Detecção de alterações na cobertura vegetal ocasionadas pela expansão urbana em uma região do litoral paranaense, atraves de tecnicas de sensoriamento remoto

Abstract

Resumo: Com a crescente alteração da vegetação do litoral paranaense nos últimos anos, ocasionada principalmente pela expansão urbana, houve a necessidade de se detectar e quantificar estas alterações, objetivando o fornecimento de subsídios para planos de monitoramento ambiental aos órgãos competentes. Neste contexto, o presente trabalho apresenta e avalia técnicas de processamento digital de imagens, com o apoio de levantamentos de campo, para contribuir no estudo da dinâmica da cobertura vegetal e uso da terra, em uma região situada entre os municípios de Pontal do Paraná e Matinhos, apresentando uma área de 18120,96 Ha. Foram aplicadas técnicas de processamento digital em dados TM/Landsat, utilizando o software IDRISI/DOS versão 4.20. Fotografias aéreas coloridas foram interpretadas e com as informações provenientes de levantamentos de campo, foi definida uma legenda temática formada por quatro classes de cobertura vegetal (Floresta Ombrófila Densa de Terras Baixas, Formação Pioneira de Influência Fluviomarinha "Restingas e Várzeas", Formação Pioneira de Influência Fluviomarinha "Manguezal" e Reflorestamento), duas classes de uso da terra (Urbano e Agropecuária) e a classe Corpos D'água "água de rios e mares". Para a identificação e caracterização das feições de interesse nas imagens, foram aplicadas técnicas de realce, tais como, Ampliação Linear de Contraste e Razão de Bandas, sendo estas em seguida submetidas a uma avaliação através do apoio das informações oriundas de levantamentos de campo. Após a identificação das feições de interestreinamento para extração das assinaturas espectrais, utilizadas nas rotinas de classificação. Foi realizado então uma Classificação Supervisionada utilizando o algoritmo Maxlike (Máxima Verossimilhança) nas duas datas consideradas. As imagens classificadas foram então migradas para o sistema de informação geográfica SGI/IDRISI, onde as classes foram transformadas em planos de informação para análise individual e da dinâmica de distribuição no intervalo de tempo considerado. Como principais resultados, pode-se concluir que os materiais utilizados se mostraram perfeitamente adequados para este tipo de estudo, sendo que a técnica de realce "Ampliação Linear de Contraste" se mostrou muito eficiente na caracterização das feições estudadas, onde as composições coloridas apresentaram um maior poder de discriminação destas, quando comparadas com a análise de bandas individuais. O resultado final do processo de classificação foi considerado bom para as duas datas consideradas, uma vez que foi observado uma grande correspondência entre as informações de campo com os mapas temáticos gerados. Com base nos resultados obtidos, pode-se concluir que a metodologia desenvolvida se mostrou perfeitamente adequada para o cumprimento dos objetivos propostos.

Abstract: Vegetation cover in the of Paraná state seashore has been changing quikly in the last years due to urban expansion and these changes should be detected and quantified in order to support environmental monitoring plans. This study presents and evaluates digital processing image techniques and geographic information systems, by relying on field surveying support which may contribute to the study of vegetal surveying dynamics and land use, in a area located between the municipalities of Pontal do Paraná and Matinhos. Techniques of digital processing in TM/Landsat data were applied by using IDRISI/DOS software, 4.20 version. Colour aerial photographs were interpreted and from some field surveying information a thematic legend was designed for four classes of vegetal covering (Dense Ombrophile Forest of Low Lands, Pioneering Formation of Sand Bar and Low Land Fluviomarine and Reforestation, Pioneering Mangroves and Reforesting) two classes of land use (Urban and Rural) and one class Water Bodies (river and sea water). For the identification and characterization of classes of interest in these images, were used the techniques such as Contrast Linear Broadening and Ratioing Bands, the latter were evaluated by means of field surveying information. After the identification of these classes of interest in the images, samples were taken for expectral signature extract by using routine classification. Then the Supervised Classification was used by using Maxlike algorithm (Maximum likelihood) in the two researched bunches of data. The classified images were migrated into the system of geographic information SGI/IDRISI where these classes were transformed into information plans in order to be analysed both individually and with the dynamics of the classes in the considered time interval. As major results, one may conclude that the instruments used proved to be extremely adequate to this type of study. In the case of the Contrast Linear Broadening, it proved to be very efficient in the characterization of the classes studied where the coloured compositions presented a greater power of discrimination of the classes when compared to the analysis of the individual bands. The final result of the process of classification was considered satisfactory for the two researched bunches of data once it was observed a great correspondence between the field information and the thematic maps produced. Based upon the obtained results, one may finally conclude that the developed mathodology was appropriate for the fulfillment of the proposed goals.