Anais 5º Simpósio de Geotecnologias no Pantanal, Campo Grande, MS, 22 a 26 de novembro 2014Embrapa Informática Agropecuária/INPE, p.

602

602 -608

Análise multitemporal do Índice de Vegetação da cidade de Corumbá-MS

Luciana Escalante Pereira 1 César Claudio Cáceres Encina¹

Antônio Conceição Paranhos Filho 1 Anny Keli Aparecida Alves Cândido1

Alessana Franciele Schlichting 2

1 Universidade Federal do Mato Grosso do Sul - UFMSCidade Universitária - Caixa Postal 549

79070-900 – Campo Grande - MS, Brasil{l.escalante.pereira, ccaceres.encina}@gmail.com

antonio.paranhos@pq.cnpq.branny.keli@hotmail.com

2 Universidade Federal de Mato Grosso - UFMTAv. Fernando Corrêa da Costa, n° 2367 – Bairro Boa Esperança

78060-900 - Cuiabá - MT, Brasilalessanamt@gmail.com

Resumo. O objetivo do trabalho foi gerar o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) dos anos de 1984 e 2010 da cidade de Corumbá/MS, uma das principais cidades pantaneiras. Foram utilizadas imagens lan-dsat 5 do ano de 1984 e 2010, essas cenas foram submetidas ao processo de correção radiométrica e técnicas de restauração e filtragem. O NDVI foi gerado a partir de uma equação matemática que utiliza as bandas 3 e 4 que correspondem respectivamente a região do vermelho do espectro eletromagnético e ao infravermelho próximo. Os resultados mostraram aumento de 3,52% da área construída em 2010 quando comparada com o ano de 1984. Tam-bém houve redução da vegetação correspondente à classe gramínea, assim como aumento da vegetação arbustiva e arbórea.

Palavras-chave: sensoriamento remoto, processamento de imagens, NDVI.

603

Anais 5º Simpósio de Geotecnologias no Pantanal, Campo Grande, MS, 22 a 26 de novembro 2014Embrapa Informática Agropecuária/INPE, p. 603 -608

Abstract. The work aimed to generate the normalized difference vegetation index (NDVI) of the years 1984 and 2010 from the city of Corumba / MS, one of the main cities of Pantanal. Landsat 5 images from 1984 and 2010 were used, these scenes were subjected to radiometric correction process and restoration and filtering techni-ques. The NDVI was generated from a mathematical equation that uses the bands 3 and 4 correspond respectively to red region of the electromagnetic spectrum and the near infrared. The results showed an increase of 3.52% of built-up area in 2010 when compared with the year 1984. Also there was reduction of area corresponding to the class grassy vegetation, as well as increased shrub and tree vegetation.

Key-words: remote sensing, image processing, NDVI.

1. Introdução

No Brasil, o processo de urbanização ocorre de maneira intensa e semelhante com relação aos demais países em desenvolvimento (Pedron et al., 2006). Esse processo ocasiona o crescimento desordenado das cidades e o desequilíbrio ambiental de difícil recuperação. (Souza et al., 2005).

A análise multitemporal consiste na extração de dados e informações de um determinado ambiente em dois ou mais momentos diferentes. Esta técnica pode ser empregada no monitora-mento da vegetação (Maselli, 2004), dinâmica do uso e ocupação do solo (de Paula et al. 2012), expansão urbana (Morato et al. 2011) e agrícola (Flores et al. 2012) entre outros. Este procedi-mento é possível com a utilização de técnicas de sensoriamento remoto.

O sensoriamento remoto pode ser definido como a tecnologia que permite a obtenção de imagens e dados associados da superfície terrestre por meio da captação e registro da energia refletida pelos objetos da superfície. A utilização desta técnica pode ser aplicada em diferentes estudos sobre fenômenos naturais como erosão do solo, inundação, ocorrência de áreas de quei-mada, mudanças do tempo e clima além da dinâmica da vegetação (Florenzano, 2002).

Para Xie et al. (2008) o mapeamento da vegetação se constitui em uma técnica de grande importância, pois permite a obtenção de informações valiosas que auxiliam no entendimento de ambientes naturais e antrópicos através da quantificação da vegetação em diferentes escalas espaciais e temporais. Diferentes índices podem ser utilizados visando o estudo e avaliação da vegetação (Oliveira et. al., 2012), dentre eles o mais utilizado é o NDVI (Normalized Differ-ence Vegetation Index).

O NDVI é empregado para identificar a presença de vegetação verde na superfície (Fol-hes, 2005). A fundamentação do índice reside no comportamento antagônico que as bandas do vermelho e infravermelho próximo apresentam diante da refletância da vegetação. Quanto maior for à densidade de cobertura vegetal em uma determinada área, menor a refletância na região do visível (vermelho) e maior será no infravermelho próximo (Ponzoni & Shimabukuro, 2010). Os valores de NDVI variam de -1 a +1, onde os valores próximos a 1 representam maior densidade de cobertura vegetal. A água apresenta valores negativos próximos a -1, pois o valor de refletância na banda do vermelho é maior em relação à banda do infravermelho próximo. A vegetação esparsa e rala representa valores positivos, porém, não muito elevados (Melo, 2011).

2. Objetivo

Gerar o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) da cidade de Corumbá/MS, nos anos de 1984 e 2010.

3. Material e Métodos

O estudo foi realizado na cidade de Corumbá – MS, localizada sob as coordenadas latitude 19°00’00” Sul e longitude 57°39’00” Oeste a 430 km de Campo Grande. Corumbá é umas das

Anais 5º Simpósio de Geotecnologias no Pantanal, Campo Grande, MS, 22 a 26 de novembro 2014Embrapa Informática Agropecuária/INPE, p.

604

604 -608

principais cidades pantaneiras, sendo conhecida como Capital do Pantanal. Sua população, em 2013, foi estimada em torno dos 107.000 habitantes (IBGE, 2014). O clima da região de Co-rumbá, segundo a classificação de Koppen é do tipo Awa, tropical megatérmico com tempera-tura média anual de 25,1 °C com máximas absolutas atingindo 40 °C (Soriano, 1997).

Figura 1. Localização do Município de Corumbá-MS.

Foram utilizadas imagens obtidas pelo sensor Mapeador Temático (TM) do satélite Landsat 5 órbita 227 ponto 073, referentes aos anos de 1984 (20/05/1984) e 2010 (12/05/2010). As ima-gens foram submetidas a técnica correção radiométrica pelo método de restauração e filtragem com a finalidade de melhorar a qualidade da imagem.

A restauração é uma técnica que tem por objetivo corrigir as distorções inseridas pelo sen-sor óptico no processo de geração das imagens. A filtragem trata de uma técnica de transfor-mação da imagem píxel-a-píxel, que além de considerar o nível de cinza de determinado píxel, considera também os níveis de cinza dos píxeis vizinhos (INPE, 2006a). O filtro utilizado foi o Realce de Imagem TM.

O NDVI foi gerado a partir das bandas 3 e 4 que correspondem respectivamente à região do vermelho do espectro eletromagnético e ao infravermelho próximo. O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) foi obtido a partir da equação proposta por (Rouse et al. 1973).

NDVI= (NIR-R) / (NIR+R)Onde,NDVI: Índice de Vegetação por Diferença NormalizadaNIR: Refletância correspondente a banda do infravermelho próximo (0,76 a 0,90 μm)R: Refletância correspondente a banda do vermelho (0,63 a 0,69μm)

605

Anais 5º Simpósio de Geotecnologias no Pantanal, Campo Grande, MS, 22 a 26 de novembro 2014Embrapa Informática Agropecuária/INPE, p. 605 -608

4. Resultados e Discussões

Os menores valores do NDVI representam uma condição de baixo vigor da vegetação em termos de porte, umidade e densidade, representando ausência de cobertura vegetal de porte florestal.

A cidade de Corumbá tem seu crescimento limitado pelo Rio Paraguai a Norte, à Oeste e Leste pelos morros do entorno, o que direciona seu desenvolvimento a Sul. Na análise mul-titemporal é possível observar isto. No ano de 1984 (Figura 2) a parte Norte da cidade já é densamente ocupada, sendo a região com menor taxa de vegetação. A região Sul se caracteriza com grande presença de vegetação rasteira, denominada como gramínea, essa área em 1984 apresentava uma baixa taxa de construção e ocupação. O entorno dos morros também apresen-tava uma concentração considerável de gramíneas.

Figura 2. Comparação do índice de vegetação da Cidade de Corumbá, nos anos de 1984 e 2010. Nota-se o avanço da área urbana, representada pelos locais com ausência de fitomassa, que se concentra na faixa de valor de -1 à 0. Houve o avanço de vegetação arbustiva (0,31 à 0,6) sobre áreas que eram ocupadas por vegetação rasteira (0,01 à 0,3), como campos e gramíneas, por exemplo.

Condição climática, como precipitação pluvial, pode interferir consideravelmente nos re-sultados de NDVI, visto que, as características da vegetação estão diretamente relacionadas à disponibilidade hídrica da região. Entretanto, as diferenças obtidas nos dois anos analisados, expressa um resultado compreensível com o que é observado nas imagens de satélite.

Houve expansão do centro urbano em 2010 em comparação com o ano de 1984, fato este ocorrido devido a desenvolvimento industrial a exemplo, a atividade mineradora. Em relação a vegetação houve regeneração natural, com aumento das áreas de vegetação arbustiva e arbórea.

De acordo com Oliveira et al. (2012) o NDVI maior que 0,3 possui refletância maior no infravermelho e corresponde a vegetação sadia. Ponzoni e Shimabukuro (2010) relatam que quanto maior for a densidade da cobertura vegetal, menor será a refletância na região do visível,

Anais 5º Simpósio de Geotecnologias no Pantanal, Campo Grande, MS, 22 a 26 de novembro 2014Embrapa Informática Agropecuária/INPE, p.

606

606 -608

devido a maior oferta de pigmentos fotossintetizantes, que por sua vez absorvem a radiação nessa faixa do espectro eletromagnético. No presente trabalho as classes com maior fitomassa correspondem ao Cerrado e Cerradão.

Em locais onde praticamente não há resposta fotossintética (-1 a 0) foram classificados como área construída juntamente com os corpos hídricos que também foram inseridos nessa classe. Os demais intervalos foram classificados como gramíneas (0,01 a 0,3), vegetação arbus-tiva (0,31 a 0,6) e a vegetação arbórea (0,61 a 1) (Tabela 1).

Tabela 1. Classificação do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) nos anos de 1984 e 2010.

NDVI Classes correspondentes Área ocupada em 1984 (%)

Área ocupada em 2010 (%)

-1 a 0 Área construída 18,55 22,070,01 a 0,3 Gramínea 37,90 24,870,31 a 0,6 Vegetação arbustiva/Cerrado 37,62 44,920,61 a 1 Vegetação arbórea/Cerradão 5,93 8,14

Nota-se um aumento de 3,52% da área construída em 2010 quando comparada com o ano de 1984, esse crescimento se deu em maior parte sobre as gramíneas localizadas na região sul do município, que devido às condições topográficas, é uma das poucas regiões que permite a expansão do perímetro urbano.

Apesar do índice de crescimento da área construída ser de apenas 3,52% a mesma se torna mais significativa quando especializado (Figura 2).

A vegetação arbustiva foi a que mais se desenvolveu entre os anos de 1984 e 2010. Isso se deve em parte ao processo de regeneração natural. Áreas onde eram ocupadas por gramíneas, passaram a serem ocupadas por vegetação arbustiva, assim como, algumas áreas de vegetação arbustiva deu lugar à vegetação arbórea, seguindo um processo natural de sucessão ecológica.

No ano de 1984 a vegetação arbórea estava mais concentrada próximo ao rio Paraguai, com a regeneração natural, essa classe passou a ser mais avistada nos morros de entorno a ci-dade, passando a ocupar uma área de 8,14% do perímetro urbano. O Cerrado é um bioma com grande potencial de recuperação natural e isso ficou evidenciado nos mapas de 1984 e 2010. A predominância da vegetação arbustiva e arbórea no mapa de 2010 é notória em relação à 1984, principalmente ao entorno da área construída. Isto reflete no percentual vegetativo, a vegetação arbustiva ocupa quase 45% do perímetro urbano.

5. Conclusões e Sugestões

Foi possível observar maior predominância de vegetação arbustiva e arbórea no ano de 2010, isso se deve em parte ao processo de regeneração natural onde áreas que outrora foram ocupa-das por vegetação rasteira, passaram a ser ocupadas por vegetação de maior porte. Outro fato relevante é que o avanço da classe área construída se deu sobre áreas com predominância de vegetação rasteira.

6. ReferênciasFolhes M. T. 2005. Uma aplicação da banda termal do TM/Landsat-5 no gerenciamento dos recursos hídricos. In Anais XII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. INPE, Goiânia, p. 3009-3016.

Flores, P. M.; Guimarães, R. F.; Carvalho Júnior, O. A.; Gomes, R. A. T. Análise multitemporal da expansão agrí-

607

Anais 5º Simpósio de Geotecnologias no Pantanal, Campo Grande, MS, 22 a 26 de novembro 2014Embrapa Informática Agropecuária/INPE, p. 607 -608

cola no município de barreiras-bahia (1988-2008). Revista de Geografia Agrária, v. 7, n. 14, p. 1-19. 2012.

IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Ministério do Planejamento, Orçamento e Gestão. Cidades. Disponível em: <http://www.cidades.ibge.gov.br/xtras/perfil.php?lang=&codmun=500320&search=mato-grosso-do-sul|corumba|infograficos:-informacoes-completas> Acesso em: 20 Jul. 2014.

Maselli, F. Monitoring forest conditions in a protected Mediterranean coastal area by the analysis of multiyear NDVI data. Remote Sensing of Environment, v. 89, n. 4, p. 423-433, 2004.

Melo E. T,; Sales M. C. L,; Oliveira J. G. B.. Aplicação do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) para análise da degradação ambiental da microbacia hidrográfica do riacho dos cavalos, crateús-ce. Ra´e ga. v. 23, p. 520-533. 2011.

Morato, R. B.; Kawakubo, F. S.; Hayakawa, E. H.; Machado, R. P. P. Análise da expansão urbana por meio de composições coloridas multitemporais. Revista Mercator, v. 10, n. 22, p. 221-231. 2011.

Oliveira, E. F.; Silva, E. A.; Fernades, C. E. S.; Paranhos Filho, A. C.; Gamarra, R. M.; Ribeiro, A. A.; Brazil, R. P.; Oliveira, A. G.. Biotic factors and occurrence of Lutzomyia longipalpis in endemic area of visceral leishmani-asis, Mato Grosso do Sul, Brasil. Memórias do Instituto Oswaldo Cruz. v. 107, p . 396-401. 2012.

Pedron, F. A.; Dalmolin, R. S. D.; Azevedo, A. C.; Botelho, M. R.; Rosa, A. S. Análise da dinâmica espacial da ocupação das terras e seus conflitos de uso no perímetro urbano de Santa Maria - RS (1975 - 2002). Ciência Rural. v.36, n. 6, p. 1756-1764. 2006

Ponzoni, F. J, Shimabukuro, Y. E. 2007. Sensoriamento Remoto no Estudo da Vegetação. 2da edição. INPE. Editora Parêntese. São José dos Campos – SP.

Rouse, J.W. et al. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. In: Proceedings of the third Erts Symposium, SP-351 Goddard Space Flight Center, 1973, Washington: NASA, 1973, p. 309–317.

Souza, L. A.; Sobreira, F. G.; Prado Filho, J. F. Cartografia e diagnóstico geoambiental aplicados ao ordenamento territorial do Município de Mariana – MG. Revista Brasileira de Cartografia. v.3, n. 57, p. 189-203. 2005.

Soriano, B. M. A. Caracterização climática de Corumbá-MS. 1997. 25p. Embrapa- Pantanal, Corumbá. (Bole-tim de Pesquisa. 11).

Xie, Y.; Sha, Z.; Yu, M. Remote sensing imagery in vegetation mapping: a review. Journal of Plant Ecology. v.1, n. 1, p. 9–23. 2008.

Anais 5º Simpósio de Geotecnologias no Pantanal, Campo Grande, MS, 22 a 26 de novembro 2014Embrapa Informática Agropecuária/INPE, p.

608

608 -608