Giselle V. Trevisan & Diogenes S. Alves Desflorestamento em Áreas de Preservação Permanente em Rondônia: Avaliação com Base em Videografia e Imagens do Sensor TM Giselle V. Trevisan & Diogenes S. Alves Ministério da Ciência e Tecnologia Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais Divisão de Sensoriamento Remoto 2008

Introdução Áreas de Preservação Permanentes – APPs Protegida pela Lei 4.771/65 Função ambiental - Preservação Importância Ecológica das APPs – Matas Ciliares Interface entre dois sistemas Regular o regime hídrico Filtro ecológico Estabilizar as margens Áreas de Preservação Permanentes - APPs As APPs são áreas protegidas pela Lei 4.771/65, coberta ou não por vegetação nativa, com a função ambiental de preservar os recursos hídricos, a paisagem, a estabilidade geológica, a biodiversidade, o fluxo gênico de fauna e flora, proteger o solo e assegurar o bem-estar das populações humanas; Importância Ecológica – Matas Ciliares A importância ecológica das APPs, mais especificamente das Matas Ciliares que é o objeto deste estudo, se dá, principalmente, pelo fato deste biótipo estar localizado na interface de dois sistemas: aquático e terrestre. Assim, a estrutura e dinâmica deste biótipo resulta da relação entre a hidrologia e o modelo geomorfológico local (Naiman e Décamps, 1997). Importância: A vegetação ciliar atua como reguladora do regime hídrico devido interceptar a água da chuva, aumentar a retenção e infiltração da água no solo (Jorge e Uehara, 1998). A mata ciliar funciona como um filtro, retendo defensivos agrícolas, poluentes e sedimentos, provenientes das terras mais altas, que seriam transportados para os cursos d’água e Além disso, são mantenedoras da estabilidade das margens dos rios, evitando a erosão e conseqüente assoreamento do curso de água (Kauffman e Krueger, 1984). OBS. BIÓTOPO: é uma região que apresenta regularidade nas condições ambientais e nas populações animais e vegetais, das quais é o habitat. OBS 2. BIOCENOSE: Biocenose, biota ou comunidade biológica é a associação de populações de espécies diferentes que habitam um biótopo comum. Condição Legal As APPs foram instituidas no Novo Código Florestal brasileiro de 1965 através da Lei 4.771. No Código de 1934 a expressão APP ainda não era empregada e as florestas e demais formas de vegetação de ‘proteção perene’ eram definidas como protetoras e remanescentes. A Lei 7.803 de 1989 altera os limites das APPs E a Medida provisória de 2001 estabelece que as APPs podem ou não estarem cobertas por vegetação nativa. Assim…. Próximo slide Condição Legal         Novo Código Florestal de 1965 - Lei no 4.771          Definição de seus limites - Lei no 7.803/89      Cobertura vegetal - Medida Provisória 2.166-67/2001

Introdução Largura do rio ou curso d’água Largura da faixa marginal de preservação permanente Código Florestal (Lei 4.771/1965) Lei 7.803/89 Menor que 10 metros 5 metros 30 metros De 10 a 50 metros ½ da largura do rio (mínimo de 5m máximo de 25m) 50 metros De 50 a 200 metros (mínimo de 25m máximo de 100m) 100 metros De 200 a 600 metros 200 metros Maior que 600 metros 500 metros Assim…. O comprimento da faixa marginal de preservação permanente em função da largura do rio ou curso d’água estabelecida em 1965 e depois alterada está apresentada nesta tabela. No presente estudo 98% dos rios editados incluíram na categoria de APP até 30 metros (rios de menos de 10m de largura).

Introdução Costa et al. (1996) Fiorio et al. (2000) Sturm et al. (2003) Primo e Vaz (2006) Estudos em diversas regiões do país demostram o desrespeito ao Código Florestal brasileiro principalmente pelo avanço indevido das atividades agropecurárias até o limite da margem dos rios.

Introdução Becker (2001) Margulis (2004) Na Amazônia o processo de degradação ambiental é contínuo, passando pelos estágios de derrubada e extração de madeira, queima para implantação de agricultura e pasto.

Introdução 1985 1985 1995 FONTE: Alves et al. (2003) O aumento do desflorestamento a partir de áreas anteriormente ocupadas sugere que as reservas legais nào estáo sendo respeitadas. Poucos estudos tem sido realizado para avaliar o estado de conservação das APPs na Amazônia brasileira. Neste contexto pode-se citar o trabalho de Linhares que averiguou a redução de 45% da vegetação na categoria de APP de 30 metros na bacia hidrográfica de Ji-Paraná , Rondönia. O uso de dados remotos e de sistemas de informação geográfica permite identificar e mapear áreas protegidas por lei. Sendo que, maior acurácia é verificada quando no uso de dados de alta resolução espacial. Neste contexto, a videografia aerotransportada gera informações compatíveis a este propósito tanto pela alta resolução espacial, quanto pelo custo reduzido de aquisição, menor tempo de processamento e serem adquiridas em tempo real, sendo úteis na solução de problemas imediatos. FONTE: Alves et al. (2003) FONTE: Linhares (2006)

Introdução Objetivo Geral Objetivos Específicos Estimar o desmatamento nas APPs na região centro-norte de Rondônia em diferentes estruturas fundiárias, idades de ocupação distintas e distanciamento da rodovia BR-364. Objetivos Específicos Desenvolver um processo metodológico que capacite verificar o desmate nas APPs; Avaliar o uso de imagens TM Landsat para a estimativa do desmatamento nas APPs; Averiguar a evolução do desmatamento nas APPs. O reconhecimento das APPs pode se dar a partir de mapas cartográficos ou dados sensores remotos através do reconhecimento da rede de drenagem e depois produção do buffer das APPs, o maior problema está na identificação dos cursos d’água estreitos, como aqueles que definem as APPs de 30 metros de largura e também na identificação da drenagem em espaços extensos. O uso de dados remotos e de sistemas de informação geográfica permite identificar e mapear áreas protegidas por lei. Sendo que, maior acurácia é verificada quando no uso de dados de alta resolução espacial. Neste contexto, a videografia aerotransportada gera informações compatíveis a este propósito tanto pela alta resolução espacial, quanto pelo custo reduzido de aquisição, menor tempo de processamento e serem adquiridas em tempo real, sendo úteis na solução de problemas imediatos.

Grandes e Médias Propriedades Rurais Material e Métodos Área de Estudo TM 231/67 Grandes e Médias Propriedades Rurais Pequenas Propriedades Rurais A área de estudo localiza-se na região centro-norte do Estado de Rondônia e foi estabelecida em função ao tipo de colonização ali encontrada, onde temos as características ‘espinha-de-peixe’ proveniente da implantação de assentamentos pelo INCRA da década de 70 e também temos grandes e médias propriedades rurais estabelecidas nas décadas de 70 e 80. Mas, acima de tudo, a área de estudo dependeu da rota de vôo na qual foi captada a videografia. RO

Material e Métodos Área de Estudo RO Rota de vôo (21/06/1999) BR-364 TM 231/67 A área de estudo localiza-se na região centro-norte do Estado de Rondônia e foi estabelecida em função ao tipo de colonização ali encontrada, onde temos as características ‘espinha-de-peixe’ proveniente da implantação de assentamentos pelo INCRA da década de 70 e também temos grandes e médias propriedades rurais estabelecidas nas décadas de 70 e 80. Mas, acima de tudo, a área de estudo dependeu da rota de vôo na qual foi captada a videografia. RO Rota de vôo (21/06/1999) BR-364

Material Videografia aerotransportada Sobrevôo INPE UCSB FONTE: Hess et al. (2002) Sistema de Aquisição Departamento de Ciência da Computação - UMass Sobrevôo INPE UCSB JPL - California Institute of Technology Linhas de Vôo LBA O sobrevôo foi realizado numa cooperação entre INPE juntamente com a Universidade da California em Santa Bárbara, (UCSB) e o Laboratório de Propulsão a Jato (JPL- California Institute of Technology), com intuito de cobrir as áreas de estudo do Projeto LBA – Projeto de Grande Escala da Biosfera-Atmosfera na Amazônia. As linhas de vôo foram planejadas para cobrir intensamente as áreas de estudo do ‘componente Ecologia’ do Projeto do LBA. O foco era cobrir áreas de impacto antrópico, incluíndo florestas secundárias, florestas com corte seletivo de madeira e pastos. O sistema de aquisição de vídeo desenvolvido pelo Laboratório de Visão Computacional do Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Massachussets. O software automatizou a extração dos quadros, a produção do mosaico e o georreferenciamento por meio de dados de codificação geográfica do vídeo. -O sistema de vídeo utilizado incluía duas câmeras digitais (Sony DVX-1000 e Sony CCD-TR500 Hi 8) orientadas verticalmente (uma no modo de visada larga e a outra no zoom) acoplado a um sistema de referência de atitude (AHRS-attitude and heading reference system), ao laser altímetro (laser rangefinder) (904nm) e ao GPS, que mediam as inclinações laterais e longitudinais da aeronave, a distância da aeronave ao solo ou dossel da vegetação e as coordenadas da aeronave, respectivamente (Hess et al, 2002).

Material Imagem TM Landsat-5 Dados Vetoriais Órbita/Ponto: 231/67 Data: 06/08/1999 Dados Vetoriais Rede viária: BR-364 (SPRING, 1991-2005) Unidades de Ocupação (Escada, 2003) Idade de Implantação dos Assentamentos (INCRA apud SEDAM, 2007) -UOPs: Esta atividade compreendeu duas etapas, a de aplicação do método lógico de fotointerpretação (Soares e Fiori, 1976) utilizando a série histórica de dados TM/Landsat e uma fase de refinamento que envolveu a utilização de dados complementares como os dados do censo agropecuário do IBGE (1996), observações de campo, mapas fundiários e dados tabulares dos projetos de assentamento do INCRA e mapas de desflorestamento, provenientes da aplicação de técnicas de classificação digital de imagens (ESCADA, 2003).

Métodos Aquisição e Pré-Processamento dos Dados da Videografia Seleção dos segmentos - Monitor acoplado ao Horita Desmatamento Capoeira Vegetação Captura do filme - Vegas Extração dos quadros - FrameMaker Registro dos quadros e produção dos mosaicos - Mosaiker 1.1 Processamento dos Dados da Video Delimitação da rede de drenagem (resolução:1m) Geração da zona de buffer (APP) Classificação visual das APPs (vegetação, capoeira e desmatamento - AQUISIÇÃO E PRÉ-PROCESSAMENTO -A interpolação dos dados (cena com timecode e GPS + altura com laser altímetro + inclinação com sistema de referência de atitude) foi feita através do programa FlightData.exe, um programa desenvolvido pelo Computer Vision Research Laboratory da Universidade de Massachussets (UMASS), Amherst (Hess et al., 2002). A seleção dos segmentos de videografia que sofreram menores variações de inclinação (entre – 5 e + 5 graus) e aqueles que continham rede hidrográfica. Foi assitido as fitas da videografia através de um monitor de rádio acoplado ao Horita o que permitia a identificação das cenas de interesse e seus respectivos timecodes. A captura foi feita de no máximo 30 segundos para a confecção dos mosaicos para não conter muitos quadros. A extração dos quadros do vídeo, feito pelo software FrameMaker, possibilita extrair conjuntamente os dados do timecode gerados pelo Horita (30 quadros por segundo) – 30s = 900 quadros. PROCESSAMENTO DOS DADOS DE VIDEO

Métodos Processamento da Imagem TM Álgebra de Mapas Registro MLME (solo, sombra e vegetação) Fatiamento da banda solo (desmatamento e vegetação) APPs Estrutura Fundiária Álgebra de Mapas Distanciamento da BR-364 Conversão para mapas vetoriais Operações de Intersecção: Idade de Ocupação Para a imagem TM foi realizado o registro e depois aplicado o modelo linear de mistura espectral produzindo as bandas vegetação, solo e sombra. A banda solo foi fatiada para averiguar a concordância entre a edição realizada sobre a videografia e a classificaçào citada. Imagem TM classificada

Resultados I. Desmatamento nas APPs (resultados com videografia) Área total (ha) Desmatamento (% APP) Vegetação (% APP) Capoeira APP 960,56 (57) 80,7 10 9,3 Grande 158,04 (11) 77,5 15,3 7,2 Pequena 799,95 (46) 81,2 18,7 9,7 Da área total analisada (960,56 ha), 80,7% estava desflorestada, sendo que 91,2% das amostras (n=57) apresentavam mais que 50% da área desmatada. Da área vegetada, 9,3% correspondeu à capoeira e 10% à vegetação primária. A área das grandes e médias propriedades correspondeu a 16,5% (158,04 ha; n=11) da área total analisada. O desmate nessas áreas de APP foi de 77,5% e da área vegetada (22,5%), 7,2 e 15,3% correspondeu à capoeira e a vegetação primária respectivamente. A área das pequenas propriedades correspondeu a 83,5% (799,95 ha; n=47) da área total analisada. O desmate nessas áreas de APP foi de 81,25% e da área vegetada (18,75%), 9,7 e 18,7% correspondeu à capoeira e a vegetação primária respectivamente. Por meio da estatística Komogorov-Smirnov averiguou que não há diferença significativa no desmate das APPs entre as pequenas e as grandes propriedades rurais (Dcrit=0,46; Dmaximo=0,12). Através da análise de Kruskal-Wallis verificou que não há diferença significativa no percentual desmatado nas APPs com o distanciamento da rodovia BR-364 (X2=12,59; H=1,843). O desmatamento ocupou em média 80% das Áreas de Preservação Permanentes. A concordância entre a classificação feita sobre a imagem TM Landsat e a vídeografia foi analisada através da matriz de confusão. A acurácia na classe desmatamento foi de 96,45%. A classe vegetação recebeu um tratamento diferenciado. Como na videografia foram editadas as classes vegetação, capoeira e desmatamento, as duas primeiras foram unidas para a análise da vegetação em relação à TM, obtendo uma acurácia baixa de 41,76%. Ao separarmos a vegetação da capoeira, foi possível verificar que 25% da classe capoeira foi classificada como vegetação na imagem TM e 75% como desmatamento. 14

Resultados I.a Desmatamento nas APPs conforme a estrutura fundiária

Resultados I.a Desmatamento nas APPs conforme a estrutura fundiária H0 = Não há diferença no desmatamento nas APPs entre as pequenas e as grandes propriedades rurais. Teste de Kolmogorov-Smirnov: não mostra diferenças significativas Variáveis Dmax D Crit α = 0,05 α = 0,01 n Desmate (%) 0,1179 0,4555 0,5458 11 G, 46 P Com o intuito de averiguar se há diferença significativa entre os pequenos e grandes proprietários rurais no processo de desmatamento nas Áreas de Preservação Permanente, foi realizado o teste de Kolmogorov-Smirnov para 2 amostras independentes. Supondo que o percentual de desmatamento nas diferentes estruturas fundiárias sejam duas amostras independentes, quer saber se os valores de desmatamento de uma população (pequenos) é , ou não, estocasticamente maior do que o valor da outra população (grandes/médios).

Resultados I.b Desmatamento nas APPs conforme distância da BR-364 H0 = Não há diferença no desmatamento nas APPs com o distanciamento da rodovia BR-364. Teste de Kruskal-Wallis: não mostrou diferenças significativas Variáveis H Valor Crit α = 0,05 α = 0,01 gl = k -1 Desmate (%) 1,843 12,59 16,81 6

Resultados I.b Desmatamento nas APPs conforme distância da BR-364 Teste de Kruskal-Wallis: não mostrou diferenças significativas 18

Resultados II. Discriminação de desmamento e vegetação nas imagens TM Error Matrix   Reference data Classiffied Vegetação Desmatamento Classified Total Users Accuracy 767562 271524 1039086 73.87% 1070438 7368912 8439350 87.32% Reference Totals 1838000 7640436 9478436 Producers Accuracy 41.76% 96.45% Overall Accuracy 85.84% Era para ter 183800 de veg (segundo a videografia) e tem 1039086 na TM Como só acertei 767562 da veg Omiti 1070438 de vegetação na TM Mas também inclui 2715245 de desmatamento na vegetação Era para ter 7640436 de desmatamento (segundo a videografia), mas tem 8439350 Como só acertei 7368912 Omiti 271524 de desmatamento na TM E Inclui 1070438 de vegetação no desmatamento 96% da classificação do desmatamento está certo 57% da classe vegetação está correta 25% da classe capoeira foi classficada como veg no TM e 75% como desmatamento Esse erro está relacionado ao tamanho do polígono de capoeira que em geral são pequenas áreas de regeneração que, na imagem TM devido à resolução de 30 metros, são confundidos pelo entorno desmatado. Além disso, áreas de regeneração são muito fragmentadas estruturalmente e a influência do solo na resposta espectral é grande aparecendo como desmate no pixel do TM.

Conclusões Desmatamento nas APPs Metodologia A preservação das APPs está muito aquém do estabelecido no Código Florestal; O desmatamento nas APPs não apresentou diferenças siginificativas entre pequenas e grandes propriedades rurais; O desmatamento nas APPs não apresentou diferenças significativas em função da distância à rodovia BR-364; Metodologia A videografia aerotransportada mostrou ser um instrumento útil no reconhecimento e caracterização das APPs

Conclusões Imagem TM Landsat A classificação da imagem TM através do fatiamento da banda solo revelou-se adequada para a discriminação do desmatamento nas APPs, apresentando boas perspectivas para a quantificação do desmatamento nas APPs, com base em séries temporais 21

Obrigada

Resultados

Resultados Videografia 25 Da área total analisada (960,56 ha), 80,7% estava desflorestada, sendo que 91,2% das amostras (n=57) apresentavam mais que 50% da área desmatada. Da área vegetada, 9,3% correspondeu à capoeira e 10% à vegetação primária. A área das grandes e médias propriedades correspondeu a 16,5% (158,04 ha; n=11) da área total analisada. O desmate nessas áreas de APP foi de 77,5% e da área vegetada (22,5%), 7,2 e 15,3% correspondeu à capoeira e a vegetação primária respectivamente. A área das pequenas propriedades correspondeu a 83,5% (799,95 ha; n=47) da área total analisada. O desmate nessas áreas de APP foi de 81,25% e da área vegetada (18,75%), 9,7 e 18,7% correspondeu à capoeira e a vegetação primária respectivamente. Por meio da estatística Komogorov-Smirnov averiguou que não há diferença significativa no desmate das APPs entre as pequenas e as grandes propriedades rurais (Dcrit=0,46; Dmaximo=0,12). Através da análise de Kruskal-Wallis verificou que não há diferença significativa no percentual desmatado nas APPs com o distanciamento da rodovia BR-364 (X2=12,59; H=1,843). O desmatamento ocupou em média 80% das Áreas de Preservação Permanentes. A concordância entre a classificação feita sobre a imagem TM Landsat e a vídeografia foi analisada através da matriz de confusão. A acurácia na classe desmatamento foi de 96,45%. A classe vegetação recebeu um tratamento diferenciado. Como na videografia foram editadas as classes vegetação, capoeira e desmatamento, as duas primeiras foram unidas para a análise da vegetação em relação à TM, obtendo uma acurácia baixa de 41,76%. Ao separarmos a vegetação da capoeira, foi possível verificar que 25% da classe capoeira foi classificada como vegetação na imagem TM e 75% como desmatamento. 25

Resultados II. Discriminação de desmamento e vegetação nas imagens TM Error Matrix   Reference data Classiffied Vegetação Desmatamento Classified Total Users Accuracy 767562 271524 1039086 73.87% 1070438 7368912 8439350 87.32% Reference Totals 1838000 7640436 9478436 Producers Accuracy 41.76% 96.45% Overall Accuracy 85.84% Era para ter 183800 de veg (segundo a videografia) e tem 1039086 na TM Como só acertei 767562 da veg Omiti 1070438 de vegetação na TM Mas também inclui 2715245 de desmatamento na vegetação Era para ter 7640436 de desmatamento (segundo a videografia), mas tem 8439350 Como só acertei 7368912 Omiti 271524 de desmatamento na TM E Inclui 1070438 de vegetação no desmatamento 96% da classificação do desmatamento está certo 57% da classe vegetação está correta 25% da classe capoeira foi classficada como veg no TM e 75% como desmatamento Esse erro está relacionado ao tamanho do polígono de capoeira que em geral são pequenas áreas de regeneração que, na imagem TM devido à resolução de 30 metros, são confundidos pelo entorno desmatado. Além disso, áreas de regeneração são muito fragmentadas estruturalmente e a influência do solo na resposta espectral é grande aparecendo como desmate no pixel do TM.   42.89% 75.01% erro 96.45% 57.11% 24.99% acerto 9478436 7640436 959647 878353 Reference Totals 8439350 7368912 411551 658887 Desmatamento 1039086 271524 548096 219466 Vegetação Classified Total Capoeira Classiffied Reference data 26