Uso do sensoriamento remoto na análise da superfície impermeabilizada e da cobertura vegetal em Porto Alegre-RS

Abstract

A cidade é um espaço formado por um conjunto de processos que ocorrem de maneira simultânea, trazendo dificuldades para uma análise complexa dos problemas urbanos. O sensoriamento remoto, por outro o lado, proporciona ferramentas para um diagnóstico de uso e de ocupação da superfície por meio de imagens de satélite. Assim, considera-se importante uma pesquisa de uso e ocupação da superfície de Porto Alegre/RS utilizando os índices NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e SAVI (Soil-Adjusted Vegetation Index), com o objetivo de descrever as variações de cobertura vegetal, em conjunto com o índice de impermeabilidade da superfície ENDISI (Enhanced Normalized Difference Impervious Surfaces Index), com o propósito de diferenciar áreas permeáveis e impermeáveis. Para tanto, foram utilizadas 13 imagens Sentinel-2, obtidas entre 2017 e 2023, nas estações de inverno e de verão. As imagens passaram pelo cálculo dos índices NDVI, SAVI e ENDISI. As imagens índice foram analisadas visualmente, avaliando o ajuste espacial dos valores dos índices à cobertura superficial de 8 bairros selecionados (um para cada região de planejamento do município), bem como os dados passaram por análises estatísticas como: teste de normalidade, ANOVA, teste de Tukey e correlação de Pearson. Foi possível observar que, em Porto Alegre, a densidade de cobertura vegetal, obtido por meio dos índices NDVI e SAVI, aumenta proporcionalmente a partir do distanciamento das principais vias arteriais do município, com a vantagem de o SAVI ser menos suscetível ao efeito água relacionado ao sombreamento de edifícios e morros. O índice ENDISI consegue identificar muitas áreas permeáveis existentes dentro do território municipal, mesmo se estiverem cercadas por áreas impermeáveis. O estudo dos índices NDVI, SAVI e ENDISI, em Porto Alegre, evidenciou diferenças entre regiões urbanizadas e áreas periféricas vegetadas, com baixa vegetação e alta impermeabilização nas zonas centrais. Estatisticamente, foi observado que os índices NDVI e SAVI estão fortemente correlacionados, por outro lado, o ENDISI tem um comportamento inverso aos índices de vegetação, independente do bairro analisado. Além disso, também foi analisada a correlação entre os índices de cobertura vegetal e de impermeabilidade do solo com o valor do metro quadrado dos bairros analisados, e foi observado que, conforme o valor do metro quadrado aumenta, a impermeabilidade também aumenta, porém, a cobertura vegetal diminui. A análise integrada dos índices se mostrou útil para a análise de ambientes urbanos, com atenção para a sazonalidade das imagens.

The city is an environment resulting from a series of simultaneous processes, which makes it difficult to conduct a thorough analysis of urban issues. Remote sensing, on the other hand, provides a methodology for diagnosing surface use and occupation by using satellite images. Therefore, a comprehensive survey of surface use and occupation in Porto Alegre, RS, is imperative, employing the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and SAVI (Soil-Adjusted Vegetation Index) indexes. This approach aims to delineate variations in vegetation cover in conjunction with the ENDISI (Enhanced Normalized Difference Impervious Surfaces Index), thereby facilitating the differentiation of permeable and impermeable areas. Thirteen Sentinel-2 images obtained between 2018 and 2023, during both winter and summer, were used for this purpose. The images were used to calculate the NDVI, SAVI, and ENDISI indexes. In addition to a visual analysis of the index images to evaluate the spatial correspondence of the index values to the surface coverage of eight selected neighborhoods (one for each planning region of the municipality), the data were subjected to statistical analyses, including normality test, ANOVA, the Tukey test, and the Pearson's correlation. In Porto Alegre, we observed that vegetation coverage density, as indicated by the NDVI and SAVI indices, increases proportionally with distance from the municipality's main roads. SAVI has the advantage of being less susceptible to the water effect related to shading from buildings and hills. ENDISI can identify permeable areas within the municipal territory, even if they are surrounded by impermeable areas. Studying the NDVI, SAVI, and ENDISI indexes in Porto Alegre revealed differences between urbanized regions and vegetated peripheral areas. The indices showed low vegetation and high impermeability in central areas, influenced by seasons and climate. The indexes revealed low vegetation and high impermeability in the central areas, which are influenced by seasons and climatic events. Statistically, the NDVI and SAVI indexes were found to be associated with each other and exhibit very similar behavior. However, the ENDISI index exhibits inverse behavior with respect to the vegetation cover indexes, regardless of the neighborhood analyzed. Additionally, the relationship between vegetation cover and soil impermeability indexes was analyzed using the value per square meter of the areas of interest. It was observed that as the value per square meter increases, so does impermeability, while vegetation cover decreases. Integrated analysis of the indexes proved useful for environmental management when considering the seasonality of the images.