Detecção de mudanças no uso e na cobertura do solo em uma série temporal de imagens da Região da Campanha do Rio Grande do Sul

Abstract

A detecção de mudanças no uso e na cobertura do solo pode ser considerada a função do sensoriamento remoto que agrega uma dimensão temporal à análise das informações contidas nas imagens. Ao confrontá-las duas a duas, para identificar, localizar e qualificar as transformações que ocorreram na cobertura e no uso do solo em determinados espaço e tempo, através das respostas espectrais registradas nos pares de pixels homólogos quando aplicados limiares que permitam distinguir entre a mudança e a não mudança. A análise ponto a ponto, ou instante a instante permite inferir sobre a quantidade e qualidade das mudanças detectadas em uma região durante um determinado período. Já a análise comparativa entre dois ou mais destes resultados, utilizando uma série temporal de imagens, permite inferir acerca da dinâmica das transformações em vários outros aspectos; como topologia, intensidade, tipo de mudança (substituição ou conversão) e taxa de mudança. São várias as técnicas disponíveis para a detecção de mudanças no uso e cobertura do solo a partir de imagens digitais, obtidas por sensores orbitais, dois grandes grupos podem ser propostos: técnicas de pré-classificação e de pós-classificação, diferindo fundamentalmente sobre quais produtos são aplicados os limiares da detecção das mudanças, se sobre produtos temáticos da classificação de imagens, ou se sobre imagens diretamente. Este trabalho utiliza técnicas de detecção baseadas em subtração de imagens de ambos os grupos, especificamente, a pós-classificação por máxima verossimilhança e da pré-classificação, por Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) e por Transformada Kauth-Thomas (KT), nesse caso o componente de verdor. Visa avaliar a sensibilidade e adequação destas técnicas para a análise das transformações ocorridas no uso e da cobertura do solo durante os dois períodos de comparação: 1988 a 2001 e 2001 a 2006 e no conjunto dos 18 anos, na captação das tendências das transformações deste ambiente da Campanha Sul do Estado do Rio Grande do Sul, que é majoritariamente rural, muito dinâmico e bastante heterogêneo. Considerando que durante o período abrangido neste trabalho, grandes fazendas tradicionais de pecuária, em um primeiro momento, foram convertidas para agricultura familiar através da criação intensiva de assentamentos da reforma agrária, ocorrida entre a metade dos anos 80 e a metade dos anos 90, mais recentemente, substituídas por plantios florestais da indústria do papel. Os resultados permitiram confrontar os tratamentos e verificar as acurácias das detecções e identificar as principais dificuldades, em especial, o efeito da fenologia nas diversas fases em que se apresentam nas substituições florestais de ciclos longos. A dificuldade da técnica KT, em lidar com plantios semi-perenes e perenes, a impossibilidade de se considerar áreas cobertas em algum momento por nuvens. Por fim, corrobora com a inviabilidade do estabelecimento a priori da melhor técnica, ou mesmo, daquela mais acurada, sem que sejam considerados plenamente os objetivos, a escala, a natureza do ambiente analisado e as classes de mudança estabelecidas para o trabalho, além da qualidade das imagens disponíveis.

The detection of alterations in land use and cover can be considered as being an operation in Remote Sensing which adds a time dimension to the analysis of information in images. This is done when images are compared, by groups of two, at certain space and time looking for spectral responses stored in pairs of homologous pixels, through the application of thresholds which lead to the differentiation between change and non-change. A point-to-point, or instant-to-instant analysis, permits to infer on the amount and quality of alterations detected in a region, during a certain period. The comparative analysis between two or more of these results, via a time series of images, informs on the dynamics of transformations in other aspects, as topology, intensity, kind of change (substitution or conversion), and change rate. Several techniques are available to detect alterations in land use and cover, from digital images collected by orbital sensors. Two larger groups can be highlighted: preclassification techniques, and post-classification techniques. They differ basically on over which products the thresholds defining changes are applied, these products being either thematic ones for image classification, or the image itself. This work uses detection techniques based on image subtraction of both groups. Pre-classification uses the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the Kauth-Thomas Transform (KT), the green index in this last case. Post-classification uses the Maximum Likelihood. The objective is to estimate the sensitivity and adequacy of these techniques for the detection and analysis of changes in land use and cover during two comparison periods: the first one is from 1988 to 2001; the second, from 2001 to 2006. Besides, the whole 18-years period is studied to detect tendencies of the transformation of the region. The study area is at the Campanha Sul region, at Rio Grande do Sul State Brazil. It is largely rural, heterogeneous and dynamic, since during the period covered (1988-2006) large estates where either converted into smaller properties, family-managed; though an intensive policy of agrarian reform (from the mid-eighties to the mid-nineties), or, more recently, by industrial-style cultures of forests to serve the paper industry. The results allowed comparing the different treatments and to verify the accuracy of detections. The main difficulties were the phonological cycles, the various phases of long-cycle artificial forests, the limitations of the KT technique to handle semi-perennial cultures, and cloud-covered areas. It was not possible to clearly define the better or more accurate technique; this definition depends of specific objectives, of the scale and nature of the study region, and of the classes of change being analyzed, besides of the quality of available images.