Autores
Costa, E. (UERJ - FFP) ; dos Santos, A. (UERJ - FFP) ; Seabra, V. (UERJ - FFP)
Resumo
A análise da distribuição do uso e cobertura da terra é necessária para dar subsídios ao planejamento ambiental e urbano a órgãos públicos e privados. Logo, criar metodologias capazes de facilitar a produção do mapa torna-se importante para redução do tempo gasto na elaboração do mapa, e obtenção de melhores resultados, proporcionando confiáveis validações dos produtos obtidos. Sendo assim, o trabalho tem como objetivo expor a metodologia de sensoriamento remoto e geoprocessamento aplicada em softwares específicos para a elaboração do mapeamento de uso e cobertura da terra no município de Maricá, no Estado do Rio de Janeiro, enfatizando as potencialidades do mapa de domínios geomorfológicos aplicado ao projeto, que resultou em dados satisfatórios.
Palavras chaves
Domínios Geomorfológicos; Uso e Cobertura; Maricá
Introdução
O município de Maricá faz parte da região metropolitana do Estado do Rio de Janeiro, constituindo parte do litoral leste fluminense. Além de ser município vizinho de Niterói, que sofre constantes pressões urbanas, o município é predominantemente costeiro e abriga unidades de conservações importantes do Estado do Rio de Janeiro.Atualmente sofre processos de grande desenvolvimento e pressões sócio-urbanas, pelo planejamento turístico e urbano intensificado no município nos últimos anos, gerando conflitos em áreas preservadas. Este município caracteriza-se por abrigar diferentes ambientes (restingas, cordões arenosos, dunas, encostas florestadas, lagoas, praias, brejos), o que lhe confere uma diversidade de ambientes relevante, e ainda pouco conhecida (SILVA, 2011). Maricá possui duas unidades de conservação, a APA de Maricá e a o Parque Estadual da Serra da Tiririca. A APA está distribuída em parte do litoral do município e possui uma das poucas remanescentes do ecossistema de restinga ainda preservada no Estado, contendo grande biodiversidade e importância à característica costeira da região. Entretanto, essa área atualmente é alvo de diferentes especulações imobiliárias e desrespeitos às leis ambientais. A necessidade da análise espacial nessa área se deve ao fato de gerar dados que possibilitem a quantificação e análise de sua distribuição urbana e ecológica, compreendendo seus conflitos e contextualizações no cenário ambiental atual, podendo vir a validar planejamentos e questões ambientais, e principalmente preservar as áreas florestadas ou vulneráveis do município.Para tanto, foi gerado o mapa geomorfológico da região, que foi um condicionante preponderante para a produção do mapa de uso e cobertura da terra de Maricá, sendo possível quantificar e analisar o município de diferentes formas através de técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento.
Material e métodos
Para a construção do mapa do uso e cobertura da terra do munícipio de Maricá foi utilizada a metodologia de classificação de imagem baseada em objeto (GEOBIA), que segundo Cruz et. AL (2007) simula, a partir da modelagem do conhecimento, as técnicas de interpretação visual, possibilitando a identificação de feições, baseando-se ainda na descrição de padrões identificadores, tais como textura, cor, métrica e contexto. Segundo Blaschke (2010) a emergência da classificação baseada em objetos surge da necessidade da análise integrada da paisagem através dos seus objetos espaciais, interpretados a partir das suas respostas espectrais, do seu contexto espacial e multiescalar e de dados temáticos terrestres. Com o objetivo de auxiliar no projeto de mapeamento de uso e cobertura da terra, optou-se em empregar o mapa geomorfológico do município de Maricá como descritor na classificação. Este mapa foi construído a partir de adaptações da metodologia do IPT (1981) na elaboração do mapeamento do Estado de São Paulo. Está metodologia já foi empregada, com adaptações, no mapeamento geomorfológico da Bacia do Rio São João (SEABRA, 2012) e no litoral leste fluminense (FROTA, 2012). Para dar início ao mapeamento de uso e cobertura foram adquiridas gratuitamente imagens de satélite Landsat 8, sensor Operational Land Imager (OLI), do site da USGS (Agência Geológica Americana) datadas de junho de 2014, com a menor interferência de nuvens possível. Segundo Kalaf (2013), as imagens Landsat 8 adquiridas por esse portal possuem erro geométrico inferior a 12 metros, o que possibilita sua utilização em escala de 1:100.000 sem a necessidade de realização de maiores correções. A imagem OLI conta com 9 bandas, sendo 8 delas multiespectrais com resolução espacial de 30 metros, e uma banda pancromática com resolução espacial de 15 metros. A resolução radiométrica destas cenas é de 12 bits (embora sejam disponibilizadas com 16 bits), e para este trabalho foram utilizadas as bandas 1 (azul costeiro), 2 (azul), 3 (verde), 4 (vermelho), 5 (infravermelho próximo), 6 (SWIR-1) e 7 (SWIR-2). Em contraposição aos métodos de classificação tradicionais, a classificação de imagens baseada em objetos (GEOBIA) possibilita o uso de diferentes atributos dos objetos para sua diferenciação e interpretação, não se limitando às respostas espectrais dos alvos. Dessa forma, foi criado um projeto no software Definiens, no qual foram inseridas as imagens de satélite com bandas do espectro do visível e do infravermelho, além do mapa Geomorfológico. Cabe ressaltar que no projeto Definiens, torna-se possível a construção de quaisquer composições coloridas para a observação visual dos objetos geográficos presentes na área de interesse. Posteriormente deu-se a segmentação da imagem, que consiste na criação de polígonos que agrupam pixels semelhantes segundo os padrões identificadores. Neste projeto, a segmentação ocorreu com o padrão multirresolução, com pesos iguais para todas as bandas utilizadas, admitindo parâmetro de escala 100, forma 0,1 e compacidade 0,5. Para a classificação de cada classe temática, foram escolhidas de 10 a 15 amostras por classe, para posteriormente realizar a modelagem, em que são selecionados descritores para classificar os polígonos gerados na segmentação e as classes temáticas. Os descritores utilizados foram as médias das bandas espectrais, os índices NDVI e Builtup, além do mapa geomorfológico. Para a modelagem das classes de areia, área úmida e restinga, o mapa geomorfológico foi imprescindível, pois foi usado para restringir as áreas em que não poderiam vir a apresentar restingas ou areia, ou seja, nas áreas que não fossem planas. Dessa forma foram ponderadas restrições viabilizadas pelo software que facilitaram o acerto dessas classes. Também foram excluídas as classes de relevo plano e colinoso para a classificação de afloramento rochoso, só podendo corresponder à afloramento rochoso as áreas com ocorrência de montanhas, morros e morrotes.
Resultado e discussão
Com o mapa geomorfológico foi possível originar uma análise quantitativa da
distribuição espacial dos domínios geomorfológicos. A partir das adaptações
da metodologia do IPT (1981), o mapa temático recebeu como classes: Plano,
classificado com declividade até 5%; Colinoso, de 5% a 15%; Morrotes, em
amplitudes de relevo entre 40m a 100m; Morros, em amplitude de 100m a 300m;
e Montanhoso, acima de 300m de amplitude de relevo.
Esses resultados foram obtidos através de modelos números (MDE) e técnicas
de geoprocessamento, e podem ser analisados espacialmente através da figura
1, que corresponde ao mapa de domínios geomorfológicos do município de
Maricá.
Com os dados gerados no mapa de domínios geomorfológicos foi possível
elaborar o mapa de uso e cobertura da terra do município de Maricá, pois os
predomínios geomorfológicos sobrepostos na elaboração do mapa de uso e
cobertura da terra facilitaram as restrições, servindo como descritores, no
procedimento de modelagem.
Segundo Altmann et al. (2009) o mapeamento do uso e cobertura da terra
retrata as atividades humanas que pode significar pressão e impacto sobre os
elementos naturais.
O mapa de uso e cobertura da terra aponta a distribuição de coberturas
naturais e antrópicas, localidades de crescimento urbano e peculiaridades
regionais. Segundo Seabra (2012), além de fornecer as informações
necessárias para o reconhecimento da estrutura horizontal da paisagem, da
organização espacial dos elementos que compõem a paisagem, e da análise das
pressões socioeconômicas atuais.
Na etapa da modelagem o uso do mapa geomorfológico como um dos descritores
foi imprescindível para se obter bons resultados, principalmente nas classes
de coberturas naturais, que segundo Jensen (2007) refere-se à distribuição
dos materiais biofísicos sobre a superfície terrestre, enquanto o uso do
solo é um termo que se refere ao modo como a terra é usada pelos seres
humanos.
O uso das médias das bandas espectrais e os algoritmos gerados pelos índices
NDVI e Builtup não foram suficientes para a modelagem de algumas coberturas
naturais, proporcionando ruídos nas classificações, principalmente nas
classes de florestas e restingas, no qual as respostas espectrais são
facilmente confundidas. Dessa forma, o uso do mapa geomorfológico facilitou
a separação de tais classes, visto que as restingas estariam restritas as
áreas mais planas e as florestas em sua maioria em áreas mais íngremes.
Além disso, na classe de afloramento rochoso, o uso do mapa geomorfológico
em conjunto com o conhecimento prévio da área foram ferramentas importantes
para a classificação, visto que as classes de morros, morrotes e montanhas
foram modeladas em conjunto com as médias das bandas, dando maior suporte
para a classificação dos afloramentos rochosos. Também foram utilizadas as
classificações de plano e colinoso do mapa geomorfológico para classe de
agropasto. Além das áreas planas para as classes de áreas úmidas e cordões
arenosos.
Dentre as classes temáticas de coberturas da terra o uso do mapa
geomorfológico tornou-se imprescindível para possibilitar resultados
satisfatórios, pois permitiram uma melhor modelagem das classes, facilitando
a classificação da área e proporcionando melhores suportes para análises dos
resultados produzidos, sem grandes incoerências.
Com o mapa de uso e cobertura da terra do município de Maricá em 2014
(figura 2) foi possível quantificar os tipos de usos e coberturas por sua
extensão territorial (km²) e percentual geoestatístico (%). Tais dados foram
extraídos a partir do mapa e uso e cobertura e processados em SIG. Na
tabela 1 podem ser analisadas as áreas e percentuais total de coberturas da
terra classes classificadas com apoio do mapa geomorfológico.
Sendo assim, a classe de restinga, que corresponde à cobertura vegetal em
depósitos arenosos, apresenta-se em forte percentual (2,08%), que
corresponde a 8,76 km² de toda a área de estudos. Isso se deve à grande
dimensão da APA de Maricá, que abriga remanescente de ecossistemas
importantes para o litoral.
Dentre as classes de cobertura natural, se encontram as florestas (41,43%),
que foram definidas no mapeamento como cobertura arbórea típica de mata
atlântica, correspondendo a cerca de 174,47 km². Tal resultado é
correlacionado com áreas no município que apresentam dificuldade em serem
urbanizadas, como por exemplo, áreas mais íngremes e montanhosas.
Os corpos hídricos correspondem a 8,81% do espaço, devido à região de seu
entorno ser característico de lagunas. As áreas úmidas chegam a 2,98%,
devido à existência de áreas de inundação temporária presentes em locais
específicos de Maricá.
A urbanização se concentra no litoral e próximo as principais rodovias do
Estado, que ligam Maricá à Região Metropolitana e à Região dos Lagos. O
urbano foi classificado em duas classes distintas, o urbano rarefeito
(9,67%), que corresponde às áreas de menor ocupação, com lotes vazios
intercalando as casas, e o urbano moderado (2,24%), que corresponde à
ocupação dada de forma contínua, com poucas interrupções. A predominância do
crescimento da urbanização moderada em bairros específicos, como Itaipuaçu e
centro de Maricá, denota o crescimento imobiliário da região em lugares
próximos as rodovias, facilitando o acesso a metrópole e em locais com
possibilidade de crescimento econômico.
A soma das demais classes, que englobam agropasto, afloramento rochoso,
cordões arenosos e solo exposto, chega a 32,17 % da área de estudos. O
agropasto é a junção de áreas de agricultura e vegetação rasteira
(gramíneas), caracterizada por pequenas colinas. Isso se deve à complexidade
de diferenciação entre agricultura e pastagem, devido à escala da imagem
trabalhada.
Considerações Finais
O município de Maricá possui cerca de 421 km² e uma grande diversidade de coberturas naturais e de usos destinados ao seu espaço. Com o mapa de uso e cobertura da terra foi possível obter dados quantitativos sobre essa diversidade, elucidando problemas como pressões urbanas às unidades de conservação e áreas de grande distribuição florestal que podem vir a sofrer pressões imobiliárias senão fiscalizadas devidamente. Com o mapa de domínios geomorfológicos foi possível obter um melhor resultado do mapa de uso e cobertura da terra do município de Maricá, visto que a geomorfologia predominante do local foi respeitada e utilizada para a modelagem das coberturas naturais, facilitando a classificação de classes de cobertura da terra. Portanto, é importante salientar que o uso de mapas temáticos, do tipo geomorfológico é uma ferramenta significativa para mapeamentos de uso e cobertura da terra, visto que é um condicionante importante nas etapas de classificação e modelagem da área trabalhada, diminuindo também a probabilidade de erros numéricos nos softwares envolvidos nos processos.
Agradecimentos
Referências
ALTMANN, A L.; ECKHARDT, R. R.; REMPELL, C. Evolução Temporal do Uso e Cobertura da terra – Estudo de Caso no município de Teutônia – RS -Brasil. Revista Brasileira de Cartografia, n. 61/03 p. 273-289, 2009.
BLASCHKE, T. Object based image analysis for remote sensing. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. Áustria, nº 65 (2010) 2-16.
CRUZ, C.B.M., VICENS, R.S., SEABRA, V.S., REIS, R.B., FABER, O.A., RICHTER, M., ARNAUT, P.K.E., ARAUJO, M. Classificação orientada a objetos no mapeamento dos remanescentes da cobertura vegetal do bioma Mata Atlântica, na escala 1:250.000. XIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, INPE, Florianópolis, Brasil. 2007.
FROTA, K.C.P; SILVA, D.S.V.M. ; SEABRA, V.S. O uso de ferramentas de geoprocessamento para a elaboração de mapeamento geomorfológico. SINAGEO 2012.
IPT - INSTITUTO DE PESQUISAS TECNOLÓGICAS. Mapa geomorfológico do estado de São Paulo. São Paulo, 1981.
KALAF, R. et al. Landsat 8: Avanços para mapeamento em mesoescala. 4º Congresso Brasileiro de Geoprocessamento. Rio de Janeiro, RJ. 2013.
JENSEN, JOHN R. Sensoriamento Remoto do Ambiente: uma perspectiva em recursos terrestres. Tradução José Carlos Neves Epiphanio (Cor.) et al. São José dos Campos, SP. 2ª Edição. 2007.
SEABRA, V. S. Análise da paisagem em apoio aos estudos de favorabilidade à recuperação florestal na bacia hidrográfica do rio São João. Tese de Doutorado. UFRJ. 2012.
SILVA, F. P. SEABRA, V.S. O uso do sensoriamento remoto para análise da evolução das manchas urbanas no município de Maricá entre os anos de 1975, 1990 e 2008. Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Curitiba, PR, Brasil, 30 de abril a 05 de maio de 2011, INPE p. 6426.