UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE CENTRO DE TECNOLOGIA
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA CIVIL CURSO DE ENGENHARIA AMBIENTAL
O GEOPROCESSAMENTO NO CUMPRIMENTO DA LEGISLAÇÃO AMBIENTAL: Uma análise multitemporal do uso e cobertura do solo no Sistema Lacustre Bonfim
JOSÉ ÍTALO MARQUES DE MEDEIROS
Natal/RN Novembro de 2019
O GEOPROCESSAMENTO NO CUMPRIMENTO DA LEGISLAÇÃO AMBIENTAL:
Uma análise multitemporal do uso e cobertura do solo no Sistema Lacustre Bonfim
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado à coordenação do Curso de Engenharia Ambiental da Universidade Federal do Rio Grande do Norte, como requisito parcial à obtenção do Título de Engenheiro Ambiental.
Orientador: Prof. Dr. Venerando Eustáquio Amaro
JOSÉ ÍTALO MARQUES DE MEDEIROS
Natal/RN Novembro de 2019
JOSÉ ÍTALO MARQUES DE MEDEIROS
O GEOPROCESSAMENTO NO CUMPRIMENTO DA LEGISLAÇÃO AMBIENTAL:
Uma análise multitemporal do uso e cobertura do solo no Sistema Lacustre Bonfim
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado à coordenação do Curso de Engenharia Ambiental da Universidade Federal do Rio Grande do Norte, como requisito parcial à obtenção do Título de Engenheiro Ambiental.
Orientador: Prof. Dr. Venerando Eustáquio Amaro
BANCA EXAMINADORA:
Prof. Dr. Venerando Eustáquio Amaro (Orientador) (UFRN)
MSc. Alex Vinicius Capistrano Alcoforado (Examinador externo) (UFRN)
Dra. Maria de Fátima Alves de Matos (Examinadora externa) (UFRN)
Natal/RN Novembro de 2019
Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN Sistema de Bibliotecas - SISBI
Catalogação de Publicação na Fonte. UFRN - Biblioteca Central Zila Mamede
Medeiros, José Ítalo Marques de.
O geoprocessamento no cumprimento da legislação ambiental: uma análise multitemporal do uso e cobertura do solo no Sistema Lacustre Bonfim / José Ítalo Marques de Medeiros. - 2019. 74 f.: il.
Monografia (graduação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia Ambiental. Natal, RN, 2019.
Orientador: Prof. Dr. Venerando Eustáquio Amaro.
1. Área de Preservação Permanente - Monografia. 2.
Sensoriamento Remoto - Monografia. 3. Processamento Digital de Imagem - Monografia. 4. Sistema de Informações Geográficas - Monografia. 5. Classificação Supervisionada - Monografia. I. Amaro, Venerando Eustáquio. II. Título.
RN/UF/BCZM CDU 502.17
AGRADECIMENTOS
Aos meus pais por todo esforço para minha educação e caráter a partir, principalmente, do exemplo.
Agradeço ao meu orientador, Prof. Dr. Venerando Eustáquio Amaro pela dedicação, profissionalismo e atenção.
Agradeço a todos os membros do Laboratório de Geotecnologias Aplicadas, Modelagens Costeira e Oceânica Marinha (GNOMO) e Laboratório de Geoprocessamento (GEOPRO) pelo compartilhamento de saberes e todo companheirismo em prol da ciência.
Agradeço à minha namorada, Camilla, pelos conselhos, parceria, companhia e amor. E à toda minha família e amigos, meus sinceros agradecimentos pela confiança de sempre e a compreensão dos momentos de silêncio e de ausência.
RESUMO
O Sistema Lacustre Bonfim (SLB) é um conjunto de seis lagoas naturais (Bonfim, Boa Água, Redonda, Urubu, Ferreira Grande e Carcará) do município de Nísia Floresta/RN, inserido no território da Área de Proteção Ambiental Bonfim-Guaraíra, a maior Unidade de Conservação do Estado do Rio Grande do Norte. Embora esta APA ainda não possua seu Plano de Manejo, documento técnico de caráter obrigatório e legalmente destinado a estabelecer o zoneamento e as normas de uso e manejo dos recursos naturais, dois documentos normativos de âmbitos municipal promulgados em 2007, Plano Diretor Participativo e o Código de Meio Ambiente de Nísia Floresta/RN, atribuem proteções relevantes às margens de tais lagoas. O SLB apresenta grande relevância para o ecossistema local, hidrologia e abastecimento hídrico humano de diversos municípios do estado, uma vez que abastece, através da Lagoa do Bonfim, o maior sistema de água integrado do estado do Rio Grande do Norte, a Adutora Monsenhor Expedito, responsável por atender 30 municípios e mais de 40 comunidades rurais, ultrapassando 290.000 habitantes abastecidos. Diante da importância da preservação do SLB, realizou-se mapeamentos da área no entorno do conjunto das lagoas e classificação supervisionada das Áreas de Preservação Permanente (APP) e zonas de uso restrito de tais corpos hídricos, a afim de avaliar de modo qualitativo e semiquantitativo a modificação do uso e cobertura do solo nessas áreas. O estudo utilizou imagens de sensores remotos orbitais a bordo de satélites, Processamento Digital de Imagens (PDI) e Sistema de Informações Georreferenciadas (SIG) e envolveu um período de cerca de 30 anos, compreendido em quatro períodos imageados, marcados por imagens nas datas: 26/11/1987, 02/07/1992, 28/07/2013 e 31/08/2018, os quais representam momentos antes e após a promulgação do Plano Diretor e Código de Meio Ambiente mencionados. Foi possível constatar que as zonas de proteção das lagoas, desde o início do estudo, já apresentavam uma grande área ocupada pela atividade de agricultura, o que se manteve crescente durante os trinta anos de estudo. Percebeu-se também uma significativa diminuição da área de mata nativa, compreendida no período de 28/07/2013 a 31/08/2018, que pode ser explicada pelo grande aumento da ocupação antrópica por meio de residências, loteamentos e granjas, somado ao desmatamento e crescimento das áreas destinadas à agricultura. A ocupação das APP das lagoas de forma desordenada e em descumprimento aos documentos normativos analisados, vem causando uma degradação da qualidade de água dos mananciais e apresentando riscos à saúde da população por eles abastecida. Ficou evidente a relevância do sensoriamento remoto para análise temporal do uso e cobertura do solo, sendo imprescindível o seu uso como auxílio para gestores e tomadores de decisões, de modo que seja dada a devida atenção e que se efetive a proteção das APP já resguardadas juridicamente.
PALAVRAS-CHAVE: Área de Preservação Permanente, Sensoriamento Remoto, Processamento Digital de Imagem, Sistema de Informações Geográficas, Classificação Supervisionada.
ABSTRACT
The Bonfim Lake Cluster (SLB) is a set of six natural lakes (Bonfim, Boa Água, Redonda, Urubu, Ferreira Grande and Carcará) from the municipality of Nísia Floresta/RN, inserted in the territory of the Bonfim-Guaraíra Environmental Protection Area (APA), the largest conservation unit in Rio Grande do Norte. Although this APA does not have its Management Plan yet, a legally binding technical document designed to establish the zoning and the standards for the use and management of natural resources, two municipal-level normative documents, promulgated in 2007, the Participatory Master Plan and the Environment Code of Nísia Floresta/RN, provide relevant protections to the shores of such lakes. SLB has great relevance to the local ecosystem, hydrology and human water supply of several municipalities of the state, since it supplies, through Lagoa do Bonfim, the largest integrated water system of the state of Rio Grande do Norte, the Monsenhor Expedito pipeline, responsible for serving 30 municipalities and more than 40 rural communities, surpassing 290,000 inhabitants. Due to the importance of SLB preservation, mappings of the area, that includes all the lakes, and supervised classification of the permanent preservation areas (APP) and restricted use zones of such water bodies were carried out in order to analyze qualitatively and semi-quantitatively the change in land use and land cover in these areas. The study made use of satellite orbital remote sensor images, Digital Image Processing (PDI) and Georeferenced Information System (GIS) and involved a period of about 30 years, comprised of four imaged periods: 11/26/1987, 07/02/1992, 07/28/2013 and 08/31/2018, what represent moments before and after the promulgation of the Master Plan and Environmental Code quoted. It was found that the protection zones of the lakes, since the beginning of the study, already had a large area occupied by agricultural activity, which remained increasing during thirty years of study. There was also a significant decrease in the native forest area, from 07/28/2013 to 08/31/2018, which can be explained by the large increase in anthropogenic occupation of residences, allotments and farms, added to the deforestation and growth of areas intended for agriculture. The disorderly occupation of the lakes' APP, in non-compliance with the analyzed normative documents, have been causing a degradation of the springs' water quality and presenting risks to the health of the population supplied by them. The relevance of remote sensing for temporal analysis of land use and land cover was evident, it's being indispensable its use as an aid to managers and decision makers, in order to the necessary attention be given and the protection of lakes' APP, already legally protected, be effectively performed.
KEY-WORDS: Permanent Preservation Area, Remote Sensing, Digital Image Processing, Geographic Information System, Supervised Classification.
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO... 10
2. OBJETIVOS E JUSTIFICATIVAS ... 12
3. CARACTERIZÇÃO DA ÁREA DE ESTUDO ... 13
3.1. ÁREA DE PROTEÇÃO AMBIENTAL (APA) BONFIM-GUARAÍRA ... 13
3.1.1. Geologia e Hidrogeologia... 16
3.1.2. Hidrologia ... 18
3.1.3. Solos ... 22
3.1.4. Vegetação ... 22
3.1.5. Clima ... 23
3.2. DOCUMENTOS NORMATIVOS APLICÁVEIS À PROTEÇÃO DAS MARGENS DAS LAGOAS ... 24
3.2.1. Lei Federal Nº 12.651/2012 (Código Florestal) ... 24
3.2.2. Plano Diretor Participativo de Nísia Floresta (Lei Complementar Nº 001/2007) .... 27
3.2.3. Código de Meio Ambiente de Nísia Floresta (Lei Complementar Nº 003/2007) ... 27
4. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA ... 33
4.1. PRODUTOS DE SENSORIAMENTO REMOTO ... 33
4.2. PRÉ-PROCESSAMENTO DE IMAGENS DIGITAIS ... 33
4.3. PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS (PDI) ... 34
4.3.1. Realce de Contrastes ... 35
4.3.1.1. Combinação em sistema de cores RGB ... 35
4.3.1.2. Combinação em sistema de cores Intensity-Hue-Saturation ... 35
4.3.1.3. Análise por Componentes Principais (ACP) ... 36
4.3.2. Classificação de Bandas Espectrais ... 36
4.4. PÓS-PROCESSAMENTO ... 38
5. METODOLOGIA ... 39
5.1. SELEÇÃO DAS IMAGENS DE SATÉLITES ... 39
5.2. PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGEM (PDI) ... 41
5.2.1. Imagens do Sensor Remoto Thematic Mapper (TM) ... 41
5.2.3. Imagens do Sensor Remoto Multispectral Imager (MSI) ... 44
5.3. DELIMITAÇÃO DA ÁREA DE ESTUDO ... 44
5.4. DELIMITAÇÃO DAS MARGENS DAS LAGOAS ... 44
5.5. DELIMITAÇÃO DAS ZONAS DE PROTEÇÃO DAS LAGOAS ... 45
6. RESULTADOS E DISCUSSÕES ... 46
6.1. COMBINAÇÃO COLORIDA DAS IMAGENS MULTIESPECTRAIS... 46
6.2. CLASSIFICAÇÃO SUPERVISIONADA ... 52 6.3. CÁLCULO DE ÁREAS ... 57 7. CONCLUSÃO ... 61 8. REFERÊNCIAS ... 62 APÊNDICES ... 71 APÊNDICE A ... 71 APÊNDICE B ... 72 APÊNDICE C ... 73 APÊNDICE D ... 74
10
1. INTRODUÇÃO
A criação de Espaços Territoriais Especialmente Protegidos em prol da conservação da biodiversidade é identificada em um amplo histórico desde antigas civilizações. De acordo com estudos de Aguiar (1994), Magalhães (2002), Medauar (2005) e Silva (2004), é possível identificar que em datas anteriores a Cristo já era percebida a preocupação humana perante a natureza. Pode-se citar que na Grécia, no Século IV a.C., Platão já lembrava do papel preponderante das florestas como reguladoras do ciclo de água e defensoras dos solos contra a erosão, e que em 450 a.C., em Roma, a Lei das Doze Tábuas já continha disposições para prevenir a devastação das florestas.
Com o desenvolvimento da consciência ambiental, a modificação antrópica da natureza passou a ser regularizada em atos e documentos normativos que oficializam áreas específicas como detentoras de caráter especial de proteção. No Brasil, com a promulgação da Constituição Federal de 1988, foi oficializado o direito de todos ao meio ambiente ecologicamente equilibrado, direito este que para ser assegurado o poder público será incumbido de definir, em todas as unidades da Federação, Espaços Territoriais Especialmente Protegidos (ETEP) (BRASIL, 1988).
Embora não tenha sido conceituado na Carta Magna, os ETEP foram definidos pela doutrina como as áreas públicas ou privadas dotadas de características ambientais/culturais relevantes que requeiram sua proteção por lei, garantindo o uso sustentável, proteção ou preservação total de seus recursos (Silva, 2000; Amado 2018; Milaré, 2015).
As Áreas de Preservação Permanentes (APP), tais como as faixas marginais de qualquer curso d’água natural perene e intermitente (BRASIL, 2012); e as Unidades de Conservação (UC), espaço territorial e seus recursos ambientais, incluindo as águas jurisdicionais, com características naturais relevantes, legalmente instituído pelo Poder Público (BRASIL, 2000), são exemplos de ETEP regulamentadas pelo legislador infraconstitucional, que visam impor limites para o uso dos recursos naturais e assegurar garantias adequadas de proteção.
No Direito Ambiental, assim como explica Araújo (2010), aplica-se o princípio da Prevalência da Norma Mais Benéfica ao Meio Ambiente, isto é, quando uma mesma temática for regulamentada por diferentes documentos normativos, prevalecerá aquele mais restritivo e mais protetivo ao meio ambiente. Decorrente disso, em certas áreas aplicar-se-ão legislações estaduais mais protetivas que aquelas federais, ou municipais mais protetivas que as estaduais, por exemplo.
11 O Sistema Lacustre Bonfim, um conjunto de seis lagoas naturais do município de Nísia Floresta/RN, encontra-se inserido no território da Área de Proteção Ambiental (APA) Bonfim-Guaraíra, a maior Unidade de Conservação do Rio Grande do Norte (IDEMA, 2016). Embora esta APA ainda não possua seu Plano de Manejo, documento técnico de caráter obrigatório e legalmente destinado a estabelecer o zoneamento e as normas de uso e manejo dos recursos naturais, dois documentos normativos de âmbitos municipal, Plano Diretor Participativo e o Código de Meio Ambiente de Nísia Floresta/RN, atribuem proteções relevantes à conservação de tais lagoas.
Apesar das proteções legalmente impostas, é necessário que haja o monitoramento periódico, capaz de averiguar o cumprimento do descrito pela legislação. A área do SLB, consiste em uma região de importantes recursos naturais, em especial para a hidrologia e o abastecimento hídrico humano, de forma que sua ocupação não planejada e em contrariedade com as normas ambientais, demonstra um sério risco à sustentabilidade do meio ambiente e à saúde da população. Visto com um grau elevado de importância, o Geoprocessamento apresenta-se como ferramentas de suporte fundamentais ao gerenciamento do meio ambiente como, por exemplo, no acompanhamento da evolução dinâmica temporal do uso, cobertura e ocupação do solo, tendo em vista que os planos de gestão elaborados com o emprego dessas tecnologias apresentam abordagens mais racionais e estratégicas (IDEMA, 2004).
Lillesand et al. (2004) dissertam que o uso das imagens de sensores remotos orbitais a bordo de satélites é uma das grandes inovações no geoprocessamento, com grande potencial para verificação das alterações no solo pela ação antrópica. A aplicação de um mapeamento temporal, além da análise espacial, permite verificar o grau de desenvolvimento das atividades e confrontá-lo com o que regem os documentos aplicáveis à área em estudo.
12
2. OBJETIVOS E JUSTIFICATIVAS
O presente Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) apresenta o objetivo de produzir mapeamentos afim de averiguar a concordância, ou não, do uso e cobertura do solo com o que regem os documentos normativos aplicáveis à área do Sistema Lacustre Bonfim (SLB) por um período de cerca de 30 anos, compreendido entre quatro datas imageadas, 26/11/1987, 02/07/1992, 28/07/2013 e 31/08/2018, utilizando imagens multiespectrais de sensores remotos orbitais dos programas LANDSAT e SENTINEL, Processamento Digital de Imagens (PDI) e Sistema de Informações Georreferenciadas (SIG). Será realizada também a classificação supervisionada das áreas de proteção no entorno das lagoas que formam o SLB, a fim de avaliar, de maneira qualitativa e semiquantitativa, a modificação do uso e cobertura do solo nessas áreas.
O SLB é um conjunto de seis lagoas naturais do município de Nísia Floresta/RN, inserido no território da Área de Proteção Ambiental Bonfim-Guaraíra, a maior Unidade de Conservação do Rio Grande do Norte, somando 42.695 hectares de extensão (IDEMA, 2016). Esta APA envolve parcialmente seis municípios e abrange a zona homogênea do litoral oriental, especificamente na subzona da mata, englobando um vasto território de tabuleiros, dunas, lagoas, manguezais, mata atlântica, praias e diferentes espécies animais e vegetais (IDEMA, 2014).
A área da APA Bonfim-Guaraíra, além da complexidade dos biomas e feições naturais contidas em sua extensão, engloba mais outras três Unidades de Conservação (UC) compreendidas em sua área territorial, são elas a Floresta Nacional (Flona) de Nísia Floresta, uma Unidade de Conservação Federal de Uso Sustentável; Parque Estadual Mata da Pipa (Pemp), Unidade de Conservação Estadual de Proteção Integral; e Reserva Faunística Costeira de Tibau do Sul (Refauts), Unidade de Conservação Municipal de Uso Sustentável.
A justificativa de escolha jaz no fato de o SLB, além de toda relevância citada, apresentar significativa importância na manutenção da biodiversidade e dos recursos hídricos da região, somado ao alto grau de proteção dado a tais corpos hídricos em diversos documentos normativos. Vale lembrar que a Lagoa do Bonfim é uma das mais importantes do estado e abastece o maior sistema de água integrado do estado do Rio Grande do Norte, a Adutora Monsenhor Expedito. (NÍSIA FLORESTA, 2018).
13 A promulgação de dois documentos normativos em 2007, o Plano Diretor Participativo de Nísia Floresta (Lei Complementar Nº 001/2007) e o Código de Meio Ambiente de Nísia Floresta (Lei Complementar Nº 003/2007) trouxeram maior proteção jurídica às Áreas de Preservação Permanentes (APPs) e demais áreas de uso restrito das lagoas do SLB, quando em comparação ao Código Florestal (Lei Federal Nº 12.651/2012), por isso, a averiguação do cumprimento de tais documentos também é um dos objetivos do trabalho.
Por fim, uma vez que a APA Bonfim-Guaraíra ainda carece de seu Plano de Manejo, esse TCC pretende ainda servir como contribuição às discussões para criação de tal instrumento de gestão.
3. CARACTERIZÇÃO DA ÁREA DE ESTUDO
3.1. Área de Proteção Ambiental (APA) Bonfim-Guaraíra
O Sistema Lacustre do Bonfim, distante 25 km em direção sul de Natal, à margem esquerda da BR-101, encontra-se inserido no território da APA Bonfim-Guaraíra, Unidade de Conservação (UC) Estadual de Uso Sustentável, sendo a maior UC do RN, somando 42.695 hectares de extensão (IDEMA, 2016), como mostra a Figura 1. Criada por meio do Decreto Estadual Nº 14.369, de 22 de março de 1999, envolve parcialmente os municípios de Nísia Floresta, São José do Mipibu, Senador Georgino Avelino, Goianinha, Arês e Tibau do Sul.
A APA abrange a zona homogênea do litoral oriental, especificamente na subzona da mata, englobando um vasto território de tabuleiros, dunas, lagoas, manguezais, mata atlântica, praias e diferentes espécies animais e vegetais (IDEMA, 2014).
Consoante estudos de Fonseca (2017), a maior parcela dessa APA está inserida no município de Nísia Floresta, contando com 62,86% da sua área total, seguida dos municípios de São José de Mipibu: 17,14%, Tibau do sul: 11,43%, Arês, Goianinha e Senador Georgino Avelino, todos os três com 2,86% da área da APA em seus territórios.
De acordo com o art. 2º do decreto que a instituiu, o objetivo da criação desse espaço territorial especialmente protegido (ETEP) é de ordenar o uso, proteger e preservar os ecossistemas dunar, Mata Atlântica e manguezal; lagoas, rios e demais recursos hídricos; espécies vegetais e animais.
14 A área da APA Bonfim-Guaraíra apresenta a complexidade de possuir mais outras três UC compreendidas em sua área territorial, o que gera a sobreposição das unidades de conservação: Floresta Nacional (Flona) de Nísia Floresta, uma Unidade de Conservação Federal de Uso Sustentável; Parque Estadual Mata da Pipa (Pemp), Unidade de Conservação Estadual de Proteção Integral; e Reserva Faunística Costeira de Tibau do Sul (Refauts), Unidade de Conservação Municipal de Uso Sustentável. Nesses casos específicos, o Sistema Nacional de Unidades de Conservação (Lei Federal Nº 9.985/2000) dispõe em seu art. 26 que:
“Quando existir um conjunto de unidades de conservação de categorias diferentes ou não, próximas, justapostas ou sobrepostas, e outras áreas protegidas públicas ou privadas, constituindo um mosaico, a gestão do conjunto deverá ser feita de forma integrada e participativa, considerando-se os seus distintos objetivos de conservação, de forma a compatibilizar a presença da biodiversidade, a valorização da sociodiversidade e o desenvolvimento sustentável no contexto regional.” (BRASIL, 2000).
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Figura 1. Mapa de localização das unidades de conservação inseridas no território da Área de Proteção
16 3.1.1. Geologia e Hidrogeologia
De acordo com estudos de Pereira et al. (2002) nas porções oeste e sudoeste das lagoas que compões o SLB ocorre, compondo um relevo de tabuleiros, a Formação Barreiras, com uma cobertura latossólica. Essa unidade é datada do Terciário e caracteriza-se por sedimentos areno-argilosos geralmente ricos em caulinita. Sotoposta a esta formação ocorre a base do aquífero Barreiras, seu embasamento hidrogeológico, representado por uma sequência sedimentar correlacionada ao Cretáceo, a qual é constituída por rocha carbonática e quartzo-arenito, ambos bastante cimentados e de baixa condutividade hidráulica (Figura 2).
Na porção central da área das lagoas, está presente uma cobertura arenosa sobre a Formação Barreiras interpretada como lençóis eólicos. Na parte leste, margem esquerda do Riacho Boa Cica, encontram-se os campos de dunas parabólicas fixas do Quaternário. De um modo geral, pode-se dizer que a área apresenta poucas condições para escoamento superficial, apontando condições hidrogeológicas favoráveis que permitem a recarga desses mananciais pelas infiltrações das águas de chuvas, principalmente no setor dos sedimentos eólicos, dada a sua elevada permeabilidade natural.
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Figura 2. Aspectos geológicos da área de estudo. Fonte: Adaptado de Fonseca, 2012; Lima & Dantas, 2016. Elaboração: Iago Queiroz de
18 Lucena (1999) comprovou a existência de arranjos morfotectônicos, marcados por falhamentos de Nordeste (NE) para Noroeste (NW), na hidrologia subterrânea da área que envolve o SLB, especialmente, pela existência de deslocamento vertical de blocos estruturais nos falhamentos que alteram a disposição e a espessura saturada do Aquífero Barreiras. A disposição do espelho de água da Lagoa do Bonfim, alongado nas direções NE e NW, evidencia a sua origem condicionada a essa estruturação. Ainda para Lucena (1999) as direções gerais NE e NW das feições, além dos padrões da rede de drenagem, definem os limites da drenagem subterrânea.
Lucena et al. (2002) mostraram que a interação destes fatores caracterizou linhas de fluxo subterrâneo a partir do sistema lacustre do Bonfim, que se soma à zona de recarga do Aquífero Barreiras na área da bacia do Rio Pirangi. Portanto, todo o SLB está conectado pelo Aquífero Barreiras subterrâneo livre e o fluxo subterrâneo converge, majoritariamente, da lagoa do Bonfim, que está situada em cota acima de 40 metros, para o Riacho Boa Cica na cota 3,6 metros em relação ao nível do mar, dreno natural da bacia.
A Lagoa do Bonfim alimenta subterraneamente o Riacho Boa Cica e a Lagoa Boa Água a sudeste, o Rio Trairi a Sul e o Rio Pium em sua extremidade nordeste. Essa alimentação garante a estabilidade do nível do Rio Pium até mesmo no período da estiagem, de modo que a Lagoa do Bonfim tem um papel regulador preponderante na Lagoa do Pium (PEREIRA et al. 2002; PEREIRA et al. 2003).
3.1.2. Hidrologia
O Sistema Lacustre Bonfim é composto pelo conjunto de seis lagoas principais, que constituem uma pequena bacia hidrográfica de aproximadamente 60km² de área: Bonfim, Boa Água, Redonda, Urubu, Ferreira Grande e Carcará. (CASTRO et al., 2014; LUCENA, 1999; PEREIRA, et al., 2000). Essa bacia possui limites hidrográficos com as bacias do Rio Trairi, ao Sul e Sudoeste, e do Rio Pirangi, ao Norte e Noroeste, que a cercam quase inteiramente, reduzindo bastante sua área de drenagem superficial (LUCENA, 1999). A localização da bacia que compõe o sistema pode ser visualizada na Figura 3.
19
20 Ainda, de acordo com estudos de Lucena (1999), o Sistema Lacustre Bonfim possui um único dreno que sai das Lagoas do Urubu e Ferreira Grande, o Riacho Boa Cica, afluente pela margem esquerda do Rio Trairi. Embora os estudos sejam unânimes ao classificar o Sistema Lacustre Bonfim como uma única bacia endorréica, isto é, aquela bacia que não chega a desaguar no oceano, é mister o apontamento de Feitosa (1997), que propõe a subdivisão de todo o sistema em duas sub-bacias. A observação desse último autor consiste na existência de um incipiente divisor topográfico a partir do qual as águas fluem ou para a Lagoa do Bonfim (sentido oeste-noroeste), ou para as Lagoas Redonda e Urubu (sentido Sudeste). Dessa maneira, uma sub-bacia seria representada pela Lagoa do Bonfim, a noroeste, e outra envolveria as Lagoas Boa Água, Urubu, Redonda, Ferreira Grande e Carcará, além do Riacho Boa Cica.
Dados de Costa (1997) apresentam na Tabela 1 as características físicas das lagoas supracitadas.
Tabela 1. Principais características das lagoas do Sistema Lacustre do Bonfim.
Fonte: Adaptado de Costa (1997).
LAGOA ÁREA MÁXIMA DA
SUPERFÍCIE (m²) CAPACIDADE MÁXIMA DE ARMAZENAMENTO (m³) PROFUNDIDA DE MÁXIMA (m) Bonfim 8.899.936 84.268.211 31,0 Ferreira Grande 1.064.065 2.812.724 8,0 Redonda 993.211 3.720.090 8,0 Urubu 899.870 2.736.115 9,0 Boa Água 686.286 1.469.132 4,0 Carcará 665.125 1.570.979 4,0
O SLB e seu entorno, é uma das mais relevantes áreas de recarga do Aquífero Barreiras, além de seu uso superficial direto através do abastecimento do maior sistema de água integrado do estado, a Adutora Monsenhor Expedito (PEREIRA et al., 2000; NÍSIA FLORESTA, 2018).
Operado pela CAERN, desde 1997, o sistema adutor possui uma extensão tubular aproximada de 330 km, e atende 30 municípios e mais de 40 comunidades rurais, ultrapassando o
21 valor de 290.000 habitantes abastecidos. (STEIN et al., 2019; FRANÇA & MORENO, 2017). Dessa forma, embora represente uma área de apenas 1,5% do RN, o sistema lacustre do Bonfim atende as necessidades hídricas de cerca de 35% de população do estado (PEREIRA et al. 2003), no agreste e na zona costeira.
Ante a tamanha importância para o abastecimento hídrico humano, industrial e animal, o monitoramento da área de drenagem da lagoa, em especial as zonas citadas, mostra-se de caráter essencial para uma qualidade de água coletada que atenda aos padrões de potabilidade defendidos pelo Ministério da Saúde.
A Lagoa do Bonfim conta com monitoramento sistemático baseado em coletas in situ do Projeto Água Azul de monitoramento da balneabilidade de praias e lagoas no RN, de responsabilidade do Instituto de Desenvolvimento Sustentável e Meio Ambiente (IDEMA-RN) e do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte (IFRN), entre os anos de 2008 e 2015, que classificaram como boa a água da Lagoa do Bonfim. Entretanto, foram detectadas concentrações elevadas de coliformes termotolerantes e Demanda Bioquímica de Oxigênio (DBO), além de quantidades elevadas de cianobactérias. Trata-se de relevantes indícios de acelerado processo de poluição, devido ao uso e ocupação desorganizada das margens e entornos, que tem comprometido a qualidade da água e futuramente de todo o manancial.
Estudos de Pereira et. al (2000) apontaram que a concentração de Nitrato (NO3) encontrado em amostras superficiais da água da lagoa do Bonfim em sua porção leste, assim como para as lagoas Urubu, Redonda, Boa Água, Ferreira Grande e Carcará, Papebinha e Pium, além dos riachos Timbó e Boa Cica, e suas confluências, bem como das águas subterrâneas de alguns poços, foram iguais ou próximos de zero, devendo-se, este fato, à pequena atividade antrópica impactante sobre a bacia nestes setores.
Todavia, na margem oeste, onde se verifica maior atividade antrópica e liberação de nitrogênio, advinda de granjas, atividades de irrigação ou mesmo expansão urbana da cidade de São José de Mipibu, com a implantação de fossas e sumidouros, nota-se a presença mais significativa de nitratos. Observou-se no aquífero livre valores de até 22 mg NO3/L, indo de encontro à concentração máxima de 10 mg/L determinada para água potável pelo Anexo XX da Portaria de Consolidação Nº 5 do Ministério da Saúde de 03 de outubro de 2017.
22 Castro et al. (2014) estudou a partir de 7 poços tubulares a ocorrência do Nitrato na margem oeste da Lagoa do Bonfim e concluiu que os dois poços mais próximos aos núcleos urbanos, apresentaram maiores concentrações de nitrato (2,36 a 9,43 mg/L), enquanto os demais poços mais afastados à urbanização apresentaram valores menores (0,81 a 3,40 mg/L). Embora nenhuma concentração tenha ultrapassado os 10 mg/L durante o período de estudo (Junho/2011 a Março/2013), o estudo sugeriu que a maior presença de Nitrato nos poços tubulares demonstraram forte associação com a expansão urbana atrelada a ausência de saneamento ambiental. A maior concentração também teve relação aos períodos chuvosos, como exemplo do observado em junho/2012, em que os registros do aumento da concentração de nitrato totalizaram 20,8%.
É importante também destacar que Rebouças (1997), em Parecer Técnico que abordava a disponibilidade hídrica da Lagoa do Bonfim, já havia alertado dos riscos de degradação da qualidade da água, tendo em vista a crescente ocupação humana sem sistemas sanitários adequados, tais como esgotamento sanitário e destinação final adequada de resíduos sólidos. Além disso, o autor, ainda alertou para o fato do desenvolvimento crescente da agricultura irrigada com utilização de fertilizantes.
3.1.3. Solos
Os solos são classificados como Areias Quartzosas Distróficas, de fertilidade natural muito baixa, textura arenosa, excessivamente drenada, com relevo plano e profundo (CPRM, 2005).
O uso do solo é dividido em pequenas áreas com culturas de subsistência, vez que são pobres em macro e micronutrientes (CPRM, 2005), e grande parte destinada à agricultura irrigada centrada na monocultura da cana-de-açúcar para suprimento do setor sucroalcooleiro, na fruticultura para exportação e abastecimento do mercado interno, com coco, castanha de caju, manga, mamão e capim vetiver para perfumaria (RIO GRANDE DO NORTE, 2014).
3.1.4. Vegetação
A vegetação da região é representada, principalmente, pelos tipos: floresta tropical úmida (Mata Atlântica), manguezal, vegetação de várzeas, vegetação de praias e dunas e formação de tabuleiros litorâneos (IDEMA, 2008; SALGADO et al., 1981).
23 De acordo com Lucena (1999), a floresta úmida compreende apenas algumas manchas isoladas dentro dos grandes conjuntos fitográficos regionais. Designada de Mata Atlântica, ela ocorre numa faixa paralela ao litoral oriental, apresentando formações descontínuas, porém densas e de médio porte.
A vegetação de várzea tem cedido lugar às culturas de subsistência diversificadas. As pequenas ocorrências vegetais ainda existentes aparecem numa faixa paralela e próxima à Mata Atlântica, sendo os tipos mais conhecidos os Ingás, o Mandacaru e o Camaçari.
A faixa litorânea apresenta uma vegetação menos diversificada, podendo ser classificada de acordo com o local de sua ocorrência em: praias, restingas, dunas e manguezais.
A vegetação das praias e dunas é de pequeno porte e arbustiva, destacando-se a Salsa de praia (Ipomoea pes-crapea), espécies fixadoras de dunas (Remirea maritima), e também de caráter arbóreo, como o Coqueiro (Cocas nucifera) e o Cajueiro (Anacardium occidentale).
Os manguezais (Rhizophora mangle) aparecem nas desembocaduras dos principais rios, em locais da ação das marés, adaptados a um solo periodicamente inundado pelas marés, com grande variação de salinidade.
3.1.5. Clima
Segundo a classificação de Köppen (AZEVEDO & MOREIRA, 1981; ALVARES et al. 2014), a área estudada está situada no domínio do clima As' do tipo quente e úmido, predominante na zona costeira do RN. Este é caracterizado por apresentar apenas duas estações bem definidas: uma seca (meses de setembro a fevereiro) e outra chuvosa (meses de março a agosto). A pluviometria anual é relativamente alta, atingindo uma média de aproximadamente 1.250 mm/ano, verificando-se valores mínimos de 473,9 mm em 1938 e máximos de 3.890,0 mm em 1974, de acordo com série histórica do posto pluviométrico de São José de Mipibu da Empresa de Pesquisa Agropecuária do RN- EMPARN.
Os ventos apresentam uma predominância no quadrante sudeste, a temperatura média anual é em torno de 26,8 ºC, com uma insolação anual média de 2.954 horas e umidade relativa do ar normalmente apresentando-se em patamares iguais ou superiores a 75%.
24 3.2. Documentos normativos aplicáveis à proteção das margens das lagoas
3.2.1. Lei Federal Nº 12.651/2012 (Código Florestal)
O Código Florestal de 2012 é responsável por classificar as Áreas de Preservação Permanente (APP), um espaço territorial especialmente protegido (ETEP) já proposto pelo Plano Estratégico de Áreas Protegidas (PNAP) de 2006, instituído pelo Decreto Federal Nº 5.758/2006. O PNAP que reconheceu como princípio o “reconhecimento dos elementos integradores da paisagem, em especial as áreas de preservação permanente e as reservas legais, como fundamentais na conservação da biodiversidade” (BRASIL, 2006), teve o conceito de APP definido legalmente no art. 3º, II do Código em comento, a saber:
“Área protegida, coberta ou não por vegetação nativa, com a função ambiental de preservar os recursos hídricos, a paisagem, a estabilidade geológica e a biodiversidade, facilitar o fluxo gênico de fauna e flora, proteger o solo e assegurar o bem-estar das populações humanas.” (BRASIL, 2012)
Atenta-se ao fato de a APP englobar áreas rurais e urbanas, tanto cobertas por vegetação, quanto aquelas não cobertas. Para esse último caso, em regra, aplica-se a necessidade de revegetação da área. Embora as APP possam estar presentes tanto em área urbana quanto rural, o texto legal impõe diferenciação ao regime de proteção quanto a essas localizações, assim como a depender da feição natural a ser preservada. As especificações gerais das APP, sem contar com as exceções dispersas pelo corpo do texto legal, se no art. 4º do citado código e encontram-se resumidas na Tabela 2.
25
Tabela 2. Áreas de Preservação Permanente (APP) conforme o Código Florestal. Fonte: Adaptado
de AMADO (2017).
ÁREAS DE PRESERVAÇÃO PERMANENTE – ARTIGO 4º CÓDIGO FLORESTAL
I. ao longo dos rios ou de qualquer curso d’água (excluídos os efêmeros) desde o seu nível mais alto em faixa marginal (de 30 m. a 500m., a depender da largura do curso d’água);
II. ao redor das lagoas e lagos naturais, em faixa com largura mínima de:
a) 100 (cem) metros, em zonas rurais, exceto para o corpo d’água com até 20 (vinte)
hectares de superfície, cuja faixa marginal será de 50 (cinquenta) metros; b) 30 (trinta) metros, em zonas urbanas;
III. as áreas no entorno dos reservatórios d’água artificiais, decorrentes de barramento ou represamento de cursos d’águas naturais, na faixa definida na licença ambiental do empreendimento;
IV. as áreas no entorno das nascentes e dos olhos d’água perenes, qualquer que seja sua situação topográfica, no raio mínimo de 50 (cinquenta) metros;
V. as encostas ou partes destas com declividade superior a 45º, equivalente a 100% (cem por cento) na linha de maior declive;
VI. as restingas, como fixadoras de dunas ou estabilizadoras de mangues; VII. os manguezais, em toda a sua extensão;
VIII. as bordas dos tabuleiros ou chapadas, até a linha de ruptura do relevo, em faixa nunca inferior a 100 (cem) metros em projeções horizontais;
IX. no topo de morros, montes, montanhas e serras, com altura mínima de 100 (cem) metros e inclinação média maior que 25º, as áreas delimitadas a partir da curva de nível correspondente a 2/3 (dois terços) da altura mínima da elevação sempre em relação à base, sendo esta definida pelo plano horizontal determinado por planície ou espelho d’água adjacente ou, nos relevos ondulados, pela cota do ponto de sela mais próximo da elevação
X. as áreas em altitude superior a 1.800 (mil e oitocentos) metros, qualquer que seja a vegetação; XI. em veredas, a faixa marginal, em projeção horizontal, com largura mínima de 50 (cinquenta)
metros, a partir do espaço permanentemente brejoso e encharcado.
Mesmo com a vasta classificação, o Código Florestal de 2012 (CFlo) com seu art. 4º não encerrou a instituição de outras formas de APP, uma vez que o art. 6º impõe:
26 “Consideram-se, ainda, de preservação permanente, quando declaradas de interesse social por ato do Chefe do Poder Executivo, as áreas cobertas com florestas ou outras formas de vegetação destinadas a uma ou mais das seguintes finalidades:
I - Conter a erosão do solo e mitigar riscos de enchentes e deslizamentos de terra e de rocha;
II - Proteger as restingas ou veredas; III - Proteger várzeas;
IV - Abrigar exemplares da fauna ou da flora ameaçados de extinção;
V - Proteger sítios de excepcional beleza ou de valor científico, cultural ou histórico;
VI - Formar faixas de proteção ao longo de rodovias e ferrovias; VII - Assegurar condições de bem-estar público;
VIII - Auxiliar a defesa do território nacional, a critério das autoridades militares.
IX - Proteger áreas úmidas, especialmente as de importância internacional.” (BRASIL, 2012)
Dessa forma, como explica Amado (2017), o decreto expedido pelo Prefeito (âmbito municipal), pelo Governador (âmbito estadual) ou pelo Presidente (âmbito nacional) é entendido agora como ato jurídico adequado para a criação de uma nova APP que esteja inserida em uma das características dispostas no citado art. 6º do Código Florestal.
Esta inovação do CFlo encontra-se embasada na própria Constituição Federal, quando seu art. 225, III, afirma que o Poder Público, para efetivar o direito de todos ao meio ambiente ecologicamente equilibrado, definirá
“Em todas as unidades da Federação, espaços territoriais e seus componentes a serem especialmente protegidos, sendo a alteração e a supressão permitidas somente através de lei, vedada qualquer utilização que comprometa a integridade dos atributos que justifiquem sua proteção.” (BRASIL, 1988)
No Direito Ambiental, assim como explica Araújo (2010), aplica-se o princípio da Prevalência da Norma Mais Benéfica ao Meio Ambiente, isto é, quando uma mesma temática for regulamentada por diferentes documentos normativos, prevalecerá aquele mais restritivo e mais protetivo ao meio ambiente. Dessa forma, aplicar-se-ão as legislações estaduais mais protetivas que aquelas federais, ou municipais mais protetivas que as estaduais, por exemplo.
27 3.2.2. Plano Diretor Participativo de Nísia Floresta (Lei Complementar Nº 001/2007)
O Plano Diretor Participativo de Nísia Floresta apresenta uma aplicação pontual de grande valia à proteção das faixas marginais da Lagoa do Bonfim, ao impor que a contabilização das áreas de proteção permanentes destas iniciam a partir da maior cheia do corpo hídrico.
“Art. 15, §10. Na zona urbana fica também instituída a zona especial de proteção ambiental, que corresponde à faixa de entorno da Lagoa do Bomfim, com expressivo interesse de proteção ambiental cuja ocupação somente poderá ser consolidada a partir da maior cheia, de uma extensão de 100 m (cem metros), considerados non aedificandi, conforme regulamentação do Código Municipal de Meio Ambiente (Plano Diretor Participativo de Nísia Floresta, art. 15, §10. Grifo nosso).”
É mister aqui apontar que esse critério de proteção mantém o do antigo Código Florestal de 1965 (Lei Nº 4.771, de 15 de setembro de 1965), o qual, infelizmente, foi modificado pelo Novo Código Florestal de 2012, passando tal regime de proteção a partir da “borda da calha do leito regular”, isto é, pela calha por onde correm regularmente as águas do curso d’água durante o ano.
A regulamentação das demais zonas de proteção ambiental do SLB foram realizadas pelo Código de Meio Ambiente de Nísia Floresta.
3.2.3. Código de Meio Ambiente de Nísia Floresta (Lei Complementar Nº 003/2007)
Este documento legal, de forma louvável, aplica às margens das lagoas um regime mais protetivo que o Código Florestal. O art. 39 do Código de Meio Ambiente de Nísia Floresta expressa o macrozoneamento ambiental do município, promovendo a criação das seguintes macrozonas: macrozona de proteção ambiental; macrozona costeira municipal; macrozona especial de proteção ambiental.
Contidas nas macrozonas de proteção ambiental, o §2º do art. 39 define as quatro zonas especiais de proteção ambiental (ZPA I, II, III, IV) do município de Nísia Floresta, enquanto que a ZPA II possui maior aplicação ao estudo (Figura 4), a ver:
28 “§2º A zona especial de proteção ambiental II - ZPA II constitui-se de áreas de domínio público ou privado, classificadas como áreas de manguezais, margens
dos rios e lagoas ou que apresentem espécies ameaçadas ou em iminente extinção,
classificadas em listas oficiais. Ao redor das lagoas, lagos, rios, cursos d’água
e nascentes não será permitida qualquer construção nas áreas situadas em faixa marginal, medida a partir do nível mais alto, contado da margem do espelho d’água, em projeção horizontal, com largura mínima de:
I - Trinta metros, para o curso d`água com menos de 10m (dez metros) de largura; II - Cinquenta metros, para o curso d`água a partir de 10 (dez) até 50m (cinquenta metros) de largura;
III - Cem metros, para o curso d`água com mais de 50m (cinquenta metros) até 200m (duzentos metros) de largura;
IV - Duzentos metros, para o curso d`água com mais de 200m (duzentos metros) até 600m (seiscentos metros) de largura;
V - Quinhentos metros, para o curso d`água com mais de 600m (seiscentos metros)
de largura;
VI - Cinquenta metros, ao redor de nascentes ou olho d'água ainda que intermitente, de tal forma que proteja, em cada caso, a bacia contribuinte; VII - Cinquenta metros, ao redor de lagos e lagoas naturais, situadas em área
urbana;
VIII - Cem metros, ao redor de lagos e lagoas naturais que estejam situadas
em áreas rurais, exceto corpos d'água com até vinte hectares de superfície, cuja
faixa marginal será de cinquenta metros.” (NÍSIA FLORESTA, 2007. Grifo nosso)
Este documento delimita a proteção de 50 metros de APP para lagos e lagoas naturais em área urbana, frente aos 30 metros preconizados pelo CFlo 2012.
A Lagoa do Bonfim é detentora de maior proteção quando comparado às outras lagoas que formam o SLB. Tal corpo hídrico possui mais que o triplo de extensão da APP determinada pelo Código Florestal para lagoas em área urbana, além de uma Zona Especial de Proteção Ambiental, composta por quatro subzonas com distintos critérios de proteção ambiental. A Zona Especial em comento possui esse grau excepcional de proteção devido à “necessidade de estabelecer a capacidade de suporte do seu ecossistemahídrico para abastecimento de água e os limites máximos de explotação e de rebaixamento do lençol freático”1.
29 Em suma, a Lagoa do Bonfim conta com 500 metros de proteção ambiental, isto é, 100 metros destinados à APP e 400 metros de Zona Especial, divididos da seguinte forma:
“I - Subzona de proteção intensiva – SZPI: localizada no entorno da APP da Lagoa do Bonfim, com 100 (cem) metros de largura, contados a partir do limite externo da APP e terá no máximo a densidade populacional de 10 (dez) habitantes por hectare, o lote mínimo deverá ser de 3.600 m2 (três mil e seiscentos metros quadrados), a permeabilidade mínima deverá ser de 80% (oitenta por cento); II - Subzona de proteção médio-intensiva – SZPMI: localizada no entorno da subzona de proteção intensiva SZPI, com 100 (cem) metros de espessura contados a partir do limite externo da SZPI e terá no máximo a densidade populacional de 15 (quinze) habitantes por hectare, o lote mínimo deverá ser de 2.400m2 (dois mil e quatrocentos metros quadrados), a permeabilidade mínima deverá ser de 70% (setenta por cento);
III - Subzona de uso sustentável restrito – SZUSR: localizada no entorno da subzona de proteção médio-intensiva SZPMI, com 100 (cem) metros de espessura contados a partir do limite externo da SZPMI, e terá no máximo a densidade populacional de 20 (vinte) habitantes por hectare, o lote mínimo deverá ser de 1.600m2 (mil e seiscentos metros quadrados), a permeabilidade mínima deverá ser de 70% (setenta por cento);
IV - Subzona de uso sustentável controlado – SZUC: localizada no entorno da subzona de uso sustentável restrito SZUSR, com 100 (cem) metros de espessura contados a partir do limite externo da SZUSR, e terá no máximo a densidade populacional de 30 (trinta) habitantes por hectare, o lote mínimo deverá ser de 1.000m2 (mil metros quadrados), a permeabilidade mínima deverá ser de 70% (setenta por cento).” (NÍSIA FLORESTA, 20072)
30
31 Dessa forma, em números, o Código de Meio Ambiente de Nísia Floresta acrescenta 20 metros de APP para lagos e lagoas em área urbana (50 metros, frente os 30 metros do CFlo); 70 metros de APP para a Lagoa do Bonfim; enquanto as demais lagoas do SLB, permanecerão com os 100 metros de proteção, uma vez que estão situadas em zona rural, em que as proteções são as mesmas em ambos documentos legais (Tabela 3).
Tabela 3. Comparação entre as áreas de preservação permanente (APP) do entorno das lagoas do
Código de Meio Ambiente de Nísia Floresta e Código Florestal.
A Figura 5 mostra o macrozoneamento para o Município de Nísia Floresta, em que é possível identificar a Lagoa do Bonfim em área urbana e as demais lagoas do SLB localizadas em área rural, conforme o Plano Diretor do município.
Código de Meio Ambiente
de Nísia Floresta Código Florestal Lagoas Urbanas 50 metros de APP 30 metros de APP
Lagoas Rurais
100 metros de APP* (*se área da superfície ≤ 20
ha, APP = 50 metros)
100 metros de APP* (*se área da superfície ≤ 20
ha, APP = 50 metros)
Lagoa do Bonfim
100 metros de APP + 400 metros de Zona Especial de
Proteção Ambiental
32
Figura 5. Macrozoneamento do município de Nísia Floresta. Fonte: Plano Diretor Participativo de Nísia
33
4. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
4.1. Produtos de Sensoriamento Remoto
O Sensoriamento Remoto é o ramo da ciência que apresenta a característica peculiar de obter informações de um objeto, área ou fenômeno pela análise de dados adquiridos por um instrumento que não está em contato direto com o referido objeto, área ou fenômeno sob investigação (LILLESAND et al., 2004). Isto é possível a partir dos sensores remotos imageadores ou não-imageadores, que detectam a radiação eletromagnética para coletar dados e imagens a distância. Esses dados passam por prévios e pós processamentos das imagens e informações para a devida aplicação em atividades e projetos ambientais.
O mapeamento terrestre com o uso de imagens de satélites é um método amplamente difundido e principalmente útil para áreas de média a grandes extensões. Atualmente, já se encontra disponível, gratuitamente, um vasto banco de dados de imagens de satélites em sites nacionais e internacionais disponibilizados, por exemplo, pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais – INPE e o United States Geological Survey – USGS.
É importante salientar que as imagens captadas gratuitamente pelos sensores remotos geralmente dispõem de resoluções espaciais moderadas, com pixels de resoluções de 10 a 30 m, como a dos programas SENTINEL e LANDSAT, ao passo que os satélites comerciais, como é o caso dos sistemas SPOT, IKONOS e QUICKBIRD, possuem resoluções altas, de 4,0 a 0,6 m (MENESES & ALMEIDA, 2012).
Embora existam algumas limitações no uso de imagens de satélites gratuitas com resoluções moderadas, estas podem ter sua visualização fortemente aprimorada a partir do Processamento Digital de Imagens (PDI). Amaro et al. (2012) defende que o emprego de técnicas de PDI em produtos de sensores remotos, com uso de softwares específicos, possibilita realçar as informações superficiais do terreno imageado, favorecendo uma melhor análise e interpretação da paisagem.
4.2. Pré-processamento de imagens digitais
Segundo Meneses e Almeida (2012), as técnicas de pré-processamento são funções operacionais para remover ou corrigir os erros e as distorções nas imagens. Essas distorções podem ser causadas pelos sistemas de sensores remotos orbitais devido a erros instrumentais (ruídos), às
34 interferências da atmosfera (erros radiométricos) e à geometria de imageamento (distorções geométricas).
Os ruídos normalmente se apresentam como erros aleatórios de pixels ou erros coerentes de linhas de pixels (pixels ou linhas com valores saturados (claros), ou sem sinal (escuros)) decorrentes de erros instrumentais.
A radiância medida pelo sensor difere da radiância real do material, devido ao efeito aditivo do espalhamento dos raios causados pelos aerossóis, gases e moléculas d’água da atmosfera. Dessa forma, há uma possível confusão a respeito das feições da paisagem, o que pode ser amenizado a partir da correção atmosférica. Uma das técnicas aceitas é a Subtração do Escuro (Dark
Subtraction), em que é assumido que cada banda da imagem deveria conter alguns pixels com
valores próximos ou iguais a zero (sombra). Com o efeito do espalhamento atmosférico é adicionado um valor de brilho a todos os pontos da imagem, de forma que os pixels próximos a zero são retirados da imagem (MENESES & ALMEIDA, 2012).
A correção geométrica, por sua vez, consiste na eliminação das distorções geométricas sistemáticas que são introduzidas no momento de aquisição devido à rotação, inclinação e curvatura da Terra. Após tais correções, à imagem é referida ao sistema de projeção para se estabelecer o referencial de coordenadas que possibilite localizar a posição geográfica dos alvos.
4.3. Processamento Digital de Imagens (PDI)
O PDI consiste na execução de operações matemáticas de dados, visando as suas transformações em imagens de melhores qualidades espectrais e espaciais, que sejam mais apropriadas para uma determinada aplicação. É a manipulação de uma imagem por computador de modo que a entrada e a saída do processo são imagens (MENESES & ALMEIDA, 2012).
Ainda de acordo com Meneses e Almeida (2012), geralmente os softwares de PDI dividem as técnicas de tratamento do dado digital em dois tipos básicos: realce e classificação da imagem. Para o estudo em questão, foram utilizadas as técnicas de realce combinações de bandas em sistema de cores Red-Green-Blue (RGB), Intensity-Hue-Saturation (IHS), as técnicas de Análise por Componentes Principais (ACP) e a técnica de classificação supervisionada, envolvendo a etapa do treinamento e da classificação da imagem.
35 4.3.1. Realce de Contrastes
4.3.1.1. Combinação em sistema de cores RGB
A composição colorida RGB ou composição falsa-cor, segundo Crósta (1992), é a forma mais tradicional de se combinar 3 bandas espectrais de sensores remotos, originalmente representadas em escalas de cinza, em um plano de cor a fim de colori-las a partir da combinação do vermelho, verde e azul. Isso facilita a percepção das feições da imagem, pois, conforme estudos de Thomas Young (1773-1829) apontaram, o olho humano pode distinguir apenas 20 a 30 tons de cinza, enquanto que para tonalidades de cores, é capaz de distinguir milhares.
Na composição colorida, cada pixel terá a cor resultante da combinação da intensidade das cores primárias expressas pelo seu Número Digital (DN), o qual varia de 0 a 255.
Os sensores remotos orbitais possuem um número de bandas com características espectrais específicas e a combinação destas irá resultar em diferentes colorações, cabendo ao intérprete utilizar as composições que mais se adequam aos alvos de sua análise (MENESES & ALMEIDA, 2012).
4.3.1.2. Combinação em sistema de cores Intensity-Hue-Saturation
O espaço de cores conhecido por IHS (Intensity, Hue, Saturation) é uma forma alternativa ao espaço RGB de representação de cores. No espaço IHS, as cores são definidas por três atributos, ao invés de três quantidades de cores primárias. Esses atributos são: Intensidade (Intensity), Matiz (Hue), Saturação (Saturation) (CRÓSTA, 1992).
Ainda segundo Crósta (1992), o Matiz é o principal atributo de uma cor que a distingue de outras cores do espectro. Matizes são o que vemos em um arco-íris e geralmente pensamos como uma cor (vermelho, amarelo, verde e assim por diante). A Saturação é a quantidade de cinza em uma cor ou na cor pura. As cores com alta saturação (pouco cinzentas) seriam as cores puras, vivas. As cores com pouca saturação (muito cinzentas) são cores pastéis ou sombrias. A Intensidade é o brilho relativo de uma cor. Cores com alta intensidade são claras e cores com baixa intensidade são escuras.
36 O uso dessa técnica para o estudo foi no sentido de produzir composições coloridas com correlação interbanda reduzida, consequentemente com melhor utilização do espaço de cores.
4.3.1.3. Análise por Componentes Principais (ACP)
A ACP é um método de análise estatística que objetiva reduzir a dimensionalidade dos dados multivariados, de modo a captar a maior parte das informações do conjunto original em novos conjuntos e, assim, permite uma análise mais parcimoniosa e confiável das variáveis (LATTIN et al., 2011).
Por meio da ACP é possível identificar padrões de associação e estimar a influência das variáveis e cada componente principal (CP ou PC em inglês). Cada PC é uma combinação linear das variáveis originais a que está mais fortemente associada, tendo como vantagem a redução do número de variáveis, com menor perda possível da informação (MINGOTI, 2005; PENDLETON
et al., 2010; LATTIN et al., 2011).
A técnica da ACP tem como base a análise estatística da correlação das bandas espectrais, isto é, o grau de inter-relacionamento entre suas características, de forma que são selecionadas as bandas que possuem menor correlação entre si (LOUGHLIN, 1991; GUPTA et al., 2013). A análise de tal correlação é expressa em valores que variam de 0 a 1, onde quanto mais próximo a 1, maior a relação entre as bandas.
Após a análise das bandas, realiza-se a geração da PC, que vai gerar uma matriz de autovetores, os quais possuem valores de -1 a 1, onde o quanto mais próximo o valor está de -1 ou 1, maior será a contribuição da banda na PC.
4.3.2. Classificação de Bandas Espectrais
Classificação é o processo de extração de informação em imagens para reconhecer padrões e objetos homogêneos, os quais são utilizados em Sensoriamento Remoto para mapear áreas da superfície terrestre que correspondem aos temas de interesse (CÂMARA et al., 1996).
O principal objetivo dos procedimentos é classificar automaticamente todos os pixels de uma imagem em classes de cobertura do solo (LILLESAND; KIEFER; CHIPMAN, 2008), o que
37 se mostra muito útil aos estudos de gerenciamento de uso e cobertura do solo, pois é possível contabilizar a área de cada classe mapeada.
Para o estudo em questão foi utilizado o processo de classificação supervisionada, que leva esse nome por possuir uma etapa inicial de treinamento. O treinamento consiste na determinação, pelo próprio intérprete, de amostras referentes aos pixels representativos para cada uma das classes de interesse, a fim de que o software, após receber as amostras de cada classe, produza uma imagem com todos os pixels classificados automaticamente.
Segundo Campbell (1996), o processo de classificação supervisionada das imagens apresenta vantagens e desvantagens. A principal vantagem é que o analista tem maior controle sobre o processo, como por exemplo, pré-definir classes e identificar possíveis imprecisões graves pela análise das áreas de treinamento. A principal desvantagem é que o analista impõe uma determinada estrutura de classificação aos dados, através da definição prévia das classes de informação. Estas classes podem não corresponder às classes reais existentes na cena imageada, ou não ser separáveis no espaço dimensionado. Vale aqui salientar que embora a classificação supervisionada possua um erro inerente ao processo, o PDI realizado previamente à classificação mostra-se como ferramenta essencial para diminuição de tais erros, haja vista o maior realce das classes de interesse produzida no PDI.
Aparentemente, o processo de classificação dos alvos presentes na imagem é uma questão simples. No entanto, há uma série de fatores que podem interferir nesse processo. Portanto, a classificação de imagens deve ser vista como um processo estatístico e probabilístico que tenta ao máximo aproximar o mapa digital à realidade. O resultado da classificação deve ser avaliado com base no desempenho do classificador proposto e validado por critérios numéricos para estimar a precisão e a sua acurácia (MENESES & ALMEIDA, 2012).
Algoritmos de classificação são adotados para extrair as feições de interesse em um espaço multidimensional (BERNARDI, 2007). Os algoritmos de classificação supervisionada são: Distância Mínima, Distância Mahalanobis, Distância de Bhattacharya, Máxima Verossimilhança, Método Paralelepípedo e Método Spectral Angle Mapper (AMARAL et al., 2009; CORREIA et
al., 2007; CRÓSTA, 2002; RIBEIRO et al., 2007; VIEIRA JUNIOR, 2011; ZANETTI et al.,
38 A classificação supervisionada foi realizada no software QGIS 3.4.11 Madeira com uso do
plugin “Semi-Automatic Classification”, com o uso do algoritmo da Distância Mínima. Esse
método calcula a distância espectral entre o vetor de medida para o pixel candidato e a média para cada assinatura de classe. O método se utiliza da medida de distância Euclidiana, em que cada pixel será incorporado a um agrupamento através da análise da medida de similaridade de distância, que é dada por:
𝐷(𝑥, 𝑛) = √(𝑋𝑖 − 𝑚𝑖)2
Onde xi é o pixel candidato, mi é a média das classes e n é o número de bandas. O classificador compara a distância Euclidiana de cada pixel à média de cada agrupamento. O pixel candidato é designado à classe com média mais próxima, isto é, à classe que apresenta a menor distância Euclidiana (MENESES & ALMEIDA, 2012).
4.4. Pós-processamento
O pós-processamento foi realizado para medição da acurácia da classificação supervisionada das imagens e para o cálculo da área de cada classe. A contabilização das áreas contou com o uso do software GRASS, integrado ao QGIS 3.4.11 Madeira e para apurar a acurácia da classificação supervisionada foram geradas matrizes de confusão e análise do índice Kappa,
Para verificação da acurácia foi realizado um novo treinamento de coleta manual de amostras diferentes das já utilizadas para cada classe. A comparação da classificação com as novas amostras gera a matriz de confusão, em que se analisa o índice Kappa.
Segundo Cohen (1960), o Índice Kappa é uma medida de concordância que fornece uma ideia do quanto às observações se afastam daquelas esperadas, indicando-nos assim o quão legítimo são as interpretações. Calculado com base na matriz de confusão e utilizado como medida de concordância entre o mapa e a referência adotada para a estimativa da exatidão, o índice Kappa é expresso por:
39 onde K é o Índice de exatidão Kappa, r é o número de linhas na matriz, xij é o número de observações na linha (i) e coluna (j), e n é o número total de observações.
A partir dos resultados, Landis e Koch (1977) associaram valores do Índice Kappa à qualidade da classificação de acordo com a Tabela 4.
Tabela 4. Qualidade da classificação associada aos valores do Índice Kappa.
5. METODOLOGIA
5.1. Seleção das Imagens de Satélites
Quatro imagens foram selecionadas no sítio eletrônico United States Geologic Survey – USGS que compreenderam um período histórico de pouco mais de 30 anos, partindo da data de 26/11/1987 até 31/08/2018 (Tabela 5). A escolha desse intervalo teve o propósito de compreender os períodos anteriores e após a promulgação do Plano Diretor Participativo de Nísia Floresta e o Código de Meio Ambiente de Nísia Floresta, de forma a averiguar o cumprimento ou não do que estes regem perante a ocupação das margens do SLB.
ÍNDICE KAPPA QUALIDADE
0,00 Péssima 0,01 a 0,20 Ruim 0,21 a 0,40 Razoável 0,41 a 0,60 Boa 0,61 a 0,80 Muito boa 0,81 a 1,00 Excelente
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Tabela 5. Imagens selecionadas e respectivos dados técnicos.
Conforme o USGS, as cenas imageadas pelos satélites LANDSAT são fornecidas já devidamente ortorretificadas e georreferenciadas, havendo apenas uma distinção de níveis de processamento. As imagens aqui escolhidas da família LANDSAT (sensores remotos TM, OLI e TIRS) apresentaram nível “L1TP” de processamento, o qual consiste em calibração radiométrica, ortorretificação com uso de pontos de controle no terreno e modelo digital de elevação para ajuste do desnível do relevo. A ortorretificação com uso de pontos de controle é derivada de dados da
Global Land Survey 2000 (GLS 2000). (USGS, 2019) DATA DE IMAGEAMENTO SATELITE/SENSOR BANDAS ESPECTRAIS RESOLUÇÃO ESPECTRAL RESOLUÇÃO ESPACIAL ÓRBITA/PONTO (B1) AZUL 0.45 - 0.52 µm (B2) VERDE 0.52 - 0.60 µm (B3) VERMELHO 0.63 - 0.69 µm (B4) INFRAVERMELHO PRÓXIMO 0.76 - 0.90 µm (B5) INFRAVERMELHO MÉDIO 1.55 - 1.75 µm (B6) INFRAVERMELHO THERMAL 10.4 - 12.5 µm 120 m (B7) INFRAVERMELHO MÉDIO 2.08 - 2.35 µm 30 m (B1) COSTAL 0.433 - 0.453 µm (B2) AZUL 0.450 - 0.515 µm (B3) VERDE 0.525 - 0.600 µm (B4) VERMELHO 0.630 - 0.680 µm (B5) INFRAVERMELHO PRÓXIMO 0.845 - 0.885 µm (B6) INFRAVERMELHO MÉDIO 1.560 - 1.660 µm (B7) INFRAVERMELHO MÉDIO 2.100 - 2.300 µm (B8) PANCROMÁTICA 0.500 - 0.680 µm 15 m (B9) CIRRUS 1.360 - 1.390 µm 30 m (B10) INFRAVERMELHO DE ONDAS LONGAS - 1 10.30 - 11.30 µm (B11) INFRAVERMELHO DE ONDAS LONGAS - 2 11.50 - 12.50 µm (B2) AZUL 492.1 nm TILE (B3) VERDE 559.0 nm (B4) VERMELHO 665.0 nm (B8) INFRAVERMELHO PRÓXIMO 833.0 nm (B5) Red Edge 1 703.8 nm (B6) Red Edge 2 739.1 nm (B07) Red Edge 3 779.7 nm (B8A) Red Edge 4 864.0 nm
(B11) INFRAVERMELHO DE ONDAS CURTAS 1 1610.4 nm (B12) INFRAVERMELHO DE ONDAS CURTAS 2 2185.7 nm (B1) AEROSSOL 442.3 nm (B9) VAPOR D'ÁGUA 943.2 nm (B10) CIRRUS 1376.9 nm 214/64 30 m 26/11/1987 02/07/1992 LANDSAT-5/TM 100 m LANDSAT-8/OLI LANDSAT-8/TIRS SENTINEL 2B/MSI 30 m 28/07/2013 10 m 20 m 60 m T25MBP 31/08/2018
41 A imagem do satélite Sentinel-2B (sensor remoto MSI) também é disponibilizada no sítio do USGS já georreferenciada e em diferentes níveis de processamento. Para o estudo foi usada uma imagem em nível “1C”, que engloba correção radiométrica e geométrica, incluindo ortorretificação e georreferenciamento com acurácia subpixel.
5.2. Processamento Digital de Imagem (PDI)
5.2.1. Imagens do Sensor Remoto Thematic Mapper (TM)
Para as imagens do sensor remoto TM (26/11/1987 e 02/07/1992), o PDI foi realizado no
software ER MAPPER 7.1, com uso das técnicas: sistema de cores Red-Green-Blue (RGB), Intensity-Hue-Saturation (IHS) e Análise por Componentes Principais (ACP). As imagens finais
consistiram em uma composição colorida RGB e IHS, em que para o canal do vermelho foi utilizada a Principal Componente 1 (PC1), banda 4 para o canal do verde, e Principal Componente 2 (PC2) para o canal do azul.
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Figura 7. Processamento Digital da imagem de 02/07/1992.
Primeiramente realizou-se as ACP, para as quais calculou-se as estatísticas de correlação entre as bandas 1, 2, 3, 4, 5 e 7. Os resultados podem ser vistos nas Tabelas 6 e 7:
Tabela 6. Matriz de Correlação entre as bandas do Sensor TM de 26/11/1987.
Tabela 7. Matriz de Correlação entre as bandas do Sensor TM de 02/07/1992.
Para a realização da ACP foram utilizadas todas as bandas (1, 2, 3, 4, 5 e 7), de forma que a banda 6 foi excluída por motivo de sua baixa resolução espacial e não aplicação ao estudo. Após
Correlação Banda 1 Banda 2 Banda 3 Banda 4 Banda 5 Banda 7
Banda 1 1 0,928 0,777 0,098 0,377 0,542 Banda 2 0,928 1 0,937 0,407 0,619 0,74 Banda 3 0,777 0,937 1 0,594 0,827 0,902 Banda 4 0,098 0,407 0,594 1 0,803 0,686 Banda 5 0,377 0,619 0,827 0,803 1 0,965 Banda 7 0,542 0,74 0,902 0,686 0,965 1
Correlação Banda 1 Banda 2 Banda 3 Banda 4 Banda 5 Banda 7
Banda 1 1 0,956 0,879 0,107 0,509 0,683 Banda 2 0,956 1 0,96 0,295 0,665 0,801 Banda 3 0,879 0,96 1 0,389 0,793 0,906 Banda 4 0,107 0,295 0,389 1 0,731 0,541 Banda 5 0,509 0,665 0,793 0,731 1 0,949 Banda 7 0,683 0,801 0,906 0,541 0,949 1
43 finalização das ACP e manipulação do histograma de contraste até atingir o realce desejado, a composição RGB foi salva para que pudesse ser realizado o procedimento do IHS.
5.2.2. Imagens do Sensor Remoto Operational Land Imager (OLI)
A composição de cores R4G3B2 (“cor real”) foi utilizado seguido da técnica de fusão de imagem Pansharpering com a banda 8 pancromática, o que integrou uma melhor resolução espacial final de 15 metros da banda pancromática preservando o conteúdo e cor da imagem composta. Por fim modificou-se o histograma dos 3 canais, a fim de chegar ao realce desejado.
Figura 8. Processamento Digital da imagem de 28/07/2013.
De acordo com Luchiari (2001), a fusão de imagens objetiva uma combinação de dados produzidos por sistemas sensores de características que se diferem, melhorando a qualidade de imagens multiespectrais de média resolução. Esta técnica agrega as informações pertinentes em cada uma das imagens, combinando as informações da imagem pancromática e multiespectral gerando uma imagem hibrida final, com alta resolução espacial da imagem pancromática e espectral da multiespectral (LIMA et al. 2015).
