Avaliação da área de vegetação nativa afetada após um episódio de queimada no município de Água Comprida/MG com o uso de SIG

Avaliação da área de vegetação nativa afetada após um episódio de queimada no município de Água Comprida/MG com o uso de SIG Evaluation of native vegetation area affected after an episode of burning in Água Comprida / MG with the use of GIS Enágio Fernandes dos Santos1 Ricardo Vicente Ferreira Glauber Verner Firmino Matheus Oliveira Alves Hygor Evangelista Siqueira RESUMO O presente artigo aborda o uso dos sistemas de informação geográfica no mapeamento de queimada em uma área rural do município de Água Comprida/MG. O objetivo principal foi mapear apenas os remanescentes de mata nativa através de imagens de satélite do sensor OLI/Landsat 8 em dois momentos distintos: julho de 2014, anterior ao episódio da queimada, e agosto de 2014, posterior a mesma, tendo em vista avaliar o danos causados. Aplicou-se o classificador por máxima verossimilhança gerando dois mapas temáticos para os dois períodos e através de técnicas de geoprocessamento verificar a área de mata nativa danificada pela queimada. O mapeamento inicial, de julho de 2014, indicou que a área total afetada pela queimada era de 36,32km², dos quais, 5,32km² eram de mata nativa. O mapeamento feito sobre a cena de agosto de 2014 indicou uma perda de 1.66km² de mata nativa. O procedimento aqui adotado é exploratório e serve apenas como um indicador para o monitoramento florestal. Palavras-chaves: SIG, queimada, geoprocessamento, matas nativas

Abstract - This article discusses the use of geographic information systems mapping burned in a rural area of the municipality of Água Comprida/ MG. The main objective was to map only the remnants of native forest using satellite images of the OLI / Landsat 8 at two different times: in July 2014, prior to the episode of the burning, and August 2014, later the same, in order to assess the damage. Applied the maximum likelihood classifier by generating two thematic maps for the two periods and through geoprocessing techniques check the area of native forest damaged by fire. The initial mapping of July 2014 indicated that the total area affected by fire was 36,32km², of which 5,32km² were of native forest. The mapping done on the scene in August 2014 indicated a loss of 1.66km² of native forest. The procedure adopted here is exploratory and only serves as an indicator for forest monitoring. Keyword: GIS, burned, geoprocessing , native forests

INTRODUCÃO Compreende-se que após se tornar uma nova fronteira agrícola de expansão do setor sucroalcooleiro, o estado de Minas Gerais se transformou no terceiro maior produtor de cana-de-açúcar do Brasil. Dessa forma, destaca-se a região do Triângulo Mineiro que possui uma significativa área 1

Acadêmico do curso de Geografia da Universidade Federal do Triângulo Mineiro (UFTM). I Simpósio Internacional de Águas, Solos e Geotecnologias - SASGEO - 2015 Eixo temático: Cartografia, banco de dados geográficos e geoprocessamento www.sasgeo.eco.br

utilizada pela indústria sucroalcooleira. Uma dessas áreas está localizada no perímetro da cidade de Água Comprida (MG), cidade localizada na microrregião de Uberaba, onde houve no ano de 2014, entre os meses de julho e agosto, um incêndio de grande proporção em uma área de 36,32 km² reservada para o cultivo da planta, contendo também remanescentes de mata nativa. No Brasil são recorrentes as notificações de queimadas, isso acarreta a perda de biodiversidade, destruição dos microorganismos presentes no solo e conseqüente perda da fertilidade, soma-se ainda a poluição do ar. A importância da detecção e monitoramento de queimadas está além do problema do desmatamento, implicando em modificações climáticas, ecológicas e ambientais diversas. Com o avanço tecnológico tornou-se possível utilizar imagens de satélites, obtidas a partir de sensores remotos, para detectar e localizar focos de incêndio. É importante notar que existem em amplas áreas cultivadas da cana-de-açúcar fragmentos de vegetação nativa, como a mata ciliar e manchas nativas, que são importantes para manutenção dos recursos hídricos e ambientais além da preservação dessa área. Neste sentido, observa-se que a tecnologia de sensoriamento remoto possui um papel fundamental uma vez que apresenta um grande potencial para ser utilizada na agricultura, pois, através desta técnica, é possível obter informações de diversas formas como estimativa de área plantada, produção agrícola, entre outros. O objetivo deste trabalho é mapear os remanescentes de mata nativa em uma área incendiada na área rural. Usou como recurso imagens de satélite para mapeamento em dois momentos distintos, antes e depois do episódio do incêndio.

ÁREA DE ESTUDO A área de estudo abrange o estado de Minas Gerais na área rural da cidade de Água Comprida localizado na região do Triângulo Mineiro na microrregião da cidade Uberaba através das imagens do satélite Landsat 8 no período de julho e agosto de 2014, em uma área nas coordenadas latitude 20°00’29’’S, longitude 48°03’02’’O (Figura 1).

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Figura 1 – Localização da cidade de Água Comprida e da área de estudo

(a) Aguá Comprida (MG) (b) Área de estudo Fonte: Autores, 2015 Na região do Triângulo Mineiro no extremo Oeste de Minas Gerais em que a temperatura anual média é estimada em 23,7C e pluviosidade média anual estimada em 1.489 mm segundo dados climáticos da Agência Nacional das Águas e Laboratório de Climatologia e Recursos Hídricos da Universidade Federal de Uberlândia (UFU), analisados e espacializados por meio do Sistema de Informação Geográfica (SIG). Entretanto, a precipitação não se distribui igualmente ao longo do ano. Além disso, nesta área vem ocorrendo uma alta taxa na conversão da cobertura vegetal devido à recente utilização da agricultura mecanizada como também devido às queimadas.

MATERIAIS E MÉTODOS Para a realização desse estudo foram feitas analises exclusivamente através das imagens utilizando duas cenas do sensor Operational Land Imager (OLI) do satélite Landsat 8, nas bandas 4 (630-680nm), 5 (845-885nm) e 6 (1560-1660nm), datadas de julho e agosto de 2014. O processamento das imagens foi feito com uso do software ArcGis v10.0. Primeiramente, delimitou-se o polígono da área queimada por interpretação visual, observando a cena de agosto/2014. No interior do perímetro, classificou-se apenas a mata nativa e mata ciliar, utilizando-se do método supervisionado e classificador de máxima verossimilhança para ambas a cenas. No processo de treinamento foram coletados 1656 pixels para a imagem de julho de 2014 e 1628 pixel para a imagem de agosto de 2014 e a classificação se fez num intervalo de confiança de 95%. I Simpósio Internacional de Águas, Solos e Geotecnologias - SASGEO - 2015 Eixo temático: Cartografia, banco de dados geográficos e geoprocessamento www.sasgeo.eco.br

O MONITORAMENTO DE QUEIMADAS Compreende-se que os incêndios ocasionam enormes prejuízos diretos e indiretos para florestas nativas e matas nativas. Assim, as queimadas podem se caracterizar em fenômenos naturais, no entanto, observa-se uma propensão crescente das matas nativas e ciliares a incêndios. Deste modo este resultado não é somente causado por ações antrópicas, mas também por efeitos de aquecimento global e mudanças climáticas. Sabe-se que as queimadas são utilizadas como práticas de renovações de pastagens e no desmatamento, provocando diversas alterações nos componentes biosfera-atmosfera. Esses incêndios ocorrem no meio natural à aproximadamente 450 milhões de anos, sendo que atualmente 90% são originadas pela ação do homem no ambiente (Andreae, 1991). Observa-se que a época de maior incidência das queimadas no Brasil ocorre no período seco, entre os meses de junho a outubro. As queimadas geram impactos ambientais, como o empobrecimento do solo, a perda da biodiversidade da flora e fauna e diversas alterações nos ciclos biogeoquímicos, no clima mundial, na química atmosférica (Andreae et al., 2004;Moraes et al., 2005). Neste sentido o monitoramento de áreas queimadas se torna difícil devido a grande escala de atuação desses incêndios, dependendo do tipo de análise, torna-se necessário a utilização de sensores que possuem uma boa resolução temporal e espacial, aliados a técnicas de processamentos de imagens. Neste quesito, o mapeamento das áreas queimadas e as informações quantitativas sobre as mesmas são muito importantes, tanto para o manejo florestal e dos recursos terrestres como para auxiliar na melhor representação das características físico-químicas e biológicas em modelos atmosféricos, melhorando o conhecimento acerca das mudanças climáticas (Zhanet al., 2002). Conforme existe uma relação próxima entre os incêndios com as condições do tempo que depende dos índices pluviométricos e de outras variáveis meteorológicas, o número e o grau de destruição dos incêndios podem variar de ano para ano. Porém, os incêndios, quando comparados a outros desastres geológicos e meteorológicos, possuem a vantagem de poderem ser previstos e controlados por meio dos Sistemas de Informações Geográficas (SIG), incorporados a sistemas de tomada de decisão, específicos para a previsão e controle de incêndios (LAGARES, 2007).

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Portanto, para essas análises o uso de dados de sensoriamento remoto possui um caráter fundamental, surgindo como uma ferramenta ímpar no monitoramento e controle ambiental em escala global, pela sua capacidade de fornecer levantamentos singulares e repetitivos de grandes áreas, às vezes inacessíveis, tendo custo operacional relativamente baixo, de modo rápido, pois fornecem a cobertura temporal e espacial necessária ao monitoramento.

RESULTADOS A área delimitada por interpretação visual foi de 36.32 km2, no interior deste polígono predomina a agricultura da cana de açúcar, seguido de mata ciliar e remanescente florestais. A classe de solo exposto indica talhões não plantados e áreas de carreadores, pequenas porções de água foram identificadas (Figura 2). Figura 2 – Composição das imagens classificadas

Composição colorida das bandas: 4 (B); 5 (G); 6 (R), Landsat 8. Julho/ 2014 Fonte: Autores, (2015) A classificação da

Composição colorida das bandas: 4 (B); 5 (G); 6 (R), Landsat 8. Agosto/ 2014

Uso do solo classificado na cena de julho de 2014

vegetação indicou uma área de 5.32km2 coberta por vegetação nativa,

incluindo aí remanescentes florestais e mata ciliar. Após o episódio do incêndio a classificação da vegetação no mês e agosto indicou uma perda de 1.66 km2 de vegetação nativa (Figura 3).

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Figura 3 – Composição das analises da área estudada

Mata nativa em julho/ 2014

Mata nativa em agosto/ 2014

Sobreposição da imagem de agosto/ 2014 a de julho/ 2014

Fonte: Autores (2015) CONCLUSÃO Conclui-se que a metodologia aplicada para o processamento digital de imagens de sensoriamento remoto contribui para identificar áreas queimadas, podendo assim, serem classificadas e localizadas as áreas afetadas. De modo geral, foi possível avaliar as mudanças ocorridas nesse local, sendo possível fazer uma analise qualitativa da diminuição da mata nativa ocorridas no período estudado. O procedimento aqui adotado é exploratório e serve apenas como um indicador para o monitoramento florestal.

REFERÊNCIAS Andreae, M. O. Biomass burning: its history, use, and distribution and its impact on environmental quality and global climate. In: Levine, J. S. (Ed.), Global Biomass Burning. The MIT Press, Cambridge, MA, pp. 3–21, 1991. Crutzen, P. J.; Andreae, M. O. Biomass burning in the tropics: impact on atmospheric chemistry and biogeochemical cycles. Science, 250, 1669 - 1678, 1990.

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Granemann, D. C.; Carneiro, G. L. Monitoramento de focos de incêndio e áreas queimadas com a utilização de imagens de sensoriamento remoto. Revista de engenharia e tecnologia, v.1, n.1, p. 5562, 2009. LAGARES, R.O. Análise da efetividade e eficácia do plano de prevenção e combate a incêndios florestais no Distrito Federal. Brasília, 2007. 179p. Dissertação (Mestrado em Desenvolvimento Sustentável) – Centro de Desenvolvimento Sustentável, Universidade de Brasília. Pereira, G.; Cardozo, F. S.; Arai, E.; Moraes, E. C.; Ferreira, N. J.; Freitas, S. R. Avaliação de áreas queimadas a partir de índices espectrais derivados de dados orbitais. Geografia (Rio Claro), v. 33, p. 513-525, 2008. Zhan, X.; Sohlberg, R. A.; Townshend, J. R. G.; DiMiceli, C.; Carroll, M. L.; Eastman, J. C.; Hansen, M. C.; DeFries, R. S. Detection of land cover changes using MODIS 250 m data. Remote Sensing of Environment, 83, p. 336 – 350, 2002.

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