Tabela A4 – Matriz de contingência entre a Classificação ...§ões-Teses/Dissertaçõe… · 68 Tabela A4 – Matriz de contingência entre a Classificação Visual e a Classificação

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Tabela A4 – Matriz de contingência entre a Classificação Visual e a Classificação Minimum Distance

Minimum Distance

CI CMur CM CC CCF FG AF G H Q CGL AA outrosCI 8,93 1,16 18,50 15,58 7,75 8,89 2,09 0,45 1,36 0,15 22,74 2,00 10,40

CMur 0,21 15,45 30,27 4,21 0,03 0,10 0,03 1,20 0,03 0,12 2,26 8,09 38,00CM 0,91 9,52 34,78 9,62 0,29 0,67 0,20 0,16 0,11 0,36 5,60 3,75 34,06CC 3,84 1,57 30,52 16,48 1,04 2,80 0,93 0,30 0,45 0,04 21,87 2,81 17,35

CCF 23,52 0,16 4,99 15,97 22,37 8,53 5,19 0,06 0,14 0,08 13,17 0,36 5,46FG 8,51 0,67 16,96 13,50 4,68 6,85 3,31 0,08 0,46 0,05 28,21 1,00 15,71AF 4,81 2,67 19,77 10,19 5,26 16,32 0,99 0,84 1,43 0,13 14,55 4,25 18,79G 6,76 1,73 22,47 13,68 4,47 7,68 1,37 1,03 1,76 0,20 17,67 3,38 17,81H 10,28 1,62 14,78 14,13 4,86 9,21 1,88 0,69 11,79 0,23 13,64 2,70 14,21Q 13,18 1,50 18,53 18,05 6,15 9,18 3,05 - 0,76 0,19 17,52 0,35 11,53

CGL 6,04 0,75 23,73 12,53 3,19 8,10 1,05 0,36 0,56 0,07 31,08 1,56 10,98AA 0,71 6,91 22,10 4,85 0,21 0,72 0,15 7,71 0,20 0,15 5,35 22,41 28,54

CI – Campos Inundáveis; CMur – Campos de Murunduns; CM – Cerradão Mesotrófico (Carvoeiro); CC – Cerradão em Cordilheira; CCF – Contato Cerrado Floresta; FG – Floresta de Galeria; AF – Área Florestada; G- Garimpo; H – Hidrografia; Q – Queimada; CGL – Cerrado Gramíneo-lehoso; AA – Área Antropizada; outros – Batume, Campo Limpo Inundável, Capo Sazonalmente Inundável e Campo de Mimoso.

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Tabela A3 – Matriz de contingência entre a Classificação Visual e a Classificação MAXVER

MAXVER CI CMur CM CC CCF FG AF G H Q CGL AA outros

CI 11,70 1,96 8,99 17,47 6,39 9,49 5,44 4,63 1,43 0,14 12,42 9,51 10,42CMur 0,24 20,54 29,53 3,46 0,03 0,10 0,32 3,14 0,04 0,20 1,12 9,51 31,76

CM 1,22 7,16 28,00 8,29 0,26 0,66 1,45 2,24 0,18 0,49 2,55 10,20 37,29CC 3,61 3,87 17,67 22,20 0,91 2,82 5,69 2,17 0,48 0,05 12,81 10,76 16,99

CCF 27,79 0,92 2,72 11,76 21,58 7,73 9,86 1,02 0,16 0,12 8,86 3,07 4,42FG 5,77 1,73 8,80 20,05 3,57 7,39 13,92 2,95 0,56 0,06 13,34 6,50 15,36AF 6,34 4,86 14,19 10,30 2,75 14,61 3,36 4,56 1,73 0,11 7,46 11,22 18,53G 8,07 3,21 14,57 14,63 3,35 8,24 4,38 5,72 2,09 0,14 9,27 9,49 16,84H 5,66 3,26 10,53 12,30 3,51 9,65 6,79 7,77 12,41 0,14 7,23 8,47 12,29Q 11,57 3,28 15,81 15,51 5,33 8,82 8,87 2,06 1,02 0,25 11,79 3,26 12,44

CGL 7,89 1,25 6,78 18,49 2,77 8,65 4,46 4,55 0,62 0,08 17,35 16,02 11,09AA 0,87 5,17 17,15 6,70 0,19 0,51 1,00 18,05 0,28 0,07 2,20 31,88 15,94


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Tabela A2 – Matriz de contingência entre a Classificação Visual e a Classificação de MAHALANOBIS

MANALANOBIS CI CMur CM CC CCF FG AF G H Q CGL AA outros

CI 11,89 0,99 5,48 8,81 2,17 12,69 6,68 24,16 1,30 0,08 8,50 12,44 4,81CMur 0,21 14,83 16,57 1,71 0,01 0,14 0,37 33,31 0,03 0,15 0,72 9,55 22,41

CM 0,92 4,40 15,77 3,71 0,05 0,90 1,45 30,79 0,11 0,44 1,54 17,03 22,89CC 3,98 2,18 11,29 13,94 0,18 4,16 6,98 25,02 0,43 0,03 9,38 16,31 6,12

CCF 32,94 0,46 2,27 7,23 7,35 16,21 13,23 8,16 0,13 0,08 5,98 4,33 1,63FG 5,86 0,64 5,84 12,21 0,74 11,26 18,08 17,45 0,49 0,03 9,42 11,72 6,28AF 6,50 2,60 8,19 5,18 0,62 15,69 3,59 24,28 1,57 0,06 5,19 14,47 12,05G 7,84 1,48 8,65 6,98 1,26 10,16 5,25 27,25 1,93 0,08 6,28 13,90 8,94H 5,74 1,65 6,59 6,82 0,79 12,29 8,19 23,91 11,71 0,08 4,98 11,12 6,14Q 12,03 1,64 10,48 9,16 1,17 13,26 10,89 19,99 0,72 0,10 8,09 5,97 6,52

CGL 8,04 0,52 4,02 8,95 0,81 10,22 5,24 25,92 0,55 0,06 12,14 18,83 4,68AA 0,71 2,25 7,16 2,75 0,05 0,67 1,03 49,52 0,24 0,04 1,46 27,48 6,64


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Tabela A1 – Matriz de contingência entre a Classificação Visual e a Classificação de BOX

BOX Classifier CI CMur CM CC CCF FG AF G H Q CGL AA outros

CI 5,26 1,32 23,64 9,75 9,34 10,23 1,99 3,24 1,35 0,06 17,10, 1,06 15,65CMur 0,05 9,80 42,04 0,74 0,03 0,08 0,03 10,70 0,01 0,11 0,93 3,64 31,85

CM 0,25 6,21 47,53 2,07 0,24 0,56 0,16 3,15 0,02 0,33 2,18 2,48 34,82CC 1,33 1,15 40,56 7,47 1,00 2,96 1,26 3,89 0,30 0,02 17,54 3,06 19,47

CCF 10,83 0,13 5,12 9,37 24,98 17,32 1,07 0,55 0,09 0,03 16,66 0,22 13,65FG 2,62 0,77 25,07 7,25 4,35 9,79 3,52 1,44 0,35 0,01 17,76 1,03 26,02AF 2,83 2,66 31,51 4,84 3,92 8,08 1,78 7,76 1,09 0,08 9,27 2,95 23,24G 3,29 1,82 31,89 7,28 4,64 6,50 1,60 6,02 1,60 0,09 11,83 1,99 21,46H 2,83 1,86 23,00 5,72 4,54 8,85 2,24 5,18 12,47 0,04 10,94 1,91 20,40Q 5,81 0,82 29,24 8,50 6,47 10,32 1,54 0,61 0,21 0,17 15,86 0,42 20,05

CGL 3,95 1,01 27,10 9,90 4,56 8,56 1,89 3,33 0,50 0,03 23,49 1,01 14,69AA 0,23 6,24 27,48 1,75 0,19 0,43 0,15 37,65 0,09 0,03 2,08 5,26 18,43


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7. ANEXOS

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em imagens TM-LANDSAT. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v.33, p.1747-54, out. 1998. Número Especial. VERONESE,V.F.&¨FERREIRA, M. C. Processamento Digital de Imagens para o Monitoramento Ambiental: Análise Multitemporal da Região do Alto Paraguaçu – BA. Curitiba: GISBRASIL, 1999. CD-ROM. ________________. O Uso de GPS para a Correção Geométrica de Imagens de Satélite: Análise Comparativa. Curitiba: GISBRASIL , 1999. CD-ROM. VELLOSO, H. P.; OLIVEIRA FILHO, L. C.; VZ, A. M. S. F.; LIMA, M. P. M.; MARQUETE, R. Manual Técnico da Vegetação Brasileira. Rio de Janeiro: IBGE, 1992.(Série Manuais Técnicos em Geociências, 1). SOFTWARES IMAGE ANALYST – INTERGRAPH; MICROSATION – BENTLEY SYSTEMS INC. ILWIS ACADEMIC, 3.0. User’s Guide, Enschede, ITC, 2001. 520p. STATXACT 5, User Manual, v.2. Cambrige: Cytel Statistical Software, 2002. 1090p.4

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PONZONI, F. J.; GALVÃO, L.S. & EPIPHANIO, J. C. N. Spatial resolution influence on the identification of land cover classes en the Amazon environment. ANAIS DA ACADEMIA BRASILEIRA DE CIÊNCIA. 2002. v.74, n.4, p.717-25. PONZONI, F.J. & HERNANDEZ FILHO, P. 1988. A fisionomia da cobertura vegetal do Parque Nacional do Pantanal Matogrossense (PNPM) identificada através do sensor TM/LANDSAT: uma análise temporal. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 5. Natal – RN. Anais...São José dos campos: INPE, p.670-4. RATTER, J. A.; RICHARDS, P. W.; ARGENT, G. & GIFFORD, D. R. Observations on the northeastern Mato Grosso. I – The Woody vegetation types of the Xavantina-Cachimbo expedition area. Phill. Trans. R. Soc. Lond. B. London. n.266, p.449-92. 1973. RATTER, J. A.; ASKEW, G. P. & MONTGOMERY, R. F. Observações adicionais sobre o cerradão de solos mesotróficos no Brasil Central. In: FERRI, M. G. IV SIMPÓSIO SOBRE CERRADO. São Paulo: Edusp, 1977. p303-16. ________________. Observations on forests of some mesotrophic soils in central Brazil. Ver. Brasil. Bot. São Paulo. p. 47-58, 1978. SHIMABUKURO, Y. E.; NOVO, E. M. & PONZONI, F. J. Índice de vegetação e Modelo Linear de Mistura Espectral no Monitoramento da Região do Pantanal. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v.33, p 1729-37, out. 1998. Número Especial. SILVA, J. dos S. V. da; ABDON, M. de M.; SILVA, M. P. da; ROMERO, H. R. Levantamento do desmatamento no Pantanal brasileiro até 1990/91. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v.33, p.1739-45, out. 1998. Número Especial. SILVA, J. dos S. V. da; ABDON, M. de M.; SILVA, M. P. da. & BOOCK, A. Fitofisionomias dominantes em parte das sub-regiões do Nabileque e Miranda, Sul do Pantanal. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v.33, p.1713-9, out. 1998. Número Especial. SILVA, J. dos S. V. da & ABDON, M. de M. Delimitação do Pantanal Brasileiro e suas sub-regiões. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v.33, p.1703-11, out. 1998. Número Especial. SPSS. SPSS for windows release 6.1. Chicago, SPSS inc., 1994. 828p VENEZIANI, P.; SANTOS, A. R.dos; CREPANI, E.; ANJOS, C. E.dos & OKIDA, R. Mapa de classe de erodibilidade de parte da região do rio Taquari baseado

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59

6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS AB’ SABER, A. N. O Pantanal Mato Grossense e a teoria dos refúgios. Reflexões sobre a geografia. Rio de Janeiro. Revista Brasileira de Geografia, n. 50(2), 1988. p.9-57. ALMEIDA, N. N. & NUNES DA CUNHA, C. 1995. Mapa da Cobertura Vegetal da região Noroeste do Pantanal de Poconé. Registro do Ano de 1966. In: Fotointerpretação de Fotografias Aéreas Aplicada ao Estudo da Vegetação e Avaliação territorial. (Rel. CNPQ) 25p. ALMEIDA, N. N. Estrutura e Dinâmica de uma comunidade de plântulas em uma floresta sazonalmente inundável no Pantanal de Poconé, MT. Cuiabá,1998. (Dissertação de Mestrado) Universidade Federal de Mato Grosso. ALVARENGA, S. M.; BRASIL, A. E, PINHEIRO, R.; KUX, H. J. H. Estudo geomorfológico aplicado à Bacia do Alto Rio Paraguai e Pantanais Mato-grossenses – Boletim Técnico Projeto RADAM/Brasil. Série Geomorfologia, Salvador, n.187, 1984. p.89-183. CARDOSO, E. L.; CRISPIM, S. M. A.; RODRIGUES, C.A.G.; BARIONI JÚNIOR, W. Composição e dinâmica da biomassa aérea após a queima em savana gramíneo-lenhosa no Pantanal. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v.35, n.11, nov. 2000. p.2309-16. CASTRO, O. M. de. Caracterização Florística e Estrutural da sinúsia arbustiva – arbórea de dois tipos de campos de murunduns na região do Pirizal, Pantanal de Poconé – MT. Cuiabá,1999. (Monografia - TCC) Universidade Federal de Mato Grosso. FERREIRA, M. C. Mapeamento de Unidades de paisagem em Sistemas de Informações Geográficas: Alguns Pressupostos Fundamentais. Rio Claro: GEOGRAFIA, v.22, n.1, p.23-35, abr. 1997.

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5 CONCLUSÕES

1. O uso da interpretação visual, empregando os elementos de

imagens (cor, tonalidade, textura, forma, padrão e localização) associados aos

trabalhos de campo, permitiu discriminar 12 classes na área avaliada;

2. A deciduidade do carvoeiro interferiu na classificação visual,

recomendando cautela na extração das espécies que apresentam essas

características, por sua importância no equilíbrio do ecossistema pantaneiro.

3. Diferenças marcantes são observadas quanto ao comportamento

espectral (padrão da imagem) dentro do mesmo tema, decorrente do manejo de

gado na região, presença ou não de umidade e características particulares de

cada fitofisionomia;

4. A classificação digital do Carvoeiro (Callisthene fascicullata), a

partir de imagens LANDSAT TM e/ou ETM, não se mostrou satisfatória,

sugerindo a utilização de imagens orbitais com maior resolução ou ainda

levantamento aerofotogramétrico com infra-vermelho;

5. Sugere-se execução da classificação supervisionada a partir da

composição 357, a fim de identificar novos resultados no mapeamento do

Carvoeiro;

6. O classificador BOX foi o que melhor representou as freqüências

de erros entre a classificação visual e as informações de campo;

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847 2095713932 857 2105052748 853 2107812320 251 2107926424 258 2111192809 843 2111484697 842 2118425473 153 2125704347 253 2128992258 157 2144102696 358 2153719563 257 2158002421 352 2170239480 351 2182526138 751 2193524625 753 2203198560 758 2206047303 752 2217683705 357 2221689223

Desta forma, a imagem que apresenta menor variabilidade nos

tons de cinza, isto é, a imagem menos indicada para separar a unidade

fitofisionômica do Cerrado com Carvoeiro, seria a composição 124. Por outro

lado, a imagem que apresentou maior variabilidade foi a composição 357. Neste

estudo, seria a composição mais eficiente para separar a unidade

fitofisionômica do cerrado com Carvoeiro.

Além disso, pode-se observar que as composições normalmente

utilizadas em trabalhos desta natureza, tiveram comportamento distinto. A

composição 583, numa escala de 0-100, obteve o índice 40, muito baixo para

ser usado como composição discriminadora para este tipo de unidade

fitofisionômica. A outra composição amplamente utilizada (543), obteve o índice

74, que é bem mais satisfatório.

56

541 1941976655 537 1944973907 547 1956668251 854 1961712616 543 1964649267 542 1969402434 254 1978314386 548 1978543393 375 1981680457 154 2001178322 745 2002445596 145 2004236428 741 2020500010 147 2028235003 571 2029718023 142 2030104222 743 2031704959 578 2033469061 345 2036832233 572 2037360655 143 2041450151 341 2043839111 148 2045018952 245 2046626684 852 2053910581 342 2058183278 845 2059656220 347 2059834759 742 2061056862 348 2065065004 241 2068163998 158 2069620156 748 2071355275 851 2071884931 354 2073925657 754 2074865706 247 2076601498 243 2077367613 841 2080032547 152 2083716328 248 2083936531 573 2094616187

55

521 1558561689 137 1569292211 135 1587238119 237 1587440649 527 1602476431 374 1604107098 523 1604877754 871 1610421884 873 1619896712 872 1631794937 235 1637043751 178 1639274880 485 1665124694 487 1667973832 278 1694401308 172 1696450934 534 1699709085 481 1707379653 738 1713635173 451 1715424734 271 1717991858 483 1725647768 457 1726052407 731 1733328012 482 1737857933 173 1744099074 453 1747669423 875 1748262601 732 1757236090 458 1760153151 452 1767587968 273 1798182272 175 1799426939 275 1832626317 538 1849095225 735 1849340576 531 1859955716 574 1864690965 378 1865289372 372 1875854147 371 1883517814 532 1887039117

54

784 1305180486 472 1308114386 524 1309098407 312 1310845287 582 1313483085 718 1316063395 712 1318867641 215 1318875208 831 1319807307 587 1321891014 473 1324547519 581 1324695298 832 1326438070 438 1326693579 284 1327463629 427 1328792910 723 1339012252 425 1347593432 583 1351024653 514 1361003444 713 1377358306 421 1384616126 874 1384956864 423 1385782917 725 1387357690 315 1388739644 174 1399448819 274 1400873837 138 1420465001 837 1423049012 428 1456482014 715 1460110351 835 1464598346 734 1477296926 238 1477762329 132 1496124399 231 1513590752 513 1523448798 518 1528602402 528 1535720176 512 1548459236 517 1554840950

53

324 1114547035 287 1124614941 785 1125023588 825 1127482952 724 1128131158 184 1129218483 812 1131300275 285 1132319946 281 1136401103 783 1156255613 123 1157065391 321 1163718667 412 1170028062 815 1175775197 218 1176540481 127 1180547345 728 1181574947 415 1187436581 714 1192988703 417 1193629255 125 1208879250 437 1213670645 471 1215060278 217 1219503642 834 1221656283 234 1224447061 413 1226569965 418 1228197417 213 1245694509 584 1248600974 317 1251216445 721 1256469936 134 1273203242 475 1278635571 431 1281793091 318 1287901113 432 1288030867 478 1293062380 384 1293223869 325 1296711083 327 1298930007 435 1304094691

52

A análise conjunta do número de pixels da tabela 4 com os

histogramas das figuras 22 a 25, permitiu concluir que a maior variabilidade foi

observada na composição 357.

Aplicando-se o teste não paramétrico Kruskal-Wallis para o

módulo dos resíduos em relação aos tons de cinza do pixel de cada imagem,

em virtude da não normalidade do modelo, observou-se que as composições

diferiram entre si e que os valores dos escores expressam a maior variabilidade

dos tons de cinza, por conseguinte o maior contraste da imagem.

Tabela 5 - Resultado da soma dos escores a partir do Teste de Kruskal-Wallis, do

conjunto de 210 combinações de bandas das imagens LANDSAT, sensores TM 5 e ETM+ 7, do ano de 1996 e 2000, respectivamente

Imagem Soma dos escores 124 874975457 814 945282738 182 946053985 781 1002510780 128 1013431127 823 1016181052 283 1021412231 821 1024612023 185 1034474768 187 1040623115 817 1048342386 381 1050487498 387 1061098885 214 1062166159 782 1072059149 382 1075048964 183 1077778458 813 1081081882 328 1087149042 314 1092998530 824 1098599655 827 1108167782 385 1114074838

51

0 50 100 150 200 2500

500

1000

1500

2000

Figura 24 - Histograma correspondente a composição monocromática 543.

0 50 100 150 200 2500

500

1000

1500

2000

Figura 25 - Histograma correspondente a composição 583.

50

0 50 100 150 200 2500

500

1000

1500

2000


0 50 100 150 200 2500

500

1000

1500

2000


49

35155 82 543 206 35156 83 543 157 35157 84 543 71 35158 85 543 53 35159 86 543 26 35160 87 543 12 35161 88 543 7 35162 89 543 7 35163 90 543 2 35164 91 543 2 35165 92 543 1 37673 40 583 1 37674 41 583 1 37675 42 583 0 37676 43 583 4 37677 44 583 9 37678 45 583 9 37679 46 583 54 37680 47 583 239 37681 48 583 778 37682 49 583 1237 37683 50 583 842 37684 51 583 365 37685 52 583 142 37686 53 583 87 37687 54 583 48 37688 55 583 29 37689 56 583 18 37690 57 583 5 37691 58 583 3 37692 59 583 4 37693 60 583 1 37694 61 583 1 37695 62 583 1

Os dados referentes aos números de pixels correspondem aos

dados gerados pelos histogramas (Figura 22, 23, 24 e 25).

48

20039 70 357 18 20040 71 357 15 20041 72 357 12 20042 73 357 11 20043 74 357 5 20044 75 357 4 20045 76 357 1 20046 77 357 2 20047 78 357 2 20048 79 357 3 20049 80 357 2 20050 81 357 2 20051 82 357 0 20052 83 357 1 20053 84 357 0 20054 85 357 0 20055 86 357 1 20056 87 357 1 20057 88 357 0 20058 89 357 0 20059 90 357 0 20060 91 357 0 20061 92 357 0 20062 93 357 1 35137 64 543 1 35138 65 543 1 35139 66 543 3 35140 67 543 6 35141 68 543 8 35142 69 543 17 35143 70 543 24 35144 71 543 42 35145 72 543 65 35146 73 543 135 35147 74 543 143 35148 75 543 209 35149 76 543 292 35150 77 543 402 35151 78 543 523 35152 79 543 604 35153 80 543 481 35154 81 543 379

47

Tabela 4 - Amostras da Avaliação da resposta espectral a partir de dados gerados pelo histograma, que expressa a distribuição dos pixels em função da reflectância, para cada uma das 210 combinações possíveis de bandas

Item Reflectância imagem Nº pixels 307 50 124 2 308 51 124 13 309 52 124 122 310 53 124 889 311 54 124 1716 312 55 124 925 313 56 124 175 314 57 124 31 315 58 124 3 316 59 124 3

20012 43 357 1 20013 44 357 1 20014 45 357 0 20015 46 357 2 20016 47 357 1 20017 48 357 11 20018 49 357 44 20019 50 357 103 20020 51 357 249 20021 52 357 500 20022 53 357 710 20023 54 357 590 20024 55 357 374 20025 56 357 301 20026 57 357 182 20027 58 357 132 20028 59 357 99 20029 60 357 80 20030 61 357 78 20031 62 357 55 20032 63 357 53 20033 64 357 58 20034 65 357 49 20035 66 357 46 20036 67 357 32 20037 68 357 23 20038 69 357 24

46

As áreas de campos inundáveis mantiveram os maiores

índices de acerto em todos os testes aplicados, apresentando no teste de

Mínima Distância (78,90%), o maior valor.

Quando se analisa o índice de classificação correta entre os

valores do próprio tema, com exceção do carvoeiro que apresentou 47,53%

de correspondência entre a classificação visual e o campo, observa-se um

índice consideravelmente menor para os demais temas, como é o caso dos

Campos de Murunduns, que apresentaram índices de acerto de 9,80%,

14,83%, 20,54% e 15,45%, para os testes de Box, Mahalanobis, Maxver e

Mínima Distância, respectivamente.

Uma possível explicação para estas observações pode estar

na resposta espectral apresentada por estes temas. A deciduidade do

carvoeiro faz com que a imagem das diferentes fitofisionomias apresente

reflectância muito semelhante, levando, na maioria das vezes a classificações

equivocadas.

4.6 – Avaliação das composições

A partir das composições monocromáticas foram gerados

histogramas através do Software ILWIS 3.0 (ILWIS, 2001). A partir das

informações de reflectância, composição e número de pixels foi elaborada uma

tabela com 53.760 dados, considerando valores de 0 a 255 tons de cinza para

as 210 composições possíveis entre as bandas das imagens.

Apenas de forma ilustrativa, foram incluídos exemplos das

composições comumente usadas em trabalhos desta natureza (543 e 583) e

ainda as que apresentaram menor e maior contraste (124 e 357),

respectivamente. Selecionando ainda apenas os índices de reflectância que

apresentaram valores maiores que 0 (zero), resultando na tabela abaixo.

45

Tabela 3 - Análise comparativa da classificação temática (%) a partir das matrizes de Contingências (Tabelas A1, A2, A3 e A4)

BOX Mahalanobis MAXVER Mínima Distância

Cerrados

• Campos de Murunduns

42,04

16,57

29,53

30,27

• Campos Inundáveis

76,56

34,38

60,98

78,90

• Áreas Florestadas

31,51

8,19

14,19

19,77 • Cerradão em

cordilheira

40,56

11,29

17,67

30,52 • Cerrado Gramíneo-

lenhoso

27,10

4,02

6,78

23,73 • Cerradão

Mesotrófico(com carvoeiro)

47,53

15,77

28,00

34,78

Contato Cerrado floresta

5,12

2,27

2,72

4,99

Floresta de Galeria

25,07

5,84

8,80

16,96

Sistema Secundário

• Garimpo

31,89

8,65

14,57

22,47

• Queimadas

29,24

10,48

15,81

18,53

• Área Antropizada

27,48

7,16

17,15

22,10

Map

a Te

mát

ico

• Hidrografia

23,00

6,59

10,53

14,78

A partir dos testes aplicados observa-se que o classificador

tipo Caixa (BOX) foi o que melhor representou as freqüências de erros entre a

classificação visual e as informações em campo, principalmente para os

“campos inundáveis”, com 76,56% de acerto.

44

foi dificultada pela rugosidade do mosaico de vegetação apresentado na área

de estudo. Ainda que as áreas alagadiças e a hidrografia tenham apresentado a

mesmas respostas espectrais, já que ambas apresentaram coloração em tom

preto, a distinção entre ela apresentou-se evidente, em virtude da forma de

apresentação geométrica. A primeira teve menor índice na escala de Ferreira

(1997), porque algumas vezes apresentou forma confusa, muitas vezes

semelhante às áreas de queimadas.

A mesma escala de valores aplicada às imagens orbitais

mostrou-se mais eficiente para identificar os campos naturais, campos de

pastagem, cerrado e áreas alagadiças (valor 4) e principalmente para identificar

a cobertura florestal e a rede hidrográfica (valor 5).

Os resultados da interpretação das imagens mostrou-se mais

eficaz, pois nos campos apesar de apresentarem o menor índice, a escala teve

valor 4. Mesmo não sendo objetivo desta pesquisa, nesta etapa foi possível,

inclusive, separar os campos com diferentes intensidades de uso. Analisando-

se o padrão de cor e textura, pôde-se diferenciar de forma muito mais coerente

as áreas alagadiças das áreas de queimadas.

O padrão de cor, textura, rugosidade e forma das áreas de

florestas e drenagem se diferenciaram completamente dos demais temas,

possibilitando a definição das unidades.

A partir da análise comparativa dos temas classificados e da

verificação in loco, obteve-se uma matriz de contingência entre as duas

informações, resultando nas Tabelas 2, 3, 4 e 5.

Observa-se nas respectivas tabelas, os valores coincidentes

entre os temas e também, entre os temas e o Cerrado Mesotrófico.

Para um melhor entendimento, foram selecionados os valores

que apresentam as coincidências de interpretação, entre os respectivos temas

e o Cerrado Mesotrófico, expressos na Tabela 6.

43

4.5 O Processamento, Classificação e Análise da Acurácea Temática

A aplicação de tecnologias de geoprocessamento oferece

grande suporte para o processo de conhecimento, armazenamento e obtenção

de informações sobre a cobertura do solo.

No processamento das imagens, constatou-se que a quantidade

de pontos utilizados na correção geométrica das fotografias aéreas conseguiu

produzir resultados satisfatórios. Considerando, inclusive as distorções

apresentadas por estes produtos.

Entre as composições coloridas utilizadas na elaboração das

cartas imagens, observa-se considerável melhoria na composição 583 (RGB)

LANDSAT ETM+ 7, no processo de classificação visual, principalmente no que

se refere à estradas e limites de áreas com diferentes intensidades de uso,

sobre “campos de murunduns”. Este fato deve-se a resolução de 15 metros da

banda 8, da imagem produzida pelo satélite LANDSAT 7 com sensor ETM+.

Os valores atribuídos aos temas identificados através das

fotografias aéreas e imagens orbitais são explicados pelo grau de dificuldade de

interpretação, e atendendo a escala proposta, a interpretação a partir das

fotografias aéreas apresentou os seguintes valores, de acordo com metodologia

descrita por Ferreira (1997): 1. Campos naturais, campos de pastagem e

cerrado; 2. Cobertura florestal; 3. Áreas de alagadiças; 4. Drenagem.

As áreas de campos naturais, campos de pastagem e cerrado

têm uma resposta espectral muito parecida, expressa pela semelhança na

reflectância dos tons de cinza claro. Desta forma, há um alto grau de dificuldade

na separação dos referidos temas, principalmente porque as áreas de campos

no Pantanal se diferenciam apenas por intensidades de uso, necessitando

assim de exaustivas reinterpretações.

O uso de fotografias aéreas na identificação de cobertura

florestal também não apresentou resultados satisfatórios, visto que, apesar das

fotografias possibilitarem a separação das unidades de paisagem, sua distinção

39

habitats especiais de animais silvestres e causando danos e não melhorias ao

ambiente, como já mencionado anteriormente.

Há que se considerar ainda, que esta espécie é altamente

correlacionada com a saturação de alumínio e para a implantação de pastagens

será necessária à recomendação de calagem (LOBATO, 2000).

38

A área entre os murunduns é coberta por plantas herbáceas e é

periodicamente inundável. Seu relevo é plano, e durante a estação chuvosa, o

solo fica coberto por uma camada rasa de água em função da má drenagem ou

inundação dos rios. Como é uma área de relevo plano e sem a presença de

grandes áreas de vegetação arbórea, no período da seca torna-se fácil a

ocupação, o desmatamento ou a mecanização. Este fato pode ser evidenciado

pelas informações da tabela 2 e pelas imagens analisadas, onde observou-se

que em toda extensão dos campos de murunduns há indícios de ocupação.

O carvoeiro é a denominação referente à formação vegetacional

decídua com dominância de Callisthene fasciculata. Ratter et al. (1977),

denomina este tipo de vegetação de Cerradão mesotrófico. Esta formação

representa uma área de 3,07%, 3,46% e 3,36% nos anos de 1966, 1996 e

2000, respectivamente. A distribuição do carvoeiro (Callisthene fasciculata)

encontra-se ao longo de um “grande bolsão” de campos inundáveis, sempre

margeando o leito de rios. (Figuras 19, 20 e 21).

As regiões onde aparece o carvoeiro apresentam diferenças

florísticas bastante acentuadas. No entanto, em algumas áreas, sua

predominância é tão expressiva, que nelas pode ser considerada uma unidade

fitofisionômica monoespecífica.

Observa-se que após 1966, a área coberta pelo carvoeiro teve

um considerável aumento da cobertura vegetal, seguido de uma regressão.

Este fato é devido, provavelmente, a um período de grande seca na década de

60, seguida por um período de grande umidade 30 anos depois e um período

de estiagem no final dos anos 90, propiciando o desmatamento de novas áreas.

Normalmente, os proprietários rurais, levados pela certeza de

terem disponíveis áreas férteis para cultivo de pastagens plantadas e

posteriormente refúgio do gado, desmatam o carvoeiro. Entretanto, com o solo

desnudo, a conseqüente remoção do horizonte A através da erosão e a

exposição do material subsuperficial de textura mais argilosa, dificulta e muitas

vezes impede a implantação das pastagens plantadas, levando à destruição de

37

Neste mapeamento foram identificadas quatro regiões

fitoecológicas, dentro das doze classes encontradas, distribuídas em: Savana

(Cerrado), que cobre aproximadamente 90%, uma superfície extremamente

expressiva da área total investigada; Contato cerrado Floresta, 3%; Floresta de

galeria, 3% e Sistema Secundário, com 4%. (Figuras 19, 20 e 21).

Na Tabela 2, verifica-se a quantificação das áreas mapeadas,

bem como a participação relativa delas na área de estudo. A área onde se

encontram os Campos de Murunduns cobre uma parte expressiva da área total

investigada (51,32%, 44,01% e 42,02%) nos anos de 1966, 1996 e 2000,

respectivamente.

Tabela 2 – Distribuição das fitofisionomias mapeadas na área de estudo

Área (ha) Ano Temas 1966 1996 2000 1966 1996 2000

Cerrados % • Campos de Murunduns 76.704,7 65.774,1 62.805,8 51,3 44,0 42,0• Campos Inundáveis 28.982,2 29.734,1 30.045,7 19,3 19,8 20,1• Áreas Florestadas 16.222,3 12.920,5 12.618,4 10,8 8,6 8,4• Cerradão em Cordilheira 10.412,3 9.774,4 5.719,0 6,9 6,5 3,8• Cerrado Gramínio

Lenhoso 7.761,0 2.270,6 2.079,5 5,1 1,5 1,3• Cerradão com Carvoeiro 4.584,2 5.165,5 5.026,1 3,0 3,4 3,3

Contato Cerrado Floresta 5.122,7 4.806,9 4.117,4 3,4 3,2 2,7Floresta de Galeria 4.618,8 5.362,2 7.027,0 3,0 3,5 4,7Sistema Secundário

• Queimadas 4.096,2 1.682,6 149,2 2,7 1,1 0,1• Hidrografia 2.830,5 4.122,1 4.040,1 1,8 2,7 2,7• Área Antropizada 836,2 1.682,6 9.100,0 0,5 1,1 6,0• Garimpo - 46,9 155,6 0,0 0,0 0,1

Total 149.466,44 100%

Independente das datas, as coberturas com maior percentual

foram os campos. Nas áreas onde foram localizados os “cerrados de

carvoeiros”, foi possível identificar visivelmente outra espécie, a sucupira preta

(Bowdichia virgilioides), como já havia sido observado por Lobato (2000).

35

4.4 A Fitofisionomia Florística Local

No que se refere a plantas arbóreas, esta região apresenta dois

padrões básicos de vegetação: Savana (Cerrados) e Florestas. O que de

maneira geral se coaduna com o mapeamento elaborado pelo Projeto de

Zoneamento Sócio Econômico Ecológico de Mato Grosso. (Figura 18).

A análise da cobertura vegetal e da composição florística desta

área, permitiu observar que a atual cobertura arbórea do Pantanal de Poconé

representa um mosaico de espécies.

Em termos florísticos, as espécies mais comuns são: Trichilia

catigua, Pithecellobium cauliflorum, Mouriri guianensis e Licania parviflora.

Nestas formações não se nota a deciduidade das folhas, fato que as torna

muito evidente e característica na região (NUNES DA CUNHA, 1990).

As florestas semidecíduas que ocorrem em cordilheiras

aparecem em faixas contínuas, alongadas e sinuosas, acompanhando também

os antigos leitos dos rios. Mostram, em sua composição florística, a influência

de espécies encontradas em várias regiões de florestas: do Planalto Central, do

Sudoeste do Brasil e da Província Serrana. Lafoensia pacari, Magnonia

pubescens, Tabebuia áurea, Terminalia brasiliensism Adélia membraniflora,

Segueria sp, Ceiba samauma, Aspidosperma australe e Astronium fraxinifolium

são algumas das espécies citadas por Nunes da Cunha (1990).

Na área de estudos identificou-se florestas inundáveis junto às

cordilheiras, vazantes e periferia dos capões. O Cerrado Mesotrófico (neste

caso o Carvoeiro), Mata semidecídua e outras, apresentam-se como formações

quase homogêneas, comportando-se como sendo os tipos fisionômicos-

florísticos predominantes nessa parte do Pantanal.

33

4.3 Geomorfologia

A unidade geomorfológica Planícies e Pantanais Mato-

grossense, de grande expressão espacial tem sua configuração semelhante a

um grande anfiteatro voltado para oeste. Trata-se de uma superfície de

acumulação de sedimentos, de topografia plana e freqüentemente sujeita a

inundações. As altimetrias variam entre 100 a 220 m (Figura 16). A declividade

é inexpressiva, com um gradiente topográfico que varia de 0,3 a 0,5 cm por

quilômetro, no sentido leste/oeste, e de 0,03 a 0,15 cm por quilômetro, de norte

a sul (ALVARENGA et al., 1984).

100

110

120

130

140

150

160

170

180

190

200

210

220

Cota (metros)

Figura 16 - Mapa Hipsométrico da Região.

Observa-se que em sua maior porção, o Sistema de Leques

Fluviais é dominante, e está correlacionado aos campos de murunduns,

campos inundáveis, campos de mimoso, e algumas “ilhas” de Carvoeiro.

Apresentando ainda, em sua parte sudeste, o Sistema de Planície Aluvionar

Meandriforme, ao longo do Rio Piraim correlacionado, também com a presença

do Carvoeiro (Figura 17).

31

4.2 Solos do Pantanal

A região mapeada apresenta as seguintes classes: Latossolo

Vermelho-Amarelo Distrófico (Depressão do Rio Paraguai) e ainda Plintossolo

Álico, Planossolo Eutrófico, Solonetz Solodizado Eutrófico e Solos Aluviais

Eutróficos - Planícies e Pantanais (Figura 15).

Correlacionando solo/vegetação, a região apresenta Plintossolos

álicos, relacionados com os campos de murunduns, campos inundáveis,

mesclados ainda pelo Cerradão em Cordilheira e o Carvoeiro. O Planossolo

Eutrófico, relacionado às áreas de savana parque associada a áreas

pantaneiras e ainda as áreas de contato com florestas, também apresentam

algumas “ilhas” de Carvoeiro.

Nos solos Aluviais Eutróficos, sudeste da área de estudo, a

presença do carvoeiro também é confirmada, sempre margeando os Rio Piraim.

Localizada ao extremo Noroeste da área, às margens do Rio Bento Gomes,

encontra-se a Classe Solonetz Solodizados Eutrófico, que está relacionada às

Formações Ripárias (Formações Justafluviais – matas de galeria, matas de

brejo). Enquanto que a classe de Latossolo Vermelho-Amarelo Distrófico está

associada ao remanescente das savanas Florestadas (cerradão),

correlacionada a Depressão do Rio Paraguai.

Um estudo mais detalhado sobre a ocorrência do Carvoeiro

(Callisthene fascicullata), em diferentes padrões de cordilheira foi conduzido por

Lobato (2000), e mostrou que a maior incidência de Carvoeiro em determinadas

cordilheiras de granulometria muito fina, tinha relacão com altas concentrações

de alumínio trocável.

29

4 RESULTADOS E DISCUSSÃO 4.1 A Geologia da Área de Estudos

Informações sobre a origem e a busca de respostas sobre as

principais fases da evolução da depressão onde se localiza o Pantanal Mato-

grossense guardam significado muito maior do que uma simples inquirição

acadêmica. É sabido que existe todo um exercício intelectual embutido na

busca de esclarecimentos sobre a origem e a evolução de uma depressão

interior, tão ampla e sui generis como é o caso do Pantanal mato-grossense.

Observa-se que as formações geológicas, da área em questão,

são marcadas pela Depressão do Rio Paraguai e também Planícies e Pantanais

mato-grossenses, as quais apresentam, respectivamente, o Grupo Cuiabá e

Depósitos Detríticos e a Formação Pantanal e Aluviões Atuais - Cenozóico.

(Figura 14).

Relacionando a fitofisionomia da região, os campos de

murunduns1, campos inundáveis, mesclados ainda pelo Cerradão em

Cordilheira e o Carvoeiro, estão associados à Formação Pantanais. Observa-se

ainda, que o Carvoeiro, está também associado aos Aluviões Atuais, sempre

margeando o Rio Piraim.

1 Os campos de murunduns são pequenos montes de terra denominados regionalmente “morrotes”, “cucurutos” de áreas variáveis (Nunes da Cunha et al., 1998).

28

Foram gerados arquivos monocromáticos a partir das

composições coloridas realizadas na etapa anterior. O arquivo, com a maior

área amostral do carvoeiro, foi sobreposto às 210 imagens produzidas pelas

combinações das 7 bandas, e avaliada a resposta espectral de cada

composição monocromática, com o intuito de determinar a mais adequada para

a classificação desta vegetação.

Foram extraídos histogramas correspondentes a cada

composição e, a partir dos dados obtidos elaborou-se uma tabela com dados

das composições (210), reflectância (0 -255) e os valores correspondentes aos

histogramas (npix – número de pixels).

Utilizando-se o tom de cinza como variável dependente, o

código da imagem como fator, e o número de pixels como ponderador, sempre

excluindo os valores de zeros e a cor de fundo da imagem, o banco de dados

foi manipulado através do programa SPSS (SPSS, 1999) aplicando o teste de

Kruskal – Wallis, utilizando o Software StatXact – 5 (STATXACT, 2002).

Através deste modelo foi calculado o módulo dos desvios de

cada tom de cinza em relação ao tom médio de cada imagem. Partindo-se do

pressuposto que, quanto maior a variabilidade de tons de cinza maior o

contraste global da imagem. Ou ainda, a imagem com maior score é, em

princípio, a de maior potencial de contraste entre os tons de cinza e a sua

indicação é sem viés, ou seja, espera-se que ela discrimine melhor as fronteiras

entre isorregiões sem qualquer tipo de tendência.

27

Figura 12 - Seleção de pixels para análise de acurácia temática, sob a imagem de satélite.

Figura 13 - Seleção de pixels para análise de acurácia temática, sob o mapa temático.

26

Para uma uniformidade conceitual da fisionomia do Pantanal

com outros mapeamentos, adotou-se o Sistema de Classificação da Vegetação

Brasileira de Velloso et al. (1992). Algumas alterações ocorreram em função

das características do Pantanal e da escala usada neste mapeamento (NUNES

DA CUNHA et al., 2002).

3.3.1 Acurácia Temática

Para avaliar a acurácia da classificação para a área do

Pantanal de Poconé, foram selecionadas amostras de referência de forma

aleatória na imagem classificada, evitando-se amostras pouco significativas.

Criou-se uma malha envolvendo estes pixels, determinou-se a

coordenada de cada um deles e elaborou-se uma tabela, totalizando 300

pontos de amostragem. Foram escolhidas aleatoriamente algumas amostras

nas imagens e a partir da visualização determinou-se a que classe pertenciam

as referidas amostras (Figuras 12 e 13). Os resultados foram comparados com

o tema classificado no mapa temático e elaborou-se uma matriz de contigência

entre as duas classificações, amplamente utilizada na literatura (VERONESE &

FERREIRA, 1999; HERNANDEZ FILHO et al., 1998, MANTOVANI & AMARAL,

1998; PONZONI et al., 1988). Através do Software ILWIS 3.1, foram aplicados

os seguintes algorítimos: BOX Classifier, Mínima Distância, Máxima

Verossimilhança (MAXVER) e Mínima Distância Mahalanobis (MEIJERINK et

al.1994).

Testes de Monte Carlo foram realizados, através do Software

SPSS 9.0 for windows, para se obter estimativas de incertezas espacialmente

distribuídas. A análise consistiu na replicação do processo de classificação do

mapa para um classificador supervisionado, variando-se as amostras de

treinamento.

25

Antes de iniciar o processo de classificação propriamente dito,

foram estabelecidas classes para identificação na imagem, tendo como

referência informações coletadas no campo que representavam exemplos

homogêneos de classes conhecidas.

O método da Classificação Supervisionada produziu uma

classificação generalizada das unidades, englobando classes que, apesar de

apresentarem pixels com características visualmente semelhantes, não

pertenciam à mesma unidade fitofisionômica.

Os resultados preliminares da aplicação das técnicas digitais,

especialmente a Classificação Supervisionada, demonstraram um elevado grau

de confusão entre as classes. Este fato pode ser explicado pela complexidade

da área, a qual apresenta grande variedade de materiais espectralmente

próximos, como é o caso da semelhança espectral entre o carvoeiro e os

Campos. Problemas já identificados por (NUNES DA CUNHA et al. 2002;

VERONESE & FERREIRA, 1999).

Após a elaboração do mapa temático foi realizada uma nova

visita in locu, para verificar as unidades identificadas e solucionar algumas

dúvidas.

O mapa temático foi finalizado a partir da classificação visual

não automatizada, por comparação dos pixels com padrões de textura, cor e

formas semelhantes, onde foi possível constituir grupos de pixels similares em

categorias equivalentes ao interesse do projeto (SILVA et al., 1998).

Nesta etapa apenas foram agrupados pixels segundo a sua

semelhança visual. Muitas vezes estes grupos de pixels podiam ou não

corresponder a determinadas classes de interesse.

As áreas classificadas que não correspondiam às encontradas

no campo foram reclassificadas a partir da escolha de novas áreas testes e da

classificação visual, reconhecendo os padrões de cor, tonalidade, textura,

forma, padrão e localização, até a definição da classificação final e elaboração

dos respectivos mapas (SILVA et al. 1998).

24

3.3 Classificação Digital

A classificação propriamente dita, foi realizado a partir da

utilização das fotografias de 1966, imagens de 1996 (30 anos depois) e 2000

(dados recentes) todas entre os meses de julho e agosto, período da seca, já

que durante a cheia a cobertura de nuvens dificulta e em alguns casos

impossibilita os trabalhos por imagens orbitais.

A classificação digital das imagens foi a realização do processo

de agrupamento dos pixels em classes. (Figura 11). Nesta etapa do trabalho,

foi utilizada a Classificação Supervisionada e Classificação Visual utilizando o

Software Image Analyst em interface com o Software Microstation SE.

Figura 11 - Imagem com a identificação das classes do Carvoeiro.

23

3.2.3 Reconhecimento de Campo e Coleta de Dados

Cumpridas as etapas acima, foram elaboradas as cartas

imagens finais para subsidiar os trabalhos de campo. Estas foram elaboradas a

partir da composição 543 (RGB) e 583 (RGB). As cartas imagens elaboradas

foram impressas na escala 1:50.000, em plotter, formato A0, jato de tinta e

passaram por um processo de impermeabilização com o objetivo de protegê-las

contra os raios ultravioletas e água.

Durante o reconhecimento de campo e coleta de dados sobre as

fitofisionomias da área em estudo, ao longo da MT 370 e no seu entorno, assim

como em localidades próximas ao Rio Cuiabá e Piraim, identificou-se vários

tipos de vegetação como os campos de murunduns, campo sujo com lixeira,

carvoeiro, entre outros, que foram identificados por registro fotográfico e

georreferenciados através de um GPS Garmim, com precisão de 4 metros.

3.2.4 Seleção e Checagem das Áreas Testes Classificadas

Objetivando elaborar uma legenda de unidades de paisagem,

foram identificadas áreas testes no campo, utilizando as informações

preliminares retiradas das cartas imagens.

As áreas testes identificadas em campo foram transportadas

para uma imagem datada de maio de 2000 (período da cheia) e neste momento

foi identificado o padrão de interpretação do carvoeiro, o que foi denominado de

pré-análise. Esta imagem foi posteriormente descartada por apresentar

cobertura considerável de nuvens, o que interfere no processo de classificação.

Os dados pré-classificados foram checados em campo para

verificar sua acurácia. As unidades que apresentavam dúvidas de classificação

foram destacadas para checagem em campo, visando o aperfeiçoamento da

legenda, incorporando muitas vezes novas classes, agrupando ou até mesmo

subdividindo classes de legenda, num processo constante de realimentação,

até a obtenção de uma classificação próxima do real.

22

Figura 9 - Composição colorida 543 LANDSAT TM 5 (RGB).

Figura 10 - Composição colorida 583 LANDSAT ETM+7 (RGB).

21

3.2.2 Realce

As técnicas de realce são realizadas visando melhorar a

qualidade visual da imagem, facilitando sua análise e interpretação. As imagens

realçadas podem ser submetidas à interpretação visual ou podem integrar um

conjunto de canais a serem utilizados num processo de classificação.

As técnicas de realce incluem, entre outros, a manipulação de

contraste e a transformação de imagens monocromáticas em composições

coloridas (falsa cor). A atribuição de cores a uma imagem é feita através dos

componentes RGB, ou seja, atribuição das cores vermelho, verde e azul a três

bandas.

Diferentes tipos de composições coloridas foram obtidas

associando-se três bandas às cores azul, verde e vermelho (RGB), sendo uma

para cada cor, inclusive com a banda 8 (PAN) do LANDSAT ETM+7, a fim de

melhorar a resolução geométrica da imagem para que as fitofisionomias de

nosso interesse fossem identificadas com maior clareza.

Foram realizadas 210 composições diferentes, com a finalidade

de determinar a composição mais adequada para a identificação das unidades

fitofisionômicas de interesse. Para as composições com a banda 8 (PAN), as

demais bandas tiveram seu pixel transformado em 15 metros, para a finalização

da composição. A partir dos resultados obtidos com a composição colorida, e

das informações sobre as aplicações das bandas do satélite (INPE, 2002),

selecionou-se a composição 543 e 583 (RGB) LANDSAT TM 5 e ETM+ 7,

respectivamente, para a interpretação visual, pois permitiram visualmente

identificar com maior definição as áreas com diferentes níveis de densidade de

cobertura vegetal (Figura 9 e 10).

20

hidrografia) e localizados uniformemente nestas, os mesmos foram

transportados para a imagem até a obtenção da sobreposição total da carta à

imagem (Figura 8).

Figura 8 - Imagem em fase de georreferenciamento (correção geométrica).

Foi utilizado um maior número de pontos de controle para as

fotografias, em função do maior grau de distorções apresentado por estes

produtos. No caso das imagens orbitais, este processo foi realizado nas bandas

separadamente, para possibilitar a análise de componentes principais. Alguns

pontos de controle coletados no campo com o auxílio de GPS e que podiam ser

identificados na imagem, também foram utilizados, visto que na área do

Pantanal algumas feições morfológicas, como leito de rios, variam mais

rapidamente que em outras regiões. As variações ocorrem com o passar do

tempo, com os ciclos de seca e cheia e com a interferência antrópica, entre

outros. No caso da área de estudo do presente trabalho isto ocorreu

principalmente na região central, que não apresenta malha hidrográfica para o

georreferenciamento.

19

rotação da Terra. Este nível de correção foi aplicado na origem da gravação da

imagem pelo fornecedor.

A correção geométrica foi realizada com a função de reorganizar

os “pixels” e aumentar a acurácia das informações a serem extraídas da

imagem, aplicando neste caso, a correção de precisão. Esta é a correção

geométrica propriamente dita, produzindo uma imagem georreferenciada, de

acordo com o sistema de projeção utilizado, que neste caso foi o Universal

Transversa de Mercator (UTM – DATUM, SAD 69), correspondente ao Fuso 21.

As etapas de processamento e classificação digital das imagens

foram executadas, respectivamente, nos Softwares Image Analyst, Microstation

e ILWIS 3.1 Academic.

Num primeiro momento, foi realizada estereoscopia de todas as

fotografias que recobrem a área, retirando as informações de sua fitofisionomia,

através da sobreposição de papel vegetal (overlay) às fotografias. Em seguida,

tanto as fotografias aéreas quanto os overlays, foram escanerizados através do

Software ScanWise Versão 1.0.

Através do Software Image Analyst, os arquivos foram gravados

em TIFF, no modo de compactação LZW, que reduz o tamanho do arquivo, mas

permite a manutenção da qualidade da imagem.

Para o processo de georreferenciamento das fotografias,

overlays e imagens orbitais, por elementos geográficos, foram utilizadas as

cartas topográficas SE 21 X A I (Poconé), SE 21 X A II (Pirizal), SE 21 X A IV

(Pixaim) e SE 21 X A V (Perigara) digitalizadas, assim como pontos de controle

a partir de informações georreferenciadas.

Normalmente, para o georreferenciamento de uma imagem

completa (185 x 185 Km), são identificados aproximadamente 200 pontos de

controle. Neste caso, para o georreferenciamento dos quadrantes de interesse

foi realizada uma coleta de aproximadamente 90 pontos de controle para as

imagens e aproximadamente 150 pontos para cada fotografia. Identificados os

pontos de controle nas cartas topográficas (elementos geográficos –

18

Numa segunda etapa, foram usadas imagens orbitais digitais do

satélite LANDSAT 5 TM -Thematic Mapper - (1996) e LANDSAT ETM+ 7 -

Enhanced Thematic Mapper Plus - (2000) para determinar áreas onde a

vegetação se recompôs após 1966 (30 anos após o desmatamento - 1996) e

as áreas recentemente desmatadas.

No processo de classificação foram atribuídos valores às

classes, a partir da metodologia adaptada de Ferreira (1997). Obtendo-se uma

escala de 0 – 5, onde: 1. não se aplica; 2. atende parcialmente; 3.regular;

4.bom e 5. ótimo.

Isto significa que, quando se atribuir valor 1 para um

determinado tema interpretado, o produto não é indicado para este tipo de

interpretação. No entanto, quando o resultado da interpretação for ótimo, ou

seja, escala valor 5, indica que o produto utilizado, que pode ser imagem orbital

ou fotografia aérea, é considerado ideal para a interpretação.

A metodologia consistiu em uma interpretação visual da

composição colorida banda 3 (região vermelho), banda 4 (região infra-vermelho

próximo) e banda 5 (infra-vermelho médio) para o ano de 1996 e a composição

colorida 385 para o ano de 2000 (INPE, 2002).

3.2 Processamento das Fotografias Aéreas e Imagens Orbitais 3.2.1 Correção Geométrica

As imagens geradas por sensores remotos estão sujeitas a uma

série de distorções que podem ser corrigidas através de técnicas, neste caso, a

correção geométrica. Existem dois níveis de correção: de erros sistemáticos e

de precisão. Os erros sistemáticos são aqueles devido às características

próprias do sensor, instabilidade da plataforma e distorção causada pela

16

3 MÉTODOS PARA A CARACTERIZAÇÃO DA DEGRADAÇÃO DA ÁREA

3.1 Escolha e Delimitação da Área de Estudos

A escolha da região a ser estudada (Figura 7), foi realizada em

função da necessidade de estudos sobre o estágio de degradação dos

Cerrados Mesotróficos no Pantanal de Poconé a partir da utilização de técnicas

de geoprocessamento. A delimitação da área especificamente foi determinada

em virtude da disponibilidade de material cartográfico e das datas de interesse

para a pesquisa.

Numa primeira etapa, foram selecionadas as fotografias aéreas

e as imagens de satélite que recobriam a área a ser estudada. As fotografias

selecionadas são correspondentes ao vôo USAF AST – 10, realizado entre o

período de 05 de junho de 1965 e 16 de junho do ano de 1966, escala 1:60.000,

em preto e branco, cujo foto índice é o de Nº 5754. A imagem respectiva é a

correspondente à órbita 226 e ponto 071, datada de 1996 e 2000,

correspondente aproximadamente aos quadrantes C e D.

A interpretação das fotografias aéreas (1966) foi realizada para

identificar as áreas associadas ao cerrado mesotrófico que estivessem sendo

desmatadas, como também para identificar as áreas em melhor conservação.

15

as ações a serem implementadas numa bacia hidrográfica devem ser

alicerçadas em estudos integrados, onde as relações de causa e efeito

necessitam estar bem delineadas.

Diante do exposto, a caracterização detalhada dessa região e a

compreensão de suas relações intrínsecas e extrínsecas são mecanismos que

definem a potencialidade do uso e ocupação do meio ambiente.

14

Nas últimas três décadas, o Pantanal vem sofrendo acentuadas

agressões antrópicas, praticadas não apenas na planície, mas também, e

principalmente, nos planaltos adjacentes (Figura 25 e 26), o que se reflete na

palnície.

Atualmente, os impactos ambientais e sócio-econômicos no

Pantanal são bastante evidentes, sendo decorrentes da inexistência de um

planejamento ambiental que garanta a sustentabilidade dos recursos naturais

desse importante bioma.

A utilização desordenada de pesadas cargas de produtos

agrotóxicos pela atividade agropecuária, a exploração de diamantes e de ouro,

nos planaltos adjacentes, com utilização intensiva de mercúrio, são

responsáveis por profundas transformações regionais como a contaminação de

peixes e jacarés, entre outros animais.

A remoção da vegetação nativa nos planaltos para

implementação de lavouras e de pastagens sem considerar a aptidão das terras

e a adoção de práticas de manejo e conservação de solo, além da destruição

de habitats, acelerou os processos erosivos nas bordas do Pantanal.

O Carvoeiro (Callisthene fascicullata), como já mencionado

anteriormente, é vegetação típica do Cerrado Mesotrófico, encontrado no

Pantanal. Esta vegetação percorre uma faixa ampla do gradiente de inundação

(NUNES DA CUNHA, 1998). O desmatamento de áreas com esta vegetação,

para uso de sua madeira na construção civil ou para o plantio de gramíneas

para pastagem, não tem trazido bons resultados, em virtude das características

do solo onde floresce esta vegetação. O manejo inadequado neste tipo de solo

pode resultar em solo nu, logo suscetível à erosão, como também em solo de

lenta regeneração. A conseqüência mais imediata tem sido o assoreamento de

rios na planície, onde pode-se verificar a intensificação das inundações, o que

acarreta sérios prejuízos à fauna, flora e economia pantaneira.

Todo esse conjunto de problemas atuais e potenciais

decorrentes da atividade humana nos planaltos e nas planícies demonstra que

13

inundáveis (como é o caso da Callisthene fasciculata) ou parcialmente

inundáveis.

Na década de 70, os municípios que possuem área no Pantanal

tiveram uma queda drástica no efetivo de rebanho bovino, passando de 4,98

milhões de cabeças, em 1970, para 3,53 milhões, em 1980 (CADAVID

GARCIA, 1981 apud SILVA, et al., 1998). Essa redução deu-se, entre outros

fatores, pela diminuição da oferta de forragem para o gado, pois extensas áreas

de campos nativos tornaram-se demasiadamente alagadas a partir de 1974.

Diante desse fato, a alternativa encontrada pelos pecuaristas para suplementar

a oferta alimentar do rebanho tem sido a implantação de pastagens cultivadas

após o desmatamento.

Deve-se considerar, que além do desmatamento, as queimadas

ainda persistem como opção de manejo das savanas e campos naturais

durante a época de seca. O fogo constitui fator ecológico de significativa

importância em diversos sistemas de pastagens (CARDOSO et al. 2000), como

forma de obtenção de forragem fresca e palatável para o gado em períodos

com escassez desse tipo de alimento, uma vez que, após esta prática, a

vegetação se regenera. No entanto, é fato que o solo, após a queimada,

permanece excessivamente exposto e somente depois de aproximadamente

quatro meses assemelha-se ás condições da área sem queima (CARDOSO et

al., 2000). Seus efeitos podem variar conforme a época e freqüência, tipo de

solo e clima da região.

O uso dessa prática aliado a tecnologias modernas nem sempre

leva em consideração os manejos mais adequados, o que vem a promover

maior desgaste e empobrecimento do meio físico. Os seres humanos, com o

passar dos tempos, vêm procurando encontrar um ponto de equilíbrio entre o

uso racional dos recursos naturais e da produtividade (FIORIO et al., 2000),

porém, em muitas áreas os fatores econômicos prevalecem sobre a

potencialidade do meio.

12

et al. (1998); Florenzano (1998); Veneziani et al. (1998); Mantovani et al.

(1998); Mendonça Junior et al. (1999); Veronese & Ferreira (1999); Ponzoni et

al. (2002).

Considerando que para conservar é preciso conhecer, também

se faz necessário definir o espaço geográfico para planejar (Silva, et al., 1998).

No estudo da dinâmica evolutiva de uma paisagem é fundamental estabelecer

os critérios para a compreensão de seu comportamento. As etapas

determinantes no processo são: a definição dos grandes domínios morfo-

estruturais; da morfologia do relevo; dos condicionantes climáticos e bióticos e

dos litotipos, definidores das coberturas de alteração intempérica e das

unidades de alteração (JIMÉNEZ-RUEDA et al., 1998).

Vários estudos sobre a caracterização florística em região do

Pantanal (CASTRO, 1999; SILVA et al., 1998; ALMEIDA, 1998; HERNANDEZ

FILHO et al., 1998; MACEDO et al., 1995) como também pesquisas específicas

sobre cerrados e florestas realizados no Pantanal de Poconé, principalmente

em comunidades arbóreas, têm contribuído para um melhor entendimento

destas fitofisionomias (NASCIMENTO & NUNES DA CUNHA, 1989; NUNES DA

CUNHA, 1990; MACEDO, 1992; NUNES DA CUNHA et al., 1994; NUNES DA

CUNHA, 1998).

O redirecionamento do sistema produtivo a partir da década de

70 na Bacia do Alto Paraguai (BAP), onde se insere o Pantanal de Poconé, teve

suas ações voltadas para a agropecuária, por meio de incentivos fiscais do

Governo. Programas governamentais como o Polocentroeste e Polonoroeste

tiveram como objetivo incorporar terras ao processo produtivo (SILVA et al.,

1998). Dessa maneira, milhares de km² de áreas florestadas (savanas e

florestas estacionais) têm sido desmatadas para implantação de pastagens

cultivadas ou de culturas agrícolas.

O Pantanal, embora tenha suas características físicas, bióticas e

produtivas diferentes de suas bordas, também sofre ações de desmatamento

para implantação de pastagens, na maioria de suas fisionomias arbóreas não

11

Tabela 1 - Demonstrativo da série do satélite LANDSAT

Satélite Senrores Resolução Data de

Lançamento

Problemas

Operacionais

Término de

Operação

Landsat 1 MSS/RVB 80 m Julho 72 - Janeiro 78

Landsat 2 MSS/RVB 80 m Janeiro 75 Nov. 79/Fev. 82 Julho 83

Landsat 3 MSS/RVB 80 m Março 78 Dez. 80/Mar.83 Setembro 83

Landsat 4 MSS/TM 30 m Julho 82 Fev. 83 Em órbita

Landsat 5 MSS/TM 30 m Março 84 - operando

Landsat 7 ETM + 15 m Julho 99 - operando

Fonte: IBGE, 2001. Os sensores desta série são o MSS - Multiespectral Scanner, TM – Thematic Mapper e o ETM+ - Enhanced Thematic Mapper Plus

A operação do satélite em órbita é administrada pela NASA

(National Space and Space Administration) e sua produção e comercialização

de imagens fica sob os cuidados da USGS (United Sates Geological Survey) . A

sua vida útil está prevista para ser superior a 5 anos em órbita.

Uma imagem LANDSAT ETM+ 7, é composta por 8 bandas

espectrais que podem ser combinadas em inúmeras possibilidades de

composições coloridas e opções de processamento. Entre as principais

melhorias técnicas, se comparado ao seu antecessor, o satélite Landsat 5,

destacam-se a adição de uma banda espectral (banda Pancromática) com

resolução de 15 m, perfeitamente registrada com as demais bandas, melhorias

nas características geométricas e radiométricas, e o aumento da resolução

espacial da banda termal para 60 m. Esses avanços tecnológicos permitem

qualificar o LANDSAT 7 como sendo o satélite mais interessante para a

geração de imagens de satélites com aplicações diretas até a escala 1:25.000,

em áreas rurais principalmente, mesmo em grandes extensões de território,

como acontece freqüentemente no Brasil (IBGE, 2001).

O monitoramento dos recursos naturais em regiões extensas e

de difícil acesso, como é o caso da região do Pantanal, pode ser otimizado

através destes recursos de sensoriamento remoto, como já foi observado por

Shimabukuro, et al. (1998); Florenzo (1998); Hernandez Filho et al. (1998); Silva

10

precisão e rapidez, explicam o largo uso da fotografia aérea em todo o mundo.

No caso da cartografia, o seu emprego é fundamental, pois quase toda a

produção cartográfica atual utiliza seus recursos.

Durante a 2ª Guerra Mundial houve um desenvolvimento

expressivo das técnicas de sensoriamento remoto. As fotografias aéreas foram

aperfeiçoadas, surgindo a fotografia colorida e as películas infravermelhas

(usadas na detecção e camuflagem). Até 1966, o desenvolvimento de

aparelhos de sensoriamento remoto se deu principalmente no âmbito militar.

Mas neste ano, um imageador infravermelho termal foi criado com

características que escapou da classificação de “segurança” pelo Ministério da

Defesa dos EUA (IBGE, 2001). A partir daí, começaram os serviços comerciais

de sensoriamento remoto.

Entre 1960 e 1970, foram obtidas imagens orbitais a partir de

três programas espaciais da NASA: Mercury, Gemini e Apollo. Estas missões

serviram para demonstrar a viabilidade do imageamento orbital e a necessidade

de métodos multiespectrais, tendo servido de base para o projeto ERTS (Earth

Resources Technology Satellite Program), mais tarde denominado LANDSAT.

Com o avanço das tecnologias espaciais, as imagens obtidas

por sensores orbitais tornaram-se um grande aliado no mapeamento da

cobertura vegetal.

O LANDSAT da NASA foi o pioneiro entre os programas de

sensoriamento remoto para recursos naturais e compreende uma série de 07

satélites.

9

2 REVISÃO DE LITERATURA

Sensoriamento remoto é a ciência e a arte de observar um alvo

sem ter contato físico com o mesmo, baseando-se apenas na interação deste

alvo com a radiação eletromagnética. O registro dessas interações é feito pelo

rastreamento regular da interação da radiação eletromagnética em diferentes

faixas espectrais, formando distintas imagens. A interação de cada faixa com

cada alvo é função da estrutura física e química do alvo e do comprimento de

onda da radiação eletromagnética. A radiância guarda uma relação direta com a

reflectância, sendo por sua vez, característica de cada alvo (assinatura

espectral do alvo). Como cada alvo interage diferentemente com a radiação

eletromagnética de cada faixa espectral, o resultado é uma ampliação do

espectro de observação dos alvos terrestres através de sensores remotos

aéreos ou orbitais (LILLESAND & KIEFER, 1994).

A partir do momento em que, pela primeira vez, uma pequena

porção da superfície terrestre foi fotografada com a ajuda de um balão em 1858

(na França), o sensoriamento remoto apresentou um espetacular

desenvolvimento. Em 1909, atribui-se a Wilbur Wright a primeira utilização de

fotografias aéreas. Em 1930, com o aperfeiçoamento dos processos de

revelação e copiagem, os Estados Unidos, Alemanha e Canadá realizaram as

primeiras coberturas sistemáticas completas de seus territórios (IBGE, 2001).

As diversas vantagens oferecidas pela aerofotogrametria, tais

como boa orientação espacial, facilidade de interpretação e elevado nível de

8

O conhecimento desse ambiente é muito importante para se

fazer um uso sustentável e um desenvolvimento equilibrado das atividades

humanas frente aos recursos naturais. O planejamento do manejo da terra

constitui um processo essencial para aqueles que pretendem usa-la de modo

adequado.

Desta forma, faz-se necessário que os processos de ocupação

sejam revistos, uma vez que os atuais modelos têm causado modificações nem

sempre positivas.

Partindo desses pressupostos, o presente estudo foi

desenvolvido tendo como objetivo principal a elaboração de mapas que

possibilitassem a caracterização da degradação dos cerrados mesotróficos com

predomínio do carvoeiro (Callisthene fasciculata), a partir da utilização de

produtos originados de diferentes sensores, neste caso fotografias aéreas e

imagens orbitais de 1966, 1996 e 2000. Esse recorte temporal foi estabelecido

visando determinar as áreas onde a vegetação foi alterada, tomando 1966

como ponto de partida para análise, 1996 para confrontar dados das

modificações apresentadas após trinta anos e 2000 para verificar alterações

mais recentes.

No presente estudo, verificou-se também, qual composição

colorida permite discriminar com maior acurácia os padrões de ocorrência de

determinadas unidades fitofisionômicas, mais especificamente, da unidade

definida como Cerrado Mesotrófico com predomínio do carvoeiro (Callisthene

fasciculata). Visto que, para fazer um bom uso do sensoriamento remoto orbital,

é necessário conhecer a ecologia dos ecossistemas em questão e saber que a

resposta espectral da vegetação varia em função das condições de iluminação,

da qualidade e quantidade de folhas e das variações fisiológicas.

7

Figura 5 - Uso seletivo do carvoeiro (Callisthene fasciculata), na construção de cercas nas propriedades rurais, no Pantanal de Poconé – MT.

Figura 6 - Uso seletivo do carvoeiro (Callisthene fasciculata), como lenha, no Pantanal de Poconé – MT.

6

Figura 4 - Vista de uma espécie de Liliaceae, muito comum na área, indicadora de solos com altos índices de Alumínio Trocável no Pantanal de Poconé – MT.

Os cerradões de carvoeiro têm grande importância para os

pantaneiros, pois é desta formação vegetal que eles retiram a madeira para uso

nas construções civis, na construção de cercas nas fazendas como também

para o fornecimento de energia (Figura 5 e 6). Além disso, as áreas mais

elevadas da paisagem, nas quais se encontra essa vegetação, servem de

refúgio para o gado e outros animais silvestres no período das chuvas.

Os fazendeiros, com o intuito de melhorar as condições de

refúgio para o gado, têm tentado introduzir pastagens plantadas nessas áreas.

Todavia, o manejo inadequado tem causado grande impacto sobre a cobertura

vegetal local, tanto pela retirada indiscriminada de determinadas espécies

vegetais quanto pela remoção do horizonte A através da erosão. Isso tem como

conseqüência a exposição do material sub-superficial de textura mais argilosa,

dificultando e até mesmo impedindo a implantação das pastagens plantadas,

assim como a destruição de habitats de animais silvestres.

5

Figura 2 - Vista geral da vegetação do cerradão com carvoeiro florido (Callisthene fasciculata), no Pantanal de Poconé – MT.

Figura 3 - Vista geral da vegetação do cerradão com carvoeiro semidecíduo (Callisthene fasciculata), no Pantanal de Poconé – MT.

4

pelo alto índice de diversidade: deciduosidade das folhas com estrutura

bastante variável (Figura 3), apresentando-se às vezes com árvores de 6 a 7

metros e cobertura das copas parcialmente fechada, podendo ainda variar até

uma floresta de árvores de 15 a 20 metros com dossel bastante fechado;

algumas espécies são encontradas em solos com pH e cálcio de valor bem

elevado (RATTER et al., 1977)5.

Figura 1 - Vista do Cerrado do tipo mesotrófico com predominância do carvoeiro (Callisthene fasciculata), no Pantanal de Poconé – MT.

5 Outros autores como, Goodland (1971) e Pollard (1973) citados por Ratter et al., (1977), sugeriram que não é somente os níveis de cálcio nestes solos, mas justamente a toxidez de alumínio, que determina a presença deste tipo de vegetação (Figura 4), o que também foi confirmado nos estudos realizados por Lobato (2000).

3

levantamento fitofisionômico2 não poderá ser utilizada indiscriminadamente.

Vale ressaltar que mudanças causadas na dinâmica da paisagem desta região,

provocadas por desmatamento, barragens, diques, estradas, etc., podem trazer

alterações drásticas se não houver um conhecimento prévio da sua estrutura e

funcionamento.

O que proporciona as características fisionômico-florísticas

especiais, do cerrado em específico, são primordialmente os atributos químicos

do solo (OLIVEIRA FILHO & MARTINS, 1986). Vários estudos sobre cerrados e

florestas realizadas no Pantanal de Poconé3, principalmente em comunidades

arbóreas têm contribuído para um melhor entendimento destas fitofisionomias

(NASCIMENTO & NUNES DA CUNHA, 1989; NUNES DA CUNHA, 1990;

MACEDO, 1992; NUNES DA CUNHA et al., 1994; NUNES DA CUNHA, 1998).

Dentre os vários tipos de cerrado, o cerradão do tipo mesotrófico

é encontrado sobre cordilheiras com diferentes tipos de solos (ALMEIDA &

NUNES DA CUNHA, 1995; LOBATO, 2000), abrangendo as mais diferentes

texturas, desenvolvimento pedogenético e características químicas (RATTER et

al., 1973; RATTER et al., 1977; RATTER et al., 1978).

Segundo Ratter et al. (1977), nestes tipos de cerrado, incluindo

o Pantanal de Poconé4, algumas espécies arbóreas tais como: Magnonia

pubescens, Callisthene fascicullata, Luhea panicullata e Pseudobombax

longiflorum, são encontradas em maior abundância, sendo denominados

“Cerradão de Magnonia pubescens e Callisthene fascicullata”. De acordo com

trabalho realizado por Nunes da Cunha (1990), na região do Pantanal, este tipo

de vegetação é denominado de carvoeiro, (Figura 1 e 2), que se caracteriza 2 O conhecimento da paisagem pode ser adquirido por intermédio de levantamentos florísticos, fitossociológicos e fisionômicos. 3 No Estado de Mato Grosso as cidades pantaneiras são: Cáceres, Barão de Melgaço, Santo Antônio de Leverger, Nossa Senhora do Livramento e Poconé, entre outras. 4 O Pantanal é divido em doze sub-regiões ( FIGURA 13). A sub-região que no presente trabalho será apresentada como Pantanal de Poconé recebe a denominação de Pantanal do Cuiabá – Bento Gomes – Paraguaizinho.

2

Contudo, as pesquisas relativas à paisagem ainda permanecem

circunscritas aos limites teóricos da maioria dos estudos sobre a estrutura

espacial e dinâmica em escala local. Estas análises sempre encontraram

dificuldades de sucesso devido às dificuldades tecnológicas de época,

principalmente no que se refere à integração da grande quantidade de dados

requeridos (FERREIRA, 1997).

No que se refere às informações cartográficas, os estudos sobre

cobertura da vegetação natural no Brasil, de modo geral, e especificamente no

Pantanal mato-grossense apresentam-se muito limitados. Sua elaboração

demanda muito labor, porém, é imprescindível para o desenvolvimento de

estudos, adoção de medidas de conservação e preservação, assim como para

o monitoramento. Muitos estudos que contemplam o Pantanal têm sido

desenvolvidos nas últimas décadas, em diferentes áreas das ciências humanas,

físicas e biológicas, merecendo destaque aqui o projeto Ecologia do Pantanal

de Mato Grosso: Caracterização Ecológica, Influências Antrópicas e Conceitos

para Desenvolvimento e Conservação – Env. 13 – Programa SHIFT (Studies on

Human Impact on Forest and Floodplains in the Tropics), na cooperação

Científica Brasil – Alemanha, por ser um trabalho interdisciplinar que tem como

enfoque os impactos causados pela relação homem-ambiente, usando como

recurso metodológico, entre outros, o levantamento de informações a partir de

técnicas de cartografia1.

As características especiais do Pantanal, proporcionadas pelo

regime hídrico (secas e cheias anuais), fazem desta região um mosaico de

ecossistemas, composto pelo Chaco e o Cerrado, além de componentes

bióticos do nordeste seco e da região periamazônica (AB’SABER, 1988). Por

isso, em virtude de suas condições intrínsecas, a metodologia aplicada para o

1 As técnicas de cartografia utilizadas neste projeto foram o levantamento aerofotogramétrico e o imageamento orbital.

1 INTRODUÇÃO

Após a Revolução Industrial, em virtude do grande

desenvolvimento econômico, áreas de vegetação natural têm sido substituídas

por áreas urbanas e agrossistemas. No Brasil, durante as últimas décadas, o

modelo de desenvolvimento agro-pastoril adotado tem atingido de forma

significativa os recursos naturais em função da maneira inadequada do

desenvolvimento de suas práticas, sendo a cobertura vegetal diretamente

atingida. A falta de manejo adequado da vegetação resulta em danos indiretos

para todo o meio biótico, evidenciando que suas conseqüências não se

restringem à vegetação.

Os estudos físico-geográficos atuais tendem a adotar escalas de

abordagem sobre esse assunto, na maioria dos casos, de forma menos pontual,

com recortes espaciais e específicos mais abrangentes, levando em

consideração o enfoque global. Nesses estudos, perfis de solo, microbacias e

pequenas áreas de interesse específico, muitas vezes delimitadas apenas por

coordenadas, são analisados considerando não apenas o seus resultados

específicos e sim a partir da relação entre o específico e a macro-estrutura.

Algumas ciências, recentemente, têm mostrado uma tendência a

se voltarem a esse tipo de análise globalizante, como é o caso das pesquisas

sobre mudanças climáticas, biodiversidade, entre outras. Esse novo

direcionamento contribui para a valorização do conceito de escala regional em

relação a local, proporcionando assim, novas perspectivas.

x

SUMÁRIO

Página

RESUMO .............................................................................................. v

ABSTRACT............................................................................................ vi

LISTA DE FIGURAS vii

LISTA DE TABELAS ix

1. INTRODUÇÃO .................................................................................. 1

2. REVISÃO DE LITERATURA.............................................................. 9

3. MÉTODOS PARA A CARACTERIZAÇÃO DA DEGRADAÇÃO DA

ÁREA..................................................................................................

16

3.1 Escolha e Delimitação da Área de Estudos..................................... 16

3.2 Processamento das Fotografias Aéreas e Imagens Orbitais........... 18

3.2.1 Correção Geométrica ............................................................. 18

3.2.2 Realce....................... ............................................................. 21

3.2.3 Reconhecimento de Campo e Coleta de Dados..................... 23

3.2.4 Seleção e Checagem das Áreas Testes Classificadas........... 23

3.3 Classificação Digital......................................................................... 24

3.3.1 Acurácia Temática................................................................... 26

4. RESULTADOS E DISCUSSÃO......................................................... 29

4.1 A Geologia da Área de estudos....................................................... 29

4.2 Solos do Pantanal............................................................................ 31

4.3 Geomorfologia.................................................................................. 33

4.4 Fitofisionomia Florpistica Local........................................................ 35

4.5 Processamento, Classificação e Análise da Acurácea Temática.... 43

4.6 Avaliação das Composições............................................................ 46

5. CONCLUSÕES.................................................................................. 58

6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS .................................................. 59

7. ANEXOS........................................ ................................................... 64

ix

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 Demonstrativo da série do satélite LANDSAT 11 Tabela 2 Distribuição das fitofisionomias mapeadas na área de estudo 37 Tabela 3 Análise comparativa da classificação temática (%) a partir

das matrizes de Contingências (Tabelas A1, A2, A3 e A4)

45 Tabela 4 Amostras da Avaliação da resposta espectral a partir de

dados gerados pelo histograma, que expressa a distribuição dos pixels em função da reflectância, para cada uma das 210 combinações possíveis de bandas

47 Tabela 5 Resultado da soma dos escores a partir do Teste de

Kruskal-Wallis, do conjunto de 210 combinações de bandas das imagens LANDSAT, sensores TM 5 e ETM+ 7, do ano de 1996 e 2000, respectivamente

52 Tabela 6 Matriz de Contingência entre a Classificação Visual e a

Classificação de BOX


Classificação de MAHALANOBIS


Classificação MAXVER


Classificação Minimum Distance

68

viii

Figura 21 Mapa da cobertura vegetal da área de estudo a partir da classificação do ano de 2000

42

Figura 22 Histograma correspondente a composição monocromática 1 50 Figura 23 Histograma correspondente a composição monocromática

357

50 Figura 24 Histograma correspondente a composição monocromática

543

51 Figura 25 Histograma correspondente a composição 583

51

viii

vii

LISTA DE FIGURAS

Figura 1 Vista do Cerrado do tipo mesotrófico com predominância do carvoeiro (Callisthene fasciculata), no Pantanal de Poconé - MT

4

Figura 2 Vista geral da vegetação do cerradão com carvoeiro florido (Callisthene fasciculata), no Pantanal de Poconé - MT

5

Figura 3 Vista geral da vegetação do cerradão com carvoeiro semidecíduo (Callisthene fasciculata), no Pantanal de Poconé - MT

5

Figura 4 Vista de uma espécie de Liliaceae, muito comum na área, indicadora de solos com altos índices de Alumínio Trocável no Pantanal de Poconé - MT

6

Figura 5 Uso seletivo do carvoeiro (Callisthene fasciculata), na construção de cercas nas propriedades rurais, no Pantanal de Poconé - MT

7

Figura 6 Uso seletivo do carvoeiro (Callisthene fasciculata), como lenha, no Pantanal de Poconé - MT

7

Figura 7 Mapa de Localização da área de estudo no Pantanal de Poconé

17

Figura 8 Imagem em fase de georeferenciamento (correção geométrica)

20

Figura 9 Composição colorida 543 LANDSAT TM 5 (RGB) 22 Figura 10 Composição colorida 583 LANDSAT ETM+7 (RGB) 22 Figura 11 Imagem com a identificação das classes do Carvoeiro 24 Figura 12 Seleção de pixels para análise de acurácia temática, sob a

imagem de satélite

27 Figura 13 Seleção de pixels para análise de acurácia temática, sob o

mapa temático

27 Figura 14 Caracterização Geológica da área de estudo, segundo

Zoneamento Sócio Econômico Ecológico de Mato Grosso

30 Figura 15 Caracterização Pedológica da área de estudo, segundo


32 Figura 16 Mapa Hipsométrico da Região 33 Figura 17 Caracterização Geomorfológica da área de estudo, segundo


34 Figura 18 Caracterização da Vegetação da área de estudo, segundo


36 Figura 19 Mapa da cobertura vegetal da área de estudo a partir da

classificação do ano de 1966

40 Figura 20 Mapa da cobertura vegetal da área de estudo a partir da

classificação do ano de 1996

41

vi

ABSTRACT

ALVES, Silvana Moura. Geoprocessing techniques to characterize a degraded Cerradão Mesotrófico (Callisthene fasciculate) in the Pantanal, Poconé, Mato Grosso. Adviser: Dr. Eduardo Guimarães Couto.

This study was conducted in the Pantanal, Poconé – MT, to

analyze the deforestation dynamics of sensitive areas related to the cerrado

mestrófico (callisthene fascicullata). Three different remote sensing sensors

were used (aerial photos, Landsat 5 and Landsat 7). The satellite image in

position 543 was divided into a grid from which 300 points were randomly

selected to determine the class for each point sampled and analyze the thematic

accuracy. The results were compared with the classified theme in the thematic

map and contingency matrix between the two classifications. The results were

applied to the BOX Classifier algorithms, Minimum Distance, Maximum

Likelihood Classification(MAXVER) and Minimum Distance of Mahalanobis. The

BOX Classifier was the most efficient. The tests showed that the scene 543 was

most adequate, with 210 distinct compositions between the 7 bands of the

satellite image Landsat 5 (the shades of gray of 210 monochromatic archives

generated from the composition of 7 bands of Landsat 5 images). With these

archives, the Kruskal-Wallis test was applied, indicating the composition 357

was the most adequate for the supervised classification of Carvoeiro (callisthene

fascicullata). It was shown that caution is needed in the extraction of Carvoeiro

(callisthene fascicullata) trees because of its importance in the equilibrium of the

Pantanal ecosystem.

v

RESUMO

ALVES, Silvana Moura. Técnicas de geoprocessamento para a caracterização de um Cerradão Mesotrófico (Callisthene fasciculata) em degradação no Pantanal de Poconé, Mato Grosso. Orientador: Dr. Eduardo

Guimarães Couto.

O presente trabalho foi realizado no Pantanal de Poconé – MT,

com o intuito de analisar a dinâmica do desmatamento de áreas sensíveis com

enfoque para o Cerrado Mesotrófico do tipo carvoeiro (Callisthene fascicullata).

Foram utilizados três diferentes recursos de sensoriamento remoto (fotografias

aéreas, Landsat 5 E Landsat 7). A partir da visualização da imagem 543, foi

elaborado um grid com 300 pontos de amostragem e dentre eles selecionados

aleatoriamente alguns, para determinar a que classe pertenciam as amostras

escolhidas, a fim de analisar a acurácia temática. Os resultados foram

comparados com o tema classificado no mapa temático e elaborada uma matriz

de contingência entre as duas classificações. Nos resultados foram aplicados

os algoritmos BOX Classifier, Mínima Distância, Máxima Verossimilhança

(MAXVER) e Mínima Distância de Mahalanobis. O BOX Classifier foi o mais

eficiente. Os testes apontaram a visualização 543 como a mais adequada, a

partir dos 210 desvios de composição entre as 7 bandas do sensor Landsat 5

(tons de cinza de 210 arquivos monocromáticos gerados a partir da composição

das 7 bandas do satélite Landsat 5). Com estes arquivos, foi aplicado o teste

Kruskal-Wallis, que apontou a composição 357 como a mais adequada para

classificação supervisionada do carvoeiro (Callisthene fascicullata). Constatou-

se que o carvoeiro (Callisthene fascicullata) demanda cautela na sua extração,

por sua importância no equilíbrio do ecossistema pantaneiro.

DEDICATÓRIA

Os navegadores seguem a direção da bússola para alcançar os

seus objetivos, pois ela aponta para a mesma direção tanto em tempestades

como em calmarias.

Assim como a bússola; existem pessoas, com magnetismo que

acreditam em sua força interior e jamais perdem os seus rumos, transpondo os

desafios que surgem em seu caminho e alcançando a vitória.

Mas, como o navegador, às vezes é necessário seguir orientações

de pessoas mais experientes, para que, com sua ajuda possamos alcançar os

objetivos almejados.

Por tudo isso dedico esta àqueles que de uma forma ou de outra

me ajudaram a transpor os obstáculos e alcançar a vitória.

AGRADECIMENTOS Meus agradecimentos a Profº Drº Eduardo Guimarães Couto pela orientação durante todo o desenvolvimento deste trabalho. À Profª Drª Cátia Nunes da Cunha que com toda paciência dedicou grande parte de seu tempo com sugestões e auxílio nas pesquisas de campo e de laboratório. Ao Profº Carlos Ralph de Musis pela atenção incondicional em todos os momentos. Aos acadêmicos Michely Tomazi e Luciano Maraschin, pela grande colaboração nos trabalhos de campo; À empresa AMBIENTAL Geotecnologia, que se transformou em meu refúgio tecnológico, possibilitando a conclusão desta dissertação; Às amigas e irmãs, Viviane Moura e Fabiane Kohler pelos trabalhos de digitação; A tantos amigos especiais, que dividiram comigo o dia a dia do trabalho, laboratório e campo, os problemas com equipamentos, os momentos de dificuldades. Agradeço por que foi um período difícil e eles foram muito mais que simples companheiros de trabalho; Um agradecimento especial à “amiga de todas as horas”, Leodete Miranda, que me apoiou nos momentos mais difíceis desta caminhada; Aos meus pais e irmãos, que souberam compreender meus momentos de stress, me apoiando em tudo, e que certamente continuam sendo as pessoas com quem sempre poderei contar.

UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO FACULDADE DE AGRONOMIA E MEDICINA VETERINÁRIA

Programa de Pós-Graduação em Agricultura Tropical

CERTIFICADO DE APROVAÇÃO Título: TÉCNICAS DE GEOPROCESSAMENTO PARA A CARACTERIZAÇÃO

DE UM CERRADÃO MESOTRÓFICO (Callisthene fasciculata) EM

DEGRADAÇÃO NO PANTANAL DE POCONÉ, MATO GROSSO.

Autora: SILVANA MOURA ALVES Orientador: Drº.EDUARDO GUIMARÃES COUTO

Aprovada em 31 de Março de 2003.

Comissão Examinadora:

_____________________________

Profº. Eduardo Guimarães Couto (FAMEV/UFMT)

(Orientador)

_______________________________

Profª. Miramy Macedo (ICHS/UFMT)

(Membro)

_____________________________

Profª. Tereza Cristina C. de Souza

(ICHS/UFMT)

(Membro)

FICHA CATALOGRÁFICA

A474t Alves, Silvana Moura Técnicas de geoprocessamento para a caracterização de um cerradão mesotrófico (callisthene fasciculata) em degra- dação no Pantanal de Poconé, Mato Grosso. 68p. : il. ; color. Dissertação (mestrado) – Universidade Federa. De Mato Grosso, Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária, 2004. “Orientação: Prof. Dr. Eduardo Guimarães Couto”. CDU – 630*228(251.3):528.8

Índice para Catálogo Sistemático

1. Cerrado mesotrófico – Sensoriamento remoto – Pantanal –

Poconé (MT) 2. Geoprocessamento – Cerrado mesotrófico – Pantanal – Poconé

(MT). 3. Sensoriamento remoto – Cerrado mesotrófico – Pantanal –

Poconé (MT).

UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO FACULDADE DE AGRONOMIA E MEDICINA VETERINÁRIA

Programa de Pós-Graduação em Agricultura Tropical

TÉCNICAS DE GEOPROCESSAMENTO PARA A CARACTERIZAÇÃO DE UM CERRADÃO

MESOTRÓFICO(Callisthene fasciculata) EM DEGRADAÇÃO NO PANTANAL DE POCONÉ, MATO GROSSO.

SILVANA MOURA ALVES Geógrafa

Orientador: Prof. Dr. EDUARDO GUIMARÃES COUTO

Dissertação apresentada à Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária da Universidade Federal de Mato Grosso, para obtenção do Título de Mestre em Agricultura Tropical. Área de Concentração: Uso e Conservação de Recursos Naturais

CUIABÁ - MT 2003

UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO

FACULDADE DE AGRONOMIA E MEDICINA VETERINÁRIA Programa de Pós-Graduação em Agricultura Tropical

TÉCNICAS DE GEOPROCESSAMENTO PARA A CARACTERIZAÇÃO DE UM CERRADÃO

MESOTRÓFICO(Callisthene fasciculata) EM DEGRADAÇÃO NO PANTANAL DE POCONÉ, MATO GROSSO.

SILVANA MOURA ALVES

C U I A B Á - MT

2003

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Tabela A4 – Matriz de contingência entre a Classificação ...§ões-Teses/Dissertaçõe… · 68 Tabela A4 – Matriz de contingência entre a Classificação Visual e a Classificação