Abordagem GEOBIA para a análise da dinâmica do uso da terra e cobertura vegetal no município de Brotas-SP, Brasil

João Vitor Roque Guerrero; Luiz Eduardo Moschini; Michel Eustáquio Dantas Chaves; Guilherme Augusto Verola Mataveli; Rubia Gomes Morato; Fernando Shinji Kawakubo

doi:10.21138/GF.675

Authors

João Vitor Roque Guerrero Universidade Federal de São Carlos
Luiz Eduardo Moschini Universidade Federal de São Carlos
Michel Eustáquio Dantas Chaves Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
Guilherme Augusto Verola Mataveli Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
Rubia Gomes Morato Universidade de São Paulo
Fernando Shinji Kawakubo Universidade de São Paulo

DOI:

https://doi.org/10.21138/GF.675

Keywords:

análise temporal, uso e cobertura da terra, recursos naturais, diagnóstico ambiental, restauração florestal

Abstract

Diante do paradoxo entre a importância e a fragilidade dos recursos naturais, a preocupação com as formas de intervenção antropogênica no meio ambiente cresceu. Esse fator expandiu a busca por informações detalhadas da superfície terrestre, popularizando o uso de técnicas de sensoriamento remoto e processamento digital de imagens de satélite para a obtenção de tais informações em tempo hábil e com baixo custo. No Brasil, apesar da lacuna do acesso à tecnologia, diversas instituições utilizam sensoriamento remoto para o planejamento e o monitoramento ambiental. Entretanto, apesar do avanço tecnológico, o raciocínio e a percepção sobre a dinâmica da intervenção humana são, muitas vezes, empíricos, mesmo em municípios que possuem cultura voltada ao ecoturismo e à conservação de recursos naturais. O presente trabalho teve como objetivo analisar as alterações antropogênicas diretas e indiretas no uso da terra e cobertura vegetal entre 2001 e 2016 no município de Brotas-SP (Brasil), visando avaliar a efetividade de políticas públicas para o desenvolvimento municipal pautado em bases sustentáveis. Foi aplicada a abordagem GEOBIA para a classificação de imagens Landsat 7/ETM+ e Landsat 8/OLI com base em geo-objetos. Os resultados apontam a conversão de áreas de pastagem para agricultura e áreas naturais, em função do ecoturismo, porém, de forma fragmentada. A exatidão global do mapeamento foi de 90 % e o índice Kappa de 0,89.

References

Álvares, C. A., Stape, J. L., Sentelhas, P. C., Gonçalves, J. L., Sparovek, G. (2013). Köppen 's Climate classification map for Brazil. Meteorologische Zeitschrift, 22, 711-728. https://dx.doi.org/10.1127/0941-2948/2013/0507.

Batista, L., Gastmans, D. (2015). Hidrogeoquímica e qualidade das águas superficiais na bacia do Alto Jacaré-Pepira (SP), Brasil. Pesquisas em Geociências, 42, 297-311. https://dx.doi.org/10.22456/1807-9806.78186.

Belgiu, M., Csillik, O. (2018). Sentinel-2 cropland mapping using pixel-based and object-based time weighted dynamic time warping analysis, Remote Sensing of Environment, 204, 509–523. https://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2017.10.005.

Blaschke, T., Hay, G. J., Kelly, M., Lang, S., Hofmann, P., Addink, E., Feitosa, R. Q., van der Meer, F., van der Werff, H., van Coillie, F., Tiede, D. (2014). Geographic Object-Based Image Analysis – Towards a new paradigm. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 87, 180-191. https://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.09.014.

Carper, W. J., Lillesand, T. M. and Kiefer, R. W. (1990). The use of Intensity Hue Saturation transformations for merging SPOT panchromatic and multi‐spectral image data. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 56, 459–467.

Chaves, M. E. D., Picoli, M. C. A., Sanches, I. D. (2020). Recent Applications of Landsat 8/OLI and Sentinel-2/MSI for Land Use and Land Cover Mapping: A Systematic Review. Remote Sensing, 12(18), 3062. https://dx.doi.org/10.3390/rs12183062.

Chen, G., Hay, G. J., Carvalho, L. M. T., Wulder, M. A. (2012). Object-based change detection. International Journal of Remote Sensing, 33, 14, 4434–4457. https://dx.doi.org/10.1080/01431161.2011.648285.

Chiarini, J. V., Coelho, A. G. (1969). Cobertura vegetal natural do estado de São Paulo, Anuário Brasileiro de Ciências, 41, 139-152.

Chiodi, R. E., Puga, B. P., Sarcinelli, O. (2013). Análise institucional do mecanismo de pagamento por serviços ambientais: o Projeto Conservador das Águas em Extrema-MG. Revista de Políticas Públicas, 17, 1,37-47. https://dx.doi.org/10.18764/2178-2865.v17n1p37-47.

Companhia Ambiental do Estado de São Paulo – CETESB. (2014). Qualidade das Águas Superficiais no Estado de São Paulo, Parte 1: águas doces. São Paulo-SP, CETESB. [Consulta: 21-01-2020]. Disponível em: <http://www.cetesb.sp.gov.br/agua/aguas-superficiais/35-publicacoes-/-relatorios>.

Congalton, R. G. (1991). A review of assessing the accuracy of classifications of remotely sensed data. Remote Sensing of Environment, 37, 35-46.

Csillik, O., Belgiu, M., Asner, G. P., Kelly, M. (2019). Object-based time-constrained Dynamic Time Warping classification of crops using Sentinel-2. Remote Sensing, 11, 10, 1257. https://dx.doi.org/10.3390/rs11101257.

de Oliveira, G., Chen, J. M., Mataveli, G. A. V., Chaves, M. E. D., Seixas, H. T., Cardozo, F. S., Shimabukuro, Y. E., He, L., Stark, S. C., dos Santos, C. A. C. (2020). Rapid Recent Deforestation Incursion in a Vulnerable Indigenous Land in the Brazilian Amazon and Fire-Driven Emissions of Fine Particulate Aerosol Pollutants. Forests, 11, 829. https://dx.doi.org/10.3390/f11080829.

Ehlers, E. (2007). Empreendedorismo e conservação ambiental no interior de São Paulo. Revista de Economia e Sociologia Rural, 45, 1, 185-203. https://dx.doi.org/10.1590/S0103-20032007000100009.

Environmental Systems Research Institute – ESRI. (2016). Segment MeanShift: Tutorial. [Consulta: 29-01-2020]. Disponível em: <http://desktop.arcgis.com/en/arcmap/10.3/tools/spatial-analyst-toolbox/segment-mean-shift.htm>.

Ferraz, S. F. B., Paula, S. R., Vettorazzi, C. A. (2009). Incorporação de indicadores de sustentabilidade na priorização de áreas para restauração florestal na Bacia do Rio Corumbataí, SP. Revista Árvore, 33, 5, 937-947. https://dx.doi.org/10.1590/S0100-67622009000500016.

Fukunaga, K., Hostetler, L. (1975). The estimation of the gradient of a density function, with applications in pattern recognition. IEEE Transactions on Information Theory, 21, 1, 32-40. https://dx.doi.org/10.1109/TIT.1975.1055330.

Ghassabeh, Y. A., Rudzicz, F. (2016). The mean shift algorithm and its relation to kernel regression. Information Sciences, 348, 198-208. https://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2016.02.020.

Gonçalves, J. L. M., Álvares, C. A., Hubner, A., Junior, J. C. A. (2016). Caracterização edafoclimática e manejo de solos das áreas com plantações de eucalipto. In: Schumacher, M. V., Viera, M. (Ed.). Silvicultura do eucalipto no Brasil. 1ª ed. Santa Maria, Editora UFSM, p. 113-155.

Guerrero, J. V. R., Lollo, J. A., Lorandi, R. (2016). Cartografia geoambiental como base para planejamento territorial na bacia do rio Clarinho, SP. Revista Brasileira de Cartografia, 68, 2, 313-326.

Guerrero, J. V. R., Chaves, M. E. D., Justino, R. C., Mataveli, G. A. V., Moschini, L. E. (2017). Potencial de contaminação de aquíferos na bacia do córrego do Gouveia, São Paulo. Acta Brasiliensis, 1(3), 1-7. https://doi.org/10.22571/Actabra13201757.

Guerrero, J. V. R., Escobar-Silva, E. V., Chaves, M. E. D., Mataveli, G. A. V., Bourscheidt, V., de Oliveira, G., Picoli, M. C. A., Shimabukuro, Y. E., Moschini, L. E. (2020). Assessing Land Use and Land Cover Changes in the Direct Influence Zone of the Braço Norte Hydropower Complex, Brazilian Amazonia. Forests, 11(9), 988. https://dx.doi.org/10.3390/f11090988.

Hay, G. J., Castilla, G. (2008). Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA). A new name for a new discipline. In: Blaschke T., Lang S., Hay G.J. (eds.) Object-Based Image Analysis: Lecture Notes in Geoinformation and Cartography. Berlim, Springer, 75–89.

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE. (2012). Manual Técnico da vegetação Brasileira. 2ª ed. Brasília, Editora IBGE. [Consulta: 21-03-2020]. Disponível em: <http://biblioteca.ibge.gov.br/visualizacao/livros/liv63011.pdf>.

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE. (2020). Produção Agrícola Municipal – PAM. Brasília, Editora IBGE. [Consulta: 21-03-2020]. Disponível em: <https://sidra.ibge.gov.br/pesquisa/pam/tabelas>.

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE. (2020). IBGE CIDADES - BROTAS. [Consulta: 21-03-2020]. Disponível em: <https://cidades.ibge.gov.br/brasil/sp/brotas/panorama>.

Jensen, J. R. (2009). Sensoriamento remoto do ambiente: uma perspectiva em recursos terrestres. Tradução de J.C.N. Epiphanio. São José dos Campos, Parêntese, 604.

Jiang, Z., Zhou, X., Knight, J., Corcoran, J. (2015). Focal-Test-Based Spatial Decision Tree Learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 27, 6, 1547–1559. https://dx.doi.org/10.1109/TKDE.2014.2373383.

Köppen, W. (1936). Das Geographische System der Klimate. In: Köppen, W., Geiger, G. (Eds.). Handbuch der Klimatologie. Berlim, Gebrücker Borntraeger, 1–44.

Landis, R. J., Koch, G. G. (1977). The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics, 33, 159-174. https://dx.doi.org/10.2307/2529310.

Lebourgeois, V., Dupuy, S., Vintrou, É., Ameline, M., Butler, S., Bégué, A. (2017). A combined random forest and OBIA classification scheme for mapping smallholder agriculture at different nomenclature levels using multisource data (simulated Sentinel-2 time series, VHRS and DEM). Remote Sensing, 9, 3, 259. https://dx.doi.org/10.3390/rs9030259.

Lefebvre, A., Sannier, C., Corpetti, T. (2016). Monitoring Urban Areas with Sentinel-2A Data: Application to the Update of the Copernicus High Resolution Layer Imperviousness Degree. Remote Sensing, 8, 7, 606. https://dx.doi.org/10.3390/rs8070606.

Ma, L., Li, M., Ma, X., Cheng, L., Du, P., Liu, Y. (2017). A review of supervised object-based land-cover image classification. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 130, 277–293. https://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.06.001.

Manzione, R. L., Soldera, B. C., Wendland, E. C. (2016). Groundwater system response at sites with different agricultural land uses: case of the Guarani Aquifer outcrop area, Brotas/SP-Brazil. Hydrological Sciences Journal, 62, 28-35.https://dx.doi.org/10.1080/02626667.2016.1154148.

Mataveli, G. A. V., Guerrero, J. V. R., Chaves, M. E. D., Justino, R. C., Kawakubo, F. S., Morato, R. G. (2018). O Programa Conservador das Águas e sua Relação com o Uso da Terra em Extrema-MG. Revista do Departamento de Geografia, 36, 130-140. https://dx.doi.org/10.11606/rdg.v36i0.140424.

Ministério do Meio Ambiente - MMA. (2017). Plano Nacional de Recuperação da Vegetação Nativa – Planaveg. Brasília, Ministério do Meio Ambiente, 73 p.

Pacheco, B., Araujo, C. C. A. C. A., Filho, D. D. T., Santos, E. K. M. (2017). O Projeto Conservador das Águas: análise de uma política pública em Extrema/MG. Revista Brasileira de Desenvolvimento Regional, 5. 159-182. https://dx.doi.org/10.7867/2317-5443.2017v5n1p159-182.

Peixoto, C. A. B. (2010). Geodiversidade do estado de São Paulo. vol. 1. São Paulo: CPRM, 176.

Prefeitura Municipal de Brotas. (2006). Zoneamento Ambiental do Município de Brotas (SP): subsídios ao planejamento ambiental - relatório final. Brotas: Prefeitura Municipal de Brotas, 35.

Prefeitura Municipal de Brotas. (2016). Conheça Brotas. Brotas, Prefeitura Municipal de Brotas. [Consulta: 27-03-2020]. Disponível em <http://www.brotas.sp.gov.br/cidade/>.

Prefeitura Municipal de Itu. (2018). Plano municipal de conservação e recuperação da Mata Atlântica do município de Itu. Itu, Secretaria Municipal de Meio Ambiente. [Consulta: 27-03-2020]. Disponível em <https://itu.sp.gov.br/wp-content/uploads/2017/09/Plano-Municipal-de-Conserva%C3%A7%C3%A3o-e-Recupera%C3%A7%C3%A3o-da-Mata-Atl%C3%A2ntica.pdf >.

Prefeitura Municipal de Salto. (2017). Plano municipal de conservação e recuperação da Mata Atlântica da prefeitura da estância turística de Salto. Salto, Secretaria Municipal de Meio Ambiente. [Consulta: 27-03-2020]. Disponível em <http://www.agencia.baciaspcj.org.br/docs/legislacoes/salto-pmcrma-2017.pdf>.

Ronquim, C. C., Guilardi, V., Aguiar, D. A., Roque, A. A., Rudorff, B. F. T., Drugowich, M. I., Moreira, M. A. (2014). Avaliação geoespacial e socioeconômica da expansão das áreas de cana-de-açúcar sobre citros em municípios paulistas das bacias dos rios Mogi-Guaçu e Pardo entre 1988 e 2014. Série Documentos. Campinas, Embrapa Monitoramento por Satélite, 24.

Ronquim, C. C., Gonçalves, J. M., Guilardi, V., Garcon, E. A., Aguiar, D. A. (2015). Dinâmica de uso e cobertura da terra em áreas de produção de café e cana-de-açúcar em municípios paulistas das bacias dos rios Mogi-Guaçu e Pardo entre 1988 e 2015. Série Documentos. Campinas: Embrapa Monitoramento por Satélite, 28.

Ronquim, C. C., Rodrigues, C. A. G., Fonseca, M. F., Pinto, V. G. B. (2018). Dinâmica da mudança de uso e cobertura da terra e adequação ambiental dos municípios de Bonito (MS) e Brotas (SP). In: Simpósio de Geotecnologias no Pantanal, 7, 2018, Jardim, MS. Anais...São José dos Campos-SP: INPE; Campinas-SP: Embrapa, 481-490. [Consulta: 27-03-2020]. Disponível em: <http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/185896/1/4984.pdf>.

Rudorff, B. F. T., Aguiar, D. A., Silva, W. F., Sugawara, L. M., Adami, M., Moreira, M. A. (2010). Studies on the rapid expansion of sugarcane for ethanol production in São Paulo State (Brazil) using Landsat data. Remote Sensing, 2, 4, 1057-1076. https://dx.doi.org/10.3390/rs2041057.

Silva, J. L., Tonello, K. C., Valente, R. A., Mingoti, R. (2016). Diagnóstico ambiental como subsídio à restauração florestal e manutenção hidrológica da bacia do ribeirão dos Pinheirinhos, Brotas – SP. Irriga, 21, 1, 1-13. https://dx.doi.org/10.15809/irriga.2016v21n1p1-13.

Silveira, E. M. O, Silva S. H. G., Acerbi-Junior, F. W., Carvalho, M. C., Carvalho, L. M. T., Scolforo, J. R. S., Wulder, M. A. (2019). Object-based random forest modelling of aboveground forest biomass outperforms a pixel-based approach in a heterogeneous and mountain tropical Environment. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 78, 175-188. https://dx.doi.org/10.1016/j.jag.2019.02.004.

Swain, P. H., Davis, S. M. (1978). Remote sensing: the quantitative approach. New York: McGraw-Hill, 396.

Toure, S. I., Stow, D.A., Shis, H., Weeks, J., Lopez-Carr, D. (2018). Land cover and land use change analysis using multi-spatial resolution data and object-based image analysis. Remote Sensing of Environment, 210, 259–268.https://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2018.03.023.

Trevisan D. P., Moschini L. E. (2015). Dinâmica de uso e cobertura da Terra em paisagem no interior do estado de São Paulo: Subsídios para o planejamento. Fronteiras: Journal of Social, Technological and Environmental Science, 4, 3, 16-30. https://dx.doi.org/10.21664/2238-8869.2015v4i3.p16-30.

Trevisan, D. P., Moschini, L. E., Guerrero, J. V. R. (2017). Dinâmica Temporal do Uso e Cobertura da Terra no Município de Brotas-SP entre os Anos de 1988 e 2016. Fronteiras: Journal of Social, Technological and Environmental Science, 6, 4, 204-219. https://dx.doi.org/10.21664/2238-8869.2017v6i4.p204-219.

United States Geological Survey – USGS. (2020). USGS Global Visualization Viewer (GloVis). [Consulta: 12-03-2020]. Disponível em https://glovis.usgs.gov/>.

Watkins, B., Van Niekerk, A. (2019). A comparison of object-based image analysis approaches for field boundary delineation using multi-temporal Sentinel-2 imagery. Computers and Electronics in Agriculture, 158, 294-302. https://dx.doi.org/10.1016/j.compag.2019.02.009.

Ye, S., Pontius, R. G., Rakshit, R. (2018). A review of accuracy assessment for object-based image analysis: From per-pixel to per-polygon approaches. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 141, 137–147. https://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.04.002.

Yu, W., Weiqi, Z., Yuguo, Q., Jingli, Y. (2016). A new approach for land cover classification and change analysis: Integrating backdating and an object-based method. Remote Sensing of Environment, 177, 37-47. https://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2016.02.030.