Geoprocessamento para caracterização geoambiental e estimativa da cobertura do solo de pastos em microbacia na Zona da Mata, MG

Abstract

Este trabalho apresenta um estudo quantitativo da cobertura do solo em área de pastos na Zona da Mata, MG, que visou a avaliação de técnicas para a estimativa da cobertura e a geração de modelos de relacionamento entre essas estimativas e dados espectrais. Vários processamentos serviram de base para a estratificação da área de estudo, com objetivos de amostragem, e permitiram derivar informações relevantes vinculadas à modelagem hidrológica e morfometria de bacias, em escala municipal, e à distribuição de pedoformas e vegetação, no âmbito de microbacia. Foi implementada uma estratégia de amostragem em parcelas de 1 hectare nos estratos geoambientais dominantes, para avaliação da cobertura por meio de duas técnicas: interceptação dos pontos de uma corda e classificação de fotografias verticais da superfície. As estimativas obtidas foram comparadas estatisticamente e utilizadas para a determinação de correlações com os dados espectrais derivados de uma imagem TM/Landsat-5 sincrônica com os dados de campo. A maior parte das implementações foi realizada por meio de geoprocessamento, se destacando: (a) a geração de uma base de dados espaciais; (b) a classificação digital de dados (imagem TM e fotografias detalhadas da cobertura) (c) a análise digital do terreno; (d) o pré-processamento de dados orbitais; (e) a geração de imagens-índice e (f) a realização de análises espaciais. Os métodos de estimativa da cobertura do solo apresentaram resultados muito variáveis e estatisticamente diferentes para a maior parte das classes de cobertura avaliadas, evidenciando que a seleção do método de campo pode influenciar a geração de modelos a partir de dados espectrais. Em concordância com esse resultado, a baixa predição dos valores espectrais a partir das estimativas da cobertura do solo, impossibilitou a obtenção de modelos com significado prático.

This work presents a quantitative study of ground cover in a pasture area of "Zona da Mata" (MG) that aims empirical models generation using field and remote sensing data. With sampling objectives, several processes were applied for study area stratification that allowed to derive important information linked to: (a) hydrological modeling and watershed morphometry, at county level and (b) distribution of landform attributes and soils/landform identification at catchment scale. For ground cover evaluation at field level, a sampling strategy was implemented in 1 hectare plots of geoenvironmental dominant strata, using two techniques: point interception and vertical pictures classification. The estimates were statistically compared and then used for correlation determination with data from synchronous TM/Landsat-5 image. Most of implementations was accomplished using geoprocessing tools (Geographical Information Systems and digital image processing): (a) spatial data base generation; (b) digital classification of data (TM image and vertical pictures of the ground cover); (c) digital analysis of terrain features; (d) pre-processing of digital data; (e) spectral indices generation and (f) spatial analysis.The ground cover estimate methods showed highly variable results and were statistically different for most of the ground cover classes. This evidenced that field method selection can influence models generation using remote sensing data. Low prediction of the spectral values from the ground cover estimates disabled the models generation with practical meaning.