Sensoriamento remoto e geoprocessamento aplicado ao estudo das conectividades das lagoas do Litoral Norte do Rio Grande do Sul, Brasil em períodos extremos de estiagem e de cheia

Abstract

A conectividade entre ambientes é um ponto chave no entendimento de vários processos ecológicos, porém pouco estudada em ambientes aquáticos. No presente estudo foram analisadas as conectividades estruturais entre as 40 lagoas do litoral norte do Rio Grande do Sul, Brasil, pertencentes ao sistema do rio Tramandaí, relacionando estas com o índice pluviométrico da região. Para tal abordagem foi realizado o teste de três metodologias. Com base em dados de pluviosidade da estação hidrometeorológica de Imbé - RS foram identificados dois períodos no tempo, um de estiagem e outro de cheia, respectivamente agosto de 1988 e agosto de 2009. Para cada período foi selecionada uma imagem Landsat TM 5 e realizadas as análises de processamento de imagens. Três métodos foram testados nesta pesquisa para gerar como resultado uma imagem com duas classes: água e não-água: classificação não supervisionada; NDVI (Índice de Vegetação da Diferença Normalizada) da mesma imagem; e a utilização da banda 5. O produto da reclassificação segundo os três métodos e para cada uma das datas foi sobreposto ao mapa das lagoas para verificação de existência de conectividade entre elas. O melhor resultado foi obtido com a classificação não supervisionada, por permitir diferenciar com mais clareza a presença de água dos outros atributos, sugerindo-se esse método para o monitoramento da extensão do espelho d’água na região.

Connectivity between habitats is a key point in understanding many ecological processes, but little studied of this kind has been done for aquatic environments. In this study we analyzed the structural connectivity among the 40 lakes of the northern coastal plain of Rio Grande do Sul, Brazil, belonging to the Tramandaí-river-system relating these to rainy and dry periods in the region. For such an approach t three methods were tested. Based on rainfall data of the hydrometeorological station Imbé-RS two time periods were identified, one rainy and another dry, respectively in August 1988 and August 2009. For each period we selected a Landsat TM 5 and performed the image processing analysis. Three methods were tested in this research aiming to generate, by each method, an image with two classes: water, not-water. The methods used were: unsupervised classification, reclassification of NDVI (Vegetation Index Normalized Difference) and reclassification of band 5. The product according to the reclassification of the three methods and for each of the dates was superimposed on the coastal lakes map to check for existence of connectivity between them. The best result was obtained with the unsupervised classification, since it allows to differentiate more clearly the presence or absence of water from the other attributes, suggesting this method for monitoring the extent of water surface in the region.