Autores
- SOFIA CORRADI OLIVEIRAUNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAISEmail: sofiacorradio@gmail.com
- RAYSSA APARECIDA PINHEIRO NOVELIUNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAISEmail: rayssapinheironoveli@gmail.com
- ARGEMIRO TEIXEIRA LEITE-FILHOUNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAISEmail: argemirotlf@gmail.com
Resumo
Compreender e mapear o regime hidrológico se faz relevante diante da preocupação
com a redução da superfície de água no Pantanal e a garantia dos serviços
ecossistêmicos. Produtos como MapBiomas Água e MODIS Land Water Mask são
alternativas, e este trabalho avaliou sua eficiência. Limitando à sub-região do
Paraguai, aplicou-se o índice NDWI a cenas do Landsat, com posterior
recategorização para classes de água e não água. Tais cenas foram avaliadas
conforme cotas de quatro estações fluviométricas com perfis transversais
levantados, estes adequados ao Modelo Digital de Terreno. A avaliação não foi
conclusiva, ainda assim a recategorização representou bem, considerando
principalmente o leque do Rio Taquari. No geral, os produtos representam melhor
o período de seca. Contudo, como sendo anuais, qualifica-se a utilização das
imagens Landsat recategorizadas após aplicação do NDWI. Recomenda-se avaliar
cada sub-região individualmente, considerando o comportamento da inundação no
ano.
Palavras chaves
inundação; sensoriamento remoto; NDWI; monitoramento fluviométrico; acurácia
Introdução
Zonas úmidas, conhecidas como wetlands, são áreas na interface entre ambientes
aquáticos e terrestres, permanente ou periodicamente inundadas por águas rasas,
ou constituídas de solos saturados (JUNK et al., 2014). A hidrologia de zonas
úmidas é característica dessa conjuntura e, através das águas superficiais e
subterrâneas, cria um ambiente que dá suporte à vida aquática (TINER, 2009).
Dentre as zonas úmidas de importância mundial temos o Pantanal, bioma formado
por uma depressão cuja extensão em território brasileiro chega a aproximadamente
138.000 km², sendo considerada a maior área úmida tropical contínua de água doce
do mundo (DAMASCENO-JUNIOR; POTT, 2021; SILVA; ABDON, 1998). O bioma conta com
uma vasta diversidade ambiental e hídrica (PADOVANI, 2010) e, por essa
importância ambiental, é considerado Patrimônio Natural da Humanidade e Reserva
da Biosfera pela Unesco (IMASUL, 2018)
Em característica morfoestrutural, circundado por planalto cristalino de
elevação média entre 600 e 700m (ADÁMOLI, 1986), o Pantanal é uma ampla planície
aluvial tectonicamente ativa com baixo gradiente topográfico alojada na Bacia
Hidrográfica do Alto Paraguai (ASSINE, 2005; ASSINE; SOARES, 2004). O sistema
fluvial da região possui sua configuração representada pelos leques aluviais do
Rio Taquari - com área dominante -, dos rios Cuiabá e São Lourenço, seguidos de
outros menores, como dos rios Piquiri, Taboco e Negro (ASSINE et al., 2015;
ASSINE; SOARES, 2004; FILHO, 1986).
As vazões na região de estudo têm sua sazonalidade definida. Nas cabeceiras dos
rios, os picos são observados com maior frequência nos meses de janeiro a março.
Devido à lentidão com que a água se translada no Rio Paraguai, em virtude da
baixa declividade média e da formação de área pantanosa, à medida que se avança
a jusante, os picos ocorrem cada vez mais tarde (CPRM, [s. d.])
Buscando a delimitação desse complexo sistema, Silva e Abdon (1998) utilizam
aspectos relacionados a inundação, relevo, solo e vegetação, para a segmentação
da planície em sub-regiões com características similares. O trabalho subdivide a
planície em 11, dentre as quais está localizada a sub-região do Paraguai, que
ocupa dois municípios diferentes, sendo eles Poconé/MT e Corumbá/MS. A sub-
região do Pantanal do Paraguai possui variações topográficas e fenômenos
hídricos singulares. Devido a isso, já vem sendo objeto de pesquisa em trabalhos
voltados à dinâmica hídrica na planície (ARRIAGADA et al., 2022; FONSECA; SILVA;
SILVA, 2017; STEVAUX et al., 2020).
O mapeamento da Planície Pantaneira, bem como de suas sub-regiões, requer
utilização de produtos precisos, sendo essencial a condução de controle de
qualidade adequado. Para isso, estudos que validem tais produtos se mostram
relevantes no avanço das pesquisas na região. Com base nisso, este trabalho
traz, através de ferramentas de sensoriamento remoto e geoprocessamento, o
objetivo de validar a acurácia dos produtos MapBiomas Água e MODIS Land Water
Mask através de resposta do índice Normalized Difference Water Index - NDWI na
extensão da inundação da planície do Rio Paraguai, cruzando com dados de terreno
e medições fluviométricas.
Material e métodos
Localizado na porção oeste do Pantanal (Figura 1), a sub-região do Paraguai
apresenta um comportamento de cheia posterior ao período chuvoso entre março e
maio, quando a água supera estreitamento na região do Amolar, mas se contém no
do Urucum. Dessa forma, de junho a agosto, um enorme corpo d'água novo de
aproximadamente 7.500 km² abrange todo o trecho de Corumbá, o Rio Aquidauana, e
a margem sul do megaleque aluvial do Rio Taquari (STEVAUX et al., 2020).
Figura 1- Localização da região de estudo e das estações fluviométricas
Para a delimitação da superfície de água utilizou-se o Normalized Difference
Water Index - NDWI. Sua formulação oferece como resultado uma quantificação da
área de água em um intervalo espectral de -1 a 1 (MCFEETERS, 1996). Com as
imagens processadas, o intervalo foi reclassificado para o valor 0 àqueles
obtidos entre -1 e 0, sendo considerados não água, e 1 para o intervalo acima de
0 até 1, sendo por sua vez água.
Para a aplicação do NDWI foram obtidas cenas do satélite Landsat 8, sendo de
cheia (11/08/2014) e de seca (25/09/2013). As datas de aquisição foram
estipuladas conforme o catálogo de oferta, considerando critérios de extensão de
água na planície e menor presença de nuvens. As imagens foram coletadas no
portal Earth Explorer (USGS, [s. d.]).
Os produtos de mapeamento de superfície de água correspondem ao MapBiomas Água,
e ao MODIS Land Water Mask (MOD44W). O primeiro oferta dados mensais e anuais de
dinâmica de água superficial para o território nacional desde 1985, e é
resultado de classificação aplicada a imagens Landsat. Ressalta-se que os dados
mensais ainda estão em versão beta e não disponíveis para download (MAPBIOMAS,
2023). O MOD44W de dá em dados anuais (2000-2015) e resolução espacial de 250m,
e é proveniente do instrumento MODIS - Moderate Resolution Imaging
Spectroradiometer, componente dos satélites Terra (EOS AM-1) e Aqua (EOS PM-1)
(CARROLL, Mark, 2017).
Considerando o uso de ambos, a análise comparativa deve ser feita com período em
comum. A partir da série histórica da superfície de água do MapBiomas
previamente consultada, notou-se redução da área para o ano de 2013, sendo
selecionado este ano e o seguinte (2014) para o estudo.
Os dados hidrológicos foram obtidos no Sistema de Informações Hidrológicas (ANA,
[s. d.]), adotando-se estações que atenderam aos critérios de consistência dos
dados, disponibilidade de medições de cota para os anos de 2013 e 2014, bem como
existência de monitoramento de perfil transversal, a fim de realizar verificação
da superfície de água classificada a partir da topografia da região (Figura 1,
Tabela 1).
Tabela 1 - Estações fluviométricas utilizadas
Código Nome Curso d’água Disponibilidade de dados Latitude
Longitude Área de drenagem (km²)
66750000 Porto do Alegre Rio São Lourenço 1967-2022 -17,6233
-56,9650 103.000
66800000 Amolar Rio Paraguai 1967-2022 -18,0386 -57,4886
234.000
66810000 São Francisco Rio Paraguai 1967-2020 -18,3939
-57,3911 243.000
66895000 Porto da Manga Rio Paraguai 1969-2022 -19,2583
-57,2353 327.000
O ALOS-PALSAR é parte um conjunto de dados digitais de elevação e foi produzido
a partir das imagens de radar adquiridas no período 2006-2011. Sua
disponibilização se dá de forma gratuita, já corrigida e, quando em alta
resolução, composta por grade de 12,5m (ASF DAAC, 2015). Tal produto foi
utilizado para comparar a classificação das imagens com aplicação do NDWI
através dos dados de medições de cota nas estações fluviométricas listadas.
Os mapas de erro foram então avaliados e as medidas de desacordo de quantidade e
de alocação, discutidas. A aplicação desse mapa, representação gráfica da matriz
de erro (ferramenta de avaliação de precisão e comparação de mapas), se deu como
forma de visualizar a distribuição espacial das discordâncias de classificação
(PONTIUS; MILLONES, 2011).
Resultado e discussão
A Tabela 2 resume os resultados, após aplicação do índice NDWI e da
recategorização entre água com valor 1 e não água com valor 0, da porcentagem de
pixels classificados como água para as cenas Landsat, bem como dos produtos
MapBiomas Água e MOD44W, ambos com análise aprofundada posteriormente.
Tabela 2- Porcentagem de pixels classificados como água por produto na região do
Pantanal do Paraguai
Produto Data % de pixels classificados como água
NDWI recategorizado seca 25/09/2013 8,73
NDWI recategorizado cheia 11/08/2014 20,92
MapBiomas Água 2014 17,18
MODIS Land Water Mask 2014 11,92
Foi realizada, em seguida, a comparação da altimetria do perfil transversal de
cada estação para o ano de 2014 com o Modelo Digital de Terreno (MDT) formado
pelas cartas adquiridas do ALOS-PALSAR. Os perfis foram comparados com anos
anteriores e posteriores a fim de verificar que não houve grande mudança de
geometria e elevação para o período analisado. Confirmando que não, cada um foi
então ajustado ao MDT e as medições médias diárias de cota para os meses 09/2013
e 08/2014 foram inseridas de forma a verificar a superfície de inundação formada
nos períodos de seca e de cheia, respectivamente, pelas elevações atingidas no
ponto de monitoramento. Para as quatro estações, as medições de seca ficaram
abaixo das elevações do MDT, esperando-se então que os produtos ficassem
contidos à área da calha do curso d’água. Para a cheia, as medições também foram
inferiores para as estações 66800000 - Amolar, 66750000 - Porto do Alegre e
66810000 - São Francisco, esperando comportamento de contenção semelhante,
contudo superiores na estação 66895000 - Porto da Manga. Reforça-se que a
resolução dos produtos ALOS-PALSAR é de 12,5m, então a verificação para esta
última estação será aproximada; contudo, espera-se que a superfície de inundação
ultrapasse as curvas de nível da margem do curso d’água na região. A Tabela 3
mostra os resultados da comparação dos perfis transversais das estações com as
cotas médias mensais e o produto NDWI recategorizado originado das cenas do
Landsat para as datas de seca e de cheia.
Tabela 3 - Comparativo dos perfis transversais das estações com as cotas médias
mensais e o produto NDWI recategorizado
Código Nome Curso d’água Verificação seca (09/2013) Verificação
cheia (08/2014)
66750000 Porto do Alegre Rio São Lourenço Inundação contida, como
esperado
66800000 Amolar Rio Paraguai
66810000 São Francisco Rio Paraguai
66895000 Porto da Manga Rio Paraguai Sem inundação, esperava-se
mancha contida Margens inundadas, como esperado
O comparativo com os dados das estações não foi conclusivo, uma vez também que
são medições pontuais para uma área de pouco mais de 8.100 km², e pelo motivo de
que os períodos de cheia resultam em superfície de água ocupando as planícies
aluviais, não somente limitadas às calhas principais dos cursos d’água.
Apesar disso, acredita-se que a aplicação do índice NDWI e sua posterior
recategorização foram adequadas, por não levantar nenhum resultado inesperado e
da coerência no comparativo da imagem de satélite e da porcentagem dos pixels
classificados como água. Seguiu-se então para a validação dos produtos MapBiomas
Água e MOD44W em comparação com os produtos produzidos pela metodologia do NDWI
recategorizado. Ressalta-se que para a aplicação do mapa de erro foi necessário
reamostrar o produto MOD44W para se trabalhar com a mesma resolução dos demais,
30m.
A fórmula para gerar o mapa de erro é: MAPA DE REFERÊNCIA (NDWI recategorizado
seca ou cheia) – MAPA CLASSIFICADO (MapBiomas Água ou MOD44W). No resultado
(Figura 2) os valores negativos representam superestimação, enquanto os
positivos, subestimação. É possível perceber que ambos produtos subestimam a
cheia, com destaque para a região mais a jusante da planície. Por outro lado, o
megaleque do Rio Taquari é superestimado principalmente pelo produto MapBiomas.
Além disso, no geral, o produto MOD44W subestima a superfície de água como um
todo, tanto para o período seco quanto de cheia.
Figura 2 - Mapas de erro gerados para cada par de produtos comparados
Em relação às medidas de desacordo de quantidade e de alocação, na proposta de
cálculo deste estudo a primeira é obtida a partir da soma dos valores absolutos
dos erros de subestimação e superestimação divididos pelo número total de
pixels, essa medida reflete o grau geral de erro. Já a segunda é calculada a
partir da soma dos erros de subestimação e superestimação separadamente,
divididos pelo número total dos pixels, ela reflete o grau geral de erro de
alocação das classes. A Tabela 4 mostra os resultados da análise. Percebe-se que
não há um produto ideal para utilizar, uma vez que um baixo valor de quantidade
de desacordo não necessariamente representa consequentemente melhor alocação da
classificação. Um bom par de baixo valor de alocação de desacordo para as
classes de água e não água seria ideal. Aparentemente os produtos representam
melhor um período de seca, mas por serem de escala anual, não se limitam a tal
representação da sazonalidade da inundação.
Tabela 4 - Resultado das medidas de desacordo de quantidade e alocação para os
produtos comparados
Produtos comparados Desacordo de quantidade (%) Desacordo de alocação
água (%) não água (%)
NDWI recategorizado seca x MapBiomas Água -8,45 9,00 0,55
NDWI recategorizado cheia x MapBiomas Água 3,74 4,09 7,82
NDWI recategorizado seca x MODIS Land Water Mask -3,20 6,30 3,10
NDWI recategorizado cheia x MODIS Land Water Mask 8,99 3,22 12,21
Localização da região de estudo e das estações fluviométricas
Mapas de erro gerados para cada par de produtos comparados
Considerações Finais
A acurácia do mapeamento do MapBiomas Água para superfície de água anual no
Pantanal já é discutida devido à grande irregularidade interanual relacionada a
efeitos sazonais (MAPBIOMAS, 2023). Por sua vez, o MODIS Land Water Mask teve
classificação validada por Carroll et al. (2009) apesar de não serem expostos
detalhes ou comentários sobre a mesma. Contudo, este último produto possui
resolução visivelmente grosseira e já se conseguia perceber falhas na
categorização e descontinuidade mesmo sem a comparação.
A análise mostrou que o uso dos produtos deve ser feito com cautela, dada a
particularidade da dinâmica temporal das inundações. Neste estudo, inicialmente
recomenda-se a geração de um próprio produto de superfície de água a partir da
recategorização do índice NDWI.
Ressalta-se, também, a importância da consideração da particularidade da
sazonalidade de cada sub-região do Pantanal, sendo recomendada sempre a divisão e
análise individual antes da aplicação homogênea de um produto, seja elaborado pelo
usuário ou adquirido em plataformas online.
Agradecimentos
Expressa-se agradecimento à Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível
Superior – CAPES pelas bolsas concedida às alunas Sofia Corradi Oliveira e Rayssa
Aparecida Pinheiro Noveli no âmbito do Programa de Pós-Graduação.
Referências
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