O Programa Conservador das Águas e sua Relação com o Uso da Terra em Extrema-MG
Resumo
O objetivo deste trabalho foi realizar uma análise multitemporal do uso da terra do município de Extrema (MG), através do Sensoriamento Remoto (SR) e da técnica Geospatial Object Based Image Analysis (GEOBIA), considerando o início dos programas de conservação ambiental de adesão voluntária presentes no município e o período atual, com foco nas Áreas de Preservação Permanente (APPs). Foram utilizadas imagens orbitais dos sensores Thematic Mapper (TM) do Landsat-5 e Operational Land Imager (OLI) do Landsat-8, além do modelo digital de elevação Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). A classificação do uso da terra foi realizada a partir da GEOBIA em ambiente eCognition Developer ® 64 (ED64), que além da informação espectral também inclui outras informações importantes no processo de decisão, tais como textura e forma. Como resultado, foi identificado que entre 2006 e 2016 as áreas de mata do município aumentaram de 86 km² para 108 km². Além disso, foi constatado que 31% da área do município (76,5 km²) são áreas de APP de acordo com a legislação vigente, e que o aumento significativo de 10% da mata em áreas de APP demonstra um comprometimento do município com a qualidade ambiental local e a efetividade do programa de conservação.
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Referências
AGÊNCIA NACIONAL DE ÁGUAS (ANA). Programa Produtor de Água. ANA: Brasília. 2008. Disponível em: . Acesso em: 23 fev. 2017.
AGÊNCIA NACIONAL DE ÁGUAS (ANA). Programa Produtor de Água. 2017. Disponível em: <http://produtordeagua.ana.gov.br/>. Acesso em: 10 mar. 2017.
ATTANASIO, C. M.; GANDOLFI, S.; ZAKIA, M. J. B.; VENIZIANI JUNIOR, J. C.; LIMA, W. P. A importância das áreas ripárias para a sustentabilidade hidrológica do uso da terra em microbacias hidrográficas. Bragantia, v.71, n.4, p.493-501, 2012. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1590/S0006-87052013005000001>.
BLASCHKE, T. Object based image analysis for remote sensing. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v.65, n.1, p.2-16, 2010. Disponível em: <http://dx.doi.org/ 10.1016/j.isprsjprs.2009.06.004>.
BRASIL. Lei 12.651, de 25 de maio de 2012 - Código Florestal. Áreas de Preservação Permanente. Disponível em: <http://www2.camara.leg.br/legin/fed/lei/2012/lei-12651-25-maio-2012-613076-norma-pl.html>. Acesso em: 03 mai. 2017.
CASTILLEJO-GONZALEZ, I. L.; LÓPEZ-GRANADOS, F.; GARCIA-FERRER, A.; PEÑA-BARRAGAN, J. M.; JURADO-EXPÓSITO, M.; SANCHEZ-DE LA ORDEN, M.; GONZALEZ-AUDICANA, M. Object and pixel-based analysis for mapping crops and their agroenvironmental associated measures using QuickBird imagery. Computers and Electronics in Agriculture, v.68, pp.207-215, 2009. Disponível em: <https://dx.doi.org/10.1016/j.compag.2009.06.004>.
COELHO, C. A. S.; DE OLIVEIRA, C. P.; AMBRIZZI, T.; REBOITA, M. S.; CARPENEDO, C. B.; CAMPOS, J. L. P. S.; TOMAZIELLO, A. C. N.; PAMPUCH, L. A.; CUSTÓDIO, M. D. S.; DUTRA, L. M. M.; DA ROCHA, R. P; REHBEIN, A. The 2014 southeast Brazil austral summer drought: regional scale mechanisms and teleconnections, Climate Dynamics, v.46, n.11, 2016. Disponível em: <https://doi.org/10.1007/s00382-015-2800-1>.
EXTREMA, Prefeitura Municipal de. Dados da Cidade. 2013. Disponível em: <http://extrema.mg.gov.br/dados-da-cidade-2/>. Acesso em: 25 nov. 2016.
EXTREMA. Projeto Conservador das Águas, Extrema/MG. 2017. Disponível em: <http://extrema.mg.gov.br/site/wp-content/uploads/2011/10/PROJETO-CONSERVADOR-DAS-AGUAS.pdf>. Acesso em: 10 mar. 2017.
FLORENZANO, T. G. Geotecnologias na Geografia Aplicada: Difusão e Acesso. Revista do Departamento de Geografia, n.17, p. 24-29, 2005.
FONSECA, C. E. O crescimento e a expansão urbana e industrial no município de Extrema, Minas Gerais, a partir da duplicação da rodovia Fernão Dias, BR 381. 131p. Dissertação de Mestrado. Pontífica Universidade Católica de São Paulo. São Paulo. 2009.
GAO, B. NDWI A Normalized Difference Water Index for Remote Sensing of Vegetation Liquid Water From Space. Remote Sensing of Environment, n. 58, p.257-266, 1996.
GONÇALVES, H. Pagamentos por serviços ambientais segunda a ótica da comunidade envolvida – O caso do projeto “Conservador das Águas”, Extrema, MG. 208p. Dissertação de Mestrado. Universidade de São Paulo. Piracicaba. 2013. Disponível em: . Acesso em: 15 mar. 2017.
HAY, G. J.; CASTILLA, G. Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA): A new name for a new discipline? In: Object-Based Image Analysis – Spatial Concepts for Knowledge-driven Remote Sensing Applications, T. Blaschke, T., Lang, S., Hay, G. J., (editores), SpringerVerlag, 1.4, pp. 81- 92, 2008.
HUETE, A. A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sensing of Environment, n. 25, 295–309, 1988.
INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA (IBGE). Censo 2010. Disponível em: <http://censo2010.ibge.gov.br/>. Acesso em: 20 fev. 2017.
INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA (IBGE). Estimativas Populacionais. 2015. Disponível em: . Acesso em: 20 fev. 2017.
FUNDAÇÃO AGÊNCIA DAS BACIAS PCJ. Plano Municipal de Recursos Hídricos Extrema/MG. 2013. Disponível em: <http://www.agenciapcj.org.br/docs/pmrh/pmrh-extrema-relatorio-sintese.pdf> acesso em 20 fev. 2017.
JARDIM, M. H.; BURSZTYN, M. A. Pagamento por serviços ambientais na gestão de recursos hídricos: o caso de Extrema (MG). Engenharia sanitária e ambiental, v.20, n.3, p.353-360, 2015. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1590/S1413-41522015020000106299>.
JACOBI, P. R. Meio ambiente e sustentabilidade. In: Meio Ambiente e Sustentabilidade. O município no século XXI. São Paulo: CEPAM, p.175-183, 1999.
JOBIN, B.; LABRECQUE, S.; GRENIER, M.; FALARDEAU, G. Object-based classification as an alternative approach to the traditional pixel-based classification to identify potential habitat of the Grasshopper Sparrow. Environmental Management, n. 41, pp. 20–31, 2008. Disponível em: <https://dx.doi.org/10.1007/s00267-007-9031-0>.
Lei n° 2.100/2005 - Projeto Conservador das Águas. Disponível em: <http://www.extrema.mg.gov.br/conservadordasaguas/lei-n-2100.pdf>. Acesso em: 13 mar. 2017.
Lei n° 2100/2005. Projeto Conservador das Águas. Extrema-MG. Disponível em: <http://www.extrema.mg.gov.br/conservadordasaguas> Acesso em: 03 mai. 2016.
MARPU, P. R. Geographic Object-based Image Analysis. Freiberg, 2009. 121f. Tese de Doutorado. Faculty of Geosciences, Geo-Engineering and Mining Technische Universität Bergakademie Freiberg, 2009.
MINISTÉRIO DO MEIO AMBIENTE (MMA). Áreas de Preservação Permanente e Unidades de Conservação x Áreas de Risco: O que uma coisa tem a ver com a outra? 2011. Disponível em: <http://www.mma.gov.br/estruturas/202/_publicacao/202_publicacao01082011112029.pdf>
MORAES, E. C. Fundamentos de Sensoriamento Remoto. INPE, São José dos Campos, 2002.
NASCIMENTO, M. C. DO; SOARES, V. P.; RIBEIRO, C. A. A. S.; SILVA, E. Uso do geoprocessamento na identificação de conflito de uso da terra em áreas de preservação permanente na bacia hidrográfica do Rio Alegre, Espírito Santo. Ciência Florestal, v.15, p.207-220, 2005.
NAVULUR, K. Multispectral image analysis using the object-oriented paradigm. Boca Raton: CRC, 184p, 2007.
NEUBERT, M.; HEROLD, H.; MEINEL, G. Assessing image segmentation quality: concepts, methods and application. In: BLASCHKE, T.; LANG, S.; HAY, G.J. (Ed.). Object-based image analysis spatial concepts for knowledge-driven remote sensing applications. New York: Springer-Verlag, pp. 769-784, 2008.
NORTH AMERICAN SPACE AGENCY (NASA). 2014. Shuttle Radar Topography Mission: The Mission to Map the World. Disponível em: <http://www2.jpl.nasa.gov/srtm>. Acesso em: 20 out. 2016.
PACHECO, B. D. O. S.; ALBUQUERQUE, C. C. A. C.; TORRES FILHO, D. M.; SANTOS, E. K. M. O Projeto Conservador das Águas: análise de uma política pública em Extrema/MG. Revista Brasileira de Desenvolvimento Regional, v.5, n.1, 159-182, 2017. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.7867/2317-5443.2017v5n1p159-182>.
PEÑA-BARRAGAN, J. M.; NGUGI, M. K.; PLANT, R. E.; SIX, J. Object-based crop identification using multiple vegetation indices, textural features and crop phenology. Remote Sensing of Environment, v.115, pp.1301-1316, 2011. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2011.01.009>.
PESSOA, M. C.P. Y.; FERNANDES, E. N. Modelagem matemática e simulação de sistemas aplicadas ao planejamento ambiental e da atividade agrícola. In: Planejamento ambiental do espaço rural com ênfase para microbacias hidrográficas: manejo de recursos hídricos, ferramentas computacionais e educação ambiental. Março Antonio Ferreira Gomes, Maria Conceição Peres Young Pessoa, editores técnicos. Brasília, DF. Embrapa, 2010, 407 p.
ROUSE, J. W.; HAAS, R. H.; SCHELL, J. A.; DEERING, D. W. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. In 3rd ERTS Symposium, 1973. Anais… NASA, 1973, p. 309–317.
SCHULTZ, B.; FORMAGGIO, A. R.; EBERHARDT, I. D. R.; SANCHES, I. D. A.; OLIVEIRA, J. C.; LUIZ, A. J. B. Classificação orientada a objetos e, imagens multitemporais Landsat aplicada na identificação de cana-de-açúcar e soja. Revista Brasileira de Cartografia, v.68, n.1, pp.131-143, 2016.
SABESP. Sistema Cantareira. 2017. Disponível em: <http://site.sabesp.com.br/site/interna/Default.aspx?secaoId=132>. Acesso em: 25 out. 2017.
SEMACE. Superintendência Estadual do Meio Ambiente – CEARÁ. Instrumentos Administrativos e Judiciais de Defesa Ambiental sob a Ótica Municipalista. Fortaleza, 1994.
SILVA, J. M. O serviço ambiental hidrológico das áreas de proteção permanente: um estudo de caso com modelagem numérica em pequena e mesoescala na bacia do Rio Piracicaba. 100p. Tese de Doutorado. Universidade de São Paulo. São Paulo. Novembro de 2013.
STRAHLER, A. N. Hypsometric (area-altitude) – analysis of erosion al topography. Geological Society of America Bulletin, v.63, n.10, p.1117-1142, 1952.
TRIMBLE GEOSPATIAL. Definiens eCognition developer. Version 8. Munich: Trimble GeoSpatial, 2009.
UNITED STATES GEOLOGICAL SURVEY (USGS). 2017. Disponível em: <https://earthexplorer.usgs.gov/>. Acesso em: 16 mai. 2017.
VERMOTE, E. F.; TANRÉ, D.; DEUZI, J. L.; HERMAN, M.; MORCRETTE, J. J. Second simulation of the satellite signal in the solar spectrum: an overview. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, v.35, n.3, p.675-686, 1997.
WICKS, T.; SMITH, G.; CURRAN, P. Polygon-based aggregation of remotely sensed data for regional ecological analysis. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v.4, n.2, pp.161-173, 2002.
WITTEN, I. H.; FRANK, E.; MARK, A. H. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Third. p. 629, 2011.
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