obtained were higher for unit 1, indicating that the sub-basins are elongated shape. Comparing the lengths of channels between the SRTM and ASTER images, we can see a considerable difference. The values obtained in ASTER images tend to be higher, ie, due to a better resolution of the image resulting in a more detailed delineation of the basins. The results of the drainage density calculations show that the sub-watersheds have low density. It is notable that generate high resolution images in more detail in the definition of basins, however, in some cases, these details large, difficult to visualize and understand the basin generated.

Introdução

A água é um recurso natural fundamental para a sobrevivência humana e o desenvolvimento da sociedade. Nos continentes, em seu estado líquido, a água encontra-se encerrada, de maneira não definitiva em lagoas, lagos, infiltrada no subsolo e nos rios, os quais unidos à rede de drenagem formam a bacia hidrográfica, a qual é delimitada pela topografia do terreno. Nesse compartimento natural, os recursos hídricos constituem indicadores das condições dos ecossistemas, no que se refere aos efeitos do desequilíbrio dos respectivos componentes (Souza et al., 2002).

A análise das características morfométricas das bacias hidrográficas é muito importante para um melhor entendimento da dinâmica dos recursos. De acordo com Tonello

et al. (2006), as características físicas e bióticas de uma bacia exercem relevante papel nos

processos do ciclo hidrológico influenciando a infiltração, a quantidade de água produzida como deflúvio, a evapotranspiração e o escoamento superficial e subsuperficial.

(2)

No passado uma atividade cara e morosa, que exigia muitas horas de trabalho de campo, os estudos de morfometria de bacias podem, atualmente, ser realizados de modo manual ou automático em Sistemas de Informação Geográfica (SIG) (Cardoso et al., 2006). Nesses casos, as informações de relevo são representadas por uma estrutura numérica de dados correspondente à distribuição espacial da altitude e da superfície do terreno, denominada modelo digital de elevação (MDE). Esses modelos, por sua vez, são obtidos em imagens de sensores remotos.

Os modelos digitais de elevação ASTER GDEM (METI & NASA 2009), com 30 m² de resolução, e SRTM (Miranda, 2005), que possuem 90 m² de resolução, apresentam escala compatível para aplicação no planejamento do uso do espaço agrícola, gestão ambiental, manejo de bacias hidrográficas, entre outros. Dada a facilidade de acesso a esses dados, diversos estudos vêm sendo realizados para comparação entre os modelos de elevação gerados por diferentes imagens, porém poucos estudos incluem os efeitos desses modelos em parâmetros morfométricos de bacias hidrográficas gerados por esses modelos (Nikolakopoulos et al., 2006).

O objetivo do presente trabalho é caracterizar e comparar variáveis morfométricas de cinco bacias hidrográficas geradas a partir de dois modelos digitais de elevação distintos: ASTER GDEM e SRTM, a fim de verificar a influência da seleção do MDE na caracterização dessas variáveis.

Metodologia de Trabalho

Área de estudo

A bacia hidrográfica do rio Jequitinhonha abrange grande parte do nordeste do Estado de Minas Gerais e pequeno setor do sudeste da Bahia. Está compreendida entre os paralelos 16º e 18°S e os meridianos 39º e 44ºW, totalizando uma área de 70.315 km². No presente estudo foram selecionadas cinco sub-bacias hidrográficas: Ribeirão Caraíbas, Ribeirão Ilha do Pão, Ribeirão Prates, Ribeirão Pasmado e Ribeirão Santo Antônio.

(3)

Análises morfométricas

As análises morfométricas das sub-bacias foram feitas considerando os dados disponíveis nas imagens SRTM (Miranda, 2005) e ASTER (METI & Nasa, 2009). A partir de cada imagem foram calculadas, para cada uma das cinco sub-bacias selecionadas, variáveis morfométricas de forma (área, perímetro, coeficiente de compacidade), relevo (altitude mínima, máxima e média, declividade mínima, máxima e média) e drenagem (comprimento total dos canais e densidade de drenagem). A área, o perímetro e o comprimento total dos canais, foram obtidos através da delimitação da hidrografia e da área de drenagem das sub-bacias. Através da extensão Hidrology, foram feitos os processamentos de preenchimento, fluxo direcionado, fluxo acumulado, e fluxo para caracterização de cada sub-bacia. Após a execução desses procedimentos, calculou-se os comprimentos dos canais.

O Coeficiente de Compacidade (Kc): é a relação entre a forma da bacia com um círculo. De acordo com Villela e Mattos (1975), esse coeficiente é um número adimensiona l que varia com a forma da bacia, independentemente de seu tamanho. Um coeficiente inferior ou igual à unidade 1 corresponderia a uma bacia circular, para uma bacia alongada, seu valor seria superior a 1. Para a determinação do Kc utilizou-se a equação:

Kc = 0,28 *

(1)

Onde: Kc o coeficiente de compacidade, P o perímetro (m) e A é a área de drenagem (m²).

A densidade da drenagem consiste na razão entre o comprimento total dos canais e a área da bacia hidrográfica. Segundo Christofoletti (1980), o cálculo da densidade é importante para o estudo das bacias hidrográficas por que apresenta relação inversa com o comprimento dos rios. À medida que aumenta o valor numérico da densidade há diminuição quase proporcional do tamanho dos componentes fluviais das bacias de drenagem. Equação para encontrar a densidade da drenagem é:

Dd =

(2) Onde: L é o comprimento total dos canais e A é a área da bacia.

Tabela 1: Valores de referência para análise da densidade de drenagem (Christofoletti,1969).

Classes de valores Interpretação

Menor que 7,5 Baixa densidade de drenagem Entre 7,5 e 10 Média densidade de drenagem Maior que 10 Alta densidade de drenagem

De acordo com Castro e Lopes (2001), a altitude média influencia a quantidade de radiação que bacia recebe e, conseqüentemente, influencia a evapotranspiração, temperatura e precipitação. Quanto maior a altitude da bacia, menor a quantidade de energia solar que o ambiente recebe e, portanto, menos energia estará disponível para esse fenômeno. Além do balanço de energia, a temperatura também varia em função da altitude; grandes variações na altitude ocasionam diferenças significativas na temperatura, que, por sua vez, também causa variações na evapotranspiração.

(4)

A declividade de uma área é definida como a variação de altitude entre dois pontos do terreno, em relação à distância que os separa. As classes de declividade geradas neste tema foram reclassificadas em seis intervalos distintos sugeridos pela Embrapa (1979).

Tabela 2: Classificação do relevo utilizando o critério de declividade média da bacia, segundo a Embrapa, (1979)

Declividade (%) Discriminação

0 - 3 Relevo plano

3 - 8 Relevo suave ondulado

8 - 20 Relevo ondulado

20 - 45 Relevo forte ondulado

45 - 75 Relevo montanhoso

>75 Relevo forte montanhoso

Os resultados gerados a partir das duas imagens foram comparados tanto quantitativamente, quanto qualitativamente. As comparações quantitativas foram feitas após a aplicação de teste t pareado entre os resultados de cada variável morfométrica nas cinco sub-bacias. Já a comparação qualitativa baseou-se na comparação visual entre os resultados dos modelos.

Resultados e Discussão

Os resultados das análises morfométricas das cinco sub-bacias, executadas a partir dos MDEs SRTM e ASTER podem ser visualizados na Figura 2 e na Tabela 3.

Sub-bacias do Rio de Jequitinhonha

(5)

Figura 2 : Área e hidrografia das sub-bacias: Ribeirão Caraíbas, Ribeirão Ilha do Pão, Ribeirão Prates, Ribeirão Pasmado e Ribeirão Santo Antônio.

(6)

Tabela 3: Análises Morfométricas das sub-bacias do rio Jequitinhonha

Bacia Ribeirão Prates Ribeirão Pasmado

Ribeirão Santo

Antônio Ribeirão Caraíbas

Ribeirão Ilha do Pão Imagem SRTM ASTER SRTM ASTER SRTM ASTER SRTM ASTER SRTM ASTER Área (km²) 405,6 402,4 365,1 364,8 290,2 290,0 149,9 150,0 674,9 670,7 Perímetro (Km) 140,8 143, 35 145,0 159,1 108,0 151,8 87,2 98,1 221,0 259,1 Coeficiente de Compacidade

(Kc) 2,0 2,0 2,1 2,3 1,8 2,5 4,5 2,2 2,3 2,8 Comprimento total dos canais

(Km) 344,2 356,3 321,5 891,9 203,6 863,0 110,6 413,4 485,7 2056,5 Densidade de drenagem (Km/Km²)* 0,8 0,9 0,8 2,4 0,7 3,0 0,7 2,8 0,7 3,1 Altitude Máxima (m) 1078 1088 969 979 1060 1054 985 979 1078 1048 Altitude Mínima (m) 534 208 251 250 577 578 415 409 197 208 Altitude Média (m) 197 532 555 555 877 866 680 669 534 717 Declividade Máxima (m)* 55 70 55 68 20 63 42 58 51 65 Declividade Mínima(m) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Declividade Média (m)* 12 15 13 15 5 8 9 11 8 16 * p < 0,05

De acordo com a Tabela 3, as variáveis de forma (área, perímetro e coeficiente de compacidade) não apresentaram diferença significativa quando geradas pelas imagens SRTM ou ASTER GDEM. Em relação ao Coeficiente de Compacidade (Kc) das sub-bacias, todos os valores obtidos foram superiores à unidade 1, o que indica que todas as sub-bacias apresentam tendência à forma alongada (Christofoletti, 1969) .

Na figura 2, nota-se que as imagens ASTER GDEM apresentam uma maior ramificação dos sistemas de drenagens. Essa diferenciação visual reflete as diferenças significativas (p< 0,05) verificadas para essa variável morfométrica. Essa variação entre os resultados obtidos para a densidade de drenagem, nas bacias estudadas, pode ser explicada pela diferença entre a resolução espacial dos MDEs SRTM e ASTER GDEM.Andrades-Filho

et al. (2009), comparando os sistemas de drenagem gerados em região do Pantanal brasileiro a

partir de diversas fontes (SRTM, TOPODATA, Carta topográfica e ASTER GDEM), recomendaram que o modelo ASTER GDEM não fosse utilizado com essa finalidade dada a grande diferença constatada em relação às demais fontes. No entanto, esse estudo valeu-se da versão 1 das imagens ASTER GDEM.

No entanto, quando comparados aos valores de referência (Tabela 1), constata-se que a bacia apresenta baixa densidade de drenagem (< 7,5 km/km²), independente da imagem utilizada, indicando área permeável e de relevo plano e suave. Além disso, a alteração na densidade de drenagem não foi suficiente para alterar significativamente o comprimento total dos canais quando gerados por uma ou outra imagem (Tabela 3). A baixa densidade de drenagem verificada nas bacias pode estar relacionada a altas taxas de infiltração (Hott et al. 2007).

Os valores de altitude máxima, mínima e média gerados pelas imagens não apresentaram diferença significativa nas bacias estudadas. De acordo com os estudos de validação, as imagens ASTER GDEM versão 2 apresentam um desvio negativo da altitude em relação às imagens SRTM (ASTER GDEM Validation Team, 2011). Esse desvio varia em função da cobertura do solo, sendo as maiores discrepâncias verificadas sobre corpos d’água.

Todas as bacias estudadas apresentaram declividade mínima igual a zero. A declividade máxima apresentou diferença significativa entre as bacias estudadas (p<0,05) de acordo com a imagem utilizada, variando de 42 a 55%, para análises realizadas a partir das imagens SRTM, e de 58 a 70%, para análises oriundas da imagem ASTER GDEM. Também foi constatada diferença significativa (p<0,05) na declividade média das bacias hidrográficas,

(7)

de acordo com a imagem utilizada. A declividade média variou de 5 a 13%, quando calculada a partir da imagem SRTM, e de 8 a 16% quando a partir da imagem ASTER GDEM (Tabela 3).

A faixa de declividade média calculada para as bacias caracterizam um relevo variando de suave ondulado a ondulado (declividade média menor do que 20%) (Tabela 2). Ressalta-se que a variação em função da imagem escolhida foi, em alguns casos, suficiente para permitir a alteração da classe de declividade da bacia hidrográfica.

Guth (2006) demonstrou que as imagens SRTM tendem a superestimar a declividade em áreas de relevo suave e subestimar essa variável em áreas de relevo montanhoso. Mais recentemente, esse autor demonstrou que a versão 1 das imagens ASTER GDEM compartilham essas mesmas características (Guth, 2009). No entanto, apesar das influências significativas detectadas sobre a declividade média e máxima, não foram constatadas, nas bacias estudadas, diferenças significativas para os valores de altitude mínima, máxima e média entre os MDEs gerados pelas duas imagens.

De modo geral, percebeu-se que a escolha do MDE apresenta potencial de alteração significativa de alguns parâmetros morfométricos associados ao relevo (declividade média e máxima) e à drenagem (densidade de drenagem), considerando as bacias hidrográficas analisadas. Assim, estudos de caracterização hidrológica de bacias hidrográficas que considerem a drenagem e o relevo, devem atentar para essa fonte de variação e incerteza, a fim de evitar a ocorrência de desvios nos resultados.

Apesar de estudos recentes recomendarem as imagens SRTM em relação às imagens ASTER GDEM na caracterização do relevo, devido aos menores erros associados (Guth, 2006; Guth, 2010, Andrades-Filho et al. 2009), esforços vêm sendo realizados para minimizar os erros relacionados às imagens ASTER GDEM (ASTER GDEM Validation Team, 2011). Assim, novas comparações entre os DEMs gerados por imagens SRTM e a versão 2 das imagens ASTER GDEM devem ser incentivados.

Conclusões

Os estudos morfométricos das cinco bacias hidrográficas do Rio Jequitinhonha, realizados a partir de imagens SRTM e ASTER apresentaram resultados estatisticamente distintos para a densidade de drenagem, declividade máxima e declividade média. Em relação à área, perímetro, coeficiente de compacidade, comprimento dos canais, altitude máxima, altitude mínima, altitude média e declividade mínima, não foram detectadas diferenças significativas.

De uma forma geral, as imagens ASTER geram uma rede de drenagem com maior detalhamento. Esse maior detalhamento pode levar a classificações e caracterizações distintas da bacia em função do tipo de imagem utilizada no estudo. Contudo, apesar da diferença significativa detectada, as diferenças na densidade de drenagem das bacias estudadas não levaram a alterações das classificações das bacias hidrográficas estudadas em relação às classes propostas por Christofoletti (1979).

Em relação às variáveis de relevo, foram verificadas diferenças suficientes para levar à alteração da classificação da bacia em relação à sua declividade média, considerando os critérios da Embrapa (1979).

Portanto, os resultados indicam que a escolha da imagem ASTER GDEM ou SRTM apresenta um potencial significativo de influência nos resultados da morfometria de bacias hidrográficas, principalmente quando da geração de variáveis de drenagem e relevo. Tal influência deve ser considerada como uma fonte de incerteza adicional em estudos hidrológicos que dependam dessas variáveis. Desse modo, os responsáveis por estudos de

(8)

morfometria de bacias hidrográficas devem ser criteriosos na seleção da imagem a ser utilizada como modelo digital de elevação.

Agradecimentos

Ao CNPq e à FAPEMIG pelas bolsas de Iniciação Científica.

Referências

ANDRADES FILHO, C. O. , ZANI, H., GRADELLA, F.S. Compatibilidade da rede de drenagem obtida através de dados SRTM, ASTER e carta topográfica DSG: estudo de caso no Pantanal de Aquidauana Anais 2º Simpósio de Geotecnologias no Pantanal, Corumbá, 7-11 novembro 2009.

ASTER GDEM Validation Team, 2011. ASTER Global Digital Elevation Model Version 2 – Summary of Validation Results

http://www.jspacesystems.or.jp/ersdac/GDEM/ver2Validation/Summary_GDEM2_validation_report_final.pdf <Acesso em: 23 out. 2012>.

CARDOSO, C. A.; DIAS, H. C. T.; SOARES, C. P. B.; MARTINS, S. V. Caracterização morfométrica da Bacia Hidrográfica do Rio Debossan, Nova Friburgo, RJ. Revista Árvore, v.30, n.2, p.241-248, 2006.

CASTRO, P.; LOPES, J.D.S. Recuperação e conservação de nascentes. Viçosa, MG: CPT, 2001. 84p CHRISTOFOLETTI, A. Geomorfologia. São Paulo: Editora Edgard Blücher / EDUSP, 1980. 150 p.

CHRISTOFOLETTI, A. Análise morfométrica de bacias hidrográficas. Notícia Geomorfológica, v. 9, n.18, p. 35-64, 1969.

EMPRESA BRASILEIRA DE PESQUISA AGROPECUÁRIA - EMBRAPA. Serviço Nacional de Levantamento e Conservação de Solos (Rio de Janeiro, RJ) . Súmula da 10. Reunião Técnica de

Levantamento de Solos. Rio de Janeiro:1979. 83p. (Embrapa-SNLCS. Micelânea, 1).

GUTH, P.L.,. Geomorphometry from SRTM: Comparison to NED: Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 72(3), pp.269-277. 2006.

GUTH, P.L. Geomorphometric Comparison Of ASTER GDEM and SRTM. A special joint symposium of ISPRS Technical Commission IV & AutoCarto in conjunction with ASPRS/CaGIS 2010.

HOTT, M. C.; FURTADO, A. L. S.; RIBEIRO,C. A. A. S.; Determinação automática de parâmetros morfométricos de bacias hidrográficas no município de Campinas – SP. Anais XIII Simpósio Brasileiro de

Sensoriamento Remoto, Florianópolis, Brasil, 21-26 abril 2007, INPE, p. 3381-3388.

MINISTRY OF ECONOMY, TRADE, AND INDUSTRY (METI) OF JAPAN & UNITED STATES

NATIONAL AERONAUTICS AND SPACE ADMINISTRATION (NASA). ASTER Global Digital Elevation Model (ASTER GDEM). Disponível em: <http://asterweb.jpl.nasa.gov/>. Acesso em: 23 out. 2012.

MIRANDA, E. E. de; (Coord.). Brasil em Relevo. Campinas: Embrapa Monitoramento por Satélite, 2005. Disponível em: <http://www.relevobr.cnpm.embrapa.br>. Acesso em: 23 out. 2012.

NIKOLAKOPOULOS, K.G., KAMARATAKIS E. K., CHRYSOULAKIS, N. SRTM vs ASTER elevation products. Comparison for two regions in Crete, Greece. International Journal of Remote Sensing Vol. 27, No. 21, 10. 2006.

SOUZA. C.G. et al. Caracterização e manejo integrado de bacias hidrográficas. Belo Horizonte: EMATER, 2002.124p.

TONELLO, K. C.; DIAS, H. C. T.; SOUZA, A. L.; ALVARES, C. A.; RIBEIRO, S.; LEITE, F. P. Morfometria da Bacia Hidrográfica da Cachoeira das Pombas, Guanhães – MG. Revista Árvore, v.30, n.5, p.849-857, 2006

Referências

Documentos relacionados

coeficientes de calibração derivados dos parâmetros de referência, que incluem informações de dados de telemetria como: nível de energia detectada pelo sensor do AVHRR durante a

a) Presidente da CLDF ou pelo Segundo Secretário. b) Secretário-Geral do Gabinete da Mesa Diretora.. Exercícios de Memorização. 134) Sobre os prazos regimentais, é incorreto

Poderão inscrever-se no processo seletivo do Programa de Pós-Graduação stricto sensu em Recursos Naturais, nível de mestrado, candidatos que estejam cursando o

Os preços dos produtos podem variar de acordo com região e/ou restaurantes.. Promoção válida somente nos restaurantes Burger King®

Sendo que, aproximadamente 60% dos navios que operam neste Porto são menores ou iguais a 190 metros, o que representa uma movimentação anual de462 Navios.. Dos Navios

A quantidade e valor de TEIs processadas no 1º fecho (99,6% da quantidade total e 98,1% em termos de valor) são necessariamente superiores às processadas no 2º fecho, uma vez

Ao analisar o ensino bilíngue da Escola Francesa de Natal e relacioná-lo com a classificação realizada por Fishman e Lovas (1970), é pertinente afirmar que a

A investigação da produção científica em área específica do conhecimento permite a avaliação da produtividade da temática indexação, assim como análise