http://dx.doi.org/10.1590/S0100-204X2008001000016
Estudo da dinâmica espaço-temporal do bioma Pantanal por meio de imagens MODIS
Marcos AdamiI; Ramon Morais de FreitasI; Carlos Roberto PadovaniII; Yosio Edemir ShimabukuroI; Mauricio Alves MoreiraI
IInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Caixa Postal 515, CEP 12245-970 São José dos Campos, SP. E-mail: adami@dsr.inpe.br, ramon@dsr.inpe.br, yosio@dsr.inpe.br, mauricio@dsr.inpe.br
IIEmbrapa Pantanal, Caixa Postal 109, CEP 79320-900 Corumbá, MS. E-mail: guara@cpap.embrapa.br
Termos para indexação: sensoriamento remoto, série temporal, análise de agrupamento.
Index terms: remote sensing, time series, cluster analysis.
Segundo Adamoli (1995), o regime de inundações é o fator ecológico fundamental do Pantanal que determina os pulsos dos principais processos bióticos e abióticos, bem como as composições específicas das unidades de paisagem. Alterações no regime de inundações causam mudanças na cobertura vegetal, o que influencia todo o bioma. Porém, o monitoramento dessas áreas é uma tarefa difícil, em razão das grandes extensões de terra e da dificuldade de acesso (Pott & Pott, 2004).
De acordo com Shimabukuro et al. (1998), alterações na umidade do solo, no balanço hídrico e na cobertura vegetal podem ser detectadas pela análise de dados de sensoriamento remoto. Entretanto, estudos multitemporais ficam limitados a sensores com menor resolução espacial como, por exemplo, o "advanced very high resolution radiometer" (AVHRR). Porém, a qualidade geométrica, a resolução espacial e a espectral deste sensor dificultam estudos em escala local.
Lançado em dezembro de 1999, com início de operação em fevereiro de 2000, o sensor "moderate resolution imaging spectroradiometer" (MODIS) tem como objetivo geral fornecer suporte a três segmentos do projeto "Earth Observing System" (EOS): atmosfera, oceano e continente. Esse sensor permitiu avanços nos trabalhos que necessitam de maior resolução temporal (quase diária), aliada à moderada resolução espacial (250 m). A qualidade do georreferenciamento das imagens MODIS permite a elaboração de séries temporais com precisão (Wolfe et al., 2002). Ao se combinarem as características das imagens (qualidade geométrica, radiométrica, espectral e temporal) com os algoritmos de geração de produtos validados (Justice et al., 2002), é possível estimar, por exemplo, os parâmetros biofísicos da vegetação, entre outros. Assim, os produtos voltados para aplicações terrestres, gerados pelo MODIS, estão basicamente direcionados para o monitoramento da cobertura vegetal do planeta, para identificar mudanças decorrentes de variações no clima e tempo (Justice et al., 2002).
O objetivo deste trabalho foi avaliar a dinâmica espaço-temporal, por meio de imagens MODIS, em duas sub-regiões do bioma Pantanal.
O estudo foi realizado nas sub-regiões sul-matogrossenses do Paiaguás, com 27.082 km2, e da Nhecolândia, com 26.921 km2 (Silva & Abdon, 1998) (Figura 1).
A vegetação da região é um mosaico fragmentado, dominado por cerrado, com formações que variam de seus tipos arbóreo-densa a gramíneo-lenhosa, podendo-se, também, encontrar feições de estepe sujeitas à inundação (campos inundáveis) e floresta estacional em locais com pouca ou nenhuma inundação, tais como cordilheiras, capões e borda da planície (IBGE, 1992; Abdon et al., 1998; Pott & Pott, 2004). Em sua maioria são terrenos quaternários aluviais, com altitudes abaixo de 200 m (Pott & Pott, 2004). O solo é altamente arenoso, com predominância do Espodossolo hidromórfico e do Neossolo Quartzarênico hidromórfico (Embrapa, 2006). O clima é tropical de Savana (AW), conforme Köppen, que é caracterizado por períodos anuais de chuva e estiagem, coincidentes ou não com os períodos de cheia e seca.
Para o estudo, foram selecionados: 139 imagens MOD13 (índices de vegetação), derivadas do sensor MODIS a bordo da plataforma Terra e disponível no portal EOS Data Gateway (Nasa, 2007a) (Huete et al., 2002), em composição de 16 dias referentes a junho de 2000 a julho de 2006; modelos digitais de elevação, gerados pela missão SRTM (Rabus et al., 2003); e a série histórica de precipitação pluviométrica (milímetros por dia), disponibilizada por TRMM Online Visualization and Analysis System (Nasa, 2007b).
O pré-processamento das imagens MODIS envolveu as etapas de mudança de projeção cartográfica e recorte da área de interesse. Este procedimento foi realizado de forma automática pelo programa MODIS Reprojection Tool (MRT). Neste procedimento, é necessário informar o retângulo referente à área de estudo, a projeção, a resolução espacial e o tipo de interpolação a ser utilizada. Todos os dados foram re-amostrados para 250 m no sistema de coordenadas geográficas (datum: WGS-84), com intuito de facilitar a integração dos dados em diferentes programas.
Com o objetivo de reduzir a dimensionalidade dos dados, estabeleceu-se um sistema de amostragem com base na altimetria da área de estudo. A escolha da altimetria como parâmetro de amostragem se deveu à relação desta com o regime de inundações. A amostragem teve por base isolinhas geradas automaticamente, com a primeira isolinha localizada na cota de 90 m, e as demais com as eqüidistâncias de 10 m, no total de 11 amostras que se encontram numeradas na Figura 1.
Para obtenção dos valores médios em cada amostra, foi realizado o processo de intersecção entre as curvas de nível e o conjunto de imagens MODIS. Assim, foram extraídos os valores médios, para cada data, do índice enhanced vegetation index (EVI). A escolha deste índice foi feita em razão das características da cobertura vegetal da área de estudo, apresentadas por Abdon et al. (1998) e Pott & Pott (2004). Esse índice ressalta a estrutura da vegetação e considera a influência da resposta espectral de fundo (Huete et al., 2002); é dado por:
EVI = G(ρIV - ρV)/(ρIV + C1 ρV - C2ρA + L) (1)
em que: G é o fator de ganho (2,5); rIV é a reflectância no infravermelho; rV é a reflectância no vermelho; C1 e C2 são os coeficientes de resistência de aerossóis, dados por 6 e 7,5, respectivamente; rA é a reflectância no azul; e L é o ajuste da linha do solo.
A precipitação (mm por dia), estimada pelo TRMM, foi utilizada como dado auxiliar à interpretação dos resultados, uma vez que o pulso de inundação rege a dinâmica do uso e a cobertura do bioma pantaneiro. Esses dados estimados pelo TRMM foram testados por Collischonn et al. (2007), em uma região do Pantanal, que concluíram que essas estimativas estão consistentes e conseguem reproduzir com fidelidade o regime de chuvas. A fim de compatibilizar as análises, os dados de precipitação foram integrados na mesma freqüência de tempo das imagens EVI, de 16 em 16 dias.
A partir dos valores médios de EVI e de precipitação, foi elaborada uma série temporal para cada amostra. Inicialmente, foi realizada a análise exploratória entre estas variáveis, por meio de análise gráfica e de correlação.
Para a análise da dependência temporal dos dados, foi realizado o cálculo da função de autocorrelação para cada uma das 11 amostras. Esta função calcula a correlação de uma série, em diferentes passos no tempo. Ou seja, permite que se entenda melhor a dependência dos dados de uma amostra no tempo. A função de autocorrelação é a representação gráfica do coeficiente de autocorrelação, em função dos diversos "lags" (passos entre os elementos da série) dos dados (Jenkins & Box, 1976), e em sua forma simplificada é expressa como:
R(t,s) = E[(Xt - μ)(Xst - μ)]/σ2 (2)
em que: E é a esperança do produto das variáveis aleatórias; Xt é o valor da variável aleatória no tempo t; Xs é o valor da variável aleatória no "lag" σ2 é a variância; e μ é média da série. O domínio da função está entre [-1,1], em que valores próximos a um (1) indicam correlação positiva e valores próximos a menos um (-1) indicam a correlação negativa entre os dados.
Com o objetivo de se avaliar a similaridade da resposta espectro-temporal das diferentes amostras no espaço, foi realizada a análise de agrupamentos hierárquicos. Neste método, a distância máxima entre os grupos de amostras é estimada por meio da matriz de distância euclidiana entre os pares de amostras. Para o processo de agrupamento, foi utilizado o método de ligação completa entre os grupos ("farthest neighbor") (Sharma, 1996). Como as amostras estão espacialmente distribuídas, esta análise permite inferir sobre a similaridade espectro-temporal no espaço. Espera-se que amostras espacialmente próximas e com cobertura similar tendam a ter comportamento espectro-temporal análogo, o que resulta em distâncias menores entre elas. Os resultados desta análise são apresentados na forma de um dendrograma que permite visualizar a distância entre os grupos no espaço (Sharma, 1996).
Como forma de representar a variabilidade espectro-temporal de cada pixel da área de estudo, foi aplicada a análise de componentes principais às 139 imagens. A técnica de componentes principais permite reduzir a dimensionalidade dos dados e representar a variabilidade no tempo de cada pixel que compõe a imagem (Mather, 1999).
As 11 amostras apresentaram comportamento temporal periódico, que coincidiu com a variabilidade da precipitação na área de estudo. Verificou-se que a flutuação temporal do EVI (Figura 2 A) coincidiu com a flutuação temporal da precipitação (Figura 2 B). Esse resultado tem uma importância muito grande para o manejo da região, uma vez que o EVI representa a produtividade primária do sistema (Huete et al., 2002), base da produtividade dos demais segmentos da cadeia alimentar, tanto para a fauna silvestre quanto para a bovinocultura extensiva, principal atividade econômica regional. Pode também auxiliar nos trabalhos de valoração tanto econômica quanto ecológica (Viglizzo & Frank, 2006). Observou-se que os picos dessas variáveis ocorreram em janeiro, época em que o desenvolvimento vegetativo atinge a plenitude (Goltz et al., 2007).
Com base nessa análise gráfica, realizou-se a análise de correlação entre o EVI e a precipitação, para se verificar se havia retardo na resposta espectral de cada amostra, com relação à precipitação. A maior correlação positiva entre o EVI e a precipitação ocorreu no mesmo período da chuva e variou entre 0,55 e 0,60 (Figura 3). Isso significa que o tempo necessário, para que a vegetação alcançasse o máximo de resposta espectral, coincidiu com o tempo em que a precipitação alcançou o seu máximo. Resultados semelhantes foram apresentados graficamente por Antunes & Esquerdo (2007) e Goltz et al. (2007). Diferentes fitofisionomias que recebem diferentes quantidades de chuva, em diferentes locais, respondem diferentemente quanto ao retardo na resposta espectral, porém, como a presente análise integra essas variações, a resposta do sistema como um todo apresentou comportamento mais homogêneo, que tendeu ao comportamento monomodal. Entre 48 e 64 dias de defasagem, a correlação foi nula, o que indica que não houve mais efeito da precipitação sobre a resposta espectral. Após 80 dias, a correlação tornou-se inversa, pois, com esta defasagem, ocorreu a máxima diferença entre as fases deste sinal. Ou seja, ocorreram valores baixos de precipitação e altos de índice e vice-versa (Figura 3). Correlações semelhantes foram obtidas por Chaoka et al. (2007), em um estudo que aborda a relação entre o "normalized difference vegetation index" e a precipitação.
O comportamento da correlação entre EVI e precipitação foi análogo em todas as amostras (Figura 3). Com base nessa informação, avaliou-se a correlação entre os valores de EVI para cada amostra no tempo (Figura 4). Os resultados se repetiram, e o comportamento da autocorrelação foi semelhante para todas as amostras (Figura 4 A). Assim, selecionou-se apenas a amostra 6 para exemplo (Figura 4 B). Observou-se na Figura 4 B a existência de um ciclo, relacionado ao próprio período de precipitação. Esse resultado concorda com o obtido da correlação entre o EVI e a precipitação (Figura 3) e com os apresentados por Goltz et al. (2007).
A análise do comportamento temporal das variáveis precipitação e EVI (Figuras 2, 3 e 4) indicou que houve um padrão periódico que concordava com o regime de chuvas. Entretanto, pelo dendrograma, verificou-se que as amostras formaram dois agrupamentos (Figura 5): um com as amostras 1, 2 e 3, e outro composto pelas demais.
Essa diferenciação entre as amostras 1, 2 e 3 e as demais direcionou o estudo em toda a área, por meio da análise de componentes principais (Figura 6). Nesse caso, a primeira e a segunda componentes principais concentraram 66% de toda a variância da série de imagens. A partir da terceira componente, os autovalores se tornaram assintóticos, o que indica que nessas componentes houve maior influência de ruídos do que nas duas primeiras componentes. Destacaram-se quatro comportamentos bem definidos. Houve aumento na variabilidade dos valores de EVI, quando se compararam as amostras pontuais com a média de todas as amostras, apresentadas na Figura 2: as áreas em tons escuros, compostas principalmente por áreas permanentemente alagadas, tiveram valores de EVI baixos e com grande variabilidade (Figura 6 A); as áreas de tons claros, compostas por áreas não inundáveis e com vegetação, tiveram valores de EVI que seguem a sazonalidade da vegetação (Figura 6 B); áreas em tons verdes, compostas por áreas inundáveis, mas com maior resposta de vegetação (Figura 6 C); e áreas em tons avermelhados, com vegetação localizada em áreas próximas à rede de drenagem (vegetação ripária), que sofrem pequena influência da sazonalidade da precipitação (Figura 6 D). Resultados semelhantes de área inundáveis e permanentemente inundadas foram obtidos por Padovani et al. (2005), Antunes & Esquerdo (2007), Goltz et al. (2007) e Lacruz & Sousa Júnior (2007) com métodos distintos.
A paisagem abrangida pelas amostras 1, 2 e 3 (Figura 1) localiza-se em áreas mais alagadiças, que permanecem nesta condição por um período de tempo maior. Isto ocorre porque o escoamento superficial na região é maior de leste para oeste, do que de norte para sul. Além disso, a área de abrangência dessas amostras apresenta declividade menor do que o restante da área de estudo; conseqüentemente, a área permanece mais tempo inundada do que a área das outras amostras. Ademais, a região das amostras 1, 2 e 3 recebe grande influência das inundações do rio Paraguai, o que a mantém inundada por mais tempo. Este resultado concorda com o do agrupamento observado no dendrograma (Figura 5), que diferenciou essas amostras das demais. Assim, este método permite melhor compreensão da dinâmica espaço-temporal e pode ser aplicado como ferramenta auxiliar no manejo da flora e fauna silvestres, bem como na bovinocultura da região.
1. A resposta espectral das amostras tem padrão periódico e é influenciada pela precipitação.
2. Há relação entre a posição geográfica e a resposta espectro-temporal.
3. É possível distinguir as áreas permanentemente alagadas, inundáveis e secas.
4. O método apresentado pode ser utilizado para monitorar o bioma pantaneiro.
Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico e à Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, pelo financiamento parcial deste trabalho.
ABDON, M. de M.; SILVA, J. dos S.V. da; POTT, V.J.; POTT, A.; SILVA, M.P. da. Utilização de dados analógicos do Landsat-TM na discriminação da vegetação de parte da sub-região da Nhecolândia no Pantanal. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v.33, p.1799-1813, 1998. [ Links ]
ADAMOLI, J. Zoneamento ecológico do Pantanal baseado no regime de inundações. In: ENCONTRO SOBRE SENSORIAMENTO REMOTO APLICADO A ESTUDOS NO PANTANAL, 1., 1995, Corumbá. Anais. São José dos Campos: Inpe, 2005. p.15-17. [ Links ]
ANTUNES, J.F.G.; ESQUERDO, J.C.D.M. Geração automática de produtos derivados de imagens AVHRR-NOAA para monitoramento de áreas inundáveis do Pantanal. Revista Brasileira de Cartografia, v.59, p.115-122, 2007. [ Links ]
CHAOKA, R.T.; ALEMAW, B.F.; TSIGE, D.M. Modeling and understanding the relationship between vegetation and rainfall of a tropical watershed using remote sensing data and GIS. Journal of Spatial Hydrology, v.7, p.47-61, 2007. [ Links ]
COLLISCHONN, B.; ALLASIA, D.; COLLISCHONN, W.; TUCCI, C.E.M. Desempenho do satélite TRMM na estimativa de precipitação sobre a bacia do Paraguai superior. Revista Brasileira de Cartografia, v.59, p.93-99, 2007. [ Links ]
GOLTZ, E.; BRANDÃO, D.; TOMÁS, L.; MANTELLI, L.R.; ADAMI, M.; SHIMABUKURO, Y.E.; FORMAGGIO, A.R. Utilização de índices espectrais de vegetação do sensor MODIS na determinação de áreas suscetíveis a alagamento no Pantanal sulmatogrossense. Revista Brasileira de Cartografia, v.59, p.35-44, 2007. [ Links ]
HUETE, A.; DIDAN, K.; MIUIRA, T.; RODRIGUEZ, E.P.; GAO, X.; FERREIRA, L.G. Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices. Remote Sensing of Environment, v.83, p.195-213, 2002. [ Links ]
IBGE. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Manual técnico da vegetação brasileira. Rio de Janeiro: IBGE, 1992. 92p. [ Links ]
JENKINS, G.M.; BOX, G.E.P. Time series analysis: forecasting and control. 2nd ed. Oakland: Holden-Day, 1976. 575p. [ Links ]
LACRUZ, M.S.P.; SOUSA JÚNIOR, M. de A. Uso de séries temporais EVI/MODIS e análise harmônica para o estudo da bacia do rio Taquari. Revista Brasileira de Cartografia, v.59, p.9-15, 2007. [ Links ]
MATHER, P.M. Computer processing of remotely-sensed images: an introduction. 2nd ed. Chichester: John Wiley & Sons, 1999. 292p. [ Links ]
NASA. National Aeronautics and Space Administration. Earth observing system data gateway. Disponível em: <http://edcimswww.cr.usgs.gov/pub/imswelcome/>. Acesso em: 15 out. 2007a. [ Links ]
NASA. National Aeronautics and Space Administration. Monthly TRMM and other data sources rainfall estimate. Disponível em: <http://disc2.nascom.nasa.gov/Giovanni/tovas/TRMM_V6.3B43.shtml>. Acesso em: 15 out. 2007b. [ Links ]
PADOVANI, C.R.; ASSINE, M.L.; VIERA, L.M. Inundação no leque aluvial do rio Taquari. In: GALDINO, S.; VIEIRA, L.M.; PELLEGRIN, L.A. (Ed.). Impactos ambientais e socioeconômicos na bacia do rio Taquari: Pantanal. Corumbá: Embrapa Pantanal, 2005. p.183-198. [ Links ]
POTT, A.; POTT, V.J. Features and conservation of the Brazilian Pantanal wetland. Wetlands Ecology and Management, v.12, p.547-552, 2004. [ Links ]
RABUS, B.; EINEDER, M.; ROTH, A.; BAMLER, R. The shuttle radar topography mission- a new class of digital elevation models acquired by spaceborne radar. ISPRS Journal of Photogrammetry Engineering and Remote Sensing, v.57, p.241-262. 2003. [ Links ]
SHARMA, S. Applied multivariate techniques. New York: John Wiley & Sons, 1996. 512p. [ Links ]
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, v.33, p.1729-1737, 1998. [ Links ]
SILVA, J. dos S.V. da; ABDON, M. de M. Delimitação do Pantanal brasileiro e suas sub-regiões. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v.33, p.1703-1711, 1998. [ Links ]
VIGLIZZO, E.F.; FRANK, F.C. Land-use options for Del Plata Basin in South America: tradeoffs analysis based on ecosystem service provision. Ecological Economics, v.57, p.140-151, 2006. [ Links ]