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Tipo do documento: Dissertação
Título: Pastagens Abandonadas na Amazônia Central Quantificadas com Imagens Landsat
Autor: Lima, Dayson José Jardim 
Primeiro orientador: Nelson, Bruce Walker
Primeiro membro da banca: Fearnside, Philip Martin
Segundo membro da banca: Forsberg, Bruce Rider
Terceiro membro da banca: Batista, Getulio Teixeira
Quarto membro da banca: Santos, Joao Roberto dos
Quinto membro da banca: Sano, Edson Eyji
Resumo: Uma inspeção em imagens de satélite em duas áreas de terra firme na Amazônia Central, uma sendo o Distrito Agropecuário da Suframa (DAS), cerca de 50 km ao norte de Manaus e outra no município de Autazes, cerca de 50 km ao sul de Manaus, mostrou que a atividade pastoril apresenta diferenças de sucesso marcantes, quando se analisa a área ocupada por pastos limpos e por pastos em processo de abandono. Para quantificar esta diferença entre duas áreas muito próximas e com clima semelhante, foram utilizadas duas séries temporais de imagens, das bandas 3, 4 e 5 do sensor TM do satélite Landsat-5. Três áreas de estudo foram delimitadas para comparar o sucesso da atividade pastoril: zona de influência da rodovia AM-254 (ao sul de Manaus), zona de influência da BR-174 no DAS ao norte de Manaus, e zona de influência de vicinais do DAS. Máscaras foram desenvolvidas para selecionar pixels dentro das zonas de influência -- 2 km a partir da estrada -- e para eliminar pixels que apresentam nuvens ou sombras de nuvens em qualquer data de uma série temporal. Foram empregadas seis datas entre 1985 e 1999, para as duas áreas no DAS e duas datas, 1989 e 1999, para a rodovia em Autazes. Foram executados, como passos de pré-processamento: o registro geométrico das séries temporais; a correção radiométrica da série de imagens do DAS; a transformação para reflectância topo-de-atmosfera; e o filtro mediana nas bandas transformadas. Para estimar áreas e taxas de desmatamento nestas três áreas, foi empregada a interpretação visual de composições coloridas das três bandas em DN. Para estimar áreas e taxas de abandono (pasto sujo + capoeira + culturas perenes) dentro das áreas antropizadas, foram empregados índices de vegetação utilizando as bandas em unidades de reflectância, com e sem intercalibração radiométrica. Foram também utilizados o classificador supervisionado de máxima verossimilhança e um não supervisionado, tipo K-médias. No DAS, as taxas de desmatamento entre 1985 e 1999 foram de 0,34% ano 1 na zona de influência da rodovia BR-174 e de 0,19% ano 1 nas vicinais; na zona de influência da rodovia AM-254, a taxa de desmatamento foi 0,89% ano 1, portanto, três vezes maior que na BR-174. A área desmatada em 1999, dentro da zona de influência das vicinais foi 22%, inferior aos 34% na zona de influência da BR-174. Na zona de influência da AM-254, houve 37% de desmatamento até a mesma data. Os dados permitem inferir que tanto a facilidade de acesso como o tipo de substrato influenciam a atratividade de uma área para a implantação de pastos. Verificou-se que o uso do filtro mediana diminuiu a estimativa de área de pasto limpo, utilizando índices de vegetação, provavelmente pelo fato de absorver pequenas moitas de arbustos estabelecidas em área dominadas por pasto limpo. Portanto, apenas bandas não filtradas foram utilizadas na comparação das três áreas de estudo. Comparando imagens com e sem a intercalibração radiométrica com uma data de atmosfera mais limpa, indicam que o índice de vegetação mais sensível à presença de névoa (ou seja, à ausência de intercalibração) foi o NDVI (diferença normalizada entre tm3 e tm4), enquanto que os índices SAVI 1 (L=0,5) e SAVI 2 (L=0,75) foram pouco afetados e o ÍNDICE-IVM (diferença normalizada entre bandas TM4 e TM5) foi moderadamente sensível; os índices de vegetação que melhor identificaram áreas de pasto limpo, sem confusão com outras coberturas, foram o ÍNDICE-IVM e SAVI 2. As taxas e áreas de abandono de pastos, quantificadas através destes índices de vegetação, mostraram que no DAS, no período de 14 anos, as taxas de abandono foram maiores nas vicinais do que na BR-174. Uma comparação entre as rodovias BR-174 e AM-254, mostraram que as taxas de abandono foram superiores na rodovia BR-174. A porcentagem de área antropizada ocupada por pasto limpo foi muito maior na zona de influência da AM-254, indicando o maior sucesso da atividade pastoril naquela estrada. Na AM-254, em 1999, a porcentagem de abandono (capoeira + cultura perene) era 52% ou 65%, pelo ÍNDICE-IVM ou SAVI 2, respectivamente; na BR-174, o abandono chega a 92% ou 91% pelos mesmos índices de vegetação e nas vicinais da BR-174, o abandono atinge 96% ou 94% da área antropizada, pelos mesmos indicadores. A porcentagem de toda a área de estudo ocupada por pasto limpo, calculado pelo ÍNDICE-IVM, foi 18% na zona de influência da AM-254; 2,6% na BR-174 e menos de 1% nas vicinais do DAS. Estes números demostram um maior sucesso de pasto ao sul de Manaus e o fracasso do DAS para este tipo de uso da terra. O classificador supervisionado utilizou um único conjunto de seis áreas de treinamento e bandas intercalibradas radiometricamente ao longo da série de seis datas no DAS. Usou dois conjuntos distintos de áreas de treinamento nas duas imagens não intercalibradas da AM-254. Verificou-se uma tendência de abandono de pastagens nas três áreas de estudo. O classificador não supervisionado não apresentou dados confiáveis por ter sido restrito à apenas seis classes. Alguns dos tipos de cobertura espacialmente extensos, como floresta primária, capturaram duas ou três dessas classes, sobrando um número insuficiente para reconhecer todas as outras classes desejadas como pasto limpo e pasto sujo.
Abstract: Inspection of Landsat images near Manaus in the central Amazon showed a marked difference in the success of pastures between two terra firme areas, one 50 km north of the city on Tertiary deposits in the Suframa Agricultural and Range District (Distrito Agropecuário da Suframa DAS), the other 50 km south of the city on Quaternary deposits, along the road to Autazes. Time series of images, using bands 3, 4, & 5 of the Landsat 5 TM sensor, were used to quantify the distinct success of pastures in these two areas. Three study sites were chosen: the area of influence of the BR-174 Highway in the DAS, the area of influence of branch roads in the DAS, and the area of influence of State Highway AM-254 south of Manaus. Masks were developed to restrict the study to a 4 km wide buffer zone along each road and to eliminate pixels contaminated with cloud or cloud shadow within this zone on any date. Six dates between 1985 and 1999 were studied in the two sites of the DAS, and two dates, 1989 and 1999, for the AM-254 Highway. Pre-processing steps included: geometric registration within each time series; radiometric correction of the DAS series; transformation to top-of-atmosphere reflectance; and median filtering of the transformed bands. Estimation of the areas and rates of deforestation were made by visual interpretation of contrast-enhanced false-color composites. The areas and rates of pasture abandonment (area of regrowth + overgrown pasture + perennial crops), as a percentage of the deforested area, were determined using vegetation indices calculated from bands in reflectance units, with and without radiometric calibration to a clean standard atmosphere. A Maximum Likelihood supervised classifier and a K-Means unsupervised classifier were also employed, always using bands in DN, calibrated to a clean atmosphere in the DAS. North of Manaus, deforestation rate from 1985 to 1999 was 0.34% yr-1 along the BR-174 Highway and 0.19% yr-1 along the branch roads. Along the AM-254 Highway, the rate for 1989-1999 was 0.89% yr-1, about three times higher than the BR-174 Highway within the DAS. By 1999, the total deforestation along branch roads of the DAS was 22% of that study zone; along the BR-174 Highway study zone it was 34% and along the AM-254 Highway it was 37%, suggesting that both ease access and geology/soils have an influence on attactiveness for implanting pastures. The median filter decreased estimates of clear pasture area using vegetation indices, probably by absorbing small clumps of colonizing shrubs into the surrounding pasture matrix. For this reason, all estimates of areas used unfiltered bands. A given vegetation index using a fixed threshold gave different results for the area of clear pasture, using the same bands before and after radiometric calibration to a clean atmosphere. NDVI (normalized difference between TM bands 4 and 3) was most sensitive to this problem; MIR-VI (Middle Infrared Vegetation Index: normalized difference between TM bands 4 and 5) was moderately sensitive; and two SAVI indices were the least sensitive. The vegetation indices which appeared to best separate clean pasture, by thresholds with the least confusion with other cover types, were MIR-VI and SAVI 2 (L=0.75). Rates and areas of pasture abandonment were therefore calculated with these two indices, giving the following results. Pasture abandonment over 14 years in the DAS was higher along the branch roads than along the BR-174. The lowest rates of abandonment were found along the AM-254 Highway. The percentage of deforested area occupied by clear pasture was much higher along the AM-254 Highway, indicating that pastures are much more successful there. By 1999, along this southern highway the percentage of deforested area considered abandoned pasture (regrowth + perennial crops) had attained 52% or 65%, using subjectively chosen thresholds for MIR-VI or SAVI 2, respectively. Along the BR-174 Highway, using the same thresholds and indices, the area abandoned was much higher: 92% or 91%, for MIR-VI or SAVI 2. Percent abandonment was even higher along the branch roads of the DAS: 96% or 94% of the deforested part. The percentage of the entire study zone occupied by clear pasture in 1999, using MIR-VI , was 18% along the AM-254, but much lower in the DAS: 2.6% along the BR-174 Highway and only 0.8% along the branch roads. These numbers again demonstrate the much higher success of pastures to the south of Manaus and the failure of the DAS for this type of land use. The supervised classifier used a single set of six training areas and radiometrically intercalibrated bands over the six date series of the DAS, but used two separate sets of training areas in the two uncalibrated images of the AM-254 Highway. The classifier showed a tendency of pasture abandonment in all three study areas. The unsupervised classifier did not give reliable results, as it was restricted to only six classes. Some of the more spatially extensive land cover types, such as primary forest, captured two or three of these classes leaving an insufficient number for the other cover types of interest, such as clear pasture, overgrown pasture and secondary forest.
Palavras-chave: Sensoriamento remoto
Imagens Landsat
Desmatamento
Pecuária
Pastagens
Regeneração Secundária
Índices de Vegetação
Classificação Supervisionada
Classificação Não Supervisionada
Área(s) do CNPq: CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::BOTANICA
Idioma: por
País: BR
Instituição: Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia
Sigla da instituição: INPA
Departamento: Fisiologia vegetal, Fitogeografia, Sistemática e Taxonomia vegetal, Botânica aplicada, Biologia vege
Programa: Ciências Biológicas (Botânica)
Citação: LIMA, Dayson José Jardim. Pastagens Abandonadas na Amazônia Central Quantificadas com Imagens Landsat. 2002. 111 f. Dissertação (Mestrado em Fisiologia vegetal, Fitogeografia, Sistemática e Taxonomia vegetal, Botânica aplicada, Biologia vege) - Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia, Manaus, 2002.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://localhost:8080/tede/handle/tede/968
Data de defesa: 1-Jan-2002
Aparece nas coleções:Mestrado - BOT

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