Trab final XXIV CBC COP FINAL - Artigo apresentação no XXIXCONGRESSO DE...
Trab final XXIV CBC COP FINAL
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Claudiane Paes | comentários
Arquivado no curso de Geografia na UNESP
GERAÇÃO DE MODELOS DIGITAIS DE TERRENO PARA FINS GEOMORFOLÓGICOS EM UMA BACIA HIDROGRÁFICA EM ÁREA DE RECARGA DO AQUÍFERO GUARANI
Av. Vitalina Marcusso, 1500 CEP: 19910-206 Ourinhos - SP
claudianepaes@hotmail.com
manzione@ourinhos.unesp.br
O uso do geoprocessamento para representações cartográficas e elaboração de bancos de dados tem contribuído muito para análises ambientais. Levando em considerações recortes temporais, pode-se determinar com mais precisão as conseqüências da atividade humana em ecossistemas naturais ou mesmo naqueles já modificados por ela. Em bacias hidrográficas, um levantamento detalhado acerca de suas feições topográficas pode ser feito a partir da geração de Modelos Digitais de Terreno (MDTs). Informações relativas aos padrões geomorfológicos de uma bacia hidrográfica servem de base para um melhor conhecimento da dinâmica dos recursos hídricos. As alturas do lençol freático, muitas vezes, acompanham os padrões de relevo, sendo mais superficiais próximos às drenagens e mais profundos em outras partes da bacia. Informações de poços de monitoramento nem sempre estão disponíveis em toda área ou mesmo distribuídas uniformemente para um mapeamento eficaz. Havendo uma relação entre os processos físicos que influenciam o comportamento do lençol freático e a geomorfologia, pode-se incorporar modelos digitais de terreno como fonte de informações secundárias a modelos de predição espacial. Esse procedimento não só agrega conhecimento físico do fenômeno ao processo, mas também fornece informação abundante sobre esse fenômeno, relativa à área toda em estudo.
Palavras chaves: Bacia hidrográfica, MDT, Geoprocessamento
The use of geoprocessing in cartographic representations and data base construction has contributed a lot to environmental analysis. Considering temporal cuts, is possible to determinate with more precision the consequences of human activities in natural ecosystems or even in those already modified by it. In water catchments, a detailed survey about its topographic features can be done by generating Digital Elevation Models (DEMs). Information about geomorphologic patters in a basin can be useful to a better understand of water resources dynamics. Water table depths for instance, follow the land relief patters, being shallow close to drainages and deep in other parts of the basin. Information from groundwater monitoring wells are not always available in the whole area, or even equally distributed for an efficient mapping. Having a relationship between the physical processes that influence the water table behavior and the local geomorphology, it is possible to incorporate digital elevation models as a source of ancillary information to models of spatial prediction. This procedure do not only gives physical sense to estimations, but also gives abundant information about the processes for the whole study area.
Keywords: Water catchments, MDT, Geoprocessing
As técnicas do Geoprocessamento são cada vez mais usuais no auxilio as representações cartográficas, em todos os ramos da Geografia. Em estudos ambientais essas ferramentas têm contribuído para verificação de impactos sobre os ecossistemas. A geração de bancos de dados espaciais permite análises com recortes espaço-temporais, determinando as conseqüências das atividades humanas nos ecossistemas naturais e também naqueles já modificados pela ação antrópica. Deste modo, as informações geradas a partir do Geoprocessamento são importantes fontes de dados que subsidiam a determinação das relações e da dinâmica entre homem e natureza a partir da observação do espaço geográfico.
Quanto aos recursos hídricos, à utilização do Geoprocessamento representou grande avanço em estudos, análises e pesquisas, em bacias hidrográficas.
Bacias Hidrográficas são conjuntos de terras drenadas por um rio principal, associados à nascentes, divisores de água e características dos cursos de água, seus afluentes e subafluentes (Tucci, 2007). A Lei 9.433/97 definiu Bacia Hidrográfica como unidade territorial para implementação da Política Nacional de Recursos Hídricos, que definiu as águas como bens comuns dotados de valor econômicos, para um melhor gerenciamento dos usos e preservação das águas brasileiras.
Os estudos em bacias hidrográficas podem ser desenvolvidos a partir da geração de Modelos Digitais de Terreno (MDT). Essas tecnologias geográficas nos permitem um levantamento mais detalhado acerca das feições topográficas e informações geomorfológicas, servindo de base para o melhor conhecimento da dinâmica e da potencialidade de determinado curso hídrico. Essas informações também revelam padrões das águas subterrâneas em uma bacia, quando associadas a dados e alturas de lençol freático, levando em conta que as alturas do lençol freático acompanham os padrões do relevo havendo, portanto uma relação entre os processos físicos que influenciam o comportamento do lençol freático e a geomorfologia local.
A Bacia do Ribeirão da Onça está localizada no município de Brotas-SP. Essa região apresenta características representativas de regiões de recarga do Sistema Aqüífero Guarani (SAG). Essa área pode ser vista como um importante banco de dados para estudos referentes a manejo de áreas de recarga de aqüíferos. As águas subterrâneas apresentam papel estratégico como reservas hídricas, havendo a necessidade de um planejamento que inclua essas águas visando uma exploração sustentável que não prejudique a dinâmica natural do sistema aqüífero. O objetivo desse trabalho foi confeccionar um modelo digital de terreno a partir de cartas topográficas que sirvam como informação auxiliar na modelagem de níveis freáticos em uma área de recarga do Sistema Aqüífero Guarani (SAG).
2. 1 Área de Estudo
A Bacia do Ribeirão da Onça está localizada no Município de Brotas (SP) nas latitudes 22º10' e 22º15' e nas longitudes 47º55' e 48º00', correspondendo a uma área de aproximadamente 5.300 ha (Figura 1). A bacia do Ribeirão da Onça é uma das formadoras do Rio Jacaré Guaçu, sendo este afluente do Rio Tietê. Quanto às características físicas, segundo Barreto (2006), geologicamente a Bacia se desenvolve em sua grande parte sobre o arenito da Formação Botucatu, sendo que próximo ao seu exutório encontra-se o complexo Botucatu-Diabásio, ambos parte do Grupo São Bento. Os solos da Bacia como provêm do Arenito Botucatu, apresentam uma composição homogênea, com presença de argilas somente na região do exutório.
Fig. 1 – Área de estudo
A Bacia pode ser considerada de uso exclusivamente agrário, sem áreas consideradas de pavimentação ou de industrial, possuindo apenas povoamentos pequenos e isolados. Climatologicamente, a Bacia classificada segundo a metodologia de Köppen, possui clima subtropical úmido com chuvas de verão (Cwa), variando para clima tropical úmido com inverno seco, a temperatura média anual é de 20,5ºC. Trata-se de uma área de afloramento e recarga do Aqüífero Guarani, característica importante para fornecer dados e elementos para aprofundamento de estudos para o conhecimento do comportamento de áreas de afloramento e recarga do SAG.
2. 2 Levantamentos de dados
Para geração do MDT foram utilizadas cartas topográficas do município de São Carlos que compreende a bacia do Ribeirão da Onça, em escala 1:50.000, fornecidas pelo site do Instituto Brasileiro de Cartografia e Estatística (IBGE, 1973). Essas cartas foram georreferenciadas, para corrigir as dimensões geométricas uma vez que as coordenadas apresentam-se distorcidas em relação ao plano real, e digitalizadas no software AutoCAD Map 2010 (AUTODESK, 2009). As informações digitalizadas foram relativas às cotas altimétricas (curvas de nível), eqüidistantes 20 metros.
2. 3 Geração do Modelo
Após a digitalização as informações das curvas de níveis, devidamente georreferenciadas e dotadas de seus valores altimétricos, foram interpoladas no SIG IDRISI ANDES 32 (EASTMAN, 2006) para geração do modelo digital de terreno. Para isso as informações digitalizadas no AutoCAD Map 2010 foram importadas para o SIG IDRISI, no formato DXF e utilizados dois dos métodos de interpolação disponíveis nos módulos do SIG para efeitos comparativos: módulo Tin Intepolation (Triangulated Irregular Network) e módulo Geoestatístico (Krigagem).
No método TIN são gerados nós irregulares triangulares. A grade triangular é uma estrutura vetorial e representa uma superfície através de um conjunto de faces triangulares interligadas. P ara cada um dos vértices do triângulo são armazenadas as coordenadas x, y e z. Quanto mais eqüiláteras forem as faces triangulares, maior a exatidão com que se descreve a superfície. O valor de qualquer ponto dentro da superfície pode ser estimado a partir das faces (Câmara e Medeiros, 1998).
Já o modelo geoestatístico considera a dependência espacial entre as amostras, baseando-se não só na distância entre as amostras, mas também na variância entre as amostras em função dessas distâncias (Goovaerts, 1999). Essa função é calculada a partir do semivariograma, ajustada aos dados altimétricos vetoriais digitalizados, transformados posteriormente em pontos. As curvas foram quebradas em 3000 pontos amostrais. O semivariograma fornece as características do fenômeno espacial a serem utilizadas pelo interpolador geoestatistico da krigagem ordinária, disponível no IDRISI através da biblioteca GSTAT (Pebesma, 2004). Os resultados da krigagem foram verificados pela técnica de validação cruzada (Issaks e Srivastava, 1989). Essa técnica reestima os pontos amostrais, retirando-os do cálculo e posteriormente comparando o valor predito com o valor observado pela krigagem.
Para delimitação da área de abrangência do modelo, utilizou-se o contorno do divisor de água da Bacia do Córrego do Ribeirão da Onça, também digitalizado no AutoCAD Map 2010 com base nas informações do relevo. Esse contorno também foi importado para no SIG IDRISI, no mesmo formato das curvas de nível (DXF), transformado em polígono no IDRISI, permitindo o recorte da área da bacia. Por fim, para comparar as diferenças resultantes nos modelos gerados por diferentes métodos de interpolação, fez-se a subtração de uma grade pela outra através de álgebra de mapas, utilizando o módulo Overlay do IDRISI. A imagem resultante foi reclassificada em 3 classes de erro: Classe 0 onde não houveram diferenças, Classe 1 para erros entre 0 e 10 metros, Classe 2 para erros entre 10 e 20 metros, Classe 3 para erros superiores a 20 metros, Classe -1 para erros entre 0 e -10 metros, Classe -2 para erros entre -10 e -20 metros, e Classe -3 para erros superiores a -20 metros.
O semivariograma, gerado a partir das informações do MDT, pode ser observado na Figura 2 e o mapa resultante na Figura 3.
Fig 2 - Semivariograma ajustado para os dados de elevação da Bacia do Ribeirão da Onça.
Fig 3- MDT gerado pelo método da Krigagem ordinária.
Foi ajustado um modelo esférico, com alcance de 4.500 metros. Os valores de efeito pepita e do patamar foram 20,00 e 850,00, respectivamente. A superfície de tendência resultante, interpolada pelo método da krigagem ordinária está representado pela Figura 3. A validação desse modelo realizada pela técnica de validação cruzada pode ser vista na Tabela 1.
Já a superfície gerada pelo método TIN pode ser vista na Figura 4.
Fig 4 – MDT gerado por triangulação.
Visualmente, ambos os modelos gerados apresentam feições semelhantes, correspondendo aos padrões de drenagem da bacia. A Figura 5 representa a subtração de um modelo pelo outro, evidenciando as diferenças entre os métodos de interpolação.
Fig 5 – Imagem resultante da subtração dos MDT gerados reclassificada para classes de erros.
Tabela 1 – Validação cruzada do MDT gerado por krigagem ordinária.
Pred. - Obs.
Desvio Pred.
Os resultados da validação cruzada demonstram um desempenho adequado do interpolador geoestatístico. UM indicativo são os valoers do Z score, com média próxima de zero e desvio entre 0 e 1 (Issaks e Srivastava, 1989). As diferenças entre os valores preditos e os observados são mais acentuadas somente nos extremos da distribuição, o que é de se esperar uma vez que o sistema da krigagem suaviza os dados (Landim, 1998).
Na Figura 5 observa-se as curvas de nível utilizadas como informações altimétricas. A maior parte dos erros estão entre 0 e 10 metros, considerado aceitável pela fonte de dados utilizadas (Curvas eqüidistantes 20 metros entre si). Vale ressaltar que os píxeis reclassificasos para as Classes -1 e 1 encontram-se justamente entre as curvas de nível. Píxeis estimados mais próximos as curvas ou em locais onde há maior densidade de informação ficaram na Classe 0. Apenas no norte da bacia, onde já há escassez de informação, os erros foram maiores, com píxeis nas Classes 2 e 3. A Classe -2 só apresentou uma pequena área na parte inferior leste da bacia.
Ambos os métodos demonstraram ser adequados para gerar um MDT para a bacia. Esses modelos podem ser estimados a partir de outros produtos, como cartas topográficas em escala 1:10000 onde a eqüidistância entre curvas seria menor, ou com dados do SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) da NASA (National Aeronautics and Space Administration) que vem sendo utilizado aplamente para esse tipo de trabalho (Valeriano, 2005). Para uma verificação real de qual interpolador representa melhor a altimetria da bacia seria necessário um levantamento a campo de coordenadas e altimétrica, com precisões submétricas (Monico, 2000). Modelos digitais de terreno podem ser usados com informação auxiliar em análises para compreensão da dinâmica de aqüíferos e estimativas de riscos de alturas críticas de lençol freático (Manzione et al., 2007). O uso contínuo da água em regiões onde a recarga sofre influencia da sazonalidade afeta a disponibilidade dos recursos. O uso dessas informações juntamente com dados de poços de monitoramento permite maior conhecimento das relações entre as formas do relevo e as alturas do lençol freático, ajudando a prever as respostas de um aqüífero quanto às atividades de exploração por parte do homem, para que sirvam como base para o desenvolvimento de políticas sustentáveis que atuem na preservação e manutenção das águas subterrâneas.
Diante das considerações apresentadas, pode-se concluir que:
- As técnicas usadas foram eficientes para a representação do relevo e dos padrões geomorfológicos do terreno;
- A análise geoestatística modelou a continuidade espacial dos dados e a interpolação por krigagem ordinária foi eficaz na representação do fenômeno;
- As diferenças entre os modelos gerados não foram significativas, considerando a fonte de dados utilizada.
À FAPESP (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo) pela bolsa de treinamento técnico concedida (TT-1) para execução desse projeto (Processo # 2009/11882-9).
Ao Prof. Edson L. Piroli (UNESP/Ourinhos) pelas indicações quanto às análises no SIG IDRISI.
AUTODESK, 2009, AutoCAD Map 3D 2010, Autodesk, San Rafael.
Barreto, C. E. A. G. 2006. Balanço hídrico em zona de afloramento de Sistema Aqüífero Guarani a partir de monitoramento hidrogeológico em bacia representativa. Dissertação (Mestrado). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos – SP, Brasil, 249 páginas.
Câmara, G.; Medeiros, J. S. 1998. Mapas e suas representações computacionais. In Sistemas de Informações Geográficas: aplicações na Agricultura. (eds) Assad, E. D. e Sano, E. E. Brasília - DF, Brasil, pp. 13-29.
Correia, M. R. D.; A. F. D' Andréa; L. M. Lopes, 2007. Uso do Geoprocessamento na análise ambiental da microbacia do córrego Gameleira na cidade de Goiânia- GO. In XII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. Florianópolis – SC, Brasil, pp. 2463-2470.
Costa, C. A. G.; A. C. Costa; A. S. Teixeira; N. N. L. Alves; E. M. Andrade; B. F. S. Sousa; A. O. Leão, 2007. Comparação do uso do SRTM para delimitação e caracterização fisiográfica de uma micro-bacia hidrográfica. In XII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Florianópolis – SC, Brasil, pp. 4833-4840.
Eastman, J. R. 2006, IDRISI 15.0: The Andes edition. Clark University, Massachusetts.
Goovaerts, P. 1997. Geostatistics for natural resources evaluation. Oxford University Press, New York, EUA, 483 páginas.
IBGE- Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística [online]. Disponível na Internet via WWW. URL: ftp://www.geoftp.ibge.gov.br/mapas/topograficos/topo50/tif/Sao_Carlos27061/raster. Arquivo consultado em 25 de março de 2009.
Manzione, R. L.; M. Knotters; G. M. B. Heuvelink.; J. R. Von Asmuth; G. Câmara, 2007 Predictive risk mapping of water table depths in a Brazilian Cerrado area. In V International Symposium On Spatial Data Quality. Enschede, Holanda. ITC. (CDROM). Disponível_em:<http://www.itc.nl/issdq2007/proceedings/session%202%20Spatial%20Statistics/Paper%20Manzione.pdf>. Acessado em: 10 de abril de 2007.
Pebesma, E. J. 2004 Multivariable Geostatistics in S: the Gstat package. Computers & Geosciences, v. 30, pp. 683-691.
Pereira, E. S.; W. Franca–Rocha; M. C. Nolasco; A. B. Silva; J. S. Lobão, 2006. Estimativa de modelo de elevação digital de terreno utilizando-se GPS topográfico, In III Simpósio Regional de Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto. Aracajú – SE, Brasil, 6 páginas.
Silva, R. M.; L. P. Silva; C. A. G. Santos, 2006. Técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto na modelagem dos processos de vazão e de erosão na bacia do rio Guaíra, In III Simpósio Regional de Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto. Aracajú – SE, Brasil, 6 páginas.
Tucci, C. E. M. 2007. Hidrologia. Ciência e aplicação. 4ª Ed - UFRGS. Porto Alegre, Brasil 943 páginas.
Valeriano, M. M. 2005. Modelo digital de variáveis morfométricas com dados SRTM para o território nacional: o projeto TOPODATA. In XII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. Goiânia-GO, Brasil, pp. 3595-3602.
Zaloti Júnior, O. D. ; C. C. Freitas; S. J. Sant' Anna; R. A. M. Andrade, 2007. Avaliação do modelo digital do terreno extraído de dados do SRTM – uma abordagem baseada na declividade, aspecto e uso/cobertura do solo. In XII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Florianópolis – SC, Brasil, pp. 5043-5050.
Artigo apresentação no XXIXCONGRESSO DE GEOPROCESSAMENTO Aracaju-SE 2010. Sobre a temática geração de modelos digitais de terreno.