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ANÁLISE TEMPORAL DO ÍNDICE DE COBERTURA

VEGETAL EM ÁREAS DE PRESERVAÇÃO PERMANENTE ÀS

MARGENS DO RIO POTI EM TERESINA – PIAUÍ

Carlos André Carvalho da Silva (a), Valdira de Caldas Brito Vieira (b)

(a) DIASPA, Campus Teresina Central, IFPI, karlosandre777@gmail.com

(b) DIASPA, Campus Teresina Central, IFPI, valdirabrito@ifpi.edu.br

Eixo: Geotecnologias e modelagem aplicada aos estudos ambientais

Resumo/

Esta pesquisa foi realizada com a finalidade de analisar os impactos na cobertura vegetal das áreas de

preservação permanente (APPs), localizadas às margens do rio Poti, nos anos de 1988, 1997, 2007, 2013 e 2017,

por meio da análise temporal do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI). Os resultados

mostraram a ocorrência de desmatamentos e outros impactos, mas também foram identificadas áreas de

reflorestamento e uma considerável regeneração da mata ciliar na região sudeste da cidade. Observando-se os

índices de vegetação gerados foi possível traçar o perfil do crescimento urbano da cidade de Teresina e verificar

onde ocorreram impactos ambientais mais significativos em função do crescimento horizontal do município. O

estudo permitiu inferir que o aumento na cobertura vegetal nas APPs ao longo do rio está relacionado às ações do

poder público, especialmente com a criação de leis de preservação ambiental. A utilização de técnicas de

geoprocessamento e sensoriamento remoto foi imprescindível para a realização deste trabalho, constituindo-se em

importante fator na geração de conhecimento para os estudos ambientais e urbanos.

Palavras chave: meio ambiente, rio Poti, NDVI

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1. Introdução

A gestão de recursos hídricos é um assunto que vem se tornando cada vez mais

presente no cotidiano de toda a população, desde o início da formação do planeta a água foi

essencial para manter todas as formas de vida. Da mesma forma, a cobertura vegetal é parte de

um equilibrado sistema que está diretamente ligado à manutenção hídrica de rios e redes de

drenagem, além de sustentar toda diversidade de flora e fauna.

O crescimento urbano acelerado de grandes cidades tem se tornado um grande desafio

no que se diz respeito ao controle de impactos ambientais. A cidade de Teresina, apesar de ter

sido inicialmente considerada uma cidade projetada, atualmente sofre com má gestão de seus

recursos naturais. Estudos de avaliação dos impactos das mudanças climáticas sobre a

estabilidade dos biomas predominantes no Brasil indicam que o bioma caatinga está entre os

mais vulneráveis num cenário de aumento das temperaturas globais, o que coloca a região

nordeste do Brasil em estado especial de alerta (NOBRE, 2011).

O controle da cobertura vegetal é essencial para manter o equilíbrio ecológico,

especialmente no perímetro das margens dos rios, tanto pela ocorrência de áreas de erosão,

como as chamadas “coroas”, que são ilhas ou bancos de areia que se formam em toda sua

extensão diminuindo sua capacidade hídrica, como por outras ações decorrentes da urbanização

das cidades que aumentam a velocidade de escoamento das águas para os rios, gerando danos

irreparáveis a um dos bens essenciais à sobrevivência humana que é a água (PELLEGRINO et

al., 2006).

A aplicação das técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento torna possível

a avaliação dos recursos naturais por meio da detecção da mudança na resposta espectral dos

alvos da superfície, cujos resultados são de fundamental importância para o planejamento

regional (PEREIRA, 2015).

Essa pesquisa teve como objetivo analisar os impactos ambientais nas áreas de

preservação permanente (APP’s) localizadas às margens do rio Poti, dentro dos limites da

cidade de Teresina - Piauí.

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2. Materiais e métodos

2.1. Área de estudo

A cidade de Teresina, capital do Estado do Piauí, está localizada na mesorregião centro-

norte do estado, a 366 quilômetros do litoral, numa faixa de transição entre o semiárido

nordestino e a região amazônica (Figura1). Conforme dados do IBGE (2017) o seu território

compreende uma área de 1.391,981 km². A cidade conta com 61.6% de domicílios com

esgotamento sanitário adequado, 72.3% de domicílios urbanos em vias públicas com

arborização e 5.8% de domicílios urbanos em vias públicas com urbanização adequada

(presença de bueiro, calçada, pavimentação e meio-fio).

O rio Poti nasce no estado do Ceará, pela junção dos riachos Santa Maria e Algodões,

sobre rochas cristalinas formadas na era pré-cambriana, nas proximidades da cidade de

Algodões, com percurso em torno de 105 km, até a cidade de Crateús (CE) (MOITA NETO;

CARCARA, 2017).

Figura 1 - Mapa de localização da área de estudo

Fonte: autor, adaptado IBGE (2010) e ANA (2018).

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Segundo o IBGE (2010), a área de drenagem da bacia do rio Poti abrange uma superfície de

51.000 km², localizando-se entre as coordenadas 4° 06’ e 6° 56’ de latitude sul e 40° 00’ e 42° 50’ de

longitude a oeste de Greennwich (Figura 2).

Figura 2 - Mapa de localização Bacia hidrográfica rio Poti

Fonte: autor, adaptado de IBGE (2010); ANA (2018)

A cobertura vegetal da Bacia do rio Poti apresenta na porção oeste uma área de tensão

ecológica, com espécie de caatinga e cerrado, a porção leste correspondente às cabeceiras dos

seus afluentes da margem esquerda com predominância de vegetação do tipo estepe (caatinga),

espécies que refletem as condições climáticas e pedológicas da região (OLIVEIRA, 2012).

2.2. Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI)

O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada é uma aplicação dos processos de

realce por operações matemáticas entre bandas espectrais de sensores de satélites. A partir do

NDVI é possível determinar a densidade da fitomassa foliar fotossinteticamente ativa por

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unidade de área (quanto maior for esse índice de vegetação, mais densa é a fitomassa). Jensen

(1996) citado Melo; Sales e Oliveira (2016) descreveu para o cálculo do NDVI a Equação 1

NDVI = (NIR - R) / (NIR + R) (1)

Em que:

NDVI é o índice de Vegetação por Diferença Normalizada;

NIR é a refletância no comprimento de onda correspondente ao Infravermelho Próximo (0,76

a 0,90 μm);

R é a refletância no comprimento de onda correspondente ao Vermelho (0,63 a 0,69μm).

A vegetação é caracterizada, assim, por uma intensa absorção devido à clorofila na

região do vermelho (0,63 – 0,69 μm) e por uma intensa energia refletida na região do

infravermelho próximo (0,76 – 0,90 μm) causada pela estrutura celular das folhas. Para gerar o

NDVI da imagem selecionada são utilizadas somente as bandas 3 e 4, que correspondem,

respectivamente, a região do vermelho visível e do infravermelho próximo (MELO; SALES;

OLIVEIRA, 2016).

2.3. Coleta dos dados

As imagens utilizadas foram obtidas no site earthexplorer.usgs.gov, sendo elas nas datas

28/09/1988, 05/09/1997 e 17/09/2007 obtidas através do Landsat 5 com o sensor TM e

17/09/2013 e 12/09/2017 do Landsat 8 com o sensor OLI. O mês de setembro foi escolhido

para a seleção das imagens por ser um período de estiagem, com baixa vazão do rio, estabilidade

da vegetação e capacidade de visualização das áreas estudadas por apresentar baixo percentual

de nuvens. A imagem de 2013 foi escolhida por ser o ano de início do imageamento do Landsat

8, um ano após a criação da lei de proteção das APPs.

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2.4 Pré-processamento dos dados

O processamento das imagens foi realizado no software QGIS versão 2.18, utilizando o

Plugin Semi Automatic Classification para a importação, correções atmosféricas e conversão

de valores ND para refletância.

2.4.1 Conversão para radiância espectral no sensor

Os produtos Landsat 8 LDCM padrão, fornecidos pelo USGS EROS CENTER,

consistem em séries quantificadas, calibradas e escalonadas de níveis digitais ND, que

representam os dados de uma imagem multiespectral adquirida por ambos os sensores: OLI

(Operational Land Image) e o TIRS (Thermal Infrared Sensor). Os dados das bandas dos

sensores TIRS e OLI são derivados em 16 bits em formato não criptografado e eles podem ser

redimensionados para os valores de refletância e radiância no topo da atmosfera, TOA ( Top Of

Atmospher) usando os coeficientes radiométricos disponíveis no arquivo de metadados

MTL.txt, conforme descrito na equação 2 (ARIZA, 2013).

Lλ = ML * Qcal + AL (2)

Onde:

Lλ = Radiância espectral na abertura do sensor;

ML = Banda – É o fator multiplicativo do escalonamento específico obtido a partir dos

metadados (RADIANCE_MULT_BAND_10);

Qcal = Produto padrão quantificado e calibrado por valores de pixel (DN). Este valor é refere-

se a cada uma das bandas na imagem;

AL = Banda - É o fator aditivo específico de escala obtido dos metadados

(RADIANCE_ADD_BAND_10);

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2.4.2 Conversão de valores ND para Reflectância TOA

Os dados do sensor OLI podem ser convertidos em valores de refletância (TOA) no topo

da atmosfera utilizando os coeficientes de reflectância reescalonados, fornecidos no arquivo de

metadados MTL (ARIZA, 2013). A equação 3 é usada para converter os níveis digitais ND em

Valores de refletância obtidos:

ρλ= ρλ’ = ρλ’ (3)

cos(θsz) sin(θse)

ρλ = é o valor da refletância planetária ou no topo da atmosfera TOA, com correção por ângulo

solar.

θse = é o ângulo de elevação solar. O ângulo de elevação solar do centro da cena é fornecido

nos metadados da imagem (SUN_ELEVATION).

θsz = é o ângulo solar do zênite local.

2.4.3 Uniformização das médias e variâncias

Este método consiste em igualar as médias e as variâncias de duas imagens através de

uma transformação linear. Para isso, são calculados os parâmetros (ganho e offset) da função

preservando, na imagem resultante, a média e a variância da imagem de referência. O cálculo

do ganho e offset é baseado na função de transformação f(x) = ax + b. (SILVA, 2011). As

imagens de 1988, 1997, 2007 e 2013 foram utilizadas como imagens de ajuste (S) e a imagem

de 2017 foi utilizada como referência (R), como mostrado na equação 4.

S’ = S * ganho + offset

Ganho = √σR2/σS²

Offset = µR − ((√σR2/σS²)∗ µR (4)

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Onde:

σR² : Variância dos níveis de cinza da imagem referência.

σS² : Variância dos níveis de cinza da imagem ajuste.

µR : Média dos níveis de cinza da imagem referência.

µS : Média dos níveis de cinza da imagem ajuste.

2.5 Aplicação do NDVI

Após a normalização das imagens do ano de ajuste (S) foi aplicado o NDVI para a

imagens de referência (2017) e normalizada (1988, 1997, 2007 e 2013) reclassificadas para os

valores de pixel conforme Tabela I.

Tabela I – Resultado da reclassificação

2.6. Comparação dos anos estudados

Para melhor visualização e comparação da diferença entre os anos estudados procedeu-

se a subtração do ano de referência pelo o de ajuste, utilizando a ferramenta calculadora raster,

para evitar a compressão dos dados e perda de informação por conta de valores negativos,

adotando-se o valor de 50 para ganho e 100 offset deslocando assim os valores de pixel.

NDVI diferença = (NDVI.referenc-NDVI.ajust)*ganho(50) +offset(100) (4)

Reclassificação Classes de NDVI Intervalos do NDVI

6 Alta 0,8 a < 1,0

5 Moderadamente alta 0,6 a < 0,8

4 Moderada 0,4 a < 0,6

3 Moderadamente baixa 0,2 a < 0,4

2 Baixa 0 a < 0,2

1 Solo exposto < 0

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Utilizando a ferramenta r.report do plug-in GRASS para reclassificação obteve-se o seguinte

resultado:

Classes

0 a µ − σ não mudança

µ − σ a µ + σ regeneração

µ + σ a 255 regeneração

3. Resultados e discussões

Para o cálculo da porcentagem de área que cada classe ocupa foi considerada somente

a região estudada, ou seja, o limite da bacia do rio Poti dentro do município de Teresina. As

regiões classificadas como solo exposto tiveram uma redução de 2,18 km² (38%), vegetação

baixa ouve redução de 0,93 km² (3,7%), moderada baixa acréscimo de 4,95 (3,9%), redução de

11,31 km² (5,58%) para moderada, moderada alta aumento de 14,65 km² (4,13%) e alta,

aumento de 5,23 km² (2,6%) em relação ao ano de 1988 para 2017 (Tabela 2). Observou-se

poucas alterações na cobertura vegetal do ano de 1988 até o ano mais atual, porem ouve bastante

oscilação se considerarmos os anos de 1997 e 2007.

Tabela II – Resultado da reclassificação

Valores de

NDVI

Classificação 1988

km²

% 1997

km²

% 2007

km²

% 2013

km²

% 2017

km²

%

<= 0 Solo Exposto 5.61 0.60 5,74 0.69 1.206 0.13 1,77 0.19 3.43 0.37

0 a 0.2 Baixa 24.91 2,74 26,91 4.60 13.51 1.49 9,98 1.10 23.98 2.64

0.2 a 0.4 Moderada

baixa

124.77 13,70 138,09 16,55 145.74 16,0 124,80 13.70 129.72 14.23

0.4 a 0.6 Moderada 202.33 22,30 181,88 21.82 235.56 25.90 226,67 25.00 191.02 21

0.6 a 0.8 Moderada alta 354.18 39,0 308,32 39.52 289.25 31.90 394,20 43.40 368.83 40.7

0.8 a 1.0 Alta 194.40 21,40 245,24 16,78 220.93 24.30 148,76 16.40 189.17 20.87

A Figura 3 apresenta o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada no período estudado.

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Figura 3 - Índice de Vegetação por Diferença Normalizada dos anos 1988, 1997, 2007 e 2017

No mapa de mudanças na cobertura vegetal 1988-2017 (Figura 4) foram classificados 119.57

km² de áreas de “desmatamento” representado na cor vermelha, 102.60 km² de “reflorestamento” em

azul, e 684.00 km² de áreas “sem mudança” na cor amarela. Destacam-se três maiores áreas de

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desmatamento, na zonas sul onde hoje encontram-se os bairros São Lourenço, Parque Sul, Angelim,

Angélica e Portal da Alegria; na zona leste nos bairros Vale do Gavião, Verde Lar, Vale Quem Tem,

Gurupi, Uruguai; na zona norte quase que exclusivamente nos bairros Monte Alegre, Monte Verde,

Jacinta Andrade, Pedra Mole e Aroeiras. Todos os bairros destacados, classificados como

desmatamento, encontram-se no limite urbano do município, caracterizando essas áreas como resultado

da expansão horizontal da cidade, alguns desses bairros tem seu limite quase que todo classificado como

desmatamento já que os mesmos não existiam ainda nesse período.

Figura 4 - mudanças na cobertura vegetal de 1988 para 2017

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Na avaliação das APPs foram contabilizados 0,73 km² de desmatamento, 10,9809 km²

de reflorestamento e 8,026 km² sem mudança na cobertura vegetal, com aumento de 10,25 km²

de vegetação, totalizando 19.75 km². A Figura 5 mostra que houve considerável aumento da

vegetação, concentrada especificamente na APP do rio Poti, registrando-se em todo seu

perímetro áreas de regeneração da mata ciliar. Atribui-se esse fato à obrigatoriedade da

instituição de Áreas de Preservação Permanente conforme determinação do Código Florestal

em 25 de maio de 2012, Lei nº 12.651 ou seja, não existia antes disso qualquer forma de

proteção assegurada por lei a essas áreas. Historicamente a população utilizava as margens do

rio sem qualquer preocupação ambiental pois era muito comum a construção de residências

onde hoje seria considerado área de preservação, isso ocorria pelo fato de que muitas famílias

utilizavam o rio para sustento próprio através da pesca ou agricultura familiar.

Figura 5 - mudanças na cobertura vegetal em APP de 1988 para 2017

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Entre os anos de 2013 (um ano após a criação da lei de proteção às APP’s) e 2017 foi

possível avaliar melhor o impacto ambiental nas áreas de preservação permanente, tendo sido

observados desmatamento em determinados pontos do percurso, mas por conta da quantidade

e dispersão espacial não foi possível verificar nenhum padrão que pudesse ser considerado

como ação direta do homem, assim como em outros locais, com a mesma classificação,

aleatoriamente distribuídos na região (Figura 6 A). Foi possível verificar também que ouve

valores classificados como desmatamento dentro do que se pode considerar leito do rio,

possivelmente por conta da redução do grande número de aguapés, tipo comum de planta

aquática considerada espécie invasora e associada a má qualidade da água. Esse fenômeno não

foi observado na região sul (Figura 6 B), possivelmente por conta da redução do fluxo e

acúmulo das aguas no fim do leito do rio, ficando em aberto as causas da mudança nos dois

anos, o que poderá ser estudado futuramente para verificar se há relação entre o reflorestamento

da região sul, com a redução do número de aguapés na extensão rio.

Figura 6 - mudanças na cobertura vegetal em APP de 2013 para 2017

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4. Considerações finais

Teresina, diferente de muitas capitais, ainda tem boa cobertura vegetal, com exceção

das áreas centrais que apresentam alto índice populacional em função da grande expansão

urbana que vem ocorrendo nas últimas décadas. Observando-se os índices de vegetação gerados

foi possível traçar o perfil do crescimento urbano da cidade de Teresina e verificar onde

ocorreram impactos ambientais mais significativos em função do crescimento horizontal do

município. O estudo permitiu inferir que o aumento na cobertura vegetal nas APPs ao longo do

rio está relacionado às ações do poder público, especialmente com a criação de leis de

preservação ambiental, consideradas de extrema importância para desenvolvimento sustentável

na sociedade. Nesse caso específico, há três décadas o rio sofria com a destruição da vegetação

de suas margens, impacto que poderia causar danos irreparáveis se não houvesse essa

intervenção.

Apesar de ter sido registrada considerável área de reflorestamento em algumas regiões

do município, foram encontradas também pontos de desmatamento no perímetro considerado

como APP do ano de 2013 para 2017 quando já eram protegidas por lei, o que mesmo em

pequenas escalas pode causar um impacto devastador ao longo do tempo, por conta da

fragilidade ecológica dessas áreas, que necessitam de monitoramento continuo para que seja

preservadas de maneira eficaz.

A utilização de técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto foi

imprescindível para a realização deste trabalho, constituindo-se em importante fator na geração

de conhecimento para os estudos ambientais e urbanos.

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5. Referências Bibliográficas

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