Mapeamento de uso e cobertura do solo da Bacia do Pardinho com imagens de alta resolução espacial
Daniele Arndt Erthal1 Fábio Marcelo Breunig1
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Departamento de Engenharia Florestal - Universidade Federal de Santa Maria – UFSM. CESNORS - Linha Sete de Setembro s/n - BR386 KM40. CEP 98400-000 - Frederico
Westphalen, RS, Brasil.
dani.a.erthal@hotmail.com; breunig@ufsm.br
Abstract. Currently the use of maps is essential to decision makers, considering personal activities, business and public institutions for optimize time consuming and results. Thus, the use of satellite images with different spatial resolutions must to be considered. In this way, this work aimed to evaluate the influence of nominal spatial resolution to mapping different land use and coverage classes (forest fragments, urban areas, water, clouds and shadow, and agricultural uses) bases on the image interpretation. The study was conducted with the use of a Worldview-2 (WV2) orthorectified image, originally acquired with 0.5 meters of spatial resolution, in the Frederico Westphalen municipality, in the Rio Grande do Sul State, South of Brazil. The original image of November 2011 was resampled to 2.5m, 10m, 50m and 250m. Based on these images, the visual image interpretation and manual mapping process started with the poorest image (250m) until the 2.5 m image. The classification was performed based on all images, covering the watershed of Rio Pardinho. The results showed significant differences between the maps created with different spatial resolution. Some water bodies only coul be mapped in the finest spatial resolution, as well some small forest fragments. On the other hand, based on image comparably to Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS, 250m), only the largest forest areas could be identified. Furthermore, more studies are necessary to validate the results, specially based on field word derived data.
Palavras-chave: Remote sensing, resampling, forest Science, mapping., sensoriamento remoto, reamostragem, engenharia florestal, mapeamento.
1. Introdução
O planejamento dos espaços agrários é uma peça chave para elaboração de planos desenvolvimento. Atualmente a falta de informações espaciais em grandes escalas tem causado prejuízos nos processos de tomada de decisão, tornando-os demorados e onerosos (Portes, 2011). Nesse contexto, imagens de satélite podem contribuir significativamente, em diferentes escalas, de acordo com as características geométricas das imagens.
O uso de imagens de alta resolução espacial permite a identificação e mapeamento de pequenos objetos na superfície terrestre. Isto torna o uso dessas imagens úteis no mapeamento de uso e cobertura do solo em paisagens (Portes, 2011), permitindo avanços no processo de planejamento e monitoramento em diferentes escalas de análise. A área de cada classe de cobertura do solo em uma região pode ser estimada a partir de levantamentos por sensoriamento remoto, nos quais a cobertura do solo é interpretada em fotografias aéreas ou em imagens de satélite (Luiz et al, 2002 apud BUCKLAND e ELSTON, 1994).
A utilização de Sistemas de Informação Geográfica (SIG), entendidos como um conjunto de processos, operadores e ferramentas computadorizados que permitem a captura, armazenamento, análise, modelagem e visualização de informação geograficamente referenciada (Pulliza, 2011 apud USGS, 2007), são fundamentais para realização dos monitoramentos e mapeamentos em diversas escalas. Ainda, no contexto do SIG, se destaca o processamento digital de imagens de sensoriamento remoto, que auxilia na identificação e extração de informações contidas nas imagens (Silva, 2011).
das feições a serem mapeadas, pois interfere tanto na determinação da área mínima a ser mapeada de uma determinada classe, quanto na sua identificação (França et al., 2005 apud Ponzoni et al., 2001). Quanto melhor a resolução espacial de uma imagem maior sua capacidade de registrar detalhes dessas feições.
Apesar de conhecer as vantagens do uso de imagens de alta resolução espacial para os mapeamentos, sua utilização fica limitada por diversos fatores. O custo de aquisição por km² limita o uso de imagens em grandes áreas e com recobrimento temporal adequado. Campo de vista pequeno, tamanho do arquivo e tempo de processamento devem ser considerados. Assim, muitas vezes se recorre a imagens de média ou baixa resolução espacial. Entretanto, os erros associados a essa estratégia não são conhecidos.
É nesse contexto, o trabalho teve como objetivo avaliar o impacto da resolução espacial, nominal típica da diferentes sensores, sobre o mapeamento de classes temáticas, com base na interpretação visual e edição manual de polígonos. O estudo foi conduzido com base em uma imagem Worldview-2.
2. Metodologia
A Figura 1 ilustra as principais etapas para a realização do trabalho, desde a escolha da área de estudo, etapas de processamento e mapeamento, análise e redação do manuscrito.
Figura 1. Fluxograma geral com as principais fases da preparação do trabalho.
O estudo foi realizado na bacia hidrográfica do Rio Pardinho e entorno, localizado entre os municípios de Frederico Westphalen, Taquaruçu do Sul, Vista Alegre e Seberi, no extremo norte/noroeste do Rio Grande do Sul (Figura 2). A região é conhecido como Médio Alto Uruguai e a área de estudo abrange cerca de 6.746 hectares e é representativa das características geomorfológicas e vegetais gerais região.
A região apresenta clima do tipo Cfa (classificação de Köppen), denominado subtropical, com temperaturas médias do mês mais quente (janeiro) superiores a 22º C e no mês mais frio (julho) oscilando entre -3º C e 18º C. A precipitação anual é de aproximadamente 1.665 mm, bem distribuída ao longo do ano (SEMA, 2005).
Figura 2. Localização da área de estudo no estado do Rio Grande do Sul, brasil. Destaque para a imagem composição colorida cor-verdadeira do World View 2 de novembro de 2011.
A imagem ortorretificada do World View 2 de novembro de 2011, adquirida com resolução espacial de 0,5 metros foi utilizada como ponto de partida para o estudo. As três bandas da composição cor-verdadeira originais forma reamostradas no aplicativo ENVI (ITT, 2008) para as resoluções espaciais nominais de 2,5m, 10m, 50m, e 250m, simulando distintos sensores com resoluções espaciais diferenciadas (High Resolution Camera - China-Brazil Earth Resources Satellite - HRC-CBERS-2b, SPOT, Charge-coupled device - CCD-CBERS, Landsat-5 Thematic Mapper - TM, Disaster Monitoring Constellation - DMC, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer - MODIS, entre outros sensores/satélites). Cabe lembrar que a perda de informação vai depender, no entanto, do método de reamostragem e do padrão, tamanho e dispersão das feições (França et al., 2005 apud Pax-Lenney e Woodcock, 1997).
Com base nas imagens reamostradas, foi elaborado um banco de dados no aplicativo SPRING (Câmera et al., 1996). Cada imagem foi associada a um plano de informações específico. A partir das imagens, passou-se para a etapa de mapeamento manual, baseado na interpretação visual, edição manual dos polígonos referentes às classes de: de floresta (fragmentos florestais), área urbana, água, nuvens/sombra e área agropecuária (solo exposto, pastagens, vegetação não fotossinteticamente ativa, campos agrícolas em diferentesestágios de desenvolvimento). Cabe colocar que na técnica de interpretação visual de imagens ocorre a extração de informações de alvos da superfície terrestre com base nas suas respostas espectrais, que segundo Matavelli (2011, apud. Moreira 2005), utiliza alguns dos elementos foto interpretativos empregados na técnica de fotografias aéreas, como textura, forma, tamanho, tonalidade ou cor. Esses elementos permitem a elaboração das chaves de interpretação.
Para evitar mapeamentos tendenciosos, inicialmente foram elaborados os mapas de fragmentos florestais gerados com base na interpretação da imagem de 250 m. Na sequência a
pixel-a-pixel ou por avaliação de regiões. Para eliminar um pouco da subjetividade do trabalho, foram feitas visitas em campo para verificar a real cobertura do solo, em pontos mais próximos ao campus da Universidade Federal de Santa Maria – UFSM, em Frederico Westphalen, RS.
Para auxiliar a interpretação dos resultados, foram elaborados mapas no módulo SCarta do SPRING, feitas as medidas das classes. A partir dessas medidas, foram elaboradas tabelas e gráficos com a posterior análise.
3. Resultados e discussões
A degradação da resolução espacial original das imagens diminui seu potencial para a discriminação dos alvos, o que pode restringir sua aplicação a estudos que demandem precisão na recuperação de formas complexas e de alta frequência espacial, muito comuns em áreas de agricultura familiar, como a área de estudo.
Pode ser observada facilmente nas Figuras 3 (2,5 m de pixel), Figura 4 (10 m de pixel), Figura 5 (50 m de pixel) e na figura 6 (250 m de pixel) a significativa diferença entre os mapeamentos realizados da mesma imagem em diferentes resoluções. Consegue-se mapear detalhes mais finos como pequenos açudes localizados em propriedades até pequenas áreas florestais (Figura 3) em imagens de alta resolução espacial. Por outro lado, com imagens comparáveis as do sensor MODIS, apenas grandes manchas florestais podem ser individualizadas.
Figura 3: Mapa temático do uso e cobertura do solo da região da Bacia do Pardinho, criados a partir da interpretação da imagem de 2,5 m de pixel.
Figura 4: Mapa temático do uso e cobertura do solo da região da Bacia do Pardinho, criados a partir da interpretação da imagem de 10 m de pixel.
Figura 6: Mapa temático do uso e cobertura do solo da região da Bacia do Pardinho, criados a partir da interpretação da imagem de 250 m de pixel.
A medida que a resolução espacial é degradada a classe floresta perde espaço principalmente para a classe agropecuária (Figura 7). Pelo seu tamanho menor, classes como água e áreas urbanas facilmente são mascaradas pelos alvos do entorno, de forma a não serem mapeadas a medida que a imagem foi degradada para 250 m.
Por fim, destaca-se que os mapeamentos feitos em escala pobre (baixa resolução espacial) devem ser usados com muito cuidado, tendo em vista que geram erros relacionados a quantificação da área de cada classe, quando comparados com os resultados dos mapeamentos feitos com base nas imagens de média resolução espacial. O erro espacial é muito grande (resultado não apresentado). Isso mostra que estudos realizados sensores como o MODIS, com resolução espacial de 250 m a 1000 m, podem ser utilizados como indicativos de tendências para áreas vistas em escala sinótica. Devemos lembrar que à medida que resolução é degradada, os efeitos ocasionados pela mistura espectral são cada vez mais presentes.
Figura 7: Comparação dos resultados dos mapeamentos de classes obtidos através da interpretação de imagens com diferentes resoluções espaciais.
4. Conclusão
A medida que as imagens são degradadas, os fragmentos florestais menores acabaram não sendo visualizados, a identificação das diversas classes de uso do solo torna-se mais complexo, o que acaba ocasionando maiores erros na geração dos mapas. Sendo assim recomendável a utilização de imagens de boa resolução espacial, para gerar resultados com erros inferiores, e obter resultados de boa qualidade.
Em geral, à medida que a resolução espacial é degradada ocorre uma subestimativa da área de fragmentos florestais. Esse resultado é mais importante para áreas de alta frequência espacial (p. ex. agricultura familiar) e podem ter um impacto menor quando são conduzidos sobre grandes áreas homogêneas (p. ex. florestas tropicais da Amazônia).
Os mapas temáticos gerados de uso e cobertura do solo são uma peça essencial para elaboração de estratégias de ação e na tomada de decisões para o desenvolvimento de espaços agrários. Imagens de melhor resolução implicam num melhor resultado e precisão, pois obtêm-se detalhes essenciais para comparação de dados ao longo do tempo.
Agradecimentos
Referencias bibliográficas
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