LAGOA DO PORTINHO FOI REDUZIDA EM 41,4% DE SUA ÁREA NOS ÚLTIMOS CINCO ANOS
Pond of Portinho was decreased by 41.4% of your area in the last five years
Rubens Antonio Leite Benevides (Graduando de Engenharia Cartográfica e de Agrimensura – UFPI/CT)
[email protected]é Dias Sampaio
(Graduando de Engenharia Cartográfica e de Agrimensura – UFPI/CT)[email protected]
Resumo: O presente trabalho busca evidenciar e entender a variação da área da Lagoa do Portinho ao longo dos últimos 30 anos, dado o seu recente estado de seca. Utilizando-nos de conhecimentos do sensoriamento remoto e de ferramentas computacionais como sistemas de informações geográficas (SIG) e outros softwares, realizamos a análise multitemporal de 27 imagens aéreo-espaciais, adquiridas anualmente, pelos satélites Landsat 5, 7 e 8. Os resultados mostram grande redução da área nos últimos 5 anos, e comparando-os com outras bibliografias e dados pluviométricos históricos da região, encontramos fortes evidências que o principal fator responsável pela secagem da lagoa é a baixa precipitação dos últimos 5 anos.
Abstract: The present work tries to reveal and understand the variation of Portinho Lagoon area along the last 30 years, since his recent dry state. Using the knowledge of remote sensing and computational tools as geographic information systems (GIS) and others softwares, we performed a multi-temporal analysis of 27 aerial images, annually acquired throught the satellites Landsat 5, 7 and 8. The results show large reduction of the area in the last five years, and when compared with others bibliographies and rainfall historical data of the region, we find strong evidence that the main factor responsible for the drying of the pond is the low rainfall of the last five years.
1. IntroduçãoA Lagoa do Portinho é um belo ponto turístico do litoral piauiense localizada entre as
cidades litorâneas de Parnaíba e Luís Correia. Naturalmente, serve como o divisor geográfico
das duas cidades, e foi, durante muito tempo, fonte de renda para a comunidade local
(GAMA, 2015). Atualmente, a situação da lagoa assusta quem um dia já usufruiu de suas
águas para o lazer, em depoimento, a moradora local Jaqueline Braga, diz:
Éramos sustentados com o dinheiro que ganhávamos da pesca, mas agora
está difícil, tivemos que aprender outras atividades para não morrermos de
fome. Agora é uma pena saber que as gerações futuras não poderão usufruir
da beleza que foi a Lagoa do Portinho. (ARAUJO, 2015).
A frustração expressa pode ser generalizada a qualquer um que visite a realidade no
local. Todavia, qual é a real situação da Lagoa do Portinho? Quando a lagoa começou a secar
e quais são as possíveis causas? Foi com o objetivo de responder a essas perguntas que
mensuramos a área da lagoa ao longo de três décadas. Utilizando imagens de satélites e dados
pluviométricos históricos, investigamos correlações que pudessem nortear os resultados
obtidos, para então emitir um parecer de causa e efeito.
2. Materiais e métodos2.1 Aquisição das imagens
Todas as imagens foram adquiridas através do portal online “EarthExplorer” com o
nível de correção L1T, segundo o United States Geological Survey (USGS), (2014), esse
nível de correção leva em conta os seguintes parâmetros:
- Modo de projeção na superfície: Universal Transversa de Mercator (UTM).
- Sistema geodésico para georreferenciamento: World Geodetic System 1984 (WGS84).
- Remostarem por convolução cúbica.
- Formato de entrega: GeoTIFF.
- Orientação da imagem: norte-sul.
Foram adquiridos 29 conjuntos de imagens espectrais ao longo de 30 anos, da mesma
localidade, utilizando os satélites Landsat 5, 7 e 8. Dois conjuntos, de 1996 e 1997, foram
descartados devido à presença de nuvens na única cena disponível de ambos os anos. Dos 27
conjuntos restantes 24 pertencem a um mês compreendido entre julho e novembro, as demais
informações de cada imagem encontram-se na tabela 1 (em anexo).
Segundo dados climatológicos do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), esses
meses apresentam a menor precipitação ao longo dos anos (ver figura 1). É fundamental
possuir a maioria das imagens nesses meses de estiagem devido às variações pluviométricas
que poderiam oscilar significativamente a área da lagoa, resultando em dados pouco
constantes.
Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez0.0
100.0
200.0
300.0
400.0
500.0
Parnaíba - 1961 a 1990 - Precipitação (mm)
Prec
ipita
ção
em m
m
Figura 1 – Gráfico da normal climatológica1 de precipitação para a estação meteorológica em Parnaíba-PI.
Fonte: Elaborado pelos autores com dados do INMET2
2.2 Características das imagens
- Resolução espacial: 900m2 por pixel (30m x 30m).
- Resolução radiométrica: 8 bits para imagens Landsat 5 e 7; 16 bits para imagens Landsat 8.
- Coordenadas do centro: φ = 2º 54' S; λ = 42º 2' W.
- Imagens catalogadas através do Worldwide Reference System 2 (WRS2).- Orbita/ponto: 219/062
2.3 Coleta de dados
Mensurar a área da lagoa em cada uma das 27 cenas Landsat mostrou-se mais
trabalhoso do que imaginávamos, todavia, nosso objetivo não era obter a área da lagoa com
precisão, mas, medir a sua variação ao longo dos anos. Assim sendo, não se necessitou de
grande precisão nas medidas realizadas.
1 A Organização Meteorológica Mundial (OMM) define normais climatológicas como “valores médios calculados para um período relativamente longo e uniforme, compreendendo no mínimo três décadas consecutivas.”.2 Dados acessíveis após cadastro no Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa BDMEP, na página online do INMET, disponível em: <http://www.inmet.gov.br/portal/index.php?r=bdmep/bdmep>. Acesso em: 15 de jan. de 2016.
Para o manipulamento das imagens foi utilizado o software SPRING, versão 5.3,
disponibilizado gratuitamente pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).
Simplificadamente, aplicamos a seguinte metodologia:
1 – Carregamento das bandas espectrais 1, 2, 3, 4, 5, e 7.
2 – Recorte da área de estudo (figura 2).
3 – Segmentação utilizando todas as bandas com os seguintes parâmetros:
Limiar de área = 5, para todas as cenas;
Limiar de similaridade = 20, para cenas Landsat 5 e 7.
Limiar de similaridade = 4000, para cenas Landsat 8.
4 – Classificação através do algoritmo Isoseg com os seguintes parâmetros:
Limiar de aceitação = 99%.
Quantidade de interações = 50.
5 – Agrupamento das classes geradas em 3 temas: vegetação, água e solo.
7 – Medição das classes temáticas e coleta do valor da área classificada como “água”, em
metros quadrados.
Figura 2 – Composição RGB das bandas 6,5 e 4. Data do imageamento: 09 de out. 2015Fonte: Elaborada pelos autores com base nas imagens do portal EarthExplorer
Para efeito de ilustração, os mapas temáticos gerados com as imagens de 1985 e 2015,
respectivamente início e fim da análise temporal, são apresentados a seguir (figuras 3 e 4).
Figura 3 – Mapa temático em 1985Fonte: Elaborado pelos autores
Figura 4 – Mapa temático em 2015Fonte: Elaborado pelos autores
2. 4 Sobre o algoritmo de classificação
Na escolha do algoritmo de classificação, dentre os vários disponíveis, dois
parâmetros foram considerados: tempo e qualidade da classificação.
Segundo Menezes e Sano (2010), os algoritmos de classificação são comumente
divididos em supervisionados e não-supervisionados. Como o próprio nome sugere, há um
controle maior no primeiro tipo do que no segundo, esse controle se dá através da coleta de
amostras na imagem a ser classificada. Visto que levaria muito tempo para recolher amostras
em cada uma das imagens, e que nosso alvo (água) é de fácil discernimento, optamos pelo
segundo tipo.
Há ainda, dentre os algoritmos de classificação não supervisionados, os que realizam
classificação pixel a pixel, e os que utilizam uma segmentação prévia da imagem em regiões,
(MENESES e SANO, 2010). A experiência ao longo da execução deste trabalho nos
evidenciou dois problemas com o algoritmo de classificação por pixel, não supervisionado,
Kmedias. O primeiro, é que ele tende a confundir pixels de sombra com pixels de água,
causando grande confusão em imagens com nuvens. O segundo, é que as imagens
classificadas tendem a apresentar o efeito “sal e pimenta”, sendo pouco agradáveis devido à
presença de pixels espalhados. Deste modo, optamos pela opção de classificação não
supervisionada com base em segmentos, utilizando o algoritmo Isoseg.
3. Resultados e discussão O comportamento ao longo dos anos de 1985 a 2015 da área da Lagoa do Portinho é
mostrado na figura 5.
1985 1988 1991 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 20150
1000000
2000000
3000000
4000000
5000000
6000000
7000000
5,402,700.00 5,266,800.00 5,382,000.00
4,727,700.00 4,729,500.00
2,769,300.00Milh
ões
de m
²
Figura 5 – Comportamento da área da Lagoa do Portinho ao longo de 3 décadas. Os valores dá àrea a cada 5 anos encontram-se escritos logo abaixo de seus pontos para melhor
avaliação. Os pontos em preto representam os anos de: 1996, 1997, 2011 e 2012, seus valores de área foram obtidos por interpolação linear.
Fonte: Elaborado pelos autores
Imediatamente percebe-se que:
a) Até 2010 a área da lagoa aparenta ser constante.
b) Há uma queda da área a partir de 2010 e esta variação não é sazonal, pois não há
recuperação da área perdida nos anos seguintes.
c) Comparando a área em 2010 e em 2015 temos uma queda de 41,4%.
Fazendo-se uma interpolação linear para descobrir-se a área da lagoa no futuro, porém,
somente utilizando-se dos dados até 2010, os resultados indicam que em 2015 deveríamos ter
uma área de aproximadamente 4,97 milhões de metros quadrados (figura 6).
Todavia, a área medida em 2015 foi de apenas 2,77 milhões, uma queda de
aproximadamente 44,3% em relação ao previsto. Desta forma, podemos inferir que se a lagoa
tivesse mantido o mesmo comportamento que teve de 1985 até 2010, em 2015 sua área
continuaria 44,3% maior do que a área medida no mesmo ano. Esse valor é próximo da queda
de 41,4% descrita em (c), o que confirma a inferência (a), que por sua vez confirma a
inferência (b).
1985 1988 1991 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 20150
1000000
2000000
3000000
4000000
5000000
6000000
7000000
f(x) = − 16748.1025641026 x + 38720719.4871795
Milh
ões
de m
2
Figura 6 – Interpolação linear para a área da Lagoa do Portinho utilizando dados até 2010. Com a equação linear de interpolação fornecida, a área prevista para a lagoa em 2015 é de:
4,97 milhões de m2
Fonte: Elaborado pelos autores
Os resultados encontrados estão de acordo com os descritos pela Secretaria Estadual
de Meio Ambiente e Recursos Hídricos (SEMAR), em que, referindo-se à Lagoa do Portinho,
diz: "Observe-se que já são cinco anos seguidos de chuvas bem abaixo da média e que não
conseguem repor os volumes normais dos mananciais da região", (SEMAR, 2015; apud
GAMA, 2015). Ainda, segundo a SEMAR (2015, apud GAMA, 2015), houve queda de 32%
na média histórica de 1210 mm para 822 mm, partindo de 2010 até 2014 na precipitação
média.
Esses dados coincidem de forma exata com os dados consultados e disponibilizados
pelo INMET, pois a média da precipitação total dos anos 2010 a 2014 é exatamente 822 mm
(figura 7), o que sugere mudanças climáticas na região.
1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 20140
400
800
1200
1600
2000
637.9
1017.1
624.8
853.2
978.8
Prec
ipita
ção
em m
m
Figura 7 – Precipitação total anual de 1994 até 2015 para a estação meteorológica de Parnaíba-PI. A média das precipitações de 2010 até 2014 é igual a 822 mm.
Fonte: Elaborado pelos autores com dados do INMET3
4. ConclusãoEncontrou-se que de 2010 para 2015, a área da Lagoa do Portinho diminuiu em
41,4%. Há fortes evidências que o principal fator responsável pela diminuição da área da
Lagoa do Portinho foi a diminuição da precipitação em 32% na região durante os últimos 5
anos.
Não podemos afirmar que os resultados aqui encontrados confirmam mudanças
climáticas, entretanto, eles podem ser utilizados em pesquisas futuras com esse objetivo, pois
apresentaram consistência ao longo do tempo e, além disso, concordaram com os dados
históricos e bibliografias pesquisadas.
3 Dados acessíveis após cadastro no Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa BDMEP, na página online do INMET, disponível em: <http://www.inmet.gov.br/portal/index.php?r=bdmep/bdmep>. Acesso em: 15 de jan. de 2016.
5. Bibliografia
MENESES, P. R.; SANO, E. E. “Classificação pixel a pixel de imagem”. In: MENEZES, P. R. ALMEIDA, T. (org.) Introdução ao Processamento de Imagens de Sensoriamento Remoto. Brasilia: UnB, p. 191-208. 2012. Disponível em: <http://www.cnpq.br/documents/10157/56b578c4-0fd5-4b9f-b82a-e9693e4f69d8>. Acesso em: 13 de fev. 2016.
United States Geologiacal Survey (USGS). Landsat Processing Details. 2014. Disponível em: <http://landsat.usgs.gov//Landsat_Processing_Details.php>. Acesso em: 12/02/2016.
ARAUJO, Gilsilene. Assoreamento da Lagoa do Portinho assusta turistas no Litoral do Piauí. G1, Piauí, 24 de já. De 2015. Disponível em: <http://g1.globo.com/pi/piaui/noticia/2015/01/assoreamento-da-lagoa-do-portinho-assusta-turistas-no-litoral-do-piaui.html>. Acesso em: 13 de Jan. de 2016
GAMA, Aliny. Lagoa de 5 milhões de metros cúbicos "seca" no litoral do Piauí. UOL Notícias, Maceió, 5 de mai. de 2015. Disponível em: <http://noticias.uol.com.br/meio-ambiente/ultimas-noticias/redacao/2015/05/05/lagoa-de-5-milhoes-de-metros-cubicos-seca-no-litoral-do-piaui.htm>. Acesso em: 14 de Jan. de 2016.
6. AnexosA – Tabela 1: Atributos das imagens
Sensor ID da cena Data de aquisição
TM LT52190621985247CUB00 1985 Set-04
TM LT52190621986186CUB00 1986 Jul-05
TM LT52190621987173CUB00 1987 Jun-22
TM LT52190621988256CUB00 1988 Set-12
TM LT52190621989274CUB00 1989 Out-01
TM LT52190621990213CUB00 1990 Ago-01
TM LT52190621991216CUB00 1991 Ago-04
TM LT52190621992283CUB00 1992 Out-02
TM LT52190621993253CUB00 1993 Set-10
TM LT52190621994160CUB00 1994 Jun-09
TM LT52190621995307CUB00 1995 Nov-03
TM Descartada 1996 -
TM Descartada 1997 -
TM LT52190621998203CUB00 1998 Jul-22
TM LT52190621999222CUB01 1999 Ago-10
TM LT52190622000241CUB00 2000 Ago-28
TM LT52190622001291CUB00 2001 Out-18
ETM+ LE72190622002158PFS00 2002 Jun-07
TM LT52190622003281CUB00 2003 Out-08
TM LT52190622004268CUB00 2004 Set-24
TM LT52190622005222CUB00 2005 Ago-10
TM LT52190622006225CUB00 2006 Ago-13
TM LT52190622007276CUB00 2007 Out-03
TM LT52190622008215CUB00 2008 Ago-02
TM LT52190622009217CUB00 2009 Ago-05
TM LT52190622010316CUB00 2010 Nov-12
- Não há cobertura 2011 -
- Não há cobertura 2012 -
OLI LC82190622013276LGN00 2013 Out-13
OLI LC82190622014311LGN00 2014 Nov-07
OLI LC82190622015282LGN00 2015 Out-09
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