Validação da classificação orientada a objetos em imagens de satélite IKONOS II e elaboração de indicadores ambientais georreferenciados no município de Torres, Planície Costeira do Rio Grande do Sul, Brasil

Abstract

Atualmente faz-se necessária a compreensão da vulnerabilidade ambiental e o mapeamento dos recursos naturais das regiões observadas para monitorar os impactos, visando o planejamento para a proteção dos ambientes naturais e a possível recuperação de áreas afetadas pela invasão humana. Nestes casos, Tecnologias de Processamento Digital de Imagens de Sensoriamento Remoto (PDI), que incluem técnicas de processamento das imagens capturadas pelos satélites, e Sistema de Informações Geográficas (SIG) são reconhecidas como ferramentas efetivas e eficientes. Neste mesmo contexto, outra ferramenta importante são os indicadores ambientais, associados a instrumentos de planejamento e gestão dos espaços urbanos, rurais e costeiros. O objetivo geral no presente estudo é a validação de informações espacializadas, resultantes de uma classificação orientada a objetos de imagens de satélite de alta resolução IKONOS II, que expressem as condições físico-ambientais dos ecossistemas das Áreas de Preservação Permanente (APPs) e Unidade de Conservação (UC) no Município de Torres, Planície Costeira do Rio Grande do Sul. Os indicadores ambientais apresentam-se como uma forma resumida de situações como a exploração das dunas pela extração de areia e onde 0,39% do total da APP possui algum tipo de edificação; desmatamento da mata ciliar ao longo do percurso do Rio Mampituba, que possui 0,19% da área total ocupada por edificações; utilização dos recursos naturais como as lagoas para atividades antrópicas e que possui 0,08% da sua área total ocupada por algum tipo de edificação, e destaca o bom estado de preservação do Parque Estadual de Itapeva, constantemente monitorado. Os resultados foram obtidos após processos de correção das imagens, assim como a utilização de um método de segmentação multi-resolução baseada em objetos e uma análise classificatória por Máxima Verossimilhança Gaussiana. A acurácia dessa classificação deu-se pelo índice Kappa, que acusou uma melhor classificação visual para a classe edificação. A delimitação das APPs e UC do município, juntamente com os indicadores ambientais possibilitaram também a elaboração de um mapa de vulnerabilidade do local, facilitando e auxiliando consultas futuras e tomadas de decisão.

Nowadays becomes necessary the understanding of the natural vulnerability and the mapping of the natural resources in some regions to monitor ambient impacts, objectifying planning for environment protection and the possible recovery of areas affected by the human invasion. In these cases, Technologies of Digital Processing of Images (IDP) of Remote Sense, which includes techniques of processing of the images captured by the satellites, and Geographic Information Systems (GIS) are recognized as efficient and effective tools. In the same context, another important tool is the environment index, associates with instruments of planning and management of the urban, agricultural and coastal spaces. The general objective in the present study is the integration of spacial information that express the physic-ambient conditions of ecosystems of the Areas of Permanent Preservation (APPs) and Unit of Conservation (UC) in Torres, Coastal Plain of the Rio Grande Do Sul. The environment index are presented as an summarized form and quantified situations like the exploration of dunes for the sand extration and where 0.39% of the total of the APP possess some type of construction; deforestation of the galery forest throughout the way of Mampituba river, that possess 0.19% of total area occupied by constructions; use of the natural resources as the lagoons, that also constitute an APP, for irrigation, for example, and that possess 0.08% of its area occupied by some type of construction; and detaches good condition of preservation of the State Park of Itapeva, constantly monitored. The results had been obtained after processes of correction of the images, as well as the use of a segmentation method multi-resolution based on objects and a classification analysis by Maximum Gaussian Probability. The precision of this classification was given for the Kappa index, which accused a better visual classification for the classroom construction. The delimitation of APPs and UC of the city, together with the environment index also made possible the elaboration of a map of vulnerability of the place, facilitating and assisting future refers and taking of decision.