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8/12/2019 ADRIANA OLIVEIRA BARROS - Aplicabilidade Da Logica Fuzzy Para a Classificacao Do Uso Da Terra Na Bacia Do Rio
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UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO
INSTITUTO DE CINCIAS HUMANAS E SOCIAIS
DEPARTAMENTO DE GEOGRAFIA
PROGRAMA DE PS-GRADUAO EM GEOGRAFIA
MESTRADO
Adriana Oliveira Barros
APLICABILIDADE DA LGICA FUZZYPARA CLASSIFICAO DO USO DA
TERRA NA BACIA DO RIO TENENTE AMARAL EM JACIARA/MT
C U I A B - MT
2011
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Adriana Oliveira Barros
APLICABILIDADE DA LGICA FUZZYPARA CLASSIFICAO DO USO DA
TERRA NA BACIA DO RIO TENENTE AMARAL EM JACIARA/MT
Dissertao apresentada ao Programa de Ps-Graduao emGeografia da Universidade Federal de Mato Grosso comorequisito parcial para obteno do ttulo de mestre em Geografia,sob orientao da Professora Dr. Lunalva Moura Schwenk.
Orientadora: Lunalva Moura Schwenk
Cuiab
2011
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Adriana Oliveira Barros
APLICABILIDADE DA LGICA FUZZYPARA CLASSIFICAO DO USO DA
TERRA NA BACIA DO RIO TENENTE AMARAL EM JACIARA/MT
Aprovada em: 01/12/2011
Banca Examinadora:
Orientadora: Prof. Dr. Lunalva Moura SchwenkDepartamento de Geografia- UFMT
Examinador Interno: Prof. Dr. Peter ZeilhoferDepartamento de Geografia- UFMT
Examinadora Externa: Prof Dr.Carla Bernadete Madureira CruzDepartamento de Geografia- UFRJ
Cuiab-MT
2011
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Dedico aos meus pais e ao meu esposo, pelo
constante incentivo a minha jornada acadmica. A
vocs, meu profundo carinho.
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AGRADECIMENTOSAGRADECIMENTOSAGRADECIMENTOSAGRADECIMENTOS
Este espao dedicado queles que deram a sua
contribuio para que esta dissertao fosse realizada. A
todos eles deixo aqui o meu agradecimento sincero.
Agradeo a Deus, onde busquei fora nos momentos de
dificuldades e por ter me proporcionado sade, tornando
este momento real;
A minha famlia pelo incentivo a minha jornada acadmica;
Ao meu esposo Mrcio Castanha, pelo companheirismo e as
valiosas contribuies geogrficas a mim cedidas;
Aos meus pais Benedito e Neide, por me oferecer o melhor
em termos de educao e formao de carter;
A minha orientadora, Lunalva Moura Schwenk, por sempre
acreditar no meu esforo, pelos ensinamentos e pela
amizade;
Ao Professor Peter Zeilhofer, pela amizade e pelos
conhecimentos transmitidos durante a realizao desta
dissertao, nos quais foram extremamente valiosos;
A Professora Carla Madureira pela correo do trabalho e
sugestes;
Agradeo aos meus amigos Adelaine, Marcos Antnio e
Roberto pelos estmulos e contribuies;
A todos os colegas do Laboratrio de Geoprocessamento;
Aos professores do programa de mestrado em Geografia;
E a todos que direta ou indiretamente contriburam para
realizao deste trabalho, deixo aqui meus sinceros
agradecimentos.
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Porque melhor a sabedoria do que os
rubis, e de tudo que se deseja nada se
pode comparar com ela. Provrbios 8:11.
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RESUMO
Tcnicas tradicionais de classificao de imagens multiespectrais tem sido a
ferramenta usual para o mapeamento temtico da cobertura da terra. Tais tcnicasforam projetadas para tratar fenmenos que apresentam limites bem definidos e quepodem ser facilmente discretizados. Contudo, existem regies de incertezas eimprecises a serem mapeadas, as quais demandam tcnicas alternativas, comoclassificaes baseadas em abordagem fuzzy. Desta maneira, este trabalho tevecomo objetivo classificar o uso da terra na bacia do rio Tenente Amaral atravs deum algoritmo de lgica fuzzy, tcnica classificatria supervisionada, no-paramtrica,utilizando uma imagem Landsat-TM e camadas temticas pr-existentes. Para tanto,fez-se necessrio a gerao de um banco de dados atravs de levantamentos egerao de mapas temticos com uso das tcnicas de sensoriamento remoto eanlise espacial, utilizando os softwares ArcGis 9.3, Spring 5.1.7 e IDRISI Andes
15.0. As assinaturas espectrais das culturas agrcolas foram analisadas a partir dasamostras de campo com apoio da imagem e extrados histogramas das classestemticas de mapas pedolgicos e declividade do terreno, que serviram deamostragem para o desenvolvimento da classificao fuzzy. A validao domapeamento foi feito atravs do ndice de Kappa, cujo valor foi (0.8432), de acordocom tal resultado, a classificao pode ser considerada boa a excelente. Contudo otrabalho demonstra a necessidade de se fazer novos testes com a incorporao denovos dados para que se possa ter melhores produtos de classificao do uso daterra por abordagens fuzzy.
Palavras-Chave: Sensoriamento remoto, Classificao de uso da terra, LgicaFuzzy.
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ABSTRACT
Traditional techniques of classification of multispectral images have been the
customary tool for thematic mapping of land cover. Such techniques were designedto deal with phenomena that show well-defined limits and can be easily discretized.There are, however, regions of uncertainty and inaccuracies to be mapped, whichrequire alternative techniques, such as classifications based on fuzzyapproach. Thiswork, therefore, aimed to classify the use of land in the drainage basin of the TenenteAmaralriver trough a fuzzy logic algorithm, supervised classificatory technique, non-parametric, utilizing a Landsat-TM image and pre-existent thematic layers. For this, itwas required the generation of a database trough data survey and generation ofthematic maps with the remote sensing techniques and spatial analysis, utilizing thefollowing software: ArcGis 9.3, Spring 5.1.7 and IDRISI Andes 15.0. The spectralsignatures of agricultural crops were analyzed from field samples along with satellite
image, and histograms of the thematic classes of pedologic maps and steepness ofthe terrain were extracted, which were used as samples in the development of thefuzzy classification. The validation of the mapping was done with the kappa index,whose value was (0.8432),according to said result, the classification can beconsidered good to excellent. However, the work demonstrates the need to makenew tests with new data in order to have better results in the classification of landusage by fuzzy approaches.
Key-words: Remote sensing, land usage classification, Fuzzy logic.
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LISTA DE FIGURAS
Figura1: Comprimento de ondas em estgiovegetao............................................22
Figura 2: Funes de pertinncia - conjuntos clssicos (a) e conjuntos fuzzy(b)...............................................................................................................................23
Figura 3:Exemplo de graus de pertinncia pixel......................................................24
Figura 4: Localizao da rea de estudo...................................................................31
Figura 5: reas de pastagens na bacia do rio Tenente Amaral................................32
Figura 6: Cultivo de algodo na bacia Tenente Amaral.............................................33
Figura 7:Cultivo da Crolatria na bacia do rio Tenente Amaral................................34
Figura 8:Cultivo de Cana-de-acar.........................................................................35Figura 9:Diferentes fitofisionomias do Cerrado........................................................36
Figura 10:Remanescente de Floresta Estacional semidecidual...............................38
Figura 11:Compartimentao geolgica da rea.....................................................40
Figura 12:compartimento geomorfolgico................................................................41
Figura 13:Plantao de milho em Latossolo............................................................43
Figura 14:Classificao Climtica de Kppen para Mato Grosso............................45
Figura 15:Etapas do desenvolvimento do trabalho..................................................47
Figura 16:Mapa ilustrativo da configurao da bacia Tenente Amaral....................53
Figura 17:Amostras coletadas em campo da rea de estudo..................................55
Figura 18:Demonstrao das caractersticas de reflexo de amostras dos diferentes
tipos de cultivo coletados em composio colorida 3, 4,5 da imagem Landsat-5
TM..............................................................................................................................58
Figura 19:Plantao de Milho na rea de estudo.....................................................59
Figura 20: Pastagem na rea de estudo...................................................................59
Figura 21:Matriz de pertinncia para classificao fuzzyno Idrisi...........................63
Figura 22:Procedimento de validao do Idrisi Andes 15........................................65
Figura 23:Declividade da bacia Tenente Amaral......................................................67
Figura 24:Aspectos pedolgicos..............................................................................68
Figura 25:Resultado da classificao fuzzy integrada e sua relao com os solos
Podzlicos Vermelho Amarelo...................................................................................69
Figura 26:Resultado da classificao fuzzy integrada e sua relao com os solos
Neosslos...................................................................................................................70
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Figura 27:Resultado da classificao fuzzy integrada e sua relao com os solos
Latosslicos................................................................................................................71
Figura 28:Resultado da classificao fuzzy integrada e sua relao com os solos
Latosslicos Vermelho Amarelo Podzlico................................................................72
Figura 29: Resultado das assinaturas da associao fuzzy das 17 subclasses
elencadas em laboratrio...........................................................................................79
Figura 30:Resultados da Classification Uncertainty (Classificao de Incerteza) a
partir do modelo fuzzy........................................................................................... .....82
Figura 31: Percentual da classificao fuzzy com o uso apenas da imagem Landsat-
TM5, nas bandas 3, 4 e 5 no Idrisi.............................................................................83
Figura 32:Resultado da classificao fuzzy com o uso apenas da imagem Landsat-TM5, nas bandas 3, 4 e 5 no Idrisi.............................................................................84
Figura 33:rea classificada para cada classe desenvolvida pelo modelo fuzzy
....................................................................................................................................86
Figura 34: Resultado final da classificao fuzzy para as classes de uso da
terra............................................................................................................................89
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LISTA DE QUADROS
Quadro 1: Produo agrcola do municpio de Jaciara.............................................32
Quadro 2: Pesos dos nveis de importncia dos solos em relao a produo
agrcola presentes na Bacia do Rio Tenente Amaral................................................52
Quadro 3:Nmero de pontos de amostras dos tipos de cultivo agrcola na Bacia do
Rio Tenente Amaral no municpio de Jaciara.............................................................56
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LISTA DE TABELAS
Tabela 1:Data de passagem da imagem do satlite LANDSAT...............................49
Tabela 2: Qualidade da classificao de acordo com o ndice de kappa..................66
Tabela 3: Matriz de participao elaborada a partir do mtodo de classificao
Maxver nosoftware spring verso 5.1.7......................................................................87
Tabela 4:Matriz de erro do cruzamento do modelo da classificao fuzzy com os
dados de campo (verdade de campo) gerado pelo Idrisi Andes................................92
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SUMRIO
INTRODUO ........................................................................................................... 14
2. FUNDAMENTAO TERICA .............................................................................. 18
2.1. A Geografia nos estudos de modelagem e sistemas ambientais em bacias
hidrogrficas ................................................................................................. 18
2.2. Sensoriamento Remoto e o comportamento espectral da vegetao .... 19
2.3. A Lgica Fuzzy e os conjuntos Fuzzy .................................................... 23
2.3.1. Conceitos Gerais ............................................................................. 23
2.3.2. Peso e normalizao ....................................................................... 26
2.3.3. A integrao da lgica fuzzy em classificao de imagens digitais 26
3. REA DE ESTUDO ................................................................................................ 30
3.1. Caractersticas gerais ............................................................................ 30
3.2. Aspectos do Uso e ocupao da Bacia .................................................. 31
3.3. Calendrio agrcola ................................................................................ 32
3.4. Vegetao ............................................................................................. 35
3.4.1. Formaes Savnicas (Cerrado) ..................................................... 35
3.4.2. Formaes Florestadas ................................................................... 37
3.5. Aspectos fisiogrficos ............................................................................ 383.5.1. Geologia .......................................................................................... 38
3.5.2. Geomorfologia ................................................................................. 40
3.5.3. Pedologia ......................................................................................... 42
3.5.4. Clima ................................................................................................ 44
4. MATERIAIS E MTODOS ...................................................................................... 46
4.1. Viso geral ............................................................................................. 46
4.2. Pr-processamento dos dados espaciais .............................................. 48
4.2.1. Imagens de satlites ........................................................................ 48
4.2.2. Mapa de solos.................................................................................. 51
4.2.3. Declividade ...................................................................................... 52
4.2.4. Levantamento de campo ................................................................. 53
4.2.5. Descrio das reas de treinamento ............................................... 54
4.3. Classificao fuzzy................................................................................. 59
4.3.1. Procedimentos de dados matriciais ................................................. 60
4.3.2. Gerao da matriz de pertinncia do modelo fuzzy......................... 60
4.4. Desenvolvimento do modelo fuzzyno Idrisi ........................................... 62
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4.5. Validao ............................................................................................... 64
4.5.1. Matriz de Confuso .......................................................................... 65
4.5.2. ndice de Kappa ............................................................................... 66
5. RESULTADOS E DISCUSSO .............................................................................. 67
5.1. Solo e declividade utilizados no modelo Fuzzy...................................... 67
5.2. Interao das classes de uso da terra com os tipos de solos ................ 68
5.2.1. Interao com os Solos Podzlico Vermelho Amarelo .................... 68
5.2.2. Interao nos Solos Neossolos........................................................ 69
5.2.3. Interao nos Solos Latossolos ....................................................... 71
5.2.4. Interao nos Latosslicos Vermelho Amarelo Podzlicos .............. 72
5.3. Associao das subclasses temticas com as assinaturas da imagemLandsat-5 TM e os layers de solo e de declividade no modelo fuzzy........... 73
5.4. Resultado do grau de incerteza das subclasses pelo classificador fuzzy81
5.5. Resultado da classificao do uso da terra pelo mtodo fuzzy utilizando
apenas a imagem Lansat-5 TM5 sem os layers de solo e declividade ......... 82
5.6. Resultado do uso e ocupao na Classificao baseada em lgica fuzzycom
o uso da Imagem Landsat-5 TM e os Layers de declividade e solos ............ 84
5.7. Anlise da classificao do modelo Fuzzy............................................. 865.7.1 Matriz de pertinncia ......................................................................... 86
5.7.2. Resultado do mapa temtico do modelo fuzzy com o uso da imagem
Landsat-5 TM e os layers de solos e declividade ...................................... 88
5.8. Validao da classificao fuzzy............................................................ 90
Consideraes Finais ............................................................................................... 94
Referncias Bibliogrficas ....................................................................................... 96
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INTRODUO
Nas ltimas dcadas os sistemas de Sensoriamento Remoto tm sidoamplamente utilizados no mapeamento da cobertura terrestre e no monitoramento
dos recursos naturais. Isto se deve ao fato de que os dados obtidos a partir de
satlites propiciam coberturas repetitivas da superfcie terrestre em intervalos
relativamente curtos. Destaca-se tambm a possibilidade de processamento rpido
desses dados atravs de tcnicas de anlise associadas a sistemas computacionais.
Desta forma, os dados de sensoriamento remoto devem ser analisados para
que sejam extradas informaes necessrias ao planejamento, manejo e
monitoramento dos recursos. Essa anlise torna-se vivel pelo fato dos alvos na
superfcie terrestre apresentarem comportamentos especficos ao longo do espectro
eletromagntico, que podem, portanto, ser usados para identific-los.
A extrao de informaes a partir desses dados orbitais implica nas
necessidades de uma forma de representao que seja assimilvel pelo usurio. Para
tanto, convencionalmente, so utilizados mapas temticos, onde os alvos terrestres,
detectados pelos sensores remotos, so caracterizados e associados a classe (ou
categorias) temticas que definem o uso e a cobertura da terra.
Normalmente, tcnicas convencionais de classificao de dados de
sensoriamento remoto so utilizadas, as quais alocam o pixel em uma nica classe
da cobertura da terra, com base em suas caractersticas espectrais desconsiderando
a resposta gerada pela mistura de uma ou mais classes (FOODY,1999).
Estas tcnicas convencionais foram projetadas para aplicao em fenmenos
que apresentam limites bem definidos, podendo ser facilmente discretizados. Com
isso, o pixel atribudo a classe predominante, isto , a principal classe de cobertura
da terra, sendo estes conhecidos como pixels mistos, os quais, muitas vezes, existem
em grande quantidade em uma imagem orbital (FOODY, op cit.).
Uma forma de avaliar o problema da classificao de pixels mistos o uso de
tcnicas alternativas que descrevam as classes componentes dos pixels, em uma
abordagem de classificao subpixels. Dentre as tcnicas existentes, grande
destaque tem sido dada a classificao baseada em lgica nebulosa ou fuzzy, em
diversos trabalhos que envolvem classificao de imagens multiespectrais, devido as
contribuies e vantagens advindas dessa tcnica.
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Em abordagem fuzzy, cada pixel particionado entre todas as classes, atravs
da atribuio de graus de pertinncia que indicam a proporo com que os pixels
pertencem a cada classe. Assim, pode-se mapear a cobertura da terrestre com maior
realidade, considerando o problema de pixels mistos existentes em imagens de
sensoriamento remoto (FOODY, 1999).
Diferentes pesquisadores (WANG, 1990; FOODY, 1999; ZHANG; STUART,
2001) tm afirmado que a teoria dos conjuntos fuzzy pode contribuir para uma melhor
representao dos fenmenos geogrficos, visto que esta permite caracterizar a
transio entre tipos de uso e cobertura terrestre e lidar com a ocorrncia de pixels
mistos, muito freqentes, principalmente, em imagens de resoluo espacial superior
a metros ou dezenas de metros.
A problemtica deste trabalho baseia-se no fato que, a utilizao de tcnicas
convencionais de classificao do uso da terra tem mostrado limitaes na
diferenciao de classes do uso da terra nas regies agrcolas do estado de Mato
Grosso. A tcnica de sensoriamento remoto permite, no princpio, que por meio de
uma amostra tomada em laboratrio seja verificada em campo em um determinado
local e extrapolada para o restante da rea. Entretanto, numa anlise mais apurada
verifica-se que esta extrapolao nem sempre condiz com a realidade e muitasvezes reas de pastagens so classificadas como cultivos agrcolas e vice-versa.
Neste sentido, este trabalho baseia-se na hiptese de que a utilizao
simultnea da imagem Landsat TM-5 de mdia resoluo espacial, juntamente com
os mapas temticos das variveis ambientais e a aplicao do conhecimento de
especialistas, bem como a utilizao dos conjuntos fuzzy, pode melhorar o resultado
classificatrio dos alvos na bacia do rio Tenente Amaral.
Assim, este trabalho tem como objetivo geral, classificar os diferentes usos daterra atravs do uso conjuntivo de imagens de satlites com planos de informaes
temticos pr-existentes na bacia do rio Tenente Amaral em Jaciara-MT, e como
objetivos especficos:
Definir as variveis que determinam o plantio das culturas estudadas, como os
aspectos geomorfolgicos e pedolgicos;
Ponderar a importncia das variveis ambientais na determinao dos cultivos
agrcolas para presena ou ausncia de determinado uso na bacia de estudo;
Mapeamento das lavouras agrcolas, pastagens e da vegetao natural por
abordagens fuzzy;
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Validao do modelo de classificao proposto.
De acordo com Fomaggio et al, (1989) a agricultura uma das atividades
mais antigas praticadas pelo homem principalmente para atender as suas
necessidades, mas ao mesmo tempo, a principal responsvel pelas
transformaes da natureza, constituindo uma relao dialtica, onde um fator
depende do outro, gerando benefcios e conseqncias.
O uso do solo com a atividade agropecuria nas bacias de drenagem em
Mato-Grosso tem modificado o ambiente, criando novos espaos remodelados,
criando uma nova paisagem procedente da interveno do homem.
Diante disso, a possibilidade de conhecer as caractersticas fsicas e de usodo solo de forma sistematizada facilita a identificao de elementos causadores de
impactos e alteraes decorrentes de aes degradantes.
Neste contexto, este trabalho visa contribuir para um mapeamento mais
confivel para fins de planejamento territorial e agrcola, possibilitando uma maior
tomada de deciso, para previso de safras e produtividade, alm disso, pode
fornecer dados importantes para outros estudos, tais como, contaminao das
guas ou dos solos, escoamento superficial e sua influncia no regime hdrico. Almdestes fatores, este estudo parte integrante do projeto Anlise de risco ecolgico
de sistemas aquticos com base no planejamento de conservao para a bacia do
rio Cuiab, onde os resultados deste contribuiro para as demais pesquisas
desenvolvidas na respectiva bacia hidrogrfica.
O trabalho est divido em cinco sees, nas quais esto apresentados todos
os processos realizados para aquisio de materiais, anlises e resultado desta
pesquisa.A primeira seo apresenta uma abordagem geral sobre o trabalho e o
objetivo a ser alcanado.
Na segunda seo apresentada a fundamentao terica, na qual se busca
fazer uma contextualizao e fundamentao dos assuntos abordados, de forma
geral, inerentes aos estudos geogrficos realizados em bacias hidrogrficas,
tcnicas de sensoriamento remoto e comportamento espectral da vegetao e os
conceitos gerais sobre a lgica fuzzy e processos de classificao de imagem
digitais por abordagens fuzzy.
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A terceira seo composta pela caracterizao da rea de estudo,
constituda pela bacia Rio Tenente Amaral em Jaciara-MT.
A quarta seo aborda os procedimentos metodolgicos, no qual so
apresentados os materiais utilizados nesta pesquisa.
Na quinta seo so apresentados os resultados e discusses dos dados
analisados. Finalmente, na sexta seo, apresentam-se as consideraes finais
deste trabalho.
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2. FUNDAMENTAO TERICA
2.1. A Geografia nos estudos de modelagem e sistemas ambientais em bacias
hidrogrficas
Para a Geografia, cincia que estuda a Terra e as relaes que se
estabelecem no decorrente do uso da mesma pelo ser humano, a bacia hidrogrfica
um importante objeto de estudo, pois est se constitui em um sistema complexo,
onde convivem juntamente dinmicas e processos naturais, incluindo os processos
qumicos, fsicos e biolgicos e a ocupao do homem, que faz uso dos recursos
naturais oferecidos por esse sistema (BELTRAME, apud LEITE E ROSA, 1994).
A adoo da abordagem sistmica e de paisagem integrada, amplamente
inserida no corpo terico-metodolgico da Geografia, contribui para anlise da
complexa realidade na relao sociedade - natureza. A Bacia Hidrogrfica, como
unidade de anlise espacial, enquanto entidade territorial sistmica torna-se objeto
de estudos (hidrolgicos ou geomorfolgicos, como tambm para estudos
relacionados aos aspectos biticos, socioeconmicos e socioculturais). E adotada
como tal numa diversidade de trabalhos em Geografia e reas afins.
As bacias hidrogrficas so reconhecidas como unidade espacial na
Geografia Fsica desde a dcada de 40, e como tal, de fato incorporada pelos
profissionais da Geografia e das chamadas Cincias Ambientais em seus estudos e
projetos de pesquisas como clula bsica de anlise ambiental, por permitir
conhecer e avaliar seus diversos componentes, os processos e interaes que nela
ocorrem (BELTRAME, op. cit.).
O uso da bacia hidrogrfica como estudo e planejamento, nas investigaes e
no gerenciamento dos recursos hdricos originou-se da percepo de que os
ecossistemas aquticos so essencialmente abertos, trocando energia e matria
entre si e com os ecossistemas terrestres adjacentes, sofrendo alteraes de
diferentes tipos em virtude das atividades antrpicas nele desenvolvidas. A viso
sistmica e integrada do ambiente est implcita na adoo desta unidade
fundamental. Considerando as alteraes ambientais antrpicas, constitui-se
relevante para a cincia geogrfica apresentar pressupostos terico-metodolgico
no sentido de ver conjuntamente os elementos que constituem a paisagem,
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concomitantemente produzir informaes que auxiliem no planejamento do uso e
ocupao territorial (ESPINDOLA et. al, 2000).
Um sistema pode ser definido como um conjunto de fenmenos que se
processam mediante fluxos de matria e energia. Esses fluxos originam relaes de
dependncia mtua entre os fenmenos. Para o autor, esse conceito permite adotar
uma atitude dialtica entre a necessidade da anlise e a necessidade de uma viso
de conjunto, capaz de ensejar uma atuao eficaz sobre esse meio ambiente. O
conceito de sistema , atualmente, o melhor instrumento lgico de que dispomos
para estudar o meio ambiente (TRICART, 1997).
Os modelos que procuram sintetizar os sistemas tm a finalidade de
fornecer um quadro global da totalidade do sistema, estabelecendo o grau deconhecimento sobre as partes componentes, interaes entre os elementos e o
funcionamento interativo entre os dados de entrada e sada do sistema
(CHRISTOFFOLLETI, 1999).
O objetivo dos modelos dinmicos em Sistemas de Informao Geogrfica
(SIG) realizar a simulao numrica de processos do mundo real em que os
estados de uma localizao na superfcie terrestre muda em resposta a variao em
suas foras direcionadoras (BURROUGH, 1998). E estes podem ser classificados deacordo com as tipologias.
2.2. Sensoriamento Remoto e o comportamento espectral da vegetao
Como a viso humana limitada, necessrio buscar uma abordagem
alternativa que permita registrar, quantificar e fornecer, adequadamente,
informaes sobre os objetos estudados na superfcie terrestre. Nesse contexto, o
Sensoriamento Remoto surge como uma tecnologia que permite suprir esta
necessidade.
O sensoriamento remoto a tcnica de se obter informaessobre um determinado alvo (objetos, reas ou fenmenos), atravsda anlise dos dados adquiridos por meio de um sensor que noesteja em contato com o alvo sob investigao. So destacadosquatro componentes bsicos: a fonte de energia (normalmente, o
Sol, para sistemas passivos); a atmosfera; os alvos terrestres; e osatlite/sensor (LILLESAND E KIEFER ,1994, p.1).
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Assim, a utilizao das tcnicas de Sensoriamento Remoto conciliadas com a
tcnica de Geoprocessamento tem possibilitado o desenvolvimento de trabalhos que
contribuem no monitoramento e planejamento da superfcie da Terra, contribuindo
para melhor tomada de deciso no mbito do planejamento.
A obteno das informaes da superfcie terrestre depende da interao dos
objetos com a energia eletromagntica. A energia solar a fonte principal no que
tange aos produtos de Sensoriamento Remoto que apresentam tipos de sensores
passivos.
A radiao eletromagntica (REM) que emitida pelo sol se propaga pela
atmosfera at atingir os alvos da superfcie terrestre. Contudo, os componentes
atmosfricos (gs carbnico, oxignio, oznio, vapor dgua e aerossis) interferemno percurso da REM at os alvos, podendo ocasionar efeitos de absoro e
espalhamento dessa energia (LILLESAND; KIEFER,1994, op. cit.)
Aps percorrer o trajeto da fonte at os alvos terrestres, a energia refletida
e/ou emitida pela superfcie captada por dispositivos eletrnicos (sensores),
instalados em satlites artificiais, e transformada em sinais eltricos, que so
registrados e transmitidos para estaes de recepo na Terra. Esses sinais
recebidos pelas estaes so transformados em dados na forma de grficos, tabelasou imagens, que, quando interpretados, permitem obter informaes a respeito dos
alvos da superfcie terrestre (FLORENZANO, 2002).
As imagens obtidas por sistemas sensores, ditas multiespectrais, constituem
um conjunto de cenas (denominadas canais ou bandas) adquiridas,
simultaneamente, de uma mesma rea, onde a REM registrada em diferentes
intervalos espectrais. Essas imagens so armazenadas como matrizes, onde cada
elemento (denominadopixel) que as constitui possui coordenadas espaciais (x, y) e representado por um conjunto de valores de brilho (tons de cinza ou nveis
digitais). Assim, cada pixel pode ser representado por um vetor de atributos, cuja
dimenso definida pela quantidade de bandas espectrais analisadas (RICHARDS;
JIA, 1999).
Os sensores remotos orbitais so desenvolvidos para medir a energia
eletromagntica proveniente dos alvos na superfcie terrestre. As caractersticas
multiespectrais desses sensores permitem medir e registrar a energia
eletromagntica em determinadas faixas de comprimento de onda, chamadas de
bandas espectrais, transformando-a numa imagem digital que pode ser interpretada.
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As imagens de satlites so utilizadas para vrios fins e em diversos estudos
de ordem ambiental:
Aplicada em diversos estudos de modelagem ambiental, a agricultura uma das reas de aplicao com maior demanda de dados de sensoresorbitais. Atravs do Sensoriamento Remoto, possvel obter informaessobre: estimativa de rea plantada, produo agrcola, vigor vegetativo dasculturas, alm de fornecer subsdios para o manejo agrcola em nvel depas, Estado, municpio ou ainda em nvel de microbacia hidrogrfica(STEVEM ; JAGARD, 2002.p 149.).
Neste sentido, as imagens de satlites so utilizadas para vrios fins,
sobretudo, para mapear o uso da Terra com o objetivo de discriminar as culturas
agrcolas e a vegetao natural, bem como, quantificar as reas plantadas. Para
tanto, importante o conhecimento e o estudo dos alvos na superfcie, pois estes
possuem diferentes caractersticas espectrais, podendo ser identificados pelo seu
comportamento espectral (ou assinatura espectral).
A assinatura espectral dos alvos , normalmente, representada por um grfico
que relaciona a porcentagem de refletncia do alvo em funo do comprimento de
onda (m), para diferente tipo ou estgio fonolgico da vegetao, como ilustra a
figura 1. A partir de um conjunto de valores de refletncia para o mesmo alvo,
medido em um intervalo especfico de comprimento de onda, supe-se conhecido o
comportamento espectral daquele alvo (JENSEN, 1996).
A figura 01 mostra a diferena na refletncia da vegetao verde e da
vegetao seca em diferentes comprimentos de ondas, desde a faixa do visvel at
ao infravermelho mdio.
A refletncia de uma vegetao verde diferente e varivel com o
comprimento de onda nas regies do espectro eletromagntico do visvel, do
infravermelho prximo e do infravermelho mdio.
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Figura 01: Comprimento de ondas em estgios de vegetaoFonte: Adaptado por Moreira (2003).
Ao analisar a figura 01, observa-se que os objetos (vegetao verde e
a vegetao seca) apresentam valores espectrais diferentes de refletncia, sendo a
vegetao verde a que apresenta maiores valores, em relao a vegetao seca.
Isso acontece, pois, na regio do visvel (0,4 a 0,7 m), h presena de
pigmentos clorofilados da planta que responsvel pela maior absoro da radiao
nas pores azul e vermelha, sendo menos absorvida na poro verde. No
infravermelho prximo (0,7 m a 1,3 m) a estrutura celular responsvel por altos
valores de refletncia e transmitncia e baixos valores de absorbncia, j no
infravermelho mdio (1,3 m a 2,6 m), as propriedades internas das plantas e a
presena de gua provocam alta absoro da radiao. Nos comprimentos de onda
de 1,4 m, 1,9 m e 2,6 m (HOFFER, 1978).
Sendo assim, importante conhecer as propriedades espectrais das plantas,
responsveis pelo comportamento espectral do dossel como um todo, bem como
das caractersticas associadas ao solo, pois este pode influenciar na reflexo da
vegetao.
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2.3. A Lgica Fuzzy e os conjuntos Fuzzy
2.3.1. Conceitos Gerais
A lgica fuzzypode ser definida como parte da lgica matemtica dedicada
aos princpios formais do raciocnio incerto ou aproximado, portanto mais prximo do
pensamento humano e da linguagem natural. Devido a esta propriedade e
capacidade de realizar inferncias, a lgica fuzzy tem encontrado diversas
aplicaes em vrias reas como modelagem de sistemas de reconhecimento de
padres.
Segundo Zadeh (1965), os seres humanos raramente usam nmeros para
resolver problemas. Assim, modelar frases e estimativas humanas atravs de
formalismos matemticos, no um procedimento facilmente realizado. A lgica
fuzzy proporciona uma linguagem natural, onde predomina o raciocnio aproximado
com proposies imprecisas, utilizando a teoria dos conjuntos fuzzy como a principal
ferramenta.
A teoria dos conjuntos fuzzy (nebulosos), uma extenso da teoria dos
conjuntos clssicos e est associada aos conceitos bsicos de funes de
pertinncia. A sua utilizao apropriada em sistemas que se caracterizam por sua
generalidade, ambigidade e impreciso para a extrao de informaes vagas.
Enquanto que na teoria dos conjuntos clssicos (lgica Booleana) permitem
apenas o uso de funes de associaes binrias, que identificam os elementos
membros e no membros de uma classe. A lgica fuzzy permite tambm, a
possibilidade de uma associao parcial, isto , elementos que so parcialmente
pertinentes a uma ou mais classes.
O conjunto A de valores fuzzy do universo X definido pelos seguintes paresordenados (Equao 2.1):
A = {(x, A(x)) | x ; X} [2.1]
A funo A(x) denominada nvel de pertinncia do ponto x ao conjunto A e
determina com que grau um objeto x pertence a um conjunto A.
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Em conjuntos clssicos, apenas dois valores para A(x) so permitidos: o
elemento pertence (verdadeiro = 1) ou no pertence a um determinado conjunto
(falso = 0).
Na teoria dos conjuntos fuzzy, a transio entre pertencer e no pertencer
gradual, ou seja, um nmero real variando de forma contnua no intervalo de zero
a um (ZADEH, 1965).
Como exemplo, considere X = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} uma coleo de
nmeros inteiros. Seja A um conjunto nebuloso que define nmeros inteiro prximos
a 5, dado por: A = {(1, 0), (2, 0,4), (3, 0,6), (4, 0,8), (5, 1), (6, 0,8), (7, 0,6), (8, 0,4),
(9, 0)}.
O valor 0 representa a excluso completa ao conjunto, 1 representa apertinncia completa e 0,5 o ponto de passagem (cross-over) de uma classe a
outra. Os conjuntos clssicos podem ser vistos como um caso particular dos
conjuntos fuzzy, nos quais apenas os limites do intervalo so utilizados na definio
da funo de pertinncia (Figura 2).
A pertinncia de um elemento a um determinado conjunto passa a seruma questo de gradao. Nos casos extremos, o grau de pertinncia 0,
ocasio em que o elemento no pertence ao conjunto, ou o grau depertinncia e 1, se o elemento pertence 100% ao conjunto (TURKSEN apudGALO E PRADO, 2009, p.235).
Portanto, um conjunto fuzzy surge a partir da extenso de um conjunto
clssico (rgido), passando a incorporar medidas de incerteza. A Figura 02 ilustra as
funes de pertinncia no caso de conjuntos clssicos e fuzzy.
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Figura 02: Funes de pertinncia - conjuntos clssicos (a) e conjuntos fuzzy (b).Fonte: Delgado (2002).
De acordo com Zadeh (1990), os nveis de pertinncia refletem uma ordem
no baseada em probabilidade, mas sim em possibilidade, que so conceitos
diferentes. As medidas de probabilidade esto associadas a conjuntos de limites
precisos, enquanto que a possibilidade a conjuntos imprecisos. A questo que surge
na determinao dos conjuntos fuzzy a escolha de uma funo de pertinncia
apropriada, uma vez que esta funo deve ser flexvel tanto para modelar a
diversidade de formas de um atributo, quanto no estabelecimento dos parmetros do
modelo.No mapeamento do uso da terra, sendo as informaes geogrficas
imprecisas por natureza, e que em muitos casos, difcil distinguir claramente os
limites entre dois tipos de cobertura da terra, um conceito de pertinncia alternativo
necessrio. Neste sentido, a teoria dos conjuntos fuzzypode fornecer uma melhor
representao para fenmenos geogrficos.
A teoria de conjuntos fuzzyconsidera a natureza heterognea e imprecisa do
mundo real, e pode ser utilizada juntamente com algoritmos de classificaosupervisionada e no supervisionada (JENSEN, apud NOGUCHI, 2004).
Devido a isso, a teoria tem se destacado cada vez mais na rea de
processamento de imagens, pois proporciona uma ferramenta satisfatria na
representao de incertezas que surgem em segmentao ou classificao, sendo
possvel atravs dela modelar a atividade de percepo dos seres humanos.
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2.3.2. Peso e normalizao
O peso de um conjunto fuzzy o maior grau de pertinncia alcanado por
algum elemento no conjunto. A normalizao de um conjunto de nmeros (ou deuma funo) encontrada ao dividir cada nmero do conjunto pelo maior numero,
tornando-se o maior nmero igual a 1. Por exemplo, o conjunto de nveis de cinza
(30, 50, 80, 100, 70, 40) normalizado para (0.3, 0.5, 0.8, 1.0, 0.7, 0.4) se for
dividido cada nmero por 100.
Portanto, um conjunto fuzzy chamado normalizado quando pelo menos um
de seus elementos atinge o mximo grau de pertinncia possvel. Se a faixa dos
graus de pertinncia um intervalo fechado entre 0 e 1, por exemplo, ento pelomenos um elemento deve ter um grau de pertinncia de 1 para o conjunto fuzzyser
considerado normalizado. Isso tambm implica que o peso do conjunto fuzzy seja
igual a 1.
2.3.3. A integrao da lgica fuzzy em classificao de imagens digitais
Classificao digital de imagens consiste em estabelecer o processo de
deciso, pelo qual um grupo de pixels definido como pertencente a umadeterminada classe ou tema que descreve um objeto no mundo real. Para
estabelecer o processo de classificao digital, primeiramente devem ser escolhidas
as feies de interesse, seguido da determinao do mtodo "Padro de
Comparao", ou seja, a classificao propriamente dita e o modo de avaliao da
exatido do mapa gerado (MATHER, 2001).
Este processo pode partir do prprio usurio na identificao visual e no
agrupamento de tais alvos em classes sendo denominada de classificaosupervisionada. Por outro lado, este processo de classificao pode ser no
supervisionada, ficando a cargo do software utilizado, agrupar tais alvos a
semelhantes comportamentos espectrais.
A classificao supervisionada constri classificadores com base na amostra
de treino e a qualidade desta amostra determina o sucesso da fase de classificao
e o valor da informao por ela gerada (JENSEN apud PRADO; GALO, 2006). Esta
pode ainda ser subdividida em rgida ou relativa. Quanto a primeira classificao, sedestaca o mtodo de mxima verossimilhana. Este mtodo se baseia na teoria de
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Bayes. Conhecendo as informaes do conjunto de amostras de treinamento de
cada classe, este comando associa atravs da mdia e da varincia e covarincia
das assinaturas espectrais, a possibilidade de um pixel pertencer a uma
determinada classe (CLARK LABS, 2006). Como resultado tem-se uma imagem com
as diversas classes representadas.
No entanto, Conese et al (1996) afirma que:
Uma das limitaes deste mtodo refere-se ao fato do pixel seratribudo a uma nica classe temtica, desconsiderando qualquer proporode contribuio de outras classes para esse pixel. Essas tcnicas derepresentao tm dificuldades para lidar com fenmenos que no podemser descritos por uma pertinncia total a um nico conjunto, como misturas
entre tipos de coberturas, que ocorrem freqentemente, implicando emperda substancial de informao espectral til.
Na classificao de imagens para o monitoramento de culturas agrcolas, a
vegetao pode estar em diferentes condies ao longo do seu ciclo de
desenvolvimento, provocando mudanas na quantidade de energia refletida.
Entretanto, tais condies podem no ser diferenciadas, a menos que mais classes
sejam definidas, o que torna o processamento mais custoso. Mesmo expandindo-se
o nmero de classes para melhorar a discriminao, a variabilidade dentro de cada
classe ainda pode existir.
Quando existe uma nica classe de cobertura da terra, um pixel de uma
imagem de Sensoriamento remoto registra as caractersticas espectrais dessa
classe. No entanto, quando a regio contm uma mistura de classe de cobertura, o
valor do pixel uma funo da reflectncia da mistura das classes componentes.
Normalmente, quando mais de uma classe de cobertura o pixel contm, mais
caractersticas espectrais daquela classe ele tem. Assim pixels mistos tm suas
caractersticas espectrais que diferem daquelas de um pixel homogneo (WANG,
1990).
Nesses casos, uma das tcnicas que pode ser empregada o classificador
baseado em lgica fuzzy ou Nebulosa para a soluo da mistura espectral, pois
permite a anlise sub-pixel para estimar as propores de cada superfcie dentro
dos pixels, gerando, como produto, imagens fracionadas de cada classe (FOODY
apud ANTUNES, 2003).
Na classificao fuzzy, as classes de cobertura so representadas comoconjuntos fuzzy, e interpreta-se como uma questo de grau de pertinncia de um
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objeto a uma determinada classe, pois o espao multiespectral no particionado
por superfcies rgidas, gerando uma participao fuzzy.
Nesse caso, graus de pertinncias so atribudos aos pixels para indicar a
proporo com que estes pertencem a cada classe. Tal partio chamada de
participao fuzzy do espao multiespectral. Nesta classificao ao invs de uma
nica imagem gerada, so geradas imagens representando a possibilidade dos
pixels existentes na imagem pertencerem a cada classe. So diversas as
ferramentas utilizadas em software, inclusive no IDRISIAndes.
importante saber que h vrias maneiras de derivar uma classificao
fuzzy. Uma maneira, por exemplo, a partir do classificador de Mxima
Verossimilhana, conservando as probabilidades de pertinncia de cada pixel emrelao a todas as classes propostas.
Os pixels com mistura de classes ou condies intermedirias podem ser
descritos pelos graus de pertinncia. Se num pixel existem trs tipos de cobertura
podem-se ter trs graus de pertinncia que indicam a associao do pixel com essas
trs classes, como exemplificado na figura 03.
Os conjuntos fuzzy no mbito do SIG podem ser utilizados para o
processamento de problemas de mapeamento de reas, ou seja, para determinar aque classe de uso do solo pertence a uma rea ou se uma rea pode ser utilizada
para um determinado fim.
Figura 03: Exemplo de graus de pertinncia de um pixel.
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Zheng et al. (apud NOGUCHl, 2004) fizeram a integrao de Sistemas de
Informao Geogrfica (SIG) com lgica fuzzy no mapeamento do uso do solo.
Concluram que as regras da lgica fuzzy tm, um grande potencial a ser
considerado como um modelo inteligente para operaes espaciais num SIG,
mostrando que no somente o objetivo de classificao foi alcanado, mas tambm,
os dados puderam perfeitamente simular a variao de classes e inferir o resultado
da classificao.
Bastin (apud NOGUCHI, 2004) utilizou o modelo de classificao baseado em
lgica fuzzy, o modelo de mistura linear e os valores de probabilidades derivados da
classificao pelo mtodo da Mxima Verossimilhana (MaxVer) para separar
classes com mistura espectral em imagens Landsat 5/TM.A partir dessas imagens tambm foram obtidas imagens de referncia por
classificao no-supervisionada. Um conjunto de imagens frao de referncia para
cada classe foi produzido, mostrando a proporo de cada classe em cada pixel. As
imagens frao geradas pelos trs mtodos foram comparadas com as imagens
frao de referncia e, tambm, com o resultado da classificao pelo mtodo
MaxVer, em que se concluiu que a classificao fuzzy obteve a melhor performance
para localizar e quantificar os pixels misturados, produzindo uma boa estimativa sub-pixel das classes de cobertura do solo.
O trabalho desenvolvido por Prado e Galo (2000) teve como objetivo analisar
e comparar os resultados obtidos da classificao do uso da Terra no municpio de
Teodoro Sampaio a partir da aplicao da tcnica de Mxima verossimilhana e de
dois classificadores baseados em abordagens fuzzy (relativo baysiano e distncia da
mdia fuzzy), utilizando imagens ETM+/ Landsat de uma rea teste previamente
selecionada. Os alvos escolhidos foram: mata, culturas agrcolas, rea urbana,pastagens e vegetao natural.
Os resultados obtidos com a aplicao das tcnicas de Mxima
verossimilhana, relativa bayesiana e Distancia da Mdia, mostraram que as
classificaes relativas so mais adequadas s situaes onde ocorre confuso
entre as classes, ou seja, quando estas apresentam comportamento inerentemente
fuzzy e respostas espectrais similares, dificultando a separao das mesmas. Alm
disso, as classificaes fuzzy mostraram informaes relacionadas com a incerteza
na atribuio dos pixels s classes, que podem ser teis e tornar os mapas
temticos gerados mais confiveis.
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REA DE ESTUDO
3.1. Caractersticas gerais
O Estado de Mato Grosso situa-se na Regio Centro - Oeste do Pas, com
extenso territorial de 906.807,90 km, possui trs domnios fitogeogrficos, sendo:
Amaznia, Cerrado e o Pantanal. Tm grande disponibilidade hdrica, banhado por
trs grandes bacias: Amaznica, Platina e Araguaia-Tocantins (MAITELLI, 2005).
A Bacia Platina ou do Paran em Mato Grosso, representada pelo rio
Paraguai e seus afluentes e constituem-se quase exclusivamente por rios de
plancies. Suas principais sub-bacias so: Sub-bacia do Alto Paraguai; Sub-bacia
do Cuiab; Sub-bacia do So Loureno; Sub-bacia do Corrente-Taquari.
A rea de estudo compreende a sub-bacia hidrogrfica do rio So Loureno,
Bacia do Rio Tenente Amaral, tendo como afluentes principais, o Crrego Brilhante,
Cachoeirinha e Saia Branca, todos pertencentes ao municpio de Jaciara-MT,
microrregio de Rondonpolis.
A referente bacia, figura 4, est localiza nas coordenadas 15 08 S a 16 00
S e 55 05 W a 55 35W apresentando uma rea de 858,43 Km.
No contexto econmico, a rea de estudo est inserida no processo de
ocupao e produo de gros e cultivo da cana-de-acar, resultado do avano da
fronteira agrcola no estado de Mato Grosso.
A bacia apresenta tambm uma considervel rea ocupada por pastagens,
considerando predominncia tanto de pastagens quanto de agricultura mecanizada.
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Figura 4: Localizao da rea de estudo.Fonte: Imagem Spot de 2008 disponvel no site da SEPLAN,e adaptado por Barros, 2011.
3.2. Aspectos do Uso e ocupao da Bacia
A Bacia hidrogrfica encontra-se em rea de domnio do Cerrado. Em
razo das caractersticas favorveis explorao agropecuria, a maior parte das
formaes vegetacionais naturais foram retiradas e deram lugar a uma diversidade
de cultivos.
A atividade econmica na rea est pautada na agropecuria. Sendo que a
pecuria, figura 05, est espacializada principalmente na poro sul, sudeste e
nordeste da bacia, normalmente onde apresentam relevo ondulado.
E nas partes sul, sudoeste, norte e noroeste, apresentam um predomnio de
atividades agrcolas, como o milho, a cana-de-acar, o algodo, a soja entre
outras. Isso ocorre, principalmente pelo fato do relevo ser plano, pois facilita a
utilizao dos maquinrios para o manejo agrcola (SANTOS, 2007).
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Neste sentido, de acordo com o calendrio agrcola da Empresa Mato-
grossense de Pesquisa, Assistncia e Extenso Rural-MT (Empaer), inicia-se
primeiramente o plantio da soja a partir do ms de setembro, no comeo das
primeiras chuvas. Num segundo momento aps a colheita da soja inicia-se o plantio
da segunda cultura (safrinha), no qual prevalece o plantio de algodo, milho e
milheto.
O plantio do algodo, figura 6, inicia-se no ms de dezembro, com inicio da
colheita no ms de maio. J o inicio do plantio do milho safrinha e milheto
acontecem no ms de fevereiro e o perodo de colheita no ms de junho e julho.
Figura 6: cultivo de algodo na bacia Tenenete AmaralFoto: Adriana Oliveira Barros, 2010.
Assim, cabe ressaltar que o perodo de coleta dos dados ocorreu no perodoentressafra da soja.
O cultivo da Crolatria, figura 7, na rea de estudo recomendado para
adubao verde na rotao de cultura, sendo uma excelente opo para a fixao
do nitrognio, apresentando caractersticas essenciais para melhoria do solo como
fcil nodulao.
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Figura 7: Cultivo da Crolatria na bacia do rio Tenente AmaralFoto: Adriana Oliveira Barros, 2010.
J a cultura da cana-de-acar, figura 8, a matria prima que abastece a
usina Pantanal, que se localiza na bacia, esta usina opera em toda cadeia produtiva
da cana-de-acar, desde o plantio at a transformao final da matria prima em
lcool e acar.
Figura 8: Cultivo da cana-de-acar na bacia do rio Tenente Amaral
Foto: Adriana Oliveira Barros, 2010.
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De acordo com Moreno, (2005) a cana-de-acar tem se expandido nos
cerrados mato-grossense, apresentando nveis crescentes de rea plantada e de
produo.
A produo de cana-de-acar absorvida no prprio Estado pelo setor
industrial sucroalcooleiro, que produz acar, lcool hidratado e anidro.
De acordo com Moreno (2005), o acar e o lcool produzidos em Mato
Grosso so comercializados nos mercados regionais e nacionais, com pequena
parte exportada para pases fronteirios, principalmente a Bolvia.
3.4. Vegetao
A Bacia do Rio Tenente Amaral encontra-se em rea de domnio do Cerrado
e remanescentes de Floresta Estacional Semidecidual.
O inventrio Florestal da vegetao natural bem como o mapa de vegetao e
uso atual efetuados por Vasconcelos et al (2007) classificou e delimitou as
seguintes tipologias de vegetao remanescentes na Bacia:
3.4.1. Formaes Savnicas (Cerrado)
3.4.1.1. Savana Arbrea Densa (Cerrado)
Corresponde a uma zona de transio entre a savana (cerrado e as matas,
estando caracterizada pela presena de um nmero de rvores superior ao dos
arbustos. Nestas rvores, geralmente mais altas, os trocos so quase totalmente
retos, e as folhas podem variar de grandes a pequenas.
3.4.1.2. Savana arbrea (Cerrado stricto sensu)
caracterizada por um tapete gramneo lenhoso continuo e pela presena de
rvores gregrias de tronco e galhos retorcidos, casca espessa (as vezes suberosa),
folhas grandes podendo ser grossas, coriceas e speras.
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3.4.1.3. Savana Arbrea Aberta (Campo Cerrado)
Tem um tapete vegetal de campo onde predominam rvores pequenas,
tortuosas, e na maior parte de crtex suberoso, espesso em sulcos, que podem
atingir 5 metros de altura, associadas a uma longa cobertura gramneo-lenhosa e
que so atacadas pelo fogo praticamente em todos os anos. Na savana arbrea
aberta (campo cerrado) existe a possibilidade de ocorrncia de agrupamentos de
rvores raquticas entremeadas com arbustos baixos, subarbustos, ervas e
palmeiras ans.
3.4.1.4. Savana Parque (Campo Sujo)
Esta formao, figura 9, tem como caractersticas ser semelhante com uma
savana arbrea aberta (campo cerrado) degradada, constituda por estratos
arbustivos e subarbustivos que se superpem a vegetao herbcea, estando
espalhados irregularmente e ocorrendo quase em meio a vegetao da savana
(cerrado), tem em sua constituio tpicos solos pobres e seus limites soimprecisos.
Figura 9: Diferentes fitosionomias do Cerrado na rea em estudoFoto: Adriana Oliveira Barros, 2010.
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Esta formao vegetal foi caracterizada por Ross e Santos (1982), como o
tipo vegetal campestre natural e antrpico, constitudo por rvores de pequeno e
mdio porte que ocorrem associadas esparsamente a uma cobertura graminosa,mais arbustos, subarbustos e ervas que esto referidas aos solos com superfcie
dura, argilosos, cascalhos quartzosos, solos ferruginosos e areias soltas, nas faixas
de predominncia das unidades litoestratigraficas de formao Aquidauana e Utiariti
e das Coberturas Detrito-Lateriticas que so encontradas na rea em analise.
3.4.1.5. Savana Gramineo-Lenhosa (Campo Limpo)
Esta formao caracterizada por uma associao de cobertura de
gramneas com plantas lenhosas, pequenas herbceas, as vezes com o
aparecimento de subarbustos. comum a ocorrncias de gramneas isoladas ou
ento em tufos dispersos.
Nesta formao, durante a estao das chuvas, a cobertura de gramneas
densa e alta, j na estao da seca, ela apresenta-se com seca e por vezes
consumida pelo fogo, como um fenmeno anual.
3.4.2. Formaes Florestadas
Nestas formaes temos a ocorrncia de Floresta Estacional Semidecidual e
Matas de galeria, que so caractersticas nas vrias fitofisionomias da rea em
estudo.
3.4.2.1. Floresta Estacional Semidecidual
O conceito ecolgico das Florestas estacionais relaciona-se a ocorrncia de
clima de duas estaes, uma chuvosa, outra seca, ou a centuada variao trmica.
Essa alternncia determina uma estacionalidade foliar dos elementos arbreos
dominantes, que possuem adaptaes alterao dos fatores climticos podendo
ser Semidecidual ou Decidual.
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Floresta Estacional Semidecidual, figura 10, apresenta, em suas
comunidades, uma percentegem de rvores caduciflias (e no das espcies que
perdem as folhas individualmente) em torno de 20 a 50%.
Foto 10: Remanescente de Floresta Estacional semidecidualFoto: Adriana Oliveira Barros, 2010.
3.4.2.2 Mata de Galeria
A mata de galeria, figura 09, tem como principal caracterstica, sempre
acompanhar os vales dos rios e crregos, locais, segundo Braun (1962), com
elevao da disponibilidade hdrica por efeito do acmulo de gua por gravidade.
Relata ainda que suas copas so densas, chegando a encontrarem-se margem a
margem, que funcionam como corredor ecolgico, oferecendo conectividade, abrigo
e alimento para a biodiversidade existente nessas reas.
3.5. Aspectos fisiogrficos
3.5.1. Geologia
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3.5.. Formao Furnas
Na Bacia do mdio Rio Paraguai, onde a rea de estudo se encontra, a
Formao Furnas, figura11, apresenta-se constituda por conglomerados na base e
arenitos no topo, contendo por vezes intercalaes de nveis argilosos e siltticos.
Pode apresentar as estratificaes plano-paralela e cruzada, tal como pode-
se observar em uma nova ocorrncia descoberta nas cabeceiras do Crrego
Tenente Amaral. O contato com a Formao Ponta Grossa transacional.
De acordo com a classificao da geologia de Mato Grosso, elaborado pela
SEPLAN, a formao furnas se encontra na poro centro leste e sudoeste nas
limitaes da bacia Tenente Amaral. (NASCIMENTO, 2008)
3.5.1.2. Formao Ponta Grossa
A Formao Ponta Grossa, figura11, tambm descrita pela primeira vez por
Derby (1878), em rochas da cidade de Ponta Grossa, no Estado do Paran, tambm
pertence a rea em estudo.
Esta unidade apresenta-se via de regra constituda por sedimentos clsticosfinos a muito finos, com arenitos na base folhelhos slticos e argilosos e siltitos no
topo, sendo predominante em grande parte da Bacia do Alto Rio Paraguai, desde o
Municpio de Chapada dos Guimares at as regies de Dom Aquino e Jaciara.
Portanto, a referida formao geolgica se apresente no setor sudeste da
rea em estudo, o que configura a rea do exutrio do rio Tenente Amaral, ressalta-
se ainda que esteja presente no setor que ocorrem as principais deposies
geomorfolgicas da rea.
3.5.1.3. Formao Cachoeirinha
A formao Cachoeirinha, figura11, uma unidade estratigrfica basal do
Tercirio, sendo descrita como constituda por lentes de areias finas a grossas,
argilosas e cascalhosas (PETROLEO DO BRASIL S/A, 1998).
Neste sentido, esta unidade foi criada com a inteno de identificar as
coberturas Detrito-Lateriticas que so encontradas nos planaltos elevados ao norte,
sudeste e na poro central da rea do Projeto Centro-Leste de Mato Grosso.
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De acordo com a classificao da Seplan, a formao Cachoeirinha ocorre
em toda parte central e plana da bacia Tenente Amaral onde, ocupa a maior parte
da rea localizando-se de norte a sul.
Figura 11: Compartimentao geolgica da rea.Fonte: Seplan, adaptado por Adriana Oliveira Barros, 2011.
3.5.2. Geomorfologia
A Geomorfologia apresenta na rea em estudo duas importantes unidades:
Sistema de blocos falhados (Sf) verificado na figura 12 na cor verde. Estaunidade, apresenta-se de acordo com a classificao da Seplan-MT (2007)
com mdia dissecao e prxima ao exutrio da bacia Tenente Amaral.
Sistemas de aplainamento (Ap) se configura na cor vermelha na figura 12.
Esta unidade est pontuada na maior parte da bacia hidrogrfica com uma
conformao plana, o que configura condies propcias para a produo
agrcola.
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Figura 12 : compartimento geomorfolgicoFonte: Seplan, adaptado por Adriana Oliveira Barros
3.5.2.1. Sistema de Blocos Falhados Sf
Caracteriza-se estruturalmente como uma rea onde esforos tectnicos
interferem severamente na disposio das formas de relevo atravs de falhas e
fissuras. As imagens de radar e de satlites mostram claramente os padres
estruturais associados a relevos de blocos falhados, refletindo deslocamento de
blocos e falhamentos.
As linhas de falhas e fraturas tm orientaes bem definidas. O resultado
destes esforos gera relevos com blocos abatidos (graben) e outros elevados
(horst), que interferem na topografia original. De acordo com dados da SEPLAN, no
Estado de Mato Grosso os Sistemas de Blocos Falhados apresentam grande
variabilidade de situao em relao aos processos de dissecao.
3.5.2.2. Sistemas de Aplanamento - Ap
Este sistema corresponde ao conjunto de formas aplanadas e que ocupam
posio de cimeira dentro do conjunto regional do relevo. So identificadas a partir
de sua ampla rea de ocorrncia, apresentando baixas declividades e baixa
densidade de drenagem. Nas imagens de satlite foram identificadas, partir de
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uma padronagem homognea de formas, com baixa rugosidade. Outra caracterstica
marcante deste sistema a sua relao com o material superficial, composto por
uma cobertura argilosa muito espessa, que apresenta crostas ferruginosas em sua
base, fato este largamente observado nos trabalhos de campo.
3.5.3. Pedologia
3.5.3.1. Latossolos
So os que predominam na maior parte da rea de estudo. Os mesmos
segundo Braun (1962) se caracterizam por apresentarem um horizonte A1 pouco
desenvolvido e que no transpe 20 cm de espessura com teores mdios de matria
orgnica, na rea de plantaes de cana. Apresentam uma porosidade elevada, com
estrutura, textura e colorao que podem variar de uma localidade para outra.
Esto caracterizados quimicamente por um pH cido a quase neutro para
gua que varia em torno de 5,0 a 6,2. Para o pH de CaCl2, os valores oscilam entre
4,3 a 5,3. Os lcalis como Mg, Ca e K ocorrem em teores baixos. Os teores em
matria orgnica so variveis, com valores que corresponderam a faixa de 0,21 a
referente s anlises qumicas. A figura 13 apresenta o uso em solos Latossicos,
haja vista que existe uma predominncia deste tipo de solo na rea em estudo,
sendo que os Latossolos esto localizados na poro central da bacia em
consonncia com topografias planas e, assim, propcios para a produo agrcola da
regio.
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Figura: Figura 13: Plantao de milho em Latossolo.Foto: Adriana Oliveira Barros, 2010.
De acordo com a SEPLAN (2007), so solos minerais, no hidromrficos,
profundos, e bastante intemperizados, tendo como principais caractersticas
apresentar um horizonte B Latossolico, de cor vermelho-escuro.
3.5.3.2. Latossolo Vermelho-Amarelo
So solos minerais, no hidromrficos, profundos ou muito profundos, bem
drenados, com ocorrncia de horizonte B Latosslico, de cor vermelho a vermelho-
amarelada.De acordo com a classificao da SEPLAN (2007) so solos bastante
intemperizados, o que se reflete na baixa capacidade de troca de ctions e
saturao de bases.
3.5.3.3. Neossolos Quartizarnicos
Tais solos de acordo com a SEPLAN (2007) so caracterizados como solos
arenosos quartzosos que se desenvolvem a partir dos arenitos ou dos sedimentos
areno-quartzosos inconsolidados, pertencentes s Formaes Furnas, Ponta Grossa
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e Utiariti, sendo pouco evoludos com a continuidade dos horizontes dos tipos A e C,
de pequena capacidade de reteno de gua e ctions, sendo tambm notadamente
insaturados.
Segundo Ker et al. (1990), os Neossolos quartzarnicos (antigamente
denominados Areias quartzosas) so solos de estrutura simples, onde no existe
coerncia entre as unidades estruturais, em face da carncia de colides agregantes
(matria orgnica, xidos e argila).
3.5.3.4. Podzico Vermelho-Amarelo
So solos minerais, no hidromorficos, com horizonte B textural, de corvermelho-amarelada, apresentam-se como solos profundos a pouco profundos, com
argila de atividade baixa, horizonte A dos tipos moderado e textura mdia/argilosa
em sua maioria.
3.5.4. Clima
Segundo o modelo de Wladimir Koppen, existem cinco grupos climticos
principais reconhecidos no estado, baseados principalmente na temperatura e na
precipitao.
Segundo Maitelli (2005), essas caractersticas so associadas aos tipos de
vegetao para definir os tipos de clima, que so abreviados com letra maiscula e
minscula.
A bacia Tenente Amaral, figura 14, de acordo com a classificao de W.
Koppen enquadrasse no tipo climtico (Aw) Clima de Savana, tipo predominante da
regio.
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Figura: 14 Classificao Climtica de Kppen para Mato GrossoFonte: Adaptado por Maitelli
De acordo com Santos (2007) durante o ms mais frio em Julho, a
temperatura mdia nas mediaes da bacia de 21, 3 C e a precipitao anual
atingem a casa dos 2.000 mm. A distribuio das precipitaes revela que o regime
das chuvas tipicamente tropical. Do ponto de vista sazonal, as chuvas ocorrem
principalmente no vero e reduzem durante o inverno. De maneira geral, verifica-se
que h dois perodos distintos na rea, um chuvoso que vai de setembro a abril e
outro seco, de maio a agosto.
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4. MATERIAIS E MTODOS
4.1. Viso geral
Neste captulo esto descritos os procedimentos operacionais para a
elaborao deste trabalho. A metodologia utilizada baseia-se em Meirelles et al.
(2007) e consiste basicamente nas seguintes etapas:
O primeiro passo para o desenvolvimento deste trabalho foi o levantamento e
leitura de bibliografias ou de fontes secundrias de obras publicadas acerca do tema
enfocado, que contriburam para a realizao da classificao baseada em regras
fuzzy.
Posteriormente, foram buscados os materiais necessrios que deram auxlio
para o alcance dos objetivos traados. Na Secretaria de Planejamento do Estado de
Mato Grosso (SEPLAN), obteve-se as bases cartogrficas de Hidrografia, Pedologia
Geomorfologia, Geologia e Declividade. Tais dados deram subsdios para a
discusso do trabalho tcnico e descritivo.
Concomitante a esse processo realizou-se trabalho de campo com o objetivo
de fazer o reconhecimento visual da rea de estudo e coleta de amostras dos
diversos cultivos agrcolas, pastagens e vegetao natural.
No mapeamento por abordagens fuzzy, permitiu-se desenvolver uma
classificao integrada, ou seja, combinar diversos mapas e uma imagem de satlite
que subsidiaram o processo classificatrio.
Os modelos baseados na lgica fuzzypermitem uma maior flexibilidade nas
combinaes de mapas com pesos e podem ser implementados nos Sistemas de
informaes geogrficas atravs de uma linguagem de manipulao espacial
(MEIRELLES et. al ,2007).
A figura 15, mostra de maneira geral, as etapas metodolgicas desenvolvidas
para a elaborao do trabalho proposto.
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Figura 15: Etapas do desenvolvimento do trabalho
Definio dasclasses temticas
Aquisio dos polgonosDas areas de treinamento
Gerao da matrizdeparticipao fuzzy
Pr- Classificao
por Mxima
Verossimilhana
Extrao de
assinaturas paraaclassificao relativa
Classificao fuzzy
Reclassificao dasclasses temticas
Validao
Delimitao da reade estudo
Definio dos
pesos
Apenas com a
imagem Landsat
Com os layers de
delicividade, solos
e imagen Landsat
Desenvolvimento de
duas classificaes
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4.2. Pr-processamento dos dados espaciais
a) O banco de dados espacial da bacia foi desenvolvido no laboratrio de
geoprocessamento do Departamento de Geografia da UFMT. Aps a seleo
da rea de estudo, foram adquiridas, tratadas e armazenadas informaes
secundrias em rgos Estaduais e Federais, e em sites dos mesmos, como
as bases cartogrficas. Foram acrescentados no banco de dados reas de
treinamento e validao das classificaes provenientes de campanhas de
levantamento em campo. A preparao das bases temticas, incluprocedimentos como de ajustes em edio vetorial, pois, foi necessrio
reeditar os layers temticos a fim de fazer converses geogrficas dos limites
da bacia com as feies de Hidrografia, Geomorfologia, Geologia, Pedologia e
Declividade.
b) Os estudos comparativos de mapeamento do uso da terra utilizando
classificadores fuzzy e de verossimilhana mxima (Maxver) para definiodos pesos na matriz de pertinncia foram baseados na imagem de satlite
Landsat-5 TM, na base de solos e declividade de Secretaria de Estado de
Planejamento (SEPLAN MT).
4.2.1. Imagens de satlites
No contexto do presente trabalho, foram utilizadas duas imagens de satlite,Landsat e Spot, para ajuste e classificao do uso da terra na rea em estudo. A
imagem Landsat-5 TM, correspondente a rbita 226, ponto 071, com resoluo de
30 metros em composio RGB pelas bandas 3, 4 e 5, obtida gratuitamente na
pgina de catlogo de imagens CBERS (INPE-DGI, 2010).
A tabela 1 representa os dados da referida imagem de satlite, utilizada para
a classificao fuzzy objetivada neste trabalho.
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Tabela 1. Data de passagem da imagem do satlite LANDSAT.
Data de Imagem Sensor/Satlite Bandas (TM)
06/06/2010 TM/LANDSAT -5 3, 4, 5
A imagem foi utilizada como base para a classificao do uso da terra por
abordagens fuzzy e tambm como suporte para a pr-classificao pelo algoritmo
maxver, com o objetivo de criar a matriz de participao no Idrisi, que ser detalhada
nos captulos posteriores. A escolha da referida imagem se deu por conta de sua
disponibilidade e sua aplicao, pois consiste em uma imagem de mdia resoluo
espacial, sendo utilizada por diversos modelos de classificao do uso da terra.
Em relao cobertura de nuvens, a imagem correspondente a data do
trabalho de campo no ficou livre das mesmas, e muitas das imagens
correspondentes ao ms de maio, estavam comprometidas pelo fato do perodo das
chuvas se estender at aquele ms.
Assim, a imagem de satlite utilizada para o processamento do modelo digital,
tem uma limitao considervel, pois datada de um ms aps a coleta dos dados
de campo uma vez que no havia disponibilidade de imagens de mdia resoluo
espacial, livre de nuvens na data de visita a campo. Isto inviabilizou oprocessamento da mesma para o modelo, pois, as nuvens descaracterizam os
nveis de cinza e as suas tonalidades reais.
J a imagem Spot de resoluo espacial de 2,5 Metros datada de julho de
2007, disponibilizada pela Secretaria de Estado de Meio Ambiente (SEMA- MT) foi
importante para fazer a reedio dos dados inseridos no modelo fuzzy, pois ela
possui uma resoluo espacial de boa qualidade. Deste modo, foi possvel ajustar
na imagem, por exemplo, dados de solos com ajuda de especialistas de solo e desensoriamento remoto na interpretao e reconhecimento dos solos atravs das
formas, tonalidade/cor e textura de acordo com as caractersticas dos mesmos.
Porm, antes de trabalhar com as imagens, foi necessrio o tratamento das
mesmas, atravs do pr-processamento digital, proporcionando a minimizao das
distores adquiridas durante o processo de aquisio, transmisso e visualizao
das imagens, de modo que, a extrao das informaes das mesmas fosse feita de
forma segura, ntegra e de preciso.
Neste caso, se fez necessrio a realizao de vrias funes tais como:
realce ou contraste, georreferenciamento ou registro de imagens e no
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processamento realizou-se a coleta das reas de treinamento e posteriormente fez-
se a classificao.
O realce ou contraste de imagem uma tcnica de ampliao de contraste
com o objetivo de melhorar a qualidade das imagens sob critrios subjetivos do olho
humano, ou seja, uma cena de baixo contraste transformada para outra
visualmente mais destacada. normalmente utilizada como uma etapa de pr-
processamento para sistemas de reconhecimento de padres.
Para isto, ocorre uma concentrao em uma pequena faixa dos dados
contidos em uma imagem de satlite, impedindo o aproveitamento de toda faixa de
256 nveis de cinza e favorecendo uma visualizao mais ntida.
Assim, h uma transferncia radiomtrica em cada pixel, aumentando adiscriminao visual entre os objetos presentes na imagem. Esta operao feita
ponto a ponto, independentemente da vizinhana. A distribuio estatstica dos
nveis de cinza em termos do nmero de amostras (pixels) com cada nvel descrita
em um histograma, onde, regra geral, quanto maior a inclinao de uma curva,
maior o contraste (INPE, 1998).
Deste modo, o realce ou contraste foi feito no ArcGis, usando a funo do
histograma de aumento linear de contraste, de forma que os nveis de cinza fossemespalhados por todo o intervalo possvel de 256 nveis com determinao dos
valores mximos e mnimos. Estes valores compuseram os valores iniciais e finais e
determinaram a inclinao da reta.
O processo de georreferenciamento consiste no ajuste do sistema de
coordenadas de uma imagem com uma base ou carta topogrfica, cobrindo a
mesma rea. Desta forma possibilita que cada um dos pontos ou pixels da imagem,
passe a ser atrelado a um par de coordenadas de um sistema universalmenteconhecido. Pode-se usar ento como referncia espacial, uma base em formato
digital (outra imagem ou arquivo vetorial).
No caso da rea em estudo, foi adotado para o projeto final o Sistema de
Projeo Universal Transverso de Mercator-UTM e o Datum WGS 84. Tendo como
base cartogrfica de apoio a rede hidrogrfica da bacia Tenente Amaral, que foi
devidamente elaborada a partir da imagem de satlite Spot de resoluo espacial de
2,5 m, disponibilizada pela SEMA MT.
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4.2.2. Mapa de solos
O mapa de solos utilizado foi disponibilizado pela Secretria de Planejamento
do Estado de Mato Grosso (SEPLAN-MT), e ajustado de acordo com a imagem Spot
de 5 metros de resoluo espacial pelo Arc-Gis.
Foi necessria a edio da base temtica, de solos, pois o nvel de detalhe da
imagem Spot propiciou melhorar a qualidade da escala de abrangncia, tendo em
vista que as escalas de trabalho da SEPLAN so de 1: 250 000 e o trabalho busca
melhorar a escala de detalhes dos solos.
Para tanto, utilizou-se do Software ArcGis 9.3, para a reedio da base desolos, onde muitos estavam sendo extrapolados, devido escala reduzida. Neste
sentido, tal base, foi reelaborada de acordo com um mosaico de imagens Spot de
2,5 metros de resoluo espacial disponibilizada pela Secretaria de Estado de Meio
Ambiente (SEMA- MT) datada de julho de 2007.
Tal procedimento implicou na melhoria desta base considerada importante
para o trabalho, haja vista que, determinados tipos de solos no so propcios para a
prtica de agricultura e pastagens cultivadas na rea de estudo. Para melhor ilustrar,tem-se como exemplo os solos Neossolos Quartzarnicos, que possuem
caractersticas de tonalidades de cor clara e ainda, para prtica agrcola,
normalmente se apresentam com curvas de nvel para evitar eroses. Portanto,
essas caractersticas so visveis na imagem Spot, pois sua resoluo espacial
proporciona uma boa visibilidade.
No que tange a sua importncia para a pesquisa, os solos foram classificados
de acordo com nveis de aptido de uso, com base em levantamento bibliogrfico,onde suas caractersticas so essenciais para determinar que tipo de atividade
econmica seja mais vivel ao seu uso. Portanto, o trabalho se ampara na
disponibilidade de diversas bibliografias referentes ao conhecimento pedolgico, na
qual serviram como suporte para o trabalho tcnico.
Desta maneira, as pesquisas realizadas pela SEPLAN-MT que serviram para
respaldar os nveis de importncia dos solos para o cultivo agrcola foram de
extraordinria importncia, para verificar o nvel de aptido de cada um deles
presentes na rea de estudo.
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Assim, o quadro 2 demonstra os nveis da aptido agrcola, com base
(SEPLAN-MT), onde professores especialistas em estudo dos solos, determinaram o
nvel de importncia para produo agrcola de cada solo, sendo a, sendo o nvel (1)
de menor aptido e o nvel (5) o de maior aptido.
Quadro 2: Nveis de aptido dos solos em relao a produo agrcolapresentes na Bacia do Rio Tenente Amaral
SOLO NIVEL
Solos Litlicos 1
Solos Concrecionrios 2
Neossolos Quartzerenicos 3
Solos Podzlicos 4
Solos Latosslicos 5
Fonte:Organizado por Adriana Oliveira Barros, 2011.
Foi necessrio fazer ainda o georreferenciamento do layer e posterior ajuste de
pixels, pois foi transformado para matriz (linhas e colunas) que devem ter o mesmo
tamanho dos demais dados, sendo importante o ajuste das informaes com mesmo
tamanho de pixele com linhas e colunas iguais para o processamento no softwareIDRISI.
4.2.3. Declividade
O mapa de declividade do terreno foi elaborado a partir dos dados da Shuttle
Radar Topography Mission (SRTM) que so os resultados de um projeto cooperativo
entre a NASA (National Aeronautics and Space Administration), NGA (National
Geospatial-Intelligence Agency), DLR (Agncia Espacial Alem) e ASI (Agncia
Espacial Italiana) com o objetivo de gerar um Modelo Digital de Elevao (MDE) da
Terra. O Projeto SRTM faz parte de um programa que visa examinar a superfcie
terrestre, oceanos, atmosfera, gelo e a vida como um sistema integrado.
Os dados foram disponibilizados pelo Departamento Nacional de Produo
Mineral (DNPM), onde posteriormente calculou-se a declividade percentual com o
uso da ferramenta slope do ArcGis no Spatial Analyst.
Tambm foi necessrio fazer o georreferenciamento do layer e posterior ajuste
de pixels, pois foi transformado para matriz (linhas e colunas) que devem ter o
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mesmo tamanho dos demais dados, sendo fundamental o ajuste das informaes
com mesmo tamanho de pixel e com linhas e colunas iguais para que o software
Idrisi pudesse process-los.
4.2.4. Levantamento de campo
O trabalho de campo foi realizado nos dias 20 e 21 de maio de 2010 para a
coleta de amostras de treinamento e validao das principais culturas agrcolas e
formaes vegetais existentes na Bacia Tenente Amaral. Foram percorridos
aproximadamente 130 km, procurando explorar ao mximo a bacia no intuito de
subsidiar a classificao, sendo rea total da bacia equivalente a 855 Km, vejafigura 16.
Figura 16: Mapa ilustrativo da configurao da bacia Tenente Amaral.Fonte: Adriana Oliveira Barros
Para a realizao da coleta dos dados, foi utilizado um receptor de Sistema
de Posicionamento Global (GPS) marca Garmin-Etrex, uma mquina fotogrfica,
planilha de campo e uma imagem de Spot da rea com resoluo de 2,5 metros,
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abrangendo toda a bacia e que serviu de apoio para reconhecimento da rea,
localizao dos plantios e definio dos pontos de amostras.
As campanhas de campo tm como principal fundamento a possibilidade de
abranger ao mximo a rea escolhida propiciando a checagem de dvidas relativas
aos usos da terra, pois diferentes culturas se configuram em vrios momentos com
mesma forma, tamanhos e tonalida