Aplicação de Índice de Vegetação por Diferença Normalizada para identificação da estrutura e dinâmica florestal

Autores

Almeida, J. (UNIVERSIDADE FEDERAL DA INTEGRAÇÃO LATINO-AMERICAN) ; Quispe, A.A. (UNIVERSIDADE FEDERAL DA INTEGRAÇÃO LATINO-AMERICAN) ; Adami, S.F. (UNIVERSIDADE FEDERAL DA INTEGRAÇÃO LATINO-AMERICAN) ; Vendruscolo, G.S. (UNIVERSIDADE FEDERAL DA INTEGRAÇÃO LATINO-AMERICAN)

Resumo

O objetivo deste trabalho foi caracterizar um fragmento florestal utilizando florística e geoprocessamento, para compreender a estrutura e dinâmica vegetal. Foi analisado um fragmento de Floresta Estacional Semidecidual, localizado próximo ao Parque Nacional do Iguaçu, Foz do Iguaçu/PR, utilizando- se o método de parcelas. Foram mensurados perímetro e estimada altura dos indivíduos arbóreos. Uma série temporal de imagens de satélite foram obtidas e gerado o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada para cada imagem, representando o verão e inverno. Foram registrados 549 indivíduos pertencentes ao sub-bosque e regenerantes do dossel superior da floresta, podendo indicar um estádio inicial a intermediário de regeneração. A análise temporal de NDVI mostrou a ciclos sazonais típicos e o NDVI apresentou correlação linear com a riqueza de indivíduos. Não foi detectada variação da borda para o interior, mas foi detectada uma diferença noroeste-sudoeste nas parcelas e na interpolação.

Palavras chaves

Sensoriamento remoto; Floresta Estacional; Índice de Vegetação por Diferença Normalizada

Introdução

As florestas sazonais são classificadas de acordo com a quantidade de indivíduos que perdem suas folhas na estação desfavorável (IBGE, 2012, Oliveira-Filho, 2009), sendo condicionadas pelas espécies presentes na floresta e a deciduidade foliar induzida por condições ambientais, podendo ser na estação seca (regiões tropicais) ou fria, em regiões subtropicais (Costa et al. 2014). Estas florestas possuem grande variação florística e de fisionomia e possuem uma distribuição fragmentada e disjunta por toda a extensão do continente Americano, cobrindo aproximadamente 22% do território da América do Sul e cerca de 50% da América Central e Caribe (Murphy & Lugo, 1986). No Brasil, esta tipologia florestal ocorre por todo o território do Bioma Mata Atlântica, sendo este um centro de grande endemismo e biodiversidade, que tem passado por um processo de fragmentação ao longo de toda sua extensão (Di Bitetti et al., 2003). Atualmente, restam aproximadamente 7% da cobertura florestal original de Mata Atlântica de interior (Ribeiro et al., 2009). Desta forma, a área original deste Bioma foi drasticamente reduzida, restado poucos e pequenos remanescentes florestais, geralmente distantes e isolados (Tabarelli et al., 2005), circundados por uma matriz com outro uso da terra (Fahrig, 2003). Estes remanescentes apresentam um efeito de borda bem pronunciado, que depende do tamanho do fragmento, sendo que quanto menor o fragmento mais pronunciado é o efeito de borda (Murcia, 1995). Borda é definida como uma região de contato que o fragmento possui com seu entorno, sendo o entorno a matriz (Ries et al., 2004), que geralmente pode chegar a até 100 m para o interior do fragmento florestal em regiões tropicais e subtropicais (Harper, 2007). Nesta região de borda ocorrem mudanças ambientais, principalmente o aumento de luminosidade, temperatura, umidade e vento, que condicionam uma mudança na composição e estrutura da vegetação (Murcia, 1995) Neste contexto, diferentes esforços e iniciativas são importantes e urgentes para entender a ecologia destas florestas e sua dinâmica, tendo em vista que os estudos fitossociológicos e de fenologia foliar demandam um grande esforço amostral e de acompanhamento de campo, a utilização de técnicas indiretas, como técnicas de sensoriamento remoto, por meio de índices de vegetação, possuem grande potencial para a realização de estudos com biomassa, estrutura florestal e monitoramento da dinâmica dos ciclos sazonais da vegetação. Desta forma, índices de vegetação derivados de imagens de satélite, como o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada, o NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), são técnicas muito eficientes para apontar alterações nos espectros de ondas magnéticas analisando a proporção entre a luz refletida e absorvida por componentes vegetais da superfície terrestre, gerando valores que podem variar de -1 (usos das terras sem vegetação fotossintetizante) a 1 (vegetação com elevado teor de biomassa fotossintetizante) (Ponzoni & Shimabukuro, 2009). Sendo assim, sensível as variações foliares sazonais da cobertura do dossel da floresta, auxiliando na compreensão de sua estrutura e dinâmica (Huete et al., 2002). Este trabalho tem como objetivo descrever um fragmento de floresta sazonal combinando técnicas de campo e de geoprocessamento, para entender a estrutura da vegetação, comparando interior e borda, e a dinâmica sazonal da cobertura do dossel.

Material e métodos

O fragmento em estudo está localizado no município de Foz de Iguaçu, no extremo oeste do estado de Paraná (25º34'42" S, 54°28’07’’W), próximo ao Parque Nacional do Iguaçu. Com tamanho de 95,9 hectares, é circundado por matriz agrícola e possui influência antrópica. A região de Foz do Iguaçu apresenta um clima do tipo Cfa na classificação zonal de Köppen (1948): definido por um clima subtropical úmido mesotérmico, com médias máximas superiores a 22°C e mínimas inferiores a 18°C, sem estação seca bem definida. O fragmento de floresta é classificado como Floresta Estacional Semidecidual. Os solos predominantemente na região são Latossolos Vermelhos e Nitossolos Vermelhos, e relevo composto colinas com vertentes suaves e altitude média de 192m. O fragmento foi divido em parcelas de 10 x 20m, destas sorteadas 14 para a realização da amostragem da estrutura da vegetação. Em campo, foram amostrados todos os indivíduos arbóreos vivos presentes na parcela, com PAP superior a 15 cm, sendo mensurado o perímetro e estimada a altura. Com estes dados foram mensuradas a área basal de cada indivíduo e o diâmetro (DAP – diâmetro a altura do peito). Foram construídas distribuições de frequência para classes DAP e altura e os dados das parcelas foram interpolados para criação de superfícies contínuas de área basal e densidade de indivíduos no fragmento considerado. Para a análise dos índices de NDVI foram utilizados imagens do sensor OLI (Operational Land Imager) do satélite Landsat 8, referentes aos anos de 2013, 2014, 2015 e as imagens dos anos de 2009 e 2010, do sensor TM (Thematic Mapper), presente no satélite Landsat 5, ambas obtidas através do sítio Earth Explorer U.S. Para a correção radiométrica das imagens, visto que se não efetuada, distorções podem ocorrer nos dados captados pelos sensores (Antunes et al., 2003), seguiu-se os protocolos colocados por Chander et al. (2009), e os valores usados para a correção das bandas do vermelho e infravermelho próximo foram retirados dos arquivos “metadata” que acompanha cada imagem. Após realizada a correção radiométrica das imagens foi delimitado um polígono, o qual representava o contorno de toda a área de estudo amostrada, aplicando-se o NDVI apenas para essa área do polígono. Foi utilizada uma série temporal de imagens, uma para o verão e outra para o inverno, de cada ano. Para estas análises foi utilizado o software Ilwis 3.3 academic.

Resultado e discussão

Foram amostrados em campo 549 indivíduos arbóreos vivos, variando de 21 a 60 indivíduos por parcela. O diâmetro dos indivíduos amostrados teve uma variação entre 4,7 e 95 cm, sendo possível observar predominância na primeira classe, entre 5 a 14 cm, com 76% dos indivíduos. A partir da terceira classe, o número de indivíduos vai reduzindo gradativamente. A frequência de indivíduos nas classes de altura, não demonstrou uma estratificação nítida, sendo que 60% dos indivíduos se concentraram até 10 metros de altura (Figura 1a e b). A distribuição dos indivíduos nas classes de diâmetro e altura, demonstra que a maioria dos indivíduos registrados representam árvores de sub-bosque ou regenerantes do dossel superior da floresta com menor diâmetro e regenerantes de porte médio, resultado comum em florestas estacionais, podendo indicar um estádio inicial a intermediário de regeneração do fragmento, consequência da dinâmica florestal (Budke et al. 2004; Sühs & Budke, 2011). A análise temporal de NDVI mostrou a ciclos sazonais típicos, com diferenças nos valores de NDVI entre as estações do verão e do inverno, onde os menores valores de NDVI foram registrados para o inverno (Figura 2). Apesar da dinâmica típica sazonal, pode-se observar variações interanuais de valores de NDVI, destacando-se os valores encontrados para o verão dos anos de 2013 e 2014 e do ano de 2015 para o inverno, que apresentaram diferenças nos valores de NDVI quando comparados com a mesmas estações dos outros anos. Segundo Rosa et al. (2013) estas variações podem estar associadas as diferenças nos índices pluviométricos, efeitos atmosféricos, geometria da iluminação, sombreamento interno do dossel e ao mês e dia da imagem utilizada, além de outros possíveis fatores. Os ciclos sazonais de NDVI encontrados durante os anos analisados é condizente com a característica de uma Floresta Estacional da Região Subtropical do Brasil, onde a perda de folhas é condicionada pelo frio e o fotoperíodo (Athayde et al., 2009; Marchioretto et al., 2007; Andreis et al., 2005; Marques et al. 2004). Sendo assim, menores valores de NDVI são registados durante o inverno, pois nesta estação muitas árvores perdem suas folhas, e com isto diminui a biomassa foliar (Rosa et al. 2013). Pode-se notar, na figura 2, que os valores para o inverno se mantiveram em maior proporção abaixo do valor de NDVI de 0,66; enquanto no verão os valores, em sua maioria, estiveram acima de 0,66. Considerando o efeito de borda presente a até 100 m da borda do fragmento florestal, das 14 parcelas, 6 representam a borda do fragmento. Como pode ser observado na Figura 3c não há variação entre o número de indivíduos amostrados e a distância da borda do fragmento. Com a interpolação da abundância (número de indivíduos – Figura 3b) e da área basal (Figura 3a) para todo o fragmento, também não há evidências de uma variação destes parâmetros da borda para o interior. Porém, fica evidente nas superfícies interpoladas, o setor a noroeste do fragmento como diferente do restante, com menores densidades e menores áreas basais por parcela. Laurence et al. (2002) destaca que os efeitos abióticos, com exceção do vento, têm ocorrência nos 100 metros mais externos do fragmento, sendo que o maior efeito de borda pode ser detectado nesta região. Porém, Sampaio e Scariot (2011) mencionam que o efeito de borda não é muito pronunciado em Florestas Estacionais, devido ao dossel permitir maior entrada de luz. Além disto, outros fatores estão relacionados com a dimensão do efeito de borda, como o tamanho do fragmento, da magnitude e tempo do distúrbio ocorrido para a formação da borda e o contraste com a matriz circundante (Harper et al., 2005). Através do gráfico de dispersão (Figura 4a e b) pode ser detectada a dependência entre o número de indivíduos amostrados e o valor de NDVI médio, tanto para verão quanto para inverno, correspondente a cada parcela. Ambos os gráficos apresentaram uma correlação linear entre as duas variáveis, sendo esta mais evidente no verão. O mesmo padrão detectado na interpolação pode ser detectado no gráfico de dispersão, acrescentando a informações de que nas parcelas com maior abundância de indivíduos foram registrados maiores valores médios de NDVI, tanto para o inverno quanto para o verão. Poucos trabalhos têm realizado estudos que contemplem tanto levantamentos florísticos e análises de NDVI. Relação parecida foi realizada por Lima Jr. et al. (2014), que encontraram correlação dos valores de NDVI com a biomassa lenhosa estimada por equações alométricas; e Hermuche e Felfili (2011) demonstraram que, além da riqueza de indivíduos, a fenologia foliar destes indivíduos apresentou uma resposta no NDVI em diferentes fragmentos florestais. Figura 1. Número de indivíduos registrados nas classes de diâmetro (a) e estimativas de altura (b) para um fragmento florestal de Floresta Estacional Semidecidual. Figura 2: Frequência sazonal dos valores da série temporal de NDVI registrados para um fragmento de Floresta Estacional Semidecidual. Figura 3. Interpolação da Área basal (a), densidade de indivíduos (b) e distância da borda (c) para um fragmento de Floresta Estacional Semidecidual. Os pontos vermelhos representam as parcelas amostradas, numeradas de 1 a 14, e os números na imagem c representam a riqueza de indivíduos registrada em cada parcela. Figura 4: Gráfico de dispersão demostrando a relação linear entre um valor de NDVI médio (dos 5 anos amostrados) e riqueza de indivíduos para cada parcela, durante o verão (a) e inverno (b).

Figura 1. Número de indivíduos registrados nas classes de diâmetro (a) e estimativas de altura (b) para um fragmento florestal de Floresta Estacional


Figura 2: Frequência sazonal dos valores da série temporal de NDVI registrados para um fragmento de Floresta Estacional Semidecidual.


Figura 3. Interpolação da Área basal (a), densidade de indivíduos (b) e distância da borda (c) para um fragmento de Floresta Estacional Semidecidual.


Figura 4: Gráfico de dispersão demostrando a relação linear entre um valor de NDVI médio (dos 5 anos amostrados) e riqueza de indivíduos.

Considerações Finais

A distribuição dos indivíduos nas classes de diâmetro e altura apresentada é típica de fragmentos de Florestas Estacionais, indicando estádio inicial a intermediário de regeneração florestal. A análise temporal de NDVI mostrou ciclos sazonais também típicos de Florestas Estacionais, com estacionalidade marcante. Não foi detectado um efeito de borda, quando a riqueza e diâmetro dos indivíduos amostrados, sendo que o setor sudoeste do fragmento apresentou maior número de indivíduos, área basal e maiores valores de NDVI. Correlação linear entre números de indivíduos registrados nas parcelas e os valores de NDVI foi detectada, demonstrando que índices de vegetação podem sem importantes ferramentas complementares a estudos florísticos e fitossociológicos.

Agradecimentos

Agradecemos a UNILA (Universidade Federal da Integração Latino Americana) por possibilitar a realização deste trabalho, e ao CNPq (Processo n º 446387/2014- 2) pelo financiamento do projeto.

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