ANÁLISE DA EXPANSÃO DE DESMATAMENTO DA REGIÃO SUDOESTE AMAZÔNICA

Autores

¹Pinto, P.V.S.; ²Caldeira, M.C.O.; ³Caldeira, C.R.T.

¹UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DA AMAZÔNIA - UFRA Email: paulovictor.sp@hotmail.com
²UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DA AMAZÔNIA - UFRA Email: mayarac.ortega@gmail.com
³UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DA AMAZÔNIA - UFRA Email: caldeiracrt@gmail.com

Resumo

A proporção em que vem acontecendo à redução da cobertura vegetal natural e a consequente fragmentação dos ecossistemas florestais é um fenômeno global, atingindo a quase totalidade dos biomas, Pinheiro Junior et al (2005). A perda da biodiversidade é uma das consequências de grande impacto do desflorestamento, devido a existência de diversas espécies da flora e fauna. O desmatamento ocasiona a médio e longo prazo, perda da biodiversidade genética e cultural, além da produtividade do solo, causando erosão, compactação do solo e exaustão dos nutrientes (FEARNSIDE, 2005). Outro efeito negativo está também na interferência no ciclo hidrológico e o aumento do risco de incêndios florestais. Além dos problemas ambientais com relação a biodiversidade, o desmatamento tem comprometido o equilíbrio da composição atmosférica do nosso planeta. Segundo Izarias e Santos (2011), o Sensoriamento Remoto orbital tem possibilitado monitoramento da evolução espacial e temporal das mudanças na cobertura da superfície terrestre. Valendo-se de sensores multiespectrais, fenômenos como queimadas, desmatamentos, expansão urbana e mudanças na cobertura vegetal, passaram a ser estudados de forma objetiva. Atualmente a utilização de Sensoriamento Remoto entre outras técnicas, na identificação e compreensão das modificações geradas pelo homem, no meio ambiente são cada vez mais frequentes nos estudos ambientais, mais especificamente nos desmatamentos e queimadas ilegais. Deste modo, o objetivo do presente trabalho consiste em analisar a expansão do desmatamento da região sudoeste amazônica, as margens da rodovia Transamazônica (BR-230), próxima a cidade Apuí – AM, a partir de interpretação e análise temporal de imagens multiespectrais LANDSAT- 5 TM de 1989, 1998 e 2010, através de recursos oferecidos pelo software Spring. Por fim, elaborar uma representação temática das respectivas datas de desmatamento, através do software Scarta. Neste trabalho, foram utilizadas as imagens multiespectrais com baixa porcentagem de nuvens, exceto para a primeira época (1989), pois a área de estudo está localizada em uma área úmida, deste modo a maioria das imagens disponíveis, havia muitas nuvens. Foi definido os tipos de cobertura da Terra a partir da composição Banda 3(B) Banda 4(G) Banda 5(R). Deste modo, foi elaborado a chave de interpretação seletiva descritiva de acordo com a correspondência na superfície terrestre e com base nos elementos de interpretação, como cor (composição colorida), textura, forma, padrão, etc. A chave descritiva aborda a classe Floresta (áreas de Floresta Amazônica, com densidade de árvores de grande porte, com diferentes alturas, gerando áreas com sombreamento), Solo exposto/Desmatamento (áreas com ausência de vegetação, que em sua maioria são consequência de desmatamento, onde apresentam um padrão de “espinha de peixe”, ou seja, desmatamento perpendiculares a estradas) e Corpo D’água (área de grandes e pequenos rios, rasos e profundo). Através da mistura espectral realizada no software Spring, gerou-se uma imagem fração de solo para cada época, nestas imagens realçam o solo, ou seja, o desmatamento, que o enfoque deste trabalho. A partir das imagens fração de solo, foi atribuída a imagem fração da época 1989 ao azul, imagem fração da época 1998 ao verde e imagem fração da época 2010 ao vermelho, para que se fosse possível analisar a expansão do desmatamento. Outra maneira de visualizar esta expansão, é utilizar a Banda 5 das 3 épocas, haja visto que, esta banda apresenta grande contraste entre as classes mencionadas e além disso o solo exposto tem grande refletância (aparece clara). Após o registro das imagens foi realizada a segmentação por crescimento de regiões que consiste em separar espectral mente os objetos (regiões) da imagem, a partir de conjuntos de “pixels” contíguos e que apresentam uniformidade em relação a um dado atributo (textura, média, variância) (JENSEN, 2003). Para tal objetivo, foram empregadas todas as bandas, exceto a banda azul, devido a influência da atmosfera na resposta espectral dos alvos. Por se tratar de poucas classes, porém extensas e bem distintas entre si (baixa variabilidade), adotou um limiar de 12 e não foi admitida regiões/áreas inferiores a 30 pixels. Após definir as classes de informação, foi possível identificar e adquirir amostras das áreas representativas de cada classe de informação, através da aquisição de dados de treinamento. Após a extração das amostras, foi realizada a classificação supervisionada das regiões, que implica no treinamento de um algoritmo de classificação, neste caso Battacharya com limiar de aceitação de 99,9%. Vale ressaltar, que as classes de treinamento foram associadas à classes dos mapas temáticos para cada ano de estudo. Contudo, pode-se analisar quantitativamente o desmatamento, onde os resultados das áreas classificadas como desmatamento/solo exposto para 1989, 1998 e 2010 é de 238,866 km², 359,545 km² e 724,707km², respectivamente. Ao analisar tais números, pode-se concluir que no primeiro período de 9 anos (1989 – 1998) o desmatamento aumentou aproximadamente 1,5 vezes (houve um aumento de 50,52%), já no segundo período de 12 anos (1998-2010) a área de desmatamento dobrou (houve um aumento de 101,56%), e ao analisar o período inteiro estudado, ou seja 21 anos, a área de desmatamento triplicou (houve um aumento de 203,4%). Em suma, nota-se através deste trabalho que o emprego e uso de técnicas de Sensoriamento Remoto podem ser uma solução para o acompanhamento da fiscalização ambiental em grandes extensões, possibilitando maior rapidez na identificação das áreas que estão sendo impactadas pelo homem. O conhecimento, aliado aos instrumentos de gestão disponíveis, permitem explorar e dominar o espaço de acordo com interesses individuais e coletivos. Outro ponto positivo é o valor econômico, visto que em relação aos demais métodos utilizados têm seu custo operacional relativamente baixo.

Keywords

Desmatamento; Classificação; Série Temporal

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