O Estudo da dinâmica ambiental na APA Carste de Lagoa Santa foi realizado através da comparação entre quatro imagens de satélite, obtidas entre 1980 e 200621, como mostra a Tabela 3.1. Segundo Yang (2002), a análise multi5temporal de imagens de satélites pode ser usada para estudo da evolução do uso do solo e cobertura vegetal, possibilitando a detecção de padrões de mudança ao longo do tempo, em termos qualitativos e qualitativos. Optou5se por iniciar a análise em 1980, pois a implantação do Aeroporto Internacional Tancredo Neves
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Segundo Piovesan e Temporini (2008) a pesquisa exploratória, tem por objetivo conhecer a variável de estudo tal como ela se apresenta – o significado e o contexto onde ela se insere –, se destina a obter informação do universo de respostas de modo a refletir verdadeiramente as características da realidade, permitindo que a realidade seja percebida tal como ela é, e não como o pesquisador pensa que ela seja.
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A imagem de 1980 foi cedida pelo Projeto Manuelzão5UFMG; a de 1987 pela professora Ana Clara Moura Mourão, IGC5UFMG; a de 2000, pelo professor Philippe Maillard, IGC5UFMG; a de 2006, pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais5INPE/ Ministério da Ciência e Tecnologia.
parece ter impulsionado grandes mudanças de uso do solo na região. A imagem de 1980 mostra a região antes da instalação do Aeroporto; a de 1987 mostra as mudanças de uso do solo decorrentes da implantação do Aeroporto e retrata uma situação similar a existente na época de criação da APA, em 1990; a imagem de 2000 mostra um panorama da APA após dez anos de sua criação; a imagem de 2006 retrata a situação atual da região. A comparação entre os diferentes recortes temporais permitiu verificar se a criação da APA alterou a dinâmica de evolução do uso do solo na região. Para isso foi calculado o percentual de conversão do uso do solo – de cobertura vegetal nativa para uso agropecuário ou para “área desnuda e outros usos” – nos municípios, em regiões localizadas dentro e fora da APA. Para cada município foi feita uma comparação entre estes valores percentuais, demonstrando diferenças ou semelhanças no padrão de evolução do uso do solo dentro e fora da APA Carste de Lagoa Santa.
O estudo comparativo entre as imagens usou técnicas de processamento digital de imagem (PDI). Segundo Lillesand e Kiefer (1994), o PDI envolve a manipulação e tratamento das imagens de satélite a partir de técnicas computacionais, a fim de corrigir imperfeições existentes e realçar feições de interesse, facilitando a interpretação dos dados. O PDI usa técnicas de pré5processamento da imagem – correção geométrica, atmosférica e radiométrica – realce, classificação e elaboração de mapas temáticos.
A cena 218/74 do satélite Landsat não abrange a APA Carste de Lagoa Santa em sua totalidade, faltando uma pequena superfície em sua porção norte, que corresponde aproximadamente à zona de participação do município de Funilândia na APA. Como o norte da APA é a região que sofre menor pressão em relação ao vetor norte da Região Metropolitana de Belo Horizonte, optou5se por não fazer um mosaico de imagens, ou seja, uma junção de duas imagens/cenas do satélite Landsat. Isso gera uma lacuna de informação no extremo norte da APA, que não prejudica a interpretação e o entendimento da evolução do uso do solo na APA como um todo.
Na APA Carste de Lagoa Santa acontece, ao longo do ano, grande variação do nível de água das lagoas (BERBERT5BORN, 2000) e da vegetação decídua e semidecídua, que perdem total ou parcialmente as folhas na estação seca. Essas alterações na paisagem são claramente perceptíveis entre imagens de satélite obtidas na estação seca ou chuvosa. Visando minimizar
erros no processo de comparação entre as imagens22, optou5se por usar apenas imagens obtidas na estação seca, entre junho e agosto, que não possuíssem nuvens sobre a região de estudo.
Tabela 3.1 Série temporal de imagens de satélite
Data de aquisição Tipo de sensor N0
Landsat Resolução geométrica 06/08/1980 MSS 2 80m 12/08/1987 TM 2 30m 18/06/2000 TM 5 30m 21/07/2006 TM 7 30m ( !
Segundo Jensen (2005) toda imagem de satélite possui distorções geométricas geradas devido à forma que são adquiridas. O primeiro passo para possibilitar a comparação entre imagens de diferentes datas e sensores, que abrangem uma mesma área, é a realização da correção geométrica, visando eliminar as distorções, para que a posição dos objetos seja coincidente entre as imagens. Segundo Novo (1995), a correção geométrica consiste na reorganização dos pixels23 da imagem em relação a um sistema de projeção cartográfica. A correção geométrica utilizada nessa dissertação combinou a técnica polinomial24 com o método de reamostragem por interpolação bilinear25, baseando5se em uma imagem já corrigida por Santos (2005)26, com a utilização de pontos de controle extraídos dos mapas topográficos do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE. A correção geométrica foi realizada em todas as quatro imagens de satélites, tendo como base a citada imagem de Santos (2005).
Para eliminar os efeitos atmosféricos de névoa e as alterações devido à qualidade do ar, foi usada a técnica de correção atmosférica de subtração do objeto escuro, proposta por Chavez (1988). Segundo esse autor, nesta técnica se admite que os objetos escuros presentes 22Quando o nível de uma lagoa fica mais baixo sua margem pode ser classificada como sendo uma pastagem.
Isso gera variação da quantidade total de água e de pastagem quando se compara imagens da época seca ou chuvosa, tornando imprecisa a comparação.
23Derivada do termo “picture element”, um pixel representa a expressão, na imagem digital, da distância entre
cada sensor definido pelo campo de visada instantâneo (IFOV).
24As equações polinomiais são usadas para adequação dos pontos de controle. Nessa dissertação foram usados
em média 13 pontos de controle por imagem, afim de se obter maior precisão no processo.
25Segundo Jensen (2005) a reamostragem é necessária quando o pixel da imagem a ser corrigida coincide com
mais de um pixel em relação à imagem de base. O método de reamostragem denominado interpolação bilinear, determina o novo valor do nível de cinza do pixel reamostrado a partir do valor de quatro pixels vizinhos.
26Foi usada a imagem Landsat TM órbita 218/74 com data de aquisição em 06 de outubro de 2002, processada
por Santos (2005), que obteve em seu processo de correção geométrica um erro médio quadrático de 44,27m e desvio padrão de 24,57m.
na cena – como um lago profundo de água pura, que deveria absorver toda a radiação incidente ou como as sombras que não deveriam receber radiação – deveriam possuir número digital (DN) igual ou próximo a zero, ficando pretos na imagem. Qualquer valor do número digital superior a zero, é atribuído aos efeitos da atmosfera que espalha a radiação eletromagnética. A correção dos efeitos da atmosfera é feita, subtraindo5se os valores de DN excedente em cada banda espectral. A aplicação dessa técnica em cada uma das cinco imagens apresentou resultados satisfatórios. No entanto, como praticamente todos os corpos de água inseridos na APA Carste de Lagoa Santa não apareciam em cores próximas do preto27, os corpos escuros usados para correção atmosférica foram regiões de sombra, próximas aos paredões calcários.
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Segundo James (1985), uma forma de simplificar a interpretação das imagens é separar – através do uso de algoritmos computacionais – grupos de pixels com características espectrais similares, em classes de uso ou cobertura do solo. Esse processo é conhecido como classificação digital das imagens. Para o autor citado acima, os métodos de classificação podem ser subdivididos em duas categorias, de acordo com o grau de participação do analista no processo de definição das classes: classificação supervisionada e não5supervisionada. Nessa dissertação foi usada a classificação supervisionada. Segundo Jensen (2005) a classificação supervisionada considera que já detemos um conhecimento parcial da região de estudo, ou seja, possuímos dados de campo da mesma e vamos generalizar esses dados em toda imagem através do uso de determinados algoritmos28. Existem vários critérios para se decidir sobre qual é a classe “mais próxima”. Nesta dissertação foi usado o método paramétrico da “máxima verossimilhança”, onde os pixels são ordenados de acordo com a maior probabilidade considerando a distribuição das classes, em uma relação conhecida como Teorema de Bayer, descrito por Richards e Jia (1999) apud Centeno (2003).
27 Observa5se nas imagens que praticamente todos os corpos d´água da APA Carste de Lagoa Santa, não
possuíam a coloração preta, que indicaria água pura. No processo de “classificação sem supervisão” das imagens, muitas lagoas foram confundidas com pastos ou com agricultura, por apresentarem respostas espectrais
Para definição e delimitação das classes de uso do solo foram coletados em campo, com uso de Sistema Global de Posicionamento 5 GPS, oitenta e dois pontos de controle, com diferentes tipos de uso do solo, em locais aleatórios distribuídos na APA Carste de Lagoa Santa. Para classificação das imagens anteriores aquela de 2006, foram usados: I5 Mapa de uso do solo, realizado por Hermann et al. (1998), II5 Mapa das principais formas de uso do solo da APA Carste de Lagoa Santa, realizado por Projeto VIDA/CPRM/CPTEC (1992), III5 ortofotos da CEMIG, de 1989.
Segundo Centeno (2003), o processo de classificação é iniciado com a definição das classes conhecidas ou de interesse do usuário. Nesta dissertação, a princípio, foram definidas muitas classes de uso do solo para análise das imagens, como água, água turva, mata decídua, mata semidecídua, mata ciliar, cerrado, capoeira, calcário, pasto, pasto sujo, agricultura, eucalipto, uso urbano, “área desnuda e outros usos” e mineração. Essa grande variedade de classes gerava um mapeamento complexo, de difícil interpretação e impreciso, já que ocorria confusão espectral entre muitas dessas classes. Optou5se pela redução da quantidade de classes, já que o que interessava era saber quanto de vegetação nativa – independente de que tipo – tinha sido convertida para uso agropecuário, urbano ou mineração e, também, quanto de uso agropecuário estava passando para uso urbano ou mineração. O objetivo era entender a dinâmica ambiental na região da APA. Foram feitas diversas tentativas, até que se chegou a apenas 5 classes de uso do solo, sendo elas: agropecuária (pasto, pasto sujo, agricultura), água (água pura e água turva), eucalipto, cobertura vegetal nativa (mata decídua, mata semidecídua, mata ciliar, cerrado, capoeira) e “área desnuda e outros usos” (uso urbano, solo exposto e mineração). Ao se juntar os usos de solo que possuíam resposta espectral semelhante, como os usos urbano, mineração e solo exposto, foi obtida maior precisão na classificação.
No entanto, a classificação das áreas urbanas não se mostrou muito precisa em assentamentos de baixa densidade. Assim, a área classificada como de uso urbano fica menor do que a observada em campo, já que dentro da APA, a maior parte do uso urbano é de média a baixa densidade ocupacional, com lotes grandes e extensos quintais.
Segundo Congalton (1991) apud santos (2005), a validação dos resultados obtidos é uma importante etapa do processo de mapeamento, sendo essencial que o pesquisador ou o usuário de dados derivados de sensoriamento remoto tenha conhecimento a respeito da
performance obtida no processo de classificação. Para avaliação da precisão temática da classificação foram utilizados os métodos da matriz de confusão29 e o cálculo da estatística de Kappa30. A precisão obtida no processo de classificação foi indicada na tabela 3.2.
Tabela 3.2 – Desempenho da Classificação
1980 1987 2000 2006
Desempenho das Classes 93,5% 95,9% 94,8% 91,7%
Estatística de Kappa 91,7% 94,8% 92,8% 88,9%
Variança de Kappa 0,000134 0,000099 0,000113 0,000287
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Para calcular o percentual de conversão do uso do solo nos municípios, dentro e fora da APA Carste de Lagoa Santa, foram feitos dois recortes nas imagens classificadas obtidas nas etapas anteriores, utilizando5se o software ArcGIS. Um dos recortes continha a área do município não abrangida pela APA Carste de Lagoa Santa e o outro, área do município abrangida por esta UC31. Esse processo foi repetido para as quatro imagens e para os quatro municípios envolvidos. Para cada recorte, foi calculado, de modo automático pelo software ArcGIS, o número de pixels por uso do solo, que foi em seguida inserido em tabelas e gráficos, que permitiram a análise das conversões de uso do solo que aconteceram dentro e fora da APA, desde 1980 até 2006. Com esse estudo foi investigado se a criação da APA e o estabelecimento de seu Zoneamento Ambiental teriam influenciado a dinâmica de evolução do uso do solo na área.
3.2 Estudo comparativo entre Planos Diretores Municipais, Zoneamento Ambiental da