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FACULDADE UNIÃO DAS AMÉRICAS
Curso de Pós-Graduação em Agrimensura e Geoprocessamento
Análise histórica da expansão agrícola dos municípios de San Alberto, Minga Porã e Itakyry (Alto Paraná - Paraguai) através de técnicas de geoprocessamento, visando a adequação ambiental da área
André Eduardo Borges
FOZ DO IGUAÇU2010
ANDRE EDUARDO BORGES
Análise histórica da expansão agrícola dos municípios de San Alberto, Minga Porã e Itakyry (Alto Paraná - Paraguai) através de técnicas de geoprocessamento, visando a adequação ambiental da área
Monografia apresentada como requisito parcial à obtenção do grau de especialista em Agrimensura e Geoprocessamento, Curso de Especialização em Agrimensura e Geoprocessamento, da Faculdade União das Américas
Orientador: Prof. Dr. Osvaldo Coelho Neto
FOZ DO IGUAÇU2010
TERMO DE APROVAÇÃO
ANDRE EDUARDO BORGES
Análise histórica da expansão agrícola dos municípios de San Alberto, Minga Porã e Itakyry (Alto Paraná - Paraguai) através de técnicas de geoprocessamento, visando a adequação ambiental da área
Monografia apresentada como Trabalho Final de Pós-Graduação aprovado como requisito parcial para obtenção do grau de Especialista em Agrimensura e
Geoprocessamento, Habilitação de ..............................., da Faculdade União das Américas com Orgulho, pela seguinte banca examinadora:
___________________________________________
Dr. Osvaldo Coelho Neto – professor orientador
___________________________________________
– professor relator
___________________________________________
– professora convidada
A Deus
Dedico
AGRADECIMENTOS
A
Valéria
pela imensa atenção e dedicação, e o encorajamento nos momentos difíceis. E por
se a esposa que é.
As minhas filhas, Isabella, Vanessa e Luciana, pela compreensão por minhas
ausências, e por serem o maior estímulo em minha vida.
Leila Limberger, pela dedicada coordenação, e colaboração em todas as solicitações
que lhe encaminhei, atendendo prontamente.
Ao orientador Dr. Osvaldo Coelho, pela paciência e pela preciosa consultoria nos
aspectos técnicos.
Especial agradecimento ao prof. Dr. Rigoberto Lazaro Pietro Cainzos, pela ajuda em
todas as duvidas apresentadas, relativas ao geoprocessamento.
Ao meu amigo Felype Machado de Souza, pelo apoio, paciência nas leituras dos
textos preliminares e disposição em ajudar sempre.
Aos meus pais, que mesmo à distância sempre estiveram presentes, graças a forma
que me ensinaram.
O destino não é questão de sorte, é questão de decisão;
não é algo que se espera, é algo que se consegue.
Willian J. Bryan
SUMÁRIO
LISTA DE FOTOGRAFIAS ........................................................................................... ix
LISTA DE FIGURAS ..................................................................................................... ix
LISTA DE TABELAS ..................................................................................................... xi
LISTA DE ANEXOS ..................................................................................................... xii
RESUMO ..................................................................................................................... xiii
ABSTRACT ................................................................................................................. xiv
RESUMEN ................................................................................................................... xv
INTRODUÇÃO ............................................................................................................ 16
1. OBJETIVOS ............................................................................................................ 17
1.1 Objetivo Geral .................................................................................................... 17
1.2 Objetivos específicos ........................................................................................ 17
2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA ............................................................................... 18
2.1 Geoprocessamento ........................................................................................... 18
2.2 Sistema de Informação Geográfica ................................................................... 18
2.3 Sensoriamento Remoto ..................................................................................... 20
2.3.1 Sensor TM Landsat ..................................................................................... 21
2.4 Processamento digital de imagens .................................................................... 22
2.4.1 Registro de imagens ................................................................................... 23
2.4.2 Eliminação de ruído .................................................................................... 23
2.4.3 Realce de imagens ..................................................................................... 24
2.4.4 Segmentação .............................................................................................. 24
2.4.5 Transformação IHS ..................................................................................... 25
2.4.6 Classificação de imagens ........................................................................... 25
2.5 Análise de imagens ........................................................................................... 26
2.5.1 Respostas espectrais dos alvos ................................................................. 27
2.6 A utilização do sistema GPS ............................................................................. 29
2.7 Atividades agrícolas relevantes da região ......................................................... 30
2.7.1 Soja ............................................................................................................. 31
2.7.2 Milho ............................................................................................................ 32
2.7.3 Trigo ............................................................................................................ 32
2.7.4 Mandioca ..................................................................................................... 33
2.8 Clima .................................................................................................................. 33
2.9 Solo .................................................................................................................... 34
2.10 Vegetação ........................................................................................................ 35
2.11 O Paraguai ....................................................................................................... 36
2.11.1 Uso do solo na região oriental .................................................................. 38
2.11.2 O Paraguai e a região do Alto Paraná ...................................................... 39
2.11.3 Resumo comparativo da legislação sobre proteção de recursos naturais
brasileira e paraguaia ........................................................................................... 41
3. METODOLOGIA ...................................................................................................... 44
3.1 Caracterização e localização da área de estudo .............................................. 44
3.2 Materiais ............................................................................................................ 45
3.3 Softwares utilizados ........................................................................................... 46
3.4 Trabalho de campo ............................................................................................ 47
3.5 Trabalho de escritório ........................................................................................ 57
3.5.1 Georreferenciamento das imagens ............................................................ 60
3.5.2 Realce e correção de ruído ......................................................................... 62
3.5.3 Segmentação e classificação ..................................................................... 63
3.5.4 Produção de imagens e mapas digitais ...................................................... 66
4 RESULTADOS E DISCUSSÕES ............................................................................. 70
4.1 Comparativo das áreas de vegetação entre 1985 e 2009 ............................. 70
4.2 Áreas de mata ciliar ....................................................................................... 74
4.3 Expansão agrícola da região ......................................................................... 75
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS ..................................................................................... 78
6 CONCLUSÃO E RECOMENDAÇÕES .................................................................... 80
GLOSSÁRIO ............................................................................................................... 82
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................................ 85
ANEXOS ...................................................................................................................... 90
LISTA DE FOTOGRAFIAS
Foto 1 - Área de soja em fase inicial do desenvolvimento (foto do autor –
12/11/2007).................................................................................................................48
Foto 2 - Soja na fase reprodutiva (florescimento), recobrindo todo o solo (foto do
autor - 11/12/2007)......................................................................................................48
Foto 3 - Soja em fase reprodutiva (foto do autor - 22/01/2008)..................................49
Foto 4 - Área de soja em ponto de colheita (foto do autor - 15/02/2008)...................49
Foto 5 - Soja em ponto de colheita (foto do autor: 30/03/2010).................................50
Foto 6 - Área de milho de verão (foto do autor – 04/12/2007)....................................50
Foto 7 - Área de milho safrinha, ainda não recobre toda superfície do solo (foto do
autor)...........................................................................................................................51
Foto 8 - Milho safrinha, cobrindo totalmente a superfície do solo (foto do autor)......52
Foto 9 - Limite entre área de cultivo e área de mata (foto do autor - 11/04/2008).....52
Foto 10 - Área de pastagem com mata ao fundo (foto do autor: 30/03/2010)...........53
Foto 11 - Pastagem típica da região do Itakyry (foto do autor: 30/03/2010)..............53
Foto 12 - Área de trigo em fase vegetativa (foto do autor – 24/07/2009)...................54
Foto 13 - Área de trigo espigado (foto do autor - 15/09/2009)...................................54
Foto 14 - Coleta de ponto a campo com equipamento GPS de navegação..............55
Foto 15 - Coleta de ponto com GPS de navegação em área de milho......................56
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Superficie semeadas com os principais cultivos identificados pelo
Ministerio de Agricultura y Ganadería, MAG...............................................................39
Figura 2 - Resultados das maiores produções em quantidade e valores no Paraguai
em 2007.......................................................................................................................40
Figura 3 - Localização da região de atuação..............................................................44
Figura 4 - Imagem da divisão política do município de San Alberto, composição
colorida (RGB543).......................................................................................................58
Figura 5 - Divisão política do município de San Alberto, composição colorida falsa
cor (RGB 453).............................................................................................................59
ix
Figura 6 - Registro de imagem pelo Spring 4.3.3.......................................................60
Figura 7 - Georreferenciamento via gvSIG.................................................................61
Figura 8 - Georreferenciamento pelo Quantum GIS...................................................61
Figura 9- Ruido na imagem da banda 4 de 17 de março de 2009 do Landsat 5TM..63
Figura 10 - Recorte de imagem segmentada com similaridade 8 e área de 55 pixels.
.....................................................................................................................................64
Figura 11- Mapa da região de estudo do ano de 1985. Composição colorida
RGB543.......................................................................................................................66
Figura 12 - Mapa da região de estudo do ano de 2009. Composição colorida
RGB543.......................................................................................................................67
Figura 13 - Mapa de uso do solo 2009, dos municípios de San Alberto, Itakyry e
Minga Porã..................................................................................................................68
Figura 14 – Classes: cobertura vegetal (verde), cursos hídricos (azul) e ação
antrópica (vermelho) - 1985.......................................................................................72
Figura 15 - Classes: cobertura vegetal (verde), cursos hídricos (azul) e ação
antrópica (vermelho) - 1999.......................................................................................72
Figura 16 – Classes: cobertura vegetal (verde), cursos hídricos (azul) e ação
antrópica (vermelho) - 2009.......................................................................................73
Figura 17 - Mapa de distancias de 100 metros em torno dos cursos d'água.............74
Figura 18 - Pontos ao redor de cursos hídricos onde não há vegetação...................75
Figura 19 – Evolução do desmatamento e recuperação de vegetação nativa ocorrida
na região noroeste do município de San Alberto (composição colorida RGB543)
entre os anos de 1985 (a) e 2009 (b)..........................................................................77
x
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Principais aplicações e características das bandas do sensor TM...........22
Tabela 2 - Classificação da produção das 5 principais atividades do Paraguai.........38
Tabela 3- Imagens com menor presença de nuvens obtidas no INPE......................45
Tabela 4 - Quantidades em ha e porcentagem das áreas de mata e que sofreram
ação antrópica no município de Itakyry entre 1985 e 2009........................................71
Tabela 5 - Quantidades em ha e porcentagem das áreas de mata e que sofreram
ação antrópica no município de Minga Porã entre 1985 e 2009................................71
Tabela 6 - Quantidades em ha e porcentagem das áreas de mata e que sofreram
ação antrópica no município de San Alberto entre 1985 e 2009................................71
Tabela 7 - Evolução da área agrícola do município de Itakyry de 1985 ao ano de
2009.............................................................................................................................76
Tabela 8 - Evolução da área agrícola do município de Minga Porã de 1985 ao ano de
2009.............................................................................................................................76
Tabela 9 - Evolução da área agrícola do município de San Alberto de 1985 ao ano
de 2009........................................................................................................................76
xi
LISTA DE ANEXOS
Anexo A - Lei N 2524/2004.........................................................................................90
Anexo B - Lei N 536/95...............................................................................................92
xii
RESUMO
A evolução de áreas agrícolas pode ser determinada de diversas formas, porém,
para uma avaliação rápida a um custo mais baixo, torna-se imprescindível a
utilização do geoprocessamento, e de preferência adotando um SIG livre ou gratuito.
No Paraguai não existem estudos detalhados da evolução de áreas agrícolas.
Visando preencher parte desta lacuna, estudou-se a evolução da área agrícola dos
municípios do Itakyry, de San Alberto e de Minga Porã, adotando para o estudo
softwares e imagens satelitais de distribuição gratuita e um software de baixo custo.
O principal objetivo foi quantificar as áreas agrícolas dos municípios estudados no
período compreendido entre os anos de 1985 e 2009, e para isto foram utilizadas
imagens Landsat 5TM do período com menor cobertura de nuvens.
A maior parte do trabalho foi realizada com o aplicativo Spring, com o qual foi
possível realizar o georreferenciamento e as demais etapas necessárias ao
geoprocessamento.
Verificou-se no presente trabalho que a área agrícola destes municípios aumentou
quase três vezes e meia no período, de forma que os mesmos respondem hoje por
quase 33% de toda a área agrícola do Alto Paraná, com uma superfície cultivada de
246.863,43 hectares.
De maneira geral, a metodologia apresentada neste trabalho foi útil para avaliar a
evolução da área agrícola dos municípios abrangidos e pode auxiliar no estudo
detalhado de outras regiões.
xiii
ABSTRACT
The evolution of agricultural areas may be determined in several ways, but for a
quick assessment at a lower cost, it becomes essential the use of GIS, preferably
adopting a GIS open source or free.
In Paraguay there are no detailed studies of the evolution of agricultural areas. In
order to fill part of this gap, we studied the evolution of the agricultural area of the
municipalities of Itakyry, San Alberto and Minga Pora, adopting for the study satellite
images and software distribution free and a low-cost software.
The main objective was to quantify the agricultural areas of the cities studied in the
period between 1985 and 2009, and so were used for this Landsat 5TM images of
the period with less cloud cover.
Most of the work was carried out with the Spring application, with which it was
possible to perform the geocoding and other steps in the geoprocesing.
It was found in this work that the agricultural area of these cities has increased
almost three and a half times the period, so that they now account for almost 33% of
all agricultural areas of Alto Paraná area, with a cultivated area of 246.863,43
hectares.
In general, the methodology presented in this paper was useful to evaluate the
development of the agricultural area of the municipalities concerned, and it can help
in the detailed study of other regions.
xiv
RESUMEN
La evolución de las zonas agrícolas se puede determinar de varias maneras, pero
para una evaluación rápida a un costo menor, se convierte en fundamental el uso de
los SIG, preferentemente la adopción de un SIG libre o gratis .
En Paraguay no existen estudios detallados sobre la evolución de las zonas
agrícolas. Con el fin de cubrir parte de estas necesidades, se estudió la evolución de
la superficie agrícola de los municipios de Itakyry, San Alberto y Minga Porã,
adoptando para el estudio software y imágenes de satélite de distribución gratis y un
software de bajo costo.
El principal objetivo fue cuantificar las áreas agrícolas de las ciudades estudiadas en
el periodo entre 1985 y 2009, y fueron utilizadas para esto imagenes Landsat 5TM
del periodo con menos nebulosidad.
La mayoría del trabajo se llevó a cabo con la aplicación Spring, con el que fue
posible realizar la georeferenciación y otras medidas en el geoprocessamiento.
Se encontró en este trabajo que la superficie agrícola de estas ciudades ha
aumentado casi tres veces y media en el período, por lo que ahora representan casi
el 33% de todas las zonas agrícolas de la zona de Alto Paraná, con una superficie
cultivada de 246.863,43 hectáreas .
En general, la metodología presentada en este trabajo fue útil para evaluar el
desarrollo de la superficie agrícola de los municipios afectados, y puede ayudar en el
estudio detallado de otras regiones.
xv
INTRODUÇÃO
A agricultura é, nos dias atuais, moderna, repleta de recursos tecnológicos
que evoluíram devido à necessidade constante de produzir mais e mais alimentos.
Essa produção requer expansão de áreas agrícolas, e isso ocorre, em muitos
lugares do mundo, de forma desordenada, sem planejamento.
Grandes áreas da cobertura vegetal original foram derrubadas, causando
diversas conseqüências indesejáveis, tais como: a destruição da biodiversidade
existente, erosão dos solos, assoreamento do leito dos rios com a retirada da
proteção proporcionada pelas matas (barreiras naturais), a proliferação de pragas e
doenças, dentre outras. Hoje existe uma necessidade premente de recuperação
dessas áreas de mata ciliar, encostas, entre outras, degradadas pela ação antrópica.
No Paraguai tal panorama não é diferente, onde se observa essa expansão
agrícola buscando novas fronteiras.
O governo paraguaio implantou uma legislação em 2004 que impõe a
“Deforestación Cero” (Desmatamento Zero - Ley de Deforestación 0 en la Region
Oriental del Paraguay, Ley 2524/04 (PARAGUAY, 2004) – Anexo A) na parte oriental
do país, esta válida por dois anos, porém em 2006, terminada sua vigencia teve a
mesma prorrogada pela Lei 3139/2006 e novamente alterada pela Ley 3663/2008,
tendo sua validade estendida até 2013, e certamente, na seqüência, exigirá a
reposição das áreas que deveriam ter cobertura de mata.
Por outro lado, o governo paraguaio já havia promulgado uma lei de
favorecimento ao florestamento e reflorestamento no ano de 1995, com
interessantes incentivos fiscais, que deverão ser avaliados pelos proprietários de
áreas que sejam de “prioridad forestal” (Ley 536/95 (PARAGUAY, 1995) – Anexo B).
Com base nisto busca-se, com o presente trabalho, prover a região dos
municípios de San Alberto, Itakyry e Minga Porã, de ferramentas para a avaliação da
evolução da área agrícola e do percentual de área que deverá ser recuperada,
podendo, com isto, serem utilizados para avaliar o impacto econômico e social, e
consequentemente traçar planos estratégicos para a recuperação destas áreas
desflorestadas.
16
1. OBJETIVOS
1.1 Objetivo Geral
O objetivo geral do trabalho é avaliar a evolução temporal da área agrícola da
região do estudo, determinando os percentuais de vegetação, pastagem e área
agrícola.
1.2 Objetivos específicos
Os objetivos específicos são:
- Quantificar o avanço da área agrícola nos últimos 24 anos.
- Identificar áreas onde a ação preservacionista é prioritária (margens de
cursos d´água e nascentes).
- Estabelecer metodologia barata para o estudo das classes de uso e
ocupação do solo da região.
- Identificar metodologias baratas (gratuitas, e preferencialmente livres) de
sensoriamento e georreferenciamento, de modo a instrumentalizar a região de
estudo com ferramentas para a delimitação e planejamento da recomposição de
áreas de interesse florestal.
17
2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
2.1 Geoprocessamento
O geoprocessamento é nos dias atuais, uma tecnologia bastante difundida, devido a
sua aplicação nas mais diversas áreas do conhecimento. O mesmo é requisitado
sempre que há a necessidade de se gerenciar informações espacialmente
distribuídas, com sua localização geográfica determinada.
No contexto da coleta de informações sobre a distribuição geográfica de recursos
minerais, propriedades e outros recursos da superfície terrestre, a disciplina do
conhecimento que utiliza técnicas matemáticas e computacionais para o tratamento
da informação geográfica é o geoprocessamento (CÂMARA et al., 2001).
Para Moreira (2007), o geoprocessamento pode ser entendido como a utilização de
técnicas matemáticas e computacionais para tratar dados obtidos de objetos ou
fenômenos geograficamente identificados ou extrair informações desses objetos ou
fenômenos, quando eles são observados por um sistema sensor.
Conforme Silva e Zaidan (2007), a questão de analisar a geotopologia do ambiente,
ou seja, investigar sistematicamente as propriedades e relações posicionais dos
eventos e entidades representados em uma base de dados georreferenciados,
transformando-os em informação destinada ao apoio a decisão.
2.2 Sistema de Informação Geográfica
O termo Sistemas de Informação Geográfica (SIG) é aplicado para sistemas que
realiza o tratamento computacional de dados geográficos e armazenam a geometria
e os atributos dos dados que estão georreferenciados, isto é, localizados na
18
superfície terrestre e representados numa projeção cartográfica. (DRUCK et all,
2004).
A principal diferença de um SIG para um sistema de informação convencional é sua
capacidade de armazenar tanto os atributos descritivos como as geometrias dos
diferentes tipos de dados geográficos (QUEIROZ & FERREIRA, 2006).
Conforme Miranda (2005), a abordagem mais adequada para a definição de SIG é a
que enfatiza a importância da análise espacial e modelagem que pode ser realizada,
na qual o SIG é visto mais como uma ciência de informação espacial do que uma
tecnologia.
As definições de SIG’s refletem, cada uma à sua maneira, a multiplicidade de usos e
visões possíveis desta tecnologia e apontam para uma perspectiva interdisciplinar
de sua utilização. A partir destes conceitos, é possível indicar duas importantes
características de SIG’s. Primeiro, tais sistemas possibilitam a integração, numa
única base de dados, de informações geográficas provenientes de fontes diversas
tais como dados cartográficos, dados de censo e cadastro urbano e rural, imagens
de satélite e modelos numéricos de terreno. Segundo, SIG’s oferecem mecanismos
para recuperar, manipular e visualizar estes dados, através de algoritmos de
manipulação e análise (CAMARA et al., 1996).
Desta forma o SIG pode ser entendido, como ferramentas computacionais para o
geoprocessamento, que permitem realizar análises complexas, ao integrar dados de
diversas fontes (fotos aéreas, imagens de satélite, cartas topográficas, imagens
vetoriais, dados cadastrais das regiões observadas, etc.) e criar bancos de dados
georreferenciados (CÂMARA et al., 2001). Permite ainda a automatização da
produção de documentos cartográficos.
19
2.3 Sensoriamento Remoto
O Sensoriamento remoto é considerado uma das principais fontes de dados que
abastecem os bancos de dados dos sistemas de geoprocessamento. É definido
como a utilização conjunta de sensores, equipamentos para aquisição,
processamento e transmissão de dados, colocados em satélites ou aeronaves, com
o objetivo de estudar o ambiente terrestre a partir do registro e da análise das
interações entre a radiação eletromagnética e os alvos (NOVO, 2008).
Conforme Florenzano (2002) é a tecnologia que permite obter imagens e outros
tipos de dados, da superfície terrestre através da captação e do registro da energia
refletida ou emitida pela superfície. O termo sensoriamento refere-se a obtenção dos
dados, e remoto, que significa distante, é utilizado porque a obtenção é feita à
distancia, ou seja, sem o contato físico entre o sensor e a superfície terrestre.
Ainda pode ter uma conotação mais restrita às plataformas orbitais, conforme Silva
(2003) que o considera como uma tecnologia que obtém medidas de um objeto sem
tocá-lo e, oferece diversos produtos caracterizados por imagens de diversas
resoluções espaciais e espectrais.
Segundo Silva e Zaidan (2007), é destinado, principalmente, a identificar e classificar
entidades e eventos, registrados a distancia por diversos detectores.
Com o desenvolvimento tecnológico, o moderno sensoriamento remoto afastou-se
de sua origem: a fotografia aérea. Os modernos dados de sensoriamento remoto
provêm predominantemente de satélites e são imediatamente registrados
digitalmente (BLASCHKE e KUX, 2007).
20
2.3.1 Sensor TM Landsat
O sensor TM opera em sete bandas espectrais, sendo três da região do visível, três
na região do infravermelho refletido e uma na região termal, cujas aplicações mais
comuns à análise ambiental são mostradas na tabela 1. A largura da faixa imageada
é de 185 km (MOREIRA, 2007).
O satélite Lansat 5 percorre uma órbita polar sol-síncrona a uma altitude de 705 km
e uma inclinação de 98,2º. Seu período de revolução é de 99 minutos, passando
pelo equador normalmente às 9:45 da manhã (± 15 min) da hora local, e realiza
desta forma 14,5 órbitas por dia e, retorna ao mesmo ponto de cobertura em 16 dias
(revisita). (NASA, sd)
Conforme Blaschke e Kux (2007), o Landsat 5 se enquadra na classe de satélites
multiespectrais de resolução espacial média (entre 10 e 50 m), e recomenda a sua
utilização em aplicações que utilizem escalas até 1:100.000. Afirmam ainda que,
sendo os dados arquivados até 1982 o transformaram na feramenta ideal para a
utilização em programas de monitoramento.
21
Tabela 1 - Principais aplicações e características das bandas do sensor TM
BANDAS Aplicação Faixa espectral (μm)
Resolução espacial
1 Diferenciação solo/vegetação em virtude da absorção de pigmentos das plantas nessa região do espectro/diferenciação entre espécies decíduas e coníferas.
0,45 – 0,52
Azul
30
2 Permite diferenciar o vigor da vegetação pela maior sensibilidade à reflectância no verde.
0,52 – 0,60
Verde
30
3 Diferenciação de espécies de plantas em função da presença de pigmentos da clorofila. Também permite discriminar solo exposto e vegetação.
0,63 – 0,69
Vermelho
30
4 Permite avaliar a biomassa da cobertura vegetal, e também mapear corpos d’água devido ao contraste entre a alta reflectância da vegetação no infravermelho e a alta absorção dessa faixa pelas superfícies líquidas.
0,76 – 0,90
Infravermelho próximo
30
5 Permite detectar a umidade da cobertura vegetal, pois essa região do espectro é sensível à presença de água no tecido foliar.
1,55 – 1,75
Infravermelho médio
30
6 Permite avaliar diferenças de temperatura entre alvos da superfície.
10,4 – 12,5
Infravermelho termal
120
7 Útil para a identificação de áreas sujeitas a alterações hidrotermais.
2,08 – 2,35
Infravermelho médio
30
Adaptado de NOVO (2008) e MOREIRA (2007).
2.4 Processamento digital de imagens
As imagens digitais podem ser processadas visando à extração de informações
específicas. Através destas imagens podem ser geradas composições coloridas a
partir da utilização da combinação de bandas espectrais diferentes, e outras
22
combinações de imagens diferentes, de épocas diferentes, de acordo com o objetivo
desejado. (NOVO, 2008).
2.4.1 Registro de imagens
Entende-se como registro, o processo de superposição de uma mesma cena que
aparece em duas ou mais imagens, de forma que os pontos correspondentes nas
mesmas coincidam espacialmente (ROSA, 2001).
Realiza-se o registro utilizando um sistema de referencia, geralmente apartir de
cartas topográficas. Entretanto, pode-se realizar o registro utilizando-se para isto
coordenadas obtidas através de aparelho GPS (MOREIRA, 2007).
2.4.2 Eliminação de ruído
O ruido na imagem digital é a falta de informação da energia refletida pelo alvo no
terreno (figura). O ruido é normalmente causado por falha na transmissão dos dados
do satélite, falha nos detetores, entre outros. Desta forma, os pixels aparecem nas
imagens com níveis de cinza diferentes, mais escuros (pretos) ou saturados
(brancos) (NOVO, 2008; MOREIRA, 2007).
Sua correção consiste basicamente em estimar os pixels das faixas onde não
existem dados a partir dos vizinhos mais próximos. Uma das metodologias mais
comuns, consiste em substituir o pixel faltante pela média de seus vizinhos (INPE,
sd; NOVO, 2008).
23
2.4.3 Realce de imagens
A técnica de realce de contraste tem por objetivo melhorar a qualidade das imagens
sob os critérios subjetivos do olho humano. Utilizada na fase inicial do
processamento digital de imagens, para facilitar a identificação de padrões (INPE,
2006).
A manipulação de contraste é um dos processamentos mais simples a que se pode
submeter uma imagem. A manipulação de contraste permite a alteração do
histograma original, de forma que uma nova imagem é gerada, realçando os objetos
de interesse (NOVO, 2008).
Conforme Rosa (2001), diz respeito à modificação de imagens para torná-las mais
apropriadas às capacidades da visão humana. Segundo estas técnicas, as imagens
são modificadas por funções matemáticas, que por sua vez alteram os níveis de
cinza de uma imagem, de modo a destacar certas informações espectrais e
melhorar a qualidade visual da imagem, facilitando a análise posterior do
fotointérprete. Ainda segundo este autor, as principais técnicas de realce de imagens
são: ampliação de contraste, geração de composições coloridas e filtragem digital.
2.4.4 Segmentação
Trata-se de um procedimento adotado antes da classificação (por regiões), que tenta
solucionar o problema da subjetividade do treinamento (por exemplo, quando
utilizamos o classificador supervisionado Maxver), dividindo a imagem em regiões
espectralmente semelhantes, onde algumas dessas áreas são utilizadas como
treinamento pelo classificador (MOREIRA, 2007).
Neste processo, a imagem é dividida em regiões que devem equivaler às áreas
associadas à aplicação em questão. Entende-se por regiões um conjunto de "pixels"
próximos, que se espalham bidirecionalmente e que apresentam uniformidade. A
24
divisão nestas áreas de “pixels” semelhantes, consiste basicamente em um
processo de crescimento de regiões, de detecção de bordas ou de detecção de
bacias (INPE, 2006).
2.4.5 Transformação IHS
A cor de um objeto, em uma imagem pode ser representada pelas intensidades das
componentes vermelho R, verde G e azul B, no sistema de cores RGB, ou pela
intensidade I, pela cor H e pela saturação no espaço IHS, onde a intensidade ou
brilho é a medida de energia total envolvida em todos os comprimentos de onda, que
é responsável pela sensação de brilho da energia incidente sobre o olho; o matiz ou
cor de um objeto é a medida do comprimento de onda médio da luz que se reflete, o
que determina a cor do objeto e, a saturação expressa o intervalo de comprimento
de onda em torno do comprimento de onda médio, no qual a energia é refletida ou
transmitida. Um alto valor de saturação resulta em uma cor espectralmente pura, da
mesma forma que um baixo valor indica uma mistura de comprimentos de onda,
produzindo tons pastéis (INPE, 2006).
A transformação IHS por si só já realça as informações das bandas tratadas, porém
sua maior utilização se dá na fusão de imagens, ora do mesmo sensor, ou de
sensores diferentes, com o objetivo de melhorar a resolução espacial. Após
transformar novamente do espaço IHS para RGB, a imagem final terá as
propriedades de ambos conjuntos de dados (NOVO, 2008).
2.4.6 Classificação de imagens
A associação de conjuntos de classes espectrais originadas de tipos específicos de
objetos da superfície é realizada através de técnicas matemáticas conhecidas pelo
termo “reconhecimento de padrões” ou “classificação de padrões”. Esses padrões
são os “vetores matemáticos de pixels” que contém o conjunto de valores de brilho
25
das bandas analisadas. A classificação envolve a atribuição de uma “classe
espectral” a cada pixel dos dados espectrais disponíveis (NOVO, 2008).
Rosa (2001) tem uma definição mais simples, na qual a classificação é o processo
de reconhecimento de classes ou grupos cujos membros exibem características
comuns.
Na classificação procura-se rotular cada pixel da imagem segundo a ocupação do
solo, semelhante ao que se faz na abordagem visual. Para isso utilizam-se softwares
apropriados, denominados algoritmos de classificação. (MOREIRA, 2007).
Segundo Blaschke e Kux (2007) o procedimento de classificação pelo método da
máxima verossimilhança é o mais freqüentemente usado no sensoriamento remoto,
o qual considera as correlações entre os canais espectrais.
2.5 Análise de imagens
Para a análise de imagens, o conhecimento de SIG requer uma complementação
profissional do usuário em uma das diversas áreas da ciência (agricultura,
planejamento, ecologia, etc.). O uso da tecnologia ajuda, mas existe um limite não
descartável do conhecimento científico do usuário (MIRANDA, 2005).
Pode-se facilmente exemplificar o que foi afirmado quando se necessita analisar
uma imagem tomada sobre lavouras de soja; deve-se ter o conhecimento da região,
da época de plantio, do estágio de desenvolvimento fenológico das culturas segundo
a época observada, etc, para uma correta avaliação das respostas espectrais dos
alvos.
Conforme afirma Florenzano (2002), quanto maior é o conhecimento sobre a área de
estudo, maior é a quantidade de informação que podemos obter, a partir da
interpretação de fotografias ou imagens desta área.
26
A interpretação ou análise visual de imagens orbitais é muito semelhante a
interpretação de fotografias aéreas. Consiste em obter as informações dos alvos de
acordo com suas respostas espectrais, quando observados nas imagens.
(MOREIRA, 2007).
Interpretar fotografias ou imagens é identificar objetos nelas representados e dar um
significado a esses objetos. As imagens apresentam os elementos básicos de
análise e interpretação, a partir dos quais se extraem informações de objetos, áreas
ou fenômenos. Esses elementos são: tonalidade / cor, textura, tamanho, forma, sombra, altura, padrão e localização (FLORENZANO, 2002).
A análise visual pode ser definida como o ato de examinar uma imagem com o
propósito de identificar objetos e julgar suas propriedades. Durante este processo,
são realizadas diversas atividades, quase simultaneamente, quais sejam: detecção,
reconhecimento, análise, dedução, classificação e avaliação de precisão. (NOVO,
2008).
2.5.1 Respostas espectrais dos alvos
Também deve-se destacar a importância da interação da REM (Radiação Eletro-
Magnética) com os alvos na superfície terrestre, que divergem em suas respostas
espectrais de acordo com sua interação, que seja absorvendo determinado
comprimento de onda, quer seja refletindo-o em diferentes níveis de intensidade.
O conhecimento de interação entre a REM e a vegetação é fundamental para a
identificação dos temas de estudo (MENESES & MADEIRA NETTO, 2001).
Para se caracterizar o comportamento espectral da vegetação é preciso conhecer
como se dá o processo de interação com a REM em termos de três fenômenos
físicos: reflectância, transmitância e absorbância. Porém, a maioria dos casos que
envolve o uso do sensoriamento remoto em estudos da vegetação, inclui-se a
27
reflectância como o fenômeno mais analisado (MENESES & MADEIRA NETTO,
2001).
Na região do visível, a reflectância da vegetação é relativamente baixa, devido a
forte absorção da radiação pelos pigmentos da folha. Em 0,56 μm, há um pequeno
aumento de reflectância responsável pela percepção da cor verde das folhas. De 0,7
μm a 1,3 μm, temos uma alta reflectância da vegetação devido a estrutura
celular e, deste ponto até 2,5 μm, a reflectância da vegetação se deve ao
conteúdo de água das folhas (NOVO, 2008; ROSA, 2001; MOREIRA, 2007).
O que é medido efetivamente por um sensor efetivamente, oriundo de uma
cobertura vegetal, não pode ser explicado somente pelas características do interior
desta cobertura. Inclui-se a interferência de vários parâmetros e fatores (MENESES
& MADEIRA NETTO, 2001).
Segundo Rosa (2001), o comportamento dos solos é função principalmente do
percentual de matéria orgânica, granulometria, composição mineralógica, umidade e
CTC (capacidade de troca de cátions).
Moreira (2007) acrescenta ainda, que outros fatores tem sido citados, como por
exemplo: a cor do solo, as condições de drenagem do solo, a temperatura, a
localização, entre outros. De um modo geral, a quantidade de energia refletida por
um solo é função de todos esses fatores, e em determinadas condições, um
parâmetro pode sobrepujar os outros em termos de reflectância, resultando num
espectro característico do parâmetro em questão.
A água, tem uma reflectância muito pequena, em torno de 4%, o que faz com que os
sensores disponíveis sejam muitas vezes insensíveis às mudanças de cores da
mesma (MENESES & MADEIRA NETTO, 2001).
Porém, a análise pura e simples de uma curva espectral de determinado objeto da
superfície terrestre não fornece informações suficientes sobre ele, a menos que se
tenham informações sobre as condições de coleta dos dados (NOVO, 2008).
28
Como os ambientes da superfície terrestre sofrem mudanças, a data da imagem é
uma informação extremamente importante, pois a imagem é uma representação de
uma parte da superfície da Terra no momento da passagem do satélite
(FLORENZANO, 2002).
2.6 A utilização do sistema GPS
Segundo COELHO (2003), não se deve utilizar equipamentos GPS destinados à
navegação para levantamentos altimétricos. Como nos trabalhos realizados não
havia este objetivo, não se teve problema em sua utilização, mesmo porque, a
precisão dos equipamentos GPS de navegação é menor que o pixel da imagem do
Landsat 5 TM (30 x 30m). Em trabalhos que se necessite também de dados
altimétricos, estes equipamentos não deverão ser adotados.
Conforme diversos autores citados por ÂNGULO FILHO (2001), o GPS, mesmo o de
navegação, tem várias aplicações na área florestal e agricultura, porém, sofrendo
influência em sua precisão devida à cobertura vegetal e ao tamanho das áreas
mapeadas.
De acordo com SOUZA (2001) “O GPS é um potente meio para aquisição de dados
para Sistemas de Informações Geográficas (SIG’s), como por exemplo, o
cadastramento de ruas, edifícios, dutos, elementos da infra-estrutura urbana, limites
de propriedades, entre outros”.
Segundo COELHO (2003), não se deve utilizar equipamentos GPS destinados à
navegação para levantamentos altimétricos. Como nos trabalhos que serão
realizados não existe este objetivo, não há problema em sua utilização, mesmo
porque, a precisão dos equipamentos GPS de navegação é menor que o pixel da
imagem do Landsat 5 TM (30 x 30m). Em trabalhos que se necessite também de
dados altimétricos, estes equipamentos não serão adotados.
29
Conforme diversos autores citados por ÂNGULO FILHO (2001), o GPS, mesmo o de
navegação, tem várias aplicações na área florestal e agricultura, porém, sofrendo
influência em sua precisão devida à cobertura vegetal e ao tamanho das áreas
mapeadas.
De acordo com SOUZA (2001) “O GPS é um potente meio para aquisição de dados
para Sistemas de Informações Geográficas (SIG’s), como por exemplo, o
cadastramento de ruas, edifícios, dutos, elementos da infra-estrutura urbana, limites
de propriedades, entre outros”.
2.7 Atividades agrícolas relevantes da região
A agricultura, abrange uma grande quantidade de atividades, envolvendo várias
centenas de espécies vegetais cultivadas. Entretanto, devido a fatores ambientais,
econômicos e de tradição agrícola, em cada município ou conjunto de municípios
vizinhos, apenas algumas espécies são consideradas como as mais importantes
(LUIZ, 2003).
Na região do referido trabalho, este fator pode ser observado, na destacada
importância da soja nos três municípios estudados, tendo como culturas
complementares o milho e o trigo principalmente.
Tratou-se um pouco a respeito da mandioca, porém torna-se praticamente
impossível realizar uma classificação das áreas ocupadas por esta cultura na área
estudada, devido às pequenas áreas plantadas com a mesma, que não chegam a
ocupar 1(um) hectare e, somente foi abordada no presente trabalho por fazer parte
da cultura alimentar do país e, pelo seu significativo volume produzido.
Devido às características inerentes às atividades agropecuárias, como a ampla
dispersão espacial, o grande número de produtores e a variabilidade do tamanho
das propriedades, entre outras, a obtenção de informação atualizada sobre este
setor da economia é particularmente difícil (LUIZ, 2003).
30
Atualmente, entretanto, apenas algumas culturas agrícolas podem ser efetivamente
monitoradas através do sensoriamento remoto. Somente as que ocupam a maior
área, sendo cultivadas mecanicamente e, em talhões cujas dimensões mínimas
geralmente superam dez hectares de área (LUIZ e EPIPHANIO, 2001).
Pelo mesmo motivo, as espécies vegetais que pertencem a esse grupo (plantadas
em grandes áreas) também são aquelas que apresentam alto interesse econômico
ao longo de sua cadeia produtiva (LUIZ, 2003).
2.7.1 Soja
A soja (Glycine max (L.) Merrill) que hoje é cultivada mundo afora, é muito diferente
dos ancestrais que lhe deram origem: espécies de plantas rasteiras que se
desenvolviam na costa leste da Ásia, principalmente ao longo do Rio Amarelo, na
China. Sua evolução começou com o aparecimento de plantas oriundas de
cruzamentos naturais, entre duas espécies de soja selvagem, que foram
domesticadas e melhoradas por cientistas da antiga China. (EMBRAPA, 2003).
Na Europa, os registros indicam que a soja se tornou conhecida a partir de 1739,
quando foi plantada no Jardim Botânico de Paris. Sua primeira ocorrência na
América foi registrada em 1804, na Pensilvânia. (CASTRO & KLUGE, 1999).
O cultivo da soja no Paraguai remonta a década de 1960, ainda que o princípio do
seu auge se situa nos primeiros anos da década seguinte. (CAPECO, 2008)
No seu início, surgiu como um cultivo de rotação para o trigo, cuja semeadura havia
sido fortemente impulsionada pelo governo com generosos planos de financiamento,
em busca da obtenção do auto-abastecimento deste cereal, que até então era quase
que totalmente importado. (CAPECO, 2008)
31
Porém o impulso mais forte foi dado pela abertura do caminho até o Leste (hacia el
Este) e a construção da Ponte da Amizade, o que permitiu a expansão da fronteira
agrícola nos Estados do Alto Paraná, Caaguazú e Canindeyu. (CAPECO, 2008)
O Paraguai consolidou-se como o 6º maior produtor mundial desta leguminosa,
cultivando uma área de 2.644.856 ha, e produzindo 6.805.722 toneladas do grão na
safra 2007/2008. Neste cenário, destaca-se o estado do Alto Paraná, com uma área
plantada de 754.303 ha e uma produção de 2.036.318 toneladas de soja, figurando
como o estado de maior produção do grão dentro do pais, ficando responsável pela
produção de 30% de toda soja do país, conforme dados da CAPECO (2008) e FAO
(2009).
2.7.2 Milho
O milho é encontrado nos mais diversos ambientes, desde a latitude 40º S até 58º N
e altitudes que variam entre os 3.000 m, nos Andes peruanos, até abaixo do nível do
mar, em regiões do mar Cáspio, o que levou a uma grande especialização e
adaptação da planta. Atualmente, além das três Américas, é cultivado praticamente
em todas as outras regiões do mundo. (CASTRO & KLUGE, 1999).
No Paraguai, conforme dados do MAG (2009) na safra de milho de 2007, foram
semeados 430.000 ha de milho, colhendo-se 1.250.000 toneladas, e na safra
seguinte, obteve um resultado de 1.900.000 toneladas, conforme dados da FAO
(2009).
2.7.3 Trigo
Aceita-se que o trigo foi cultivado pela primeira vez entre os rios Tigre e Eufrates, na
antiga Mesopotâmia (atual Iraque), ao redor de 6.700 a.C. Desde os primórdios da
agricultura no sudoeste da Ásia, há cerca de 10.000 anos, uma região montanhosa,
32
árida, onde existe grande variação térmica e pouca precipitação, as histórias do trigo
e da civilização humana estão interligadas. (CASTRO & KLUGE, 1999).
Conforme dados da FAO (2009) e MAG (2009) na safra referente ao ano de 2007,
foram semeadas 320.000 ha de trigo, com um resultado final de 800.000 toneladas
colhidas.
2.7.4 Mandioca
A mandioca (Manihot esculenta Crantz), segundo concordância entre botânicos e
ecologistas mundiais, é uma planta de origem americana, tendo como centro de
origem o “Brasil Oriental Tropical”. Provavelmente a mandioca tenha surgido na
região amazônica. (CASTRO & KLUGE, 1999).
Embora a maior concentração do cultivo de mandioca esteja localizada na faixa
geográfica entre os paralelos 15 de latitude Norte e Sul (regiões quentes e úmidas),
ela pode ser encontrada entre as latitudes de 30 Norte e Sul. (CASTRO & KLUGE,
1999).
2.8 Clima
Há um pronunciado gradiente de chuvas no Paraguai. A chuva média anual aumenta
desde os 400 mm a noroeste até os 1.700 mm a sudeste (SÁNCHEZ, 1973).
Conforme Sánchez (1973), no leste do Paraguai, as terras aráveis são
frequentemente cultivadas duas vezes por ano em condição de sequeiro, com soja,
algodão (o que não ocorre atualmente) ou milho, seguido por um cultivo de inverno,
com cereais de zona temperada.
33
As temperaturas médias anuais variam desde 25,9 ºC ao norte (Bahía Negra) a 21,4
ºC no canto noroeste da região oriental (Pedro Juan Caballero). Os verões são
quentes e muito quentes. Por isso, a evapotranspiração potencial alcança valores de
até 2.100 mm (VERMA, 1982). A máxima absoluta oscila desde 40,8 ºC
(Encarnación) a 44,0 ºC (Mariscal Estigarribia). No inverno, ocorrem geadas
noturnas (até uma temperatura mínima absoluta de -6,0 ºC), exceto no extremo
noroeste (GATZLE, 1999).
As mudanças de temperatura podem ser repentinas (15 a 20 graus centígrados em
poucas horas, no início de uma tempestade), porque os ventos predominantes vão
de norte a sul porque não existem barreiras montanhosas significativas para retê-los.
A velocidade do vento supera os 6 m/s em 14 por cento do ano, resultando em
erosão eólica da terra pronta e nua (HACKER et al., 1996; HANRATTY & MEDITZ,
1988).
Em resumo, o Paraguai tem um clima classificado como Subtropical Úmido, Cfa na
classificação de Köppen (EIDT, 1969; ROSENBERG, sd). Com temperatura média
variando de 25ºC a 35ºC no verão e de 10ºC a 20ºC no inverno (SENATUR, 2007).
2.9 Solo
O Paraguai tem duas principias e diferentes regiões fisiográficas, a planície
relativamente seca do Chaco paraguaio (região ocidental), geologicamente jovem,
com solos neutros a alcalinos e a área úmida oriental com solos lateríticos e em sua
maioria ácidos, sobre rochas antigas e cristalinas (gnaisse, granito, xisto). (FAO,
2005).
O Paraguai tem solos férteis e florestas exuberantes que sustentam a sua
agricultura e as indústrias madeireiras. O país tem poucos recursos minerais
comprovados, mas pesquisas têm localizado depósitos significativos de manganês,
calcário e minério de ferro. A energia hidroeléctrica é um recurso considerável. Nos
34
últimos anos, projetos hidrelétricos tem aproveitado o poder dos rios para gerar
eletricidade, que por sua vez, criou receita para o Paraguai (PARAGUAY, 2005).
Na região oriental predominam quatro tipos de solo: vermelho-amarelo podzólico-
gley húmico, originário de arenito vermelho de formação eólica, e de sedimentos
glaciais, com textura de franco a franco-arenosa; gley-húmico, pseudogley ácido,
originário de depósitos aluviais, com textura franco-arenosa fino e franco; terra roxa
estruturada (latossolo roxo), de origem basáltica e textura argilosa; e latossolo
vermelho, originário de derrames basálticos, com textura argilosa (VERNETTI,
1974).
Os intensivamente cultivados Luvissolos férricos derivados de basalto são o grupo
dominante no vale do Alto Paraná. Geralmente, os solos na parte oriental do
Paraguai, são consideradas de médio-alto potencial para produção de culturas de
sequeiro (duas safras por ano), na medida em que não há limitações de topografia
(declives acentuados) ou alagamento em áreas temporariamente inundadas. (FAO,
2005).
2.10 Vegetação
A planície ondulada do vale do Alto Paraná esteve coberta uma vez por uma floresta
subtropical rica em espécies, muitas das quais se converteram em anos recentes em
terras aráveis intensamente cultivadas (particularmente com soja e cereais
temperados). FAO (2005).
Na parte leste do Paraguai se encontra a vegetação que é comumente chamada de
Mata Atlântica de Interior. Trata-se de uma floresta semi-descídua, e distingue-se
por abrigar um grupo de espécies típicas de climas temperados quentes. Toda
região é uma zona relativamente úmida. No Alto Paraná, essa floresta não se
apresenta muito homogênea em altura e densidade. Além de espécies importantes
para a indústria madeireira, esta região também se caracteriza por um grande
número de lianas, epífitas, samambaias arborescentes e palmeiras, incluindo o
35
palmito juçara (Euterpe edulis), que é endêmico da Mata Atlântica (GALINDO-LEAL
& CÂMARA, 2005).
Por ocasião da colonização, muitos imigrantes pagaram suas terras apenas com o
dinheiro ganho na venda da madeira existente em suas propriedades (MENEZES,
1987).
O país possuía até 2005, 184.800 km2 de matas (WORLDBANK, 2009 e FAO, 2005).
Segundo os dados mais atuais a respeito da vegetação, todo o Paraguai possuía em
2008 uma área de 91.078,67 km2 de mata (uma redução de quase 51% da
vegetação), e a região oriental uma área de mata nativa de 22.328,79 km2 (MAG,
2009).
2.11 O Paraguai
O processo de ocupação do território e o aproveitamento de seus recursos não se
produziram no Paraguai de maneira homogênea nem sustentável nas diferentes
áreas ou regiões do país, nem em tempos pré-hispânicos, nem na atualidade.
Enquanto algumas áreas viveram profundas transformações, outras mantiveram o
mesmo estoque de recursos e não se viram afetadas pelos assentamentos
humanos. Outras ainda foram alternando-se em suas dinâmicas demográficas em
relação direta com os sistemas econômicos e comerciais e com as infra-estruturas
de transporte disponíveis. (VAZQUES, 2006).
Ainda segundo Vazques (2006), neste processo, a chamada região Oriental teve
sempre maior capacidade de suporte às populações humanas que o Chaco, devido
principalmente ao dispositivo biofísico restritivo deste último, se comparado com a
região Oriental.
Em cerca de 40 por cento do território paraguaio, está a região fértil e subtropical
Paraneña. O planalto do Paraná, na região Paraneña, recebe mais chuva do que em
qualquer outra área do país (PARAGUAY, 2005).
36
A presença de brasileiros na agricultura do Paraguai começou nos primórdios de
1950, inicialmente com a cultura do café, que naquele tempo não existia no
Paraguai. Em princípios de 1960 um inimigo muito conhecido dos cafeicultores, a
geada, chegou pra valer e de uma vez só matou milhares de pés de café. Os
primeiros brasileiros imigraram para o Paraguai na década de 1950, mas a grande
quantidade de imigrantes lá chegou na década de 1970 e, por volta de 1977 se
iniciou a expansão dos cultivos de soja no país (MENEZES, 1987).
Por volta dos anos 1980, o cultivo do algodão, que havia sido incentivado pelo
governo, ocupava cerca de 20% do total da superfície cultivável. Em 1981, 138.232
unidades produtivas de dedicavam ao cultivo de algodão e 67% delas tinham um
tamanho que oscilava entre 2 e 20 ha (FORMENTO, 2003).
Os rendimentos do algodão tem se deteriorado nos últimos anos, outros produtos
tem registrado aumentos de certa consideração. É o caso da soja, do trigo, do milho,
da mandioca e da produção de ovos. Em comparação com Argentina, Brasil e
inclusive a média de produtividade da América do Sul, revelam que o Paraguai
alcança níveis satisfatórios na soja e na mandioca, o mesmo ocorre na produção de
ovos. Os demais produtos refletem uma escassa modernização e incorporação de
tecnologias (FAO, 2007).
O cultivo intensivo da soja é o gerador de grande parte da renda da região agro
exportadora. O cultivo deste item ordena, a sua maneira, um território onde a maior
parte das infra-estruturas, bens e serviços estão sujeitos a este cultivo, recepção e
comercialização. Outros itens cultivados são o milho e o trigo, porém como
atividades complementares; a soja desponta tanto no tempo (verão – inverno) como
no espaço. (VAZQUES, 2006).
Os atores econômicos que pilotam as atividades agrícolas desta região são na
maioria agricultores e empresários brasileiros. (VAZQUES, 2006).
37
O Paraguai possui uma população de 6,23 milhões de pessoas e uma área total de
406.800 km2 (WORLDBANK, 2009), das quais 15.983.481 ha se concentram na
região Oriental (FAO, 2005).
Entre as atividades produtivas, podemos, como visto anteriormente, destacar a soja,
o milho e o trigo, em valor agregado, entre as diversas atividades produtivas
desenvolvidas no país. A mandioca se destaca em volume produzido, estando em
segundo lugar neste quesito, mas perde em valor. Estes fatos confirmamos através
da tabela 2.
Tabela 2 - Classificação da produção das 5 principais atividades do Paraguai
Classificação ProdutoProdução (U$ 1000)
Produção (1000 T)
1 Soja 1.211.682 6.000.0002 Milho 219.810 1.900.0003 Trigo 103.726 800.0004 Leite de vaca, integral,
fresco99.727 375.000
5 Mandioca 92.597 4.800.000Adaptado de FAO (2009).
2.11.1 Uso do solo na região oriental
Segundo dados obtidos junto ao “Ministerio de Agricultura y Ganaderia, (MAG)”, a
região oriental do Paraguai possui uma superfície total de 16.000.000 de hectares,
sendo que destes 7.200.000 hectares tem aptidão agrícola. Porém, no último censo
agrícola realizado em 2008, da área apta a agricultura, somente 4.199.912 hectares
eram utilizados na atividade (Figura 1). Ainda neste censo, verificou-se que a região
oriental era coberta por 2.232.897 hectares de matas e 6.907.801 hectares de
pastagens.
38
Figura 1 - Superficie semeadas com os principais cultivos identificados pelo Ministerio de Agricultura y Ganadería, MAG.Fonte: MAG, 2008 e BCP, 2008 citado por IICA (sd).
2.11.2 O Paraguai e a região do Alto Paraná
Por volta da década de 1980, o Alto Paraná se encontrava em sétimo lugar em área
plantada de algodão, e a menor produção relativa a outros estados se deve a
povoados de campesinos principalmente brasileiros, que se dedicavam a outros
cultivos (FORMENTO, 2003).
Segundo dados da CAPECO (2008) e do INBIO (2008), o Alto Paraná, na safra
2007/2008, o Estado é o que possui a maior área plantada com soja no Paraguai.
Na campanha de soja referente a safra 2007/2008, o Alto Paraná respondeu por
29,9% de toda a produção de soja do país, com uma área plantada de 754.303
hectares e uma produção total de 2.036.618 toneladas, obtendo uma produtividade
média de 2.700 quilos por hectare, conforme dados da CAPECO (2008) e INBIO
(2008).
39
De acordo com dados da FAO (2009), o Alto Paraná possui uma área de 13.729
km2, uma precipitação anual variando de 1.475 a 2.474 mm (acima da média
nacional) e uma declividade entre 5 a 16%.
Conforme dados estatísticos disponíveis na FAO (2009), pode-se notar a quase
inexistência de outros cultivos na região do Alto Paraná. Mesmo a mandioca, que
responde por uma grande área plantada no país e também significativa produção,
não é significativa na região do Alto Paraná, sendo principais a soja e o milho no
verão e o milho e o trigo na safrinha de inverno.
A questão da mandioca na região do Alto Paraná pode ser facilmente percebida
através da Figura 2, onde se percebe um alto volume produzido, e em contrapartida
um baixo valor relacionado ao volume gerado, diferentemente das culturas da soja,
do milho e do trigo.
Figura 2 - Resultados das maiores produções em quantidade e valores no Paraguai em 2007.Fonte: FAO (2009).
40
Esta característica dos cultivos da região pode ser explicada a partir das
explanações dadas por VAZQUES (2006), segundo o qual, na região predomina a
agricultura empresarial.
Dentro do que foi apresentado, percebe-se a importância significativa das culturas
da soja, do milho e do trigo no Paraguai, e segundo a experiência de 6 anos do autor
na região de San Alberto, Minga Porã e Itakyry, estas culturas ocupam as áreas
agrícolas significativas, sendo inexpressivo o cultivo de mandioca na região, assim
como a criação de gado leiteiro, que praticamente se concentra na região ocidental
do país, na região do chaco paraguaio.
Outros cultivos presentes no país, como o gergelim, o girassol, a cana-de-açúcar, o
feijão e o arroz-irrigado, ou não são expressivos (gergelim, girassol e feijão), ou não
estão presentes na região (cana-de-açúcar e arroz-irrigado).
2.11.3 Resumo comparativo da legislação sobre proteção de recursos naturais brasileira e paraguaia
A legislação paraguaia difere bastante da legislação brasileira no que se refere a
APP e Reserva Legal. No Brasil, recorremos a legislação que trata do assunto (Lei
Nº 4.771, de15 de setembro de 1965), que nos orienta conforme os ítens transcritos
a seguir (extraídos da referida Lei):
a) ao longo dos rios ou de qualquer curso d'água desde o seu nível mais
alto em faixa marginal cuja largura mínima será: (Redação dada pela Lei
nº 7.803 de 18.7.1989)
1. de 30 (trinta) metros para os cursos d'água de menos de 10
(dez) metros de largura; (Redação dada pela Lei nº 7.803 de
18.7.1989)
2. de 50 (cinquenta) metros para os cursos d'água que tenham de
10 (dez) a 50 (cinquenta) metros de largura; (Redação dada pela Lei
nº 7.803 de 18.7.1989)
41
3. de 100 (cem) metros para os cursos d'água que tenham de 50
(cinquenta) a 200 (duzentos) metros de largura; (Redação dada pela
Lei nº 7.803 de 18.7.1989)
4. de 200 (duzentos) metros para os cursos d'água que tenham de
200 (duzentos) a 600 (seiscentos) metros de largura; (Redação dada
pela Lei nº 7.803 de 18.7.1989)
5. de 500 (quinhentos) metros para os cursos d'água que tenham
largura superior a 600 (seiscentos) metros; (Incluído pela Lei nº 7.803
de 18.7.1989)
b) ao redor das lagoas, lagos ou reservatórios d'água naturais ou
artificiais;
c) nas nascentes, ainda que intermitentes e nos chamados "olhos
d'água", qualquer que seja a sua situação topográfica, num raio mínimo de
50 (cinquenta) metros de largura; (Redação dada pela Lei nº 7.803 de
18.7.1989)
d) no topo de morros, montes, montanhas e serras;
e) nas encostas ou partes destas, com declividade superior a 45°,
equivalente a 100% na linha de maior declive;
f) nas restingas, como fixadoras de dunas ou estabilizadoras de
mangues;
g) nas bordas dos tabuleiros ou chapadas, a partir da linha de ruptura do
relevo, em faixa nunca inferior a 100 (cem) metros em projeções
horizontais; (Redação dada pela Lei nº 7.803 de 18.7.1989)
h) em altitude superior a 1.800 (mil e oitocentos) metros, qualquer que
seja a vegetação. (Redação dada pela Lei nº 7.803 de 18.7.1989)
Já no Paraguai, a lei que trata do tema (Lei Nº 3239/07 – Lei de recursos hídricos
(SEAM, sd)) é bem mais limitada no que se refere às APP´s, conforme podemos
verificar nos itens abaixo:
Artigo 23. – As margens sob domínio privado adjacentes aos cursos hídricos
estarão sujeitas, em toda sua extensão, às seguintes restrições:
a) Uma zona de uso público com uma largura de cinco metros para zonas
urbanas e de dez metros para zonas rurais. Dentro das atividades que a
42
regulamentação defina como de uso público, não poderão impor-se os
usos recreativos, direito reservado ao proprietário. Ficará a cargo das
prefeituras definir e regulamentar os alcances da área de uso público sem
prejuízo das competências que podem exercer as demais autoridades
públicas no exercício de suas atribuições.
b) Uma zona de proteção de fontes de água de uma largura de cem metros de ambas as margens, na que se condicionará o uso do solo as
atividades que ali se realizem, sonforme ao que se estabeleçam as
normas jurídicas ambientais. A área de polícia não incluirá a zona de uso
público e estará adjacente a esta.
c) Aos efeitos do inciso “b”, os proprietários ribeirinhos cujos imóveis haviam
tido ou deviam haver tido matas protetoras deverão reestabelecê-las ou
reflorestar a superfície necessária para recupera-las e conserva-las.
Artigo 25. – Se privilegiará a declaração de áreas protegidas em: áreas de
nascentes ou mananciais de água, nos ecossistemas de várzea, nas áreas de
recarga de aqüíferos e nas áreas necessárias para a regulagem do caudal ambiental
das águas.
Como visto, existem diferenças entre a legislação paraguaia e a brasileira no que se
refere a recursos naturais, com a primeira prevendo inclusive o uso dos recursos
para a recreação. Mas não se define de forma diferenciada a quantidade de mata
que deve haver no entorno das áreas de várzea, somente a largura no entorno dos
cursos hídricos, desde nascentes até os rios de maior porte, independentemente de
sua largura.
Outro item que não é abordado é o que se refere às encostas e locais com declive
acentuado, muito provavelmente devido à pequena declividade da região de estudo.
43
3. METODOLOGIA
3.1 Caracterização e localização da área de estudo
Selecionou-se como área de estudo as regiões de San Alberto, Minga Porã e
Itakyry, situadas na parte oriental do Paraguai, no estado do Alto Paraná, onde se
concentra a atividade agrícola “empresarial” no país, em sua parte norte, tendo
como limites as coordenadas: 24°28’10’’ e 25°11’02’’ de Latitude Sul e 54°21’11’’ e
55°21’11’’ de Longitude Oeste. Esta é a área de atuação profissional do autor deste
trabalho, visando conciliar o tempo das atividades relacionadas a trabalho com o
desenvolvimento do presente projeto (Figura 3).
Figura 3 - Localização da região de atuação.
Nesta região é comum a prática de dois ciclos agrícolas por ano, com plantio de
safrinha de milho ou trigo após o período normal da safra de verão, onde predomina
a cultura da soja, com algumas áreas semeadas com milho verão. Diferentemente
44
de outras regiões, onde também se cultivam o girassol e a canola pela agricultura
empresarial.
3.2 Materiais
Os materiais utilizados foram: imagens TM (Thematic Mapper) do Landsat 5; câmera
fotográfica digital, microcomputador e aparelho GPS (sistema de posicionamento
global) de navegação, modelo Garmim Etrex Vista ajustado para o sistema de
referencia WGS84.
Foram obtidas imagens do satélite Landsat 5 TM, de 1985 até 2009 em períodos de
safra de verão e safrinha de inverno, selecionando imagens disponíveis da
órbita/ponto 224/077 com menor cobertura de nuvens (os detalhes das imagens
obtidas podem ser vistos na Tabela 3).
Tabela 3- Imagens com menor presença de nuvens obtidas no INPE.
Bandas utilizadas
Data da imagem Orbita Ponto
Observações relativas à data de tomada da imagem
3,4,5 15/01/2010 224 77 Final do ciclo de muitas áreas de soja, outras em pleno desenvolvimento.
3,4,5 17/03/2009 224 77 Áreas com milho parcialmente desenvolvido, onde ainda há muita mistura de resposta espectral do milho com a do solo, áreas com milho bem desenvolvido, áreas em pousio e áreas onde se iniciará o plantio de trigo.
3,4,5 25/07/2004 224 77 Trigo em pleno desenvolvimento3,4,5 09/05/1999 224 77 Início da semeadura do trigo.3,4,5 12/06/1994 224 77 Trigo já cobre o solo.3,4,5 17/06/1990 224 77 Trigo já cobre o solo.3,4,5 31/03/1985 224 77 Áreas com milho parcialmente desenvolvido e
milho bem desenvolvido.
Elegeu-se para o presente trabalho as imagens do satélite Landsat 5 TM, primeiro
pela gratuidade (imagens adquiridas através do INPE), e pelo período abrangido
pelas imagens sobre a região de interesse.
45
Utilizou-se também uma imagem pancromática do Landsat 7 ETM de 05 de agosto
de 1999 (resolução espacial de 15 metros), com o único objetivo de realizar uma
melhora na resolução espacial das imagens do Landsat 5 TM, via transformação
IHS.
3.3 Softwares utilizados
Para o processamento das imagens orbitais foi utilizado o software SIG Spring,
versão 4.3.3, o Quantum GIS 1.4 e o software gvSIG 1.1.1 (programas distribuídos
gratuitamente, que desta forma vem de encontro com o objetivo primeiro do
presente trabalho), além do Software GPS TrackMaker Pro, para a coleta dos pontos
do GPS e geração de arquivos Shapefile.
O Spring é um software SIG gratuito, trata-se de um banco de dados geográfico de
2º geração, para ambientes UNIX e Windows que opera como um banco de dados
geográfico (INPE, 2006).
O gvSIG foi desenvolvido pelo Conselho de Infraestruturas e Transporte de Valencia
(Espanha), também é uma ferramenta voltada para o manejo de informação
geográfica. Trata-se de um software livre (de código aberto – “open source”),
multiplataforma (disponível para Linux, Windows e MacOS) desenvolvido 100% em
linguagem Java e é distribuído sob a licença GNU / GLP (GNU General Public
License), (GENERALITAT VALENCIANA, 2005), a qual se destina a garantir a
liberdade do usuário em compartilhar e modificar todas as versões de um programa,
além de certificar que o software continue livre para os seus usuários (GNU, 2009).
O Quantum GIS (QGIS), assim como o gvSIG é um software gratuito distribuído sob
a licença GNU / GLP. Trata-se de um SIG Open Source amigável, resultado de um
projeto oficial da Open Source Geospatial Foundation (OSGeo). Ele roda em Linux,
Unix, Mac OSX e Windows e suporta vários tipos de dados, vetoriais e raster, além
de possuir várias funcionalidades de banco de dados. A atual versão possui
46
implementada função de suporte ao banco de dados PostgreSQL (QUANTUM GIS,
sd).
GPS TrackMaker é o programa gratuito mais completo para GPS de navegação,
porém algumas funções somente estão disponíveis na versão paga (GPS
TrackMaker Pro), como cálculo de área, transferência de dados para o Excel,
exportação para o AutoCad e ArcView, e outras funções avançadas. É um dos
programas mais baratos do mercado com licença por chave de hardware e único em
sua categoria. Permite transformar os pontos capturados pelo GPS em arquivos
Shape (FERREIRA JUNIOR, 2008).
Utilizou-se ainda o software Marlin (visualizador de imagens), também distribuído de
forma gratuita (também distribuído sob a licença GNU / GLP) pelo INPE, para
visualização das bandas importadas e avaliação das composições coloridas e o
Microsoft Excel para a tabulação dos resultados.
3.4 Trabalho de campo
Para o georreferenciamento das imagens, optou-se pela coleta de pontos de
referência in loco empregando um aparelho GPS Etrex Vista da marca Garmin.
Foram coletados pontos de referência bem distribuídos por toda a área abrangida
pelo presente trabalho.
Foram alocados diversos pontos de controle no campo utilizando-se equipamento
GPS de navegação, os quais foram anotados e identificados, segundo a classe
observada, e algumas classes foram fotografadas (fotos de 1 a 13) para posterior
identificação, de forma a permitir uma correta interpretação de suas respostas
espectrais.
47
Foto 1 - Área de soja em fase inicial do desenvolvimento (foto do autor – 12/11/2007)
Foto 2 - Soja na fase reprodutiva (florescimento), recobrindo todo o solo (foto do autor - 11/12/2007)
48
Foto 3 - Soja em fase reprodutiva (foto do autor - 22/01/2008)
Diferentemente das fotos anteriores 2 e 3, onde a soja se encontra em pleno
desenvolvimento, as fotos 4 e 5 já apresentarão respostas espectrais bem distintas.
Por se encontrarem em fase de colheita, sua reflectância é bastante aumentada
nesta fase em relação às fases reprodutiva e vegetativa.
Foto 4 - Área de soja em ponto de colheita (foto do autor - 15/02/2008)
49
Foto 5 - Soja em ponto de colheita (foto do autor: 30/03/2010).
Nas fotos 6 e 7, além da visivel diferença no desenvolvimento do milho, percebe-se
também a diferença do tipo de solo, que na foto 6 é característico da região do
Foto 6 - Área de milho de verão (foto do autor – 04/12/2007)
50
Itakyry, de textura mais arenosa, enquanto a região mais a leste, de San Alberto e
Minga Porá, possuem solos mais argilosos.
Foto 7 - Área de milho safrinha, ainda não recobre toda superfície do solo (foto do autor)
Consequentemente, as respostas especrais serão diferentes, mesmo se tratando da
mesma cultura, devido a diferenças do tipo de solo nas fases iniciais do
desenvolvimento da cultura, onde a resposta espectral do solo tem maior
importância.
51
Foto 8 - Milho safrinha, cobrindo totalmente a superfície do solo (foto do autor)
Em áreas como as apresentadas nas fotos 9 e 10 causam nas imagens Landsat 5
uma mistura das reflectancias dos alvos no pixel, de forma que os limites não são
visualizados de forma precisa, o que não chega a ser problema, devido às escalas
de trabalho utilizadas para este tipo de imagem.
Foto 9 - Limite entre área de cultivo e área de mata (foto do autor - 11/04/2008)
52
Foto 10 - Área de pastagem com mata ao fundo (foto do autor: 30/03/2010).
Foto 11 - Pastagem típica da região do Itakyry (foto do autor: 30/03/2010).
53
Foto 12 - Área de trigo em fase vegetativa (foto do autor – 24/07/2009)
Foto 13 - Área de trigo espigado (foto do autor - 15/09/2009)
Realizou-se uma coleta dessas informações utilizando-se o conhecimento do autor
com relação à área de estudo, dados coletados “in loco” através de coordenadas
54
GPS (fotos 14 e 15) que foram anotadas em caderneta de campo com as
respectivas descrições dos pontos de coleta.
Foram anotados a campo os números dos “waypoints” de cada área e juntamente
com o mesmo uma anotação descritiva da localização e características de uso do
solo referentes ao ponto anotado, para que servissem posteriormente como
referência nas interpretações das composições das bandas espectrais das imagens
orbitais.
Foto 14 - Coleta de ponto a campo com equipamento GPS de navegação
Os pontos amostrais coletados, foram previamente determinados, observando-se a
composição colorida RGB (5,4,3) da imagem mais recente disponível por ocasião
destes trabalhos (imagem de 17 de março de 2009), por ser a mais adequada na
identificação das categorias em estudo, de forma a buscar no campo, áreas
55
representativas de todas as respostas espectrais relevantes encontradas na
imagem.
Também a partir desta imagem foram selecionados os pontos utilizados para o
georreferenciamento, escolhendo-se os de fácil identificação na imagem, avaliando-
se ainda a facilidade de acesso ao mesmo.
Foto 15 - Coleta de ponto com GPS de navegação em área de milho
Os pontos foram coletados a campo, pois, segundo Moreira (2005), para se evitar o
erro de inclusão ou omissão é necessário conseguir informações no campo ou
através de fotografias aéreas, que servem como verdade terrestre.
Visando minimizar os erros, as amostras que foram levantadas a campo tiveram
suas coordenadas registradas com aparelho GPS Garmin Etrex Vista, nas diversas
classes de uso existentes, de forma a auxiliar na identificação das mesmas nas
imagens de satélite. O GPS de navegação foi configurado para o DATUM SAD69 e
fuso 21 sul. O projeto criado no Spring foi também ajustado para o mesmo datum.
56
As coletas de pontos amostrais foram realizadas em diversas datas durante o ano
de 2009 e 2010, e se concentraram nos períodos de cultivo das safras agrícolas da
região.
Além das informações coletadas a campo, foi de fundamental importância para a
correta identificação das classes de uso, o conhecimento do autor a cerca da região
de estudo, por já acompanhá-la a mais de 6 anos, conhecendo diversas áreas de
agricultores, bem como seu histórico de cultivo.
Conforme Florenzano (2002), para os inexperientes em interpretação de imagens,
existe a recomendação de que se iniciem por uma área conhecida. Levantar em
livros, mapas e no campo, informações sobre a área de estudo, também facilita a
interpretação de imagens. O trabalho de campo é praticamente indispensável ao
estudo e mapeamento do que se pretende estudar através de imagens de
sensoriamento remoto. Ele faz parte do processo de interpretação de imagens. Por
meio dele, o resultado da interpretação torna-se mais confiável.
3.5 Trabalho de escritório
Para o desenvolvimento da primeira etapa, foi efetuada uma pesquisa junto ao INPE
(Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais), buscando informações referentes às
imagens de satélites da série Landsat 5 TM desde a data de seu lançamento até os
dias de hoje com condições de processamento, ou seja, sem cobertura de nuvens.
Realizou-se uma avaliação prévia das combinações das bandas disponíveis,
utilizando-se o software Marlin, verificando as combinações que melhor destacavam
as feições de interesse (conforme conhecimento do autor a cerca da região de
estudo).
Posteriormente processou-se digitalmente três bandas espectrais da imagem obtida
do sensor TM, elaborando-se diferentes composições coloridas, associando as três
57
bandas espectrais a cada uma das três cores aditivas: azul, verde e vermelho,
obtendo melhor identificação dos diferentes usos e ocupações dos solos.
Na etapa de georreferenciamento das imagens, o objetivo foi referenciá-las
geograficamente ao terreno por meio de sua localização espacial, utilizando-se para
tal o sistema de coordenadas UTM (Universal Transversa de Mercator), através de
pontos alocados a campo. Estas coordenadas permitiram confirmação dos pontos
amostrados nas imagens.
As imagens obtidas foram utilizadas para gerar as composições coloridas RGB
respectivamente, com as bandas 5, 4, 3 e 4, 5, 3 do Landsat 5 TM (exemplificado
nas Figura 4 e Figura 5), realizando primeiramente um realce linear no contraste das
bandas.
Figura 4 - Imagem da divisão política do município de San Alberto, composição colorida (RGB543).
58
Figura 5 - Divisão política do município de San Alberto, composição colorida falsa cor (RGB 453).
As composições obtidas foram recortadas, utilizando-se como molde as imagens
vetoriais (SHP – shape file) dos limites políticos dos municípios estudados e,
posteriormente classificadas, segundo o uso do solo nas seguintes classes
principais: mata, área agrícola, pastagens e corpos d’água, e posterior quantificação
das regiões classificadas.
Foram confeccionados mapas temáticos digitais de uso do solo referente ao ano de
2009, além das imagens de evolução da área agrícola entre os anos de 1985 a
2009. Também foram produzidos três mapas municipais estabelecendo as regiões
de prioritária ação de recuperação da vegetação (margem de cursos d’água).
Desta forma, no presente trabalho limitou-se a executar um mapa de distancias,
para adicionar feições de 100 metros contornando os corpos d’água, que foram
identificados anteriormente. Definiu-se este procedimento, porque as larguras de
cinco e dez metros mencionadas na lei 3239/07 (SEAM, sd) deverão ser
regulamentadas pelos municípios.
59
3.5.1 Georreferenciamento das imagens
A metodologia de georreferenciamento consistiu na utilização de três softwares, para
efeito de comparação, o Spring 4.3.3, o Quantum GIS (QGIS) e o gvSIG 1.1.1. Os
três possuem metodologias simples e semelhantes no que se refere ao processo de
registro de imagens (Figura 6, Figura 7 e Figura 8).
Figura 6 - Registro de imagem pelo Spring 4.3.3
60
Figura 7 - Georreferenciamento via gvSIG
Figura 8 - Georreferenciamento pelo Quantum GIS
O Spring se diferencia dos outros dois softwares avaliados devido a necessidade de
se converter anteriormente as imagens raster do Landsat do formato “.tif” (geotiff)
para um formato nativo do software (.grb).
61
Foram selecionados para o georreferenciamento 41 pontos, levantados na área de
estudo através de GPS de navegação modelo Garmim Etrex Vista. As imagens
georreferenciadas utilizando-se os pontos coletados foram as do Landsat 5 TM de
17 de março de 2009 e de 15 de janeiro de 2010, da órbita / ponto 244 – 077.
Os pontos foram selecionados devido a sua fácil identificação nas imagens de
satélite, porém os mesmos não puderam ser identificados na imagem de 1985,
devido a grande variação das feições ocorrida no período, utilizou-se então para
estas e para as demais imagens ainda não georreferenciadas, incluindo-se a
imagem pancromática do Landsat 7 ETM de 05 de agosto de 1999, o registro a partir
das imagens já georreferenciadas anteriormente.
3.5.2 Realce e correção de ruído
Após o registro, foi realizado um realce linear das bandas 5, 4 e 3 das referidas
imagens, de forma a permitir uma melhor distinção das diferentes feições do terreno
e outras características das imagens, necessárias ao processo de classificação.
Devido à interferência da atmosfera na REM, a intensidade desta radiação que
chega aos sensores orbitais é pequena, produzindo desta forma imagens mais
escuras, com Níveis Digitais (ND) mais baixos, de forma que no processo de realce
o histograma é “espalhado” destacando as diferenças existentes entre os diferentes
alvos imageados (NOVO, 2008; INPE,sd).
Na imagem de 17 de março de 2009, a banda 4 apresenta uma linha horizontal mais
escura (Figura 9) que foi parcialmente corrigida pelo processo de eliminação de
ruído. Somente minimizou-se o problema, pois forçando o processo de correção
inicia-se uma degradação em toda a imagem.
62
Figura 9- Ruido na imagem da banda 4 de 17 de março de 2009 do Landsat 5TM
3.5.3 Segmentação e classificação
Para o procedimento de segmentação foram realizados vários testes com cinco
similaridades (6, 8, 10, 11 e 12) e quatro áreas (10, 22, 28, 55), que correspondem
aproximadamente a um (1), dois (2), dois e meio (2,5) e cinco (5) hectares.
Conforme Nascimento (1997), para a região em que realizou suas análises de
limiares de similaridade o melhor conjunto de limiar e área foi de 12 e 10
respectivamente. Já na área em que se realizou o presente trabalho, na qual
existem muitas parcelas pequenas, esta combinação de similaridade e área não foi
satisfatória.
Rizzi e Rudorf (2005) adotaram limiar de similaridade de 7 niveis de cinza e área de
64 pixels para a segmentação, utilizando somente a banda 4 para reduzir o tempo
de processamento computacional. Além disso, executaram a classificação através
do algoritmo Isoseg com limiar de aceitação de 75%, o que também não foi
satisfatório para a área estudada, principalmente utilizando-se somente a banda 4.
No presente trabalho foram testadas diversas combinações sugeridas por vários
autores, e a melhor combinação foi com um limiar de similaridade de 8 e área 55,
que separou bem as classes. Apesar de em alguns casos ter ocorrido uma
63
subdivisão excessiva em uma mesma área, optou-se por esta combinação devido a
outras combinações agruparem em uma mesma área classes distintas, ou
realizarem uma segmentação excessiva de uma mesma classe.
Foram ainda testados os classificadores Isoseg e Bhattacharya, sendo que o
segundo apresentou um melhor resultado final, apesar de necessitar de um maior
tempo para a pós-classificação devido a não identificação de algumas respostas
espectrais da imagem, que dependem diretamente do treinamento. Isoseg
apresentou-se mais prático para a classificação de áreas extensas, requerendo um
menor tempo de pós-classificação.
Assim, realizou-se a segmentação das imagens utilizando-se similaridade 8 e área
(pixels) 55, que equivale aproximadamente a 5 ha (Figura 10), seguindo-se a
classificação não supervisionada Isoseg. Nas imagens de 2009 e 1985 realizou-se a
classificação supervisionada Bhattacharya para efeito de comparação.
Figura 10 - Recorte de imagem segmentada com similaridade 8 e área de 55 pixels.
A classificação Isoseg foi utilizada para a criação das imagens representativas da
evolução da ação antrópica e consequentemente, a evolução do desmatamento das
regiões estudadas. Para estas imagens foi realizada uma classificação com limiar de
aceitação de 95%.
64
Foram testados para os classificadores Bhattacharya e Isoseg os limiares de
aceitação de 75, 90, 95 e 99.9%, optando-se pelo limiar de 95% quando se
combinou as bandas 5, 4 e 3 para a segmentação. Nos limiares menores o número
de classes foi insuficiente, agrupando áreas de respostas espectrais diferentes. Na
maior similaridade gerou-se um número de classes excessivo, e destes a
similaridade de 95% foi a que melhor separou as diversas classes existentes, apesar
de gerar um maior número de classes, o que aumentou um pouco o trabalho de
identificação das mesmas, mas praticamente eliminou o trabalho de pós-
classificação.
Para a elaboração dos mapas de uso do solo, utilizou-se o classificador
Bhattacharya, com limiar de aceitação de 95%. Realizou-se um procedimento de
ajuste do treinamento, para adequação de áreas não classificadas. Foi necessária
uma avaliação após a classificação automática para a correção de áreas
classificadas erroneamente.
Da mesma forma, foram produzidos mapas de uso do solo para os anos de 1985 e
2009, utilizando o classificador não supervisionado Isoseg com limiar de aceitação
de 95%. Neste procedimento foram geradas 20 classes temáticas para o ano de
1985 e 28 classes para o ano de 2009. Optou-se por mapear individualmente cada
classe, adicionando cada uma a um plano de informação, de forma a isolar as
classes e melhor identificá-las. Neste processo as imagens temáticas geradas foram
sobrepostas às composições coloridas do Landsat e analisadas individualmente e
associadas as classes temáticas adotadas, de forma similar ao procedimento
realizado por RIZZI e RUDORF (2005) em seu trabalho de estimativa de área de
soja.
Com as imagens temáticas prontas, realizou-se a medida de classes, salvando os
arquivos ASCII (txt) gerados, que foram posteriormente importados no Excel para a
realização da tabulação dos dados.
65
3.5.4 Produção de imagens e mapas digitais
Foram produzidos mapas de uso do solo nas escalas de 1:500.000, 1:125.000 e
1:100.000, na escala de 1:125.000 também foram produzidos mapas das
composições coloridas RGB543 dos anos de 1985 e 2009 (figuras 9 e 10) em
formato digital.
Diversos e diferentes mapas digitais podem ser facilmente produzidos a partir do
banco de dados gerado no Spring, além do aprimoramento dos mapas já
produzidos.
Figura 11- Mapa da região de estudo do ano de 1985. Composição colorida RGB543.
66
Figura 12 - Mapa da região de estudo do ano de 2009. Composição colorida RGB543.
A imagem de 2009 assim como as demais utilizadas para a produção de mapas e
imagens foram georreferenciada através do Spring e a de 2010 pelo gvSIG, onde se
utilizou a imagem já georreferenciada no Spring como referencia. A imagem de 2010
foi utilizada para efeito de comparação com as áreas identificadas na imagem de
2009, a qual foi utilizada na confecção de mapas digitais de uso do solo (Figura 13),
que foram separados nas categorias: área agrícola, área de pastagem, corpos
hídricos, cobertura vegetal e área urbana.
67
Figura 13 - Mapa de uso do solo 2009, dos municípios de San Alberto, Itakyry e Minga Porã.
Neste mapa, muitas áreas de mata que sofreram algum tipo de ação antrópica (mata
rala, onde foram removidas as madeiras de lei) ainda foram incluidas na categoria
de cobertura vegetal, o que não foi feito nas imagens onde se avaliou ação antrópica
como sendo todo tipo de modificação ocorrida na vegetação nativa.
Para a quantificação da área urbana utilizou-se da imagem de 1999 ja com a
melhoria da resolução espacial para realizar com o TrackMaker Pro a delimitação
manual das áreas urbanas, as quais não puderam ser separadas no processamento
das imagens devido a grande confusão destes temas nos classificadores utilizados.
Os municípios estudados possuem pequena área urbana e bem arborizada, o que
causa uma mistura no pixel resultante.
Buscou-se, obter da melhor forma possível o melhor resultado nos mapas
produzidos no que se refere a precisão e exatidão, pois para que seja verdadeira a
afirmação de que o mapa temático representa o universo real, ele deve ter uma
confiabilidade estatística tanto em precisão quanto na exatidão do mapeamento, que
seja aceita pela comunidade (MOREIRA, 2007).
68
A exatidão expressa quão próximo uma medição que se faz representa a verdadeira
quantidade a ser medida. A precisão expressa a fidelidade nas repetições da
medição (MIRANDA, 2005).
É muito importante a correta definição destes dois termos, os quais geram muita
confusão, principalmente por muitas vezes receberem a mesma definição. Podemos
verificar isto quando buscamos estas definições em dicionários, que as definem
como sinônimos.
69
4 RESULTADOS E DISCUSSÕES
É nítida a redução da área de vegetação nativa ocorrida no período estudado. Um
sério problema foi constatado, muitas áreas de nascente e mata ciliar ou estão
degradadas ou simplesmente não existem.
Em algumas regiões, principalmente do município de Itakyry, onde se observa um
número considerável de pequenas áreas, muitos agricultores buscaram se instalar
junto a cursos d’água. Quando se pensa na recuperação destas áreas de mata,
medidas políticas de compensação ou realocação desta população deverão ser
realizadas, pois, caso a legislação ambiental seja posta em prática, haverá uma
grande redução nas áreas destes agricultores, e em algumas situações eliminará
totalmente sua área útil.
Percebeu-se no presente trabalho um pequeno aumento na identificação de laminas
d’água entre 1985 e 2009, provavelmente devido à redução da vegetação no
período.
4.1 Comparativo das áreas de vegetação entre 1985 e 2009
Para a quantificação de áreas de cobertura vegetal, corpos d’água e área
antropizada (agrícola e pastagens), como o objetivo não era a obtenção de mapas,
mas somente a produção de imagens comparativas da evolução da área
agrosilvopastoril da região, optou-se após a segmentação, pela classificação,
dividindo as imagens somente em tres classes temáticas (água, mata e
antropizada), que foram quantificadas e comparadas. Os dados resultantes podem
ser vistos nas tabelas 4 a 6.
70
Tabela 4 - Quantidades em ha e porcentagem das áreas de mata e que sofreram ação antrópica no município de Itakyry entre 1985 e 2009.
Ano Mata (ha) Área com ação antrópica (ha) Mata (%)
Área com ação antrópica (%)
1985 165.658,86 30.173,58 84,24% 15,34%1990 164.572,74 31.570,02 83,89% 16,09%1994 114.633,54 81.771,12 58,29% 41,58%1999 111.846,33 84.746,16 56,88% 43,10%2004 68.186,34 126.866,25 34,67% 64,51%2009 42.064,11 154.110,51 21,39% 78,37%
Tabela 5 - Quantidades em ha e porcentagem das áreas de mata e que sofreram ação antrópica no município de Minga Porã entre 1985 e 2009.
Ano Mata (ha)Área com ação antrópica (ha) Mata (%)
Área com ação antrópica (%)
1985 73.602,99 14.619,40 83,35% 16,56%1990 54.766,89 33.419,25 62,04% 37,86%1994 34.366,05 53.860,77 38,92% 60,99%1999 23.492,43 64.743,57 26,60% 73,32%2004 20.822,76 67.351,05 23,58% 76,27%2009 18.925,38 69.248,88 21,43% 78,42%
Tabela 6 - Quantidades em ha e porcentagem das áreas de mata e que sofreram ação antrópica no município de San Alberto entre 1985 e 2009.
Ano Mata (ha)Área com ação antrópica (ha) Mata (%)
Área com ação antrópica (%)
1985 67.184,82 25.865,55 69,46% 26,74%1990 60.188,94 41.277,43 62,82% 43,08%1994 38.032,38 54.613,08 39,32% 56,47%1999 31.936,32 60.909,57 33,02% 62,97%2004 28.903,23 63.804,69 29,88% 65,97%2009 27.759,42 65.049,03 28,70% 67,26%
Optou-se por tal forma de trabalho para facilitar a avaliação do avanço das ações
antrópicas mata adentro (figuras 12 a 14) . Percebeu-se com o presente estudo que,
por ocasião da promulgação da lei de desmatamento zero no Alto Paraná, pelo
menos no que se refere a região de estudo, já não havia praticamente mais nada o
que se preservar.
Nas visitas a campo, em diversas às áreas de mata, percebeu-se que muitas delas
já tiveram suas espécies de maior valor comercial (aplicação madeireira) já
totalmente exauridas.
71
Figura 14 – Classes: cobertura vegetal (verde), cursos hídricos (azul) e ação antrópica (vermelho) - 1985
Figura 15 - Classes: cobertura vegetal (verde), cursos hídricos (azul) e ação antrópica (vermelho) - 1999
72
Figura 16 – Classes: cobertura vegetal (verde), cursos hídricos (azul) e ação antrópica (vermelho) - 2009
73
4.2 Áreas de mata ciliar
Esta etapa do trabalho consumiu bastante tempo, devido à grande demanda de
processamento do computador para a geração do mapa de distâncias (análise de
proximidade, com zonas de larguras específicas). Optou-se desta forma por realizá-
la em etapas, dividindo-se a região estudada.
Selecionando-se os rios demarcados, gera-se o mapa de distâncias, que no
presente estudo, foi criado com 100 metros (Figura 17).
Figura 17 - Mapa de distancias de 100 metros em torno dos cursos d'água
Percebe-se pelo mapa de distancias gerado que na maioria das áreas em que a
agricultura ou pecuária avançou, as nascestes e os cursos d’água estão de alguma
forma ameaçados. Em muitos pontos não existe nenhum tipo de vegetação, ou sua
ocorrência é esparsa.
Em uma análise visual rápida feita nos mapas temáticos da área de estudo (fração
na Figura 18) pode-se constatar a extensão do problema.
Figura 18 - Pontos ao redor de cursos hídricos onde não há vegetação
4.3 Expansão agrícola da região
A expansão agrícola foi avaliada comparando-se os resultados dos anos de 1985 e
2009. No processo de classificação, estas áreas foram separadas nas classes:
mata; vegetação secundária; agricultura; solo exposto; pastagem; urbano e corpos
d’água.
A segmentação utilizada foi a mesma utilizada para a análise da evolução do
desmatamento, com similaridade 8 e área (pixels) 55, seguindo-se as classificações
não supervisionada Isoseg e supervisionada Bhattacharya, com limiares de
aceitação de 95%.
Os valores obtidos através de medidas de classes foram agrupados em: cobertura
vegetal (mata e vegetação secundária), pastagem, área agrícola (agricultura e solo
exposto) e corpos d’água. Estes valores são apresentados nas tabelas 7 a 9.
Tabela 7 - Evolução da área agrícola do município de Itakyry de 1985 ao ano de 2009.
Ano 1985 2009 1985 (%) 2009 (%)Cobertura vegetal 165.658,86 42.064,11 84,24% 21,39%Pastagem - 35.103,42 - 17,85%Área agrícola 30.173,58 119.007,09 15,34% 60,52%Corpos d'água 428,40 472,59 0,22% 0,24%
Tabela 8 - Evolução da área agrícola do município de Minga Porã de 1985 ao ano de 2009.
Ano 1985 2009 1985 (%) 2009 (%)Cobertura vegetal 73.602,99 18.925,38 83,35% 21,43%Pastagem - 2.184,93 0,00% 2,47%Área agrícola 14.619,24 67.063,95 16,56% 75,95%Corpos d'água 81,54 131,58 0,09% 0,15%
Tabela 9 - Evolução da área agrícola do município de San Alberto de 1985 ao ano de 2009.
Ano 1985 2009 1985 (%) 2009 (%)Cobertura vegetal 67.184,82 27.759,42 69,46% 28,70%Pastagem - 4.256,64 0,00% 4,40%Área agrícola 25.865,55 60.792,39 26,74% 62,85%Corpos d'água 3.655,62 3.910,32 3,78% 4,04%
Nas imagens de 1985 não foram encontradas áreas que correspondessem a areas
de pastagem, somente áreas agrícolas, e nesta época já havia um início da
expansão agrícola da região de estudo, que se intensificou em 1990, saindo de uma
área total de aproximadamente 70.658 ha, para uma área de 246.863 ha em 2009
somente de área agrícola nos tres municípios, mais um total de 41.545 ha de
pastagens.
Considerando-se toda a área antropizada, os três municípios em 2009 somam um
total aproximado de 288.408 ha.
Avaliando individualmente os municípios, o de San Alberto já em 1985 tinha a maior
área de cultivo e, ironicamente, hoje possui a maior área de mata nativa, que se
encontra principalmente em sua parte noroeste, junto ao lago de Itaipu. Minga Porã
sofreu em 1990 o mais intenso desmatamento entre os três municípios, porém o
Itakyry perdeu a maior superfície de vegetação nativa até 2009, e conta hoje com a
maior superfície agrícola e maior área de pastagem, que ocupam respectivamente
60,52 e 17,85% de seu território.
Percebeu-se também no presente estudo que na mata presente na região noroeste
do município de San Alberto, parte da vegetação nativa que já não existia em 1985
foi recuperada, conforme observamos na imagem comparativa da Figura 19.
a bFigura 19 – Evolução do desmatamento e recuperação de vegetação nativa ocorrida na região noroeste do município de San Alberto (composição colorida RGB543) entre os anos de 1985 (a) e 2009 (b).
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
A região por ser tipicamente rural, caracteriza-se por áreas cobertas por matas
secundárias, pastagens associadas a criação de gado, por cultivos e reflorestamento
(FLORENZANO, 2002), e além disto, residencias esparsas, municípios pequenos, o
que dificulta a identificação da categoria “urbano”.
A classificação, principalmente para fotointérpretes iniciantes (ainda com pouca
experiência), demanda muito tempo nas exaustivas comparações entre as imagens
classificadas, as composições coloridas, com os pontos alocados e respectivas
descrições de cobertura.
Para uma maior precisão do trabalho deveria ter sido realizado o modelo de
amostragem aleatória estratificada, com um mínimo de amostras para cada
categoria de uso de solo, por ser a mais adequada para o trabalho proposto,
conforme MOREIRA (2007).
Pois de acordo com MOREIRA (2007), para contornar o problema da subjetividade
nos mapas temáticos, estes devem ser avaliados em termos de exatidão baseados
em uma amostragem de área realizada a campo. Hay (1979) citado por MOREIRA
(2007) propôs a estratificação por categoria, que permite a amostragem de cada
categoria de uso do solo separadamente, com o intuito de que todas as classes
mapeadas estejam igualmente representadas.
O Quantum GIS e o gvSIG dispõem de diversas ferramentas para o tratamento de
imagens raster e vetoriais, manipulação de banco de dados espaciais e deve ser
dedicado um tempo para seu estudo de forma a explorar suas potencialidades.
Quanto ao geoprocessamento, os dois classificadores utilizados foram semelhantes
em seus resultados, sendo que o classificador supervisionado Bhattacharya requer
um tempo maior, devido a maior demanda para o treinamento, além das
comparações posteriores para adequação às classes corretas e inclusão de áreas
não classificadas. Desta forma, para regiões extensas, recomenda-se a utilização do
classificador Isoseg, e em situações onde o mesmo não separe satisfatoriamente as
classes temáticas, recomenda-se a utilização do classificador Bhattacharya, porém,
sugere-se que este último seja ulilizado quando o trabalho a ser realizado abrange
áreas menores, ou as áreas maiores sejam subdivididas em parcelas menores.
Em ambos os classificadores, buscou-se um limiar de similaridade que separasse
adequadamente as classes das áreas estudadas, procurando minimizar o trabalho
de ajuste da classificação no Bhattacharya e buscando um reduzido número de
classes no Isoseg, de forma que fossem suficientes para separar adequadamente as
classes temáticas de interesse.
Percebe-se que aumentando a similaridade e a área, começa-se a gerar confusão
nas classes, onde uma ou mais classes são englobadas em um mesmo segmento,
ao passo que os menores limiares e áreas, além de demandar um maior tempo de
processamento, começam a dividir uma mesma classe em muitos segmentos
menores.
6 CONCLUSÃO E RECOMENDAÇÕES
A área agrícola da região de estudo saiu de uma superfície de 70.658,37 hectares
em 1985, que aumentou quase três vezes e meia, chegando a uma superfície
cultivada de 246.863,43 hectares em 2009, o que corresponde hoje a 32,73% de
toda a área agrícola do Alto Paraná e, próximo de 6% da área cultivada de toda a
Região Oriental.
Os três municípios possuem atualmente 41.544,99 hectares de pastagem, sendo
que o Itakyry responde pela maior área, que cobre 17,8 % do município, com um
total de 35.103,42 hectares, o que corresponde a 84,49% da área de pastagem dos
três municípios.
O Itakyry possui também a maior área agrícola da região, com 48,21% de superfície
cultivada (possui também a maior superfície total), seguido por Minga Porã com
27,17% e San Alberto que tem 24,63% de toda a área agrícola da região de estudo.
Avaliando a proporção de área agrícola em relação à área total do município, Minga
Porã possui a maior porcentagem de área agrícola, com quase 76% da superfície do
município, seguido por San Alberto com próximo de 63% e por último o Itakyry, com
cerca de 60%.
A avaliação ambiental realizada foi superficial, porém percebeu-se que é urgente a
necessidade de recuperação de matas ciliares na região de estudo, de forma a
recuperar os cursos hídricos. Sugere-se em trabalhos futuros que se busque a
melhor combinação de bandas para detectar as bordas úmidas dos cursos d’água, e
realizar uma edição vetorial para a delimitação destas bordas e apartir delas realizar
o mapa de distancias.
Os três softwares utilizados se prestam às atividades de geoprocessamento, e todos
possuem características de gratuidade. O QGIS tem suas funcionalidades
aumentadas quando associado ao GRASS, e o gvSIG quando instalamos o módulo
Sextante (um dos módulos mais importantes disponíveis para ampliação das
funcionalidades do gvSIG, que o dota com mais de 150 funcionalidades). A maior
parte do trabalho foi realizada com o Spring 4.3.3, e cabe ao usuário realizar a
experiência com os softwares sugeridos e outros que sejam desenvolvidos
posteriormente, de forma que o mesmo atenda as suas necessidades, ou opte pela
utilização conjunta de diferentes softwares que se complementem.
Alguns softwares livres já disponíveis não foram testados devido à amplitude do
presente trabalho. Sugere-se para a avaliação o GRASS e o Kosmo, também livres.
Uma funcionalidade bem interessante avaliada no gvSIG é seu módulo para
elaboração de mapas, que possui interface amigável e proporciona uma confecção
de mapas de excelente qualidade.
Recomenda-se o uso dos SIG sugeridos em escolas e universidades, para a
realização de estudos mais detalhados em áreas menores dos municípios
abrangidos no presente trabalho, ou de outros municípios do país. Assim, além de
utilizá-los como ferramenta educacional, as instituições de ensino podem ainda
contribuir para o desenvolvimento de outros trabalhos utilizando Sistemas de
Informação Geográfica.
GLOSSÁRIO
Arquivo ASCIIArquivo cujas informações estão codificadas de acordo com a tabela ASCII.
Arquivo rasterÉ um arquivo criado por uma série de pontos, chamados "pixels" organizados em
linhas e colunas.
Arquivo vetorialArquivo gráfico cujas informações estão armazenadas sob a forma vetorial, ou seja,
por coordenadas formando pontos, linhas e poligonos.
ASCIIAmerican Standart Code for Information Interchange. Tabela de códigos de oito bits
estabelecida pelo American National Standart Institute (ANSI), para todos os
caracteres do teclado do computador. Define um padrão para equipamentos de
computação.
AtributoTipo de dado não gráfico que descreve as entidades representadas por elementos
gráficos. Termo usado para referenciar todos os tipos de dados não gráficos e,
normalmente alfanuméricos, ligados a um mapa.
BandaUm dos níveis de uma imagem multiespectral, representado por valores refletidos de
luz ou calor de uma faixa específica do espectro eletromagnético.
DatumSuperfície de referência para controle horizontal (X,Y) e vertical (Z) de pontos.
Fuso UTMZona de projeção delimitada por dois meridianos cuja longitude difere de 6 graus e
por dois paralelos de latitude 80 graus, Norte e Sul.
GPSGlobal Positioning System - Sistema de Posicionamento Global.
Sistema criado para navegação, utilizando sinais emitidos por satélites artificiais.
Suas aplicações incluem navegação e posicionamento no mar, no ar e sobre a
superfície terrestre.
GRASSÉ um Sistema de Informação Geográfica (SIG) utilizado para o gerenciamento de
dados, processamento de imagem, modelagem espacial e visualização de vários
tipos de dados. É livre (Open Source) liberado sob a GNU General Public License
(GPL).
Köppen, classificação deTipo de classificação climática imaginada por Köppen, baseado nas letras A, B, C,
D, E, F, H, S, T, W, e, a, b, c, d, f, h, k, m, s, w.
KosmoPrimeira plataforma SIG livre corporativa, distribuída sobre a licença GNU/GLP. O
seu design e arquitetura se baseiam na gestão e análise de informação territorial
através de bases de dados espaciais.
LandsatUm dos programas americanos de imageamento da superfície terrestre por satélites,
iniciado pela NASA em meados dos anos 70. Também usado para designar um ou
mais satélites do programa (Landsat 4 e 5) e os dados de imagens por eles
enviados.
Mapa ou CartaRepresentação gráfica analógica ou digital, geralmente em uma superfície plana e
em determinada escala, das características naturais e artificiais da superfície ou da
sub-superfície terrestre. Os acidentes são representados dentro da mais rigorosa
localização possível, relacionados em geral, há um sistema de referência
coordenadas.
Mapa de distâncias Um mapa de distância é um tipo de análise de proximidade (medida de distância
entre objetos, comumente medida em unidade de comprimento) que apresenta
zonas com larguras especificadas (distâncias) em torno de um ou mais elementos
do mapa.
Mapa digitalMapa produzido e armazenado em meio magnético.
Mapa temáticoMapa relacionado a um determinado tópico, tema ou assunto em estudo. Mapas
temáticos ou mapas-síntese enfatizam tópicos, tal como vegetação, geologia ou
cadastro de propriedade.
PixelsAbreviatura de "picture elements", elementos formadores das estruturas raster,
definidos por linhas verticais e horizontais espaçadas regularmente.
Pontos de controlePontos topográficos ou geodésicos, identificados numa imagem e usados para
verificar e correlacionar todas as demais informações nela contidas.
SEXTANTESistema de Informação Geográfica que dotou o gvSIG de capacidades de análises
geográficas tanto raster como vetoriais com mais de 150 extensões, como
geoestatística, índices de vegetação, perfis e análises hidrológicas entre outras
funcionalidades implementadas.
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ANEXOS
Anexo A - Lei N 2524/2004
LEY N° 2524DE PROHIBICIÓN EN LA REGIÓN ORIENTAL DE LAS ACTIVIDADES DE
TRANSFORMACIÓN Y CONVERSIÓN DE SUPERFICIES CON COBERTURA DEBOSQUES.
EL CONGRESO DE LA NACIÓN PARAGUAYA SANCIONA CON FUERZA DELEY:
Articulo 1°.- Es objetivo de esta ley propiciar la protección, recuperación, y el mejoramiento del bosque nativo en la Región Oriental, para que en un marco de desarrollo sostenible, e! bosque cumpla con sus funciones ambientales, sociales y económicas, contribuyendo al mejoramiento de la calidad de vida de los habitantes del país.
Articulo 2°.- A partir de la fecha de promulgación de la presente ley, y por um período ¡nidal de dos años, se prohíbe en la Región Oriental, realizar actividades de transformación o conversión de superficies con cobertura de bosques, a superficies destinadas a! aprovechamiento agropecuario en cualquiera de sus modalidades; o a superficies destinadas a asentamientos humanos.
Artículo 3°- A partir de la fecha de promulgación de la presente ley, y por um periodo de dos años, queda prohibida la emisión de permisos; licencias, autorizaciones y/o cualquier otra modalidad de documento jurídicamente valido, que ampare la transformación o conversión de superficies con cobertura de bosques nativos, a superficies destinadas a! aprovechamiento agropecuario en cualquiera de sus modalidades; o a superficies destinadas a asentamientos humanos.
Artículo 4°- Se encomienda a la Secretaría del Ambiente, conjuntamente con el Servicio Forestas Nacional, la realización de un inventario en la Región Oriental de los bosques nativos existentes en si país. Dicho inventario será la línea de base oficial a partir de la cual se evaluará la efectividad de la presente disposición normativa y la evolución de la superficie de bosques en el país.
Artículo 5°.- A los efectos de la aplicación de la normativa establecida en la presente ley se adoptan las siguientes definiciones; a) Permisos, licencias y/o autorizaciones: Los documentos jurídicamente válidos concedidos tanto por la Secretaria del Ambiente, de conformidad a la Ley N° 1561/2000 "QUE CREA EL SISTEMA NACIONAL DEL AMBIENTE, EL CONSEJO NACIONAL DEL AMBIENTE Y LA SECRETARIA DEL AMBIENTE" y a la Ley N° 284/93 "EVALUACIÓN DE IMPACTO AMBIENTAL"; como los concedidos por el Servicio Forestal Nacional, da conformidad a la Ley N° 422/73 "FORESTAL". b) Bosque: Ecosistema nativo o autóctono, intervenido o no, regenerado por sucesión natural u otras técnicas forestales, que ocupa una superficie mínima de dos hectáreas, caracterizadas por la presencia de árboles maduros de diferentes edades, especies y porte variado, con uno o más doseles que cubran más de! 50% (cincuenta por ciento) de esa superficie y donde existan más de sesenta árboles por hectárea de quince o más centímetros de diámetro medido a la altura del pecho (DAP).
Artículo 6°.- A los efectos de deslindar las responsabilidades, y aplicar las sanciones que correspondan, e! Poder Ejecutivo arbitrará los medios para la realización de una auditoria independiente para tocos los "Planes de Uso de la Tierra", que correspondan a lãs actividades mencionadas en el Artículo 2C de la presente Ley; como también a los "Planes de Manejo y/o Aprovechamiento Forestal, de los dos últimos años, y que hayan sido legalmente aprobados en el marco de las Leyes Nos, 294/93 y la 422/73, dicha auditoria deberá georreferenciar, los
datos de los Planes, con la cobertura boscosa de imágenes satelitales que correspondan a los años de aprobación de dichos Planes. E! informe de dicha auditoria y sus recomendaciones deberán ser presentados al Congreso Nacional en un plazo de noventa días, a partir de lapromulgación de la presente Ley.
Artículo 7°.- El incumplimiento de las disposiciones de la presente Ley hará pasibles a sus autores de las sanciones contenidas dentro del Artículo 4° de la Ley N° 716/96 "QUE SANCIONA DELITOS CONTRA EL MEDIO AMBIENTE"
Articulo 8°.- Comuníquese al Poder Ejecutivo. DADA EN LA SALA DE SESIONES DE LA HONORABLE CAMARA DE SENADORES DE LA NACIÓN, A LOS CUATRO DIAS DEL MES DE NOVIEMBRE DEL AÑO DOS MIL CUATRO.
Mirta Vergara de FrancoSecretaria Parlamentaria
Enrique González QuintanaVicepresidente 1° en Ejercicio de la PresidenciaH. Cámara de Senadores
Anexo B - Lei N 536/95
LEY Nº 536/95
DE FOMENTO A LA FORESTACIÓN Y REFORESTACIÓNEL CONGRESO DE LA NACIÓN PARAGUAYA SANCIONA CON FUERZA DE LEY:
CAPÍTULO I DISPOSICIONES GENERALES
Artículo 1º.- El Estado fomentará la acción de forestación y reforestación en suelos de prioridad forestal, en base a un plan de manejo forestal y con los incentivos establecidos en esta Ley. Artículo 2º.- A los efectos de esta Ley se entiende por: a) Suelos de prioridad forestal: Cuando los estudios técnicos especializados concluyan que su aptitud productiva es preferentemente forestal. b) Forestación: La acción de establecer bosques, con especies nativas o exóticas en terrenos que carezcan de ellas o donde son insuficientes. c) Reforestación: La acción de poblar con especies arbóreas mediante plantación, regeneración manejada o siembra, un terreno anteriormente boscoso que haya sido objeto de explotación extractiva. d) Plan de manejo: Plan que regula el uso y aprovechamiento sostenible de los recursos naturales renovables de un terreno determinado, con el fin de obtener el máximo beneficio de ellos, asegurando al mismo tiempo la conservación, mejoramiento e incremento de dichos recursos. Artículo 3º.- Los bosques implantados sobre suelos de prioridad forestal, con planes de manejo aprobados por el Servicio Forestal Nacional y que se acojan a las disposiciones de esta Ley, no están sujetos a la Reforma Agraria ni a expropiación, salvo causa de utilidad pública para obras de infraestructura de carácter nacional, tales como caminos, puentes, canales, represas y otros. Artículo 4º.- Los propietarios de inmuebles que tengan interés en beneficiarse con los incentivos establecidos en esta Ley deben presentar al Servicio Forestal Nacional el Plan de Forestación o Reforestación, señalando el objetivo principal de las inversiones a ejecutar y solicitando la presencia de un ingeniero forestal o agrónomo especializado para recibir las orientaciones técnicas en el terreno y posterior aprobación del proyecto de forestación o de reforestación, previa calificación de suelos de Prioridad Forestal. Artículo 5º.- El Servicio Forestal Nacional podrá sugerir modificaciones al plan que ante él se presentare. Aceptadas las mismas por el interesado, deberá aprobarlos dentro del plazo de 60 (sesenta) días contado desde la fecha de su presentación. Si así no lo hiciere, se tendrá por aprobado dicho plan, debiendo otorgarse el Certificado de Aprobación a objeto de beneficiarle con los incentivos y con lo establecido en el Artículo 3º de esta Ley. Artículo 6º.- Dentro del plazo de 1 (un) año computado desde la fecha del otorgamiento del Certificado de Aprobación, el propietario debe iniciar la acción de forestar o reforestar. Para ello y en el caso que no disponga de viveros propios, podrá adquirir en compra de los viveros forestales que el Servicio Forestal Nacional habilitará en cada uno de los departamentos del país, o de terceros debidamente inscriptos en la entidad de aplicación de esta ley. El Servicio Forestal Nacional podrá autorizar a expresa solicitud del interesado y en casos debidamente justificados, la desafectación de la propiedad del plan de forestación o reforestación. En este caso, el interesado deberá reintegrar a las arcas fiscales todas las sumas que se hayan dejado de pagar en virtud de exoneraciones tributarias y las bonificaciones otorgadas por la presente ley u otras disposiciones legales. Dichos montos serán ajustados conforme a la variación que experimente el índice de precios al consumidor (IPC), determinado por el Banco Central del Paraguay entre la fecha en que debieron pagarse los tributos exonerados y la fecha del ingreso que se efectúe.
CAPÍTULO II DE LOS INCENTIVOS A LA ACTIVIDAD FORESTAL
Artículo 7º.- El Estado desde la vigencia de la presente ley, bonificará en un 75% (setenta y cinco por ciento) y por una sola vez para cada superficie forestada o reforestada, los costos directos de la implantación en que incurran las personas físicas o jurídicas de cualquier naturaleza y que se realicen en los inmuebles rurales, cuyos suelos sean calificados de prioridad forestal. De la misma manera se bonificará el 75% (setenta y cinco por ciento) de los costos directos derivados del mantenimiento de la forestación y reforestación durante los 3 (tres) primeros años, siempre que se haya efectuado de acuerdo al Plan de Manejo Forestal aprobado. Artículo 8º.- A los efectos de hacer efectivas las bonificaciones mencionadas en el artículo anterior, el Servicio Forestal Nacional fijará, en el mes de marzo de cada año, el valor de los costos directos de plantación y manejo por hectáreas para la temporada del año en curso, según las diversas zonas, categorías de suelos, especies nativas o exóticas y demás elementos que configuren dichos costos. Los referidos valores se reajustarán conforme a la variación que experimente el índice de precios al consumidor (IPC), determinado por el Banco Central del Paraguay entre la fecha de fijación de éstos y el mes anterior a aquel en que se haga efectivo el cobro de la bonificación. Si el Servicio Forestal Nacional no fijare dichos costos dentro del plazo ya señalado, se utilizarán para los efectos de cálculo y pago de la bonificación, los valores contenidos en la última tabla de costos fijados, los cuales se reajustarán, en este caso y para estos efectos, en la misma forma señalada en el párrafo anterior. Artículo 9º.- Las bonificaciones señaladas en el Artículo 7º de esta ley, se pagarán cada vez que los beneficiarios acrediten la nueva superficie forestada o reforestada, o las intervenciones de manejo indicadas en el Plan de Manejo Forestal, mediante certificado expedido por el Servicio Forestal Nacional, previo informe del funcionario comisionado para el efecto y a petición del propietario. Los certificados de forestación o reforestación serán otorgados a partir de los 12 (doce) meses de implantación y luego de comprobado que la sobre vivencia de la plantación no sea menor al 80% (ochenta por ciento) por hectárea establecida.
Texto original de la Ley Nº 536/95 Nueva redacción dada por el artículo 1 de la Ley Nº 1.639/00
Artículo 10.- Los montos totales de las bonificaciones anuales deberán ser previstos en el Presupuesto General de la Nación en función a los costos por hectáreas establecidos de acuerdo al Artículo 8º de esta Ley y a las superficies de forestación y de reforestación establecidas en los planes de manejo.Art. 10°.- Los montos totales de las bonificaciones anuales deberán ser previstos en el Presupuesto General de la Nación en función a los costos por hectárea establecidos de acuerdo al Artículo 8° de esta ley y las superficies de forestación y reforestación establecidas en los planes de manejo.El Ministerio de Hacienda pagará los certificados de forestación y reforestación en un plazo no mayor de 30 (treinta) días contados desde su presentación. La demora en el pago generará, a favor del forestador y reforestador, un interés equivalente al interés corriente de plaza para el descuento bancario de los documentos comerciales con un incremento del 20% (veinte por ciento).El Ministerio de Hacienda pagará los certificados de forestación y reforestación en un plazo no mayor de sesenta días, contados desde su presentación.Artículo 11.- El Banco Nacional de Fomento otorgará a los beneficiarios de esta ley, créditos preferenciales a largo plazo y a bajo interés, para cuyo efecto exigirá la presentación del certificado de aprobación del plan junto a la solicitud de crédito. Artículo 12.- Los propietarios podrán con autorización del Servicio Forestal Nacional importar material reproductor, en cuyo caso, previa sanitación por las autoridades respectivas, serán objeto de despacho inmediato, preferencial y libre de todo gravamen o tributo fiscal.
CAPÍTULO III DEL RÉGIMEN TRIBUTARIO
Artículo 13.- Los suelos de los inmuebles rurales calificados como de prioridad forestal y los bosques que en ellos se implanten, sometidos a las disposiciones de la presente Ley, están sujetos al régimen tributario que en esta ley se establece, y que consiste en declararlos exentos de cualquier otro tributo fiscal, municipal y departamental, creados o a crearse. Ninguna modificación a este régimen tributario podrá aplicarse en perjuicio del reforestador que haya ingresado al programa. El impuesto inmobiliario tendrá una exención del 50% (cincuenta por ciento), mientras esté sujeto al programa de forestación o reforestación. Las instituciones pertinentes con la sola presentación del certificado de aprobación otorgado por el Servicio Forestal Nacional, ordenarán de inmediato la exoneración de los impuestos señalados en este artículo.
Texto original de la Ley Nº 536/95 Nueva redacción dada por el artículo 36 num. 6) de la Ley Nº 2.421/04
Artículo 14.- La explotación forestal de los inmuebles rurales sometidos a la presente Ley, tributará el Impuesto a la Renta, presumiéndose de derecho que la renta neta es igual al 10% (diez por ciento) del valor comercial de los árboles talados o del valor de los frutos o productos extraídos de las especies reforestadas.Art. 14.- La explotación forestal de los inmuebles rurales sometidos a la presente ley, tributará el Impuesto a la Renta establecido en el Capítulo I, Título 1, de la Ley Nº 125/91, del 9 de enero de 1992 (texto modificado). Los gastos de implantación de la forestación y reforestación serán activados como gastos preoperativos y actualizados anualmente al cierre del ejercicio fiscal, en función al Índice de Precios al Consumidor (IPC) calculados por el Banco Central del Paraguay, debiéndose ser utilizado proporcionalmente a la extracción en un período no mayor a cinco años, desde la etapa de la extracción. El saldo de la cuenta activa gastos preoperativos se deberá actualizar anualmente siguiendo el mismo procedimiento precedentemente descripto.
Derogado por:Ley Nº 3.703/09 Artículo 2º
Artículo 15.- La enajenación de madera y demás productos forestales estará sujeta al Impuesto al Valor Agregado (IVA). Artículo 16.- Las exenciones tributarias contempladas en la presente Ley comenzarán a regir a contar de la fecha del certificado de aprobación expedido por el Servicio Forestal Nacional, salvo la exención del Impuesto Inmobiliario, que regirá a contar del 1 de enero del año siguiente al de la certificación. Artículo 17.- Las bonificaciones percibidas o devengadas, de conformidad con lo dispuesto en la presente Ley, no constituirán ingresos gravados del propietario o del reforestador. Artículo 18.- Sólo gozarán del régimen tributario establecido en este Capítulo las rentas obtenidas de la forestación/reforestación. Artículo 19.- El Poder Ejecutivo, a través de las instituciones pertinentes, estimulará con créditos de fomento las actividades del sector privado para el manejo de los bosques nativos, la forestación y la reforestación y la industrialización de productos forestales.
CAPÍTULO IV DE LAS SANCIONES
Artículo 20.- Fíjanse las siguientes multas que se aplicarán sobre el avalúo fiscal del inmueble rural sometido a la presente Ley, vigente al momento de su pago por la no iniciación oportuna del plan de forestación o reforestación aprobado y por el incumplimiento por causas imputables al reforestador o propietario en su caso, del o de los programas de reforestación determinados en los planes de manejo forestal: a) Durante el primer año 5% (cinco por ciento) del valor fiscal. b) Durante el segundo año 10% (diez por ciento) del valor fiscal. c) Durante el tercer año 20% (veinte por ciento) del valor fiscal. d) Durante el cuarto año 40% (cuarenta por ciento) del valor fiscal.
e) A contar del quinto año 50% (cincuenta por ciento) del valor fiscal. Estas multas comenzarán a devengarse desde el momento en que se incurra en el incumplimiento de los programas de forestación y reforestación contenidos en el plan de manejo forestal de acuerdo a las fechas consignadas en él y se calcularán atendiendo a la incidencia porcentual que tiene en el total la parte incumplida del mismo. Artículo 21.- Cuando se hubiere interrumpido cualquier programa incluido en el plan de manejo forestal, quedando desde ese momento los inmuebles rurales afectados a las multas señaladas en el artículo anterior de esta Ley, la reanudación deberá ser aprobada por el Servicio Forestal Nacional de acuerdo al mismo procedimiento a que se sujetó el plan original, previo informe elaborado por un ingeniero forestal o agrónomo especializado acompañado de una actualización del plan. Artículo 22.- La reiniciación y actualización de cualquier programa del plan de manejo forestal no eximirán del pago de las multas señaladas en el Artículo 21 de esta Ley, por el período incumplido del plan, las que se suspenderán a contar de la fecha de la recepción del informe o declaración jurada, en su caso, sobre el reinicio del programa. En el caso que se produjeren nuevas interrupciones, las multas se aplicarán en la forma señalada en el Artículo 21 de esta Ley, tomando como base para ello el porcentaje que se estaba aplicando al momento de la actualización. Artículo 23.- Cualquier acción de corte o explotación de las plantaciones de los inmuebles rurales sujetos a la presente Ley deberá hacerse previa presentación y registro ante el Servicio Forestal Nacional del respectivo Plan de Manejo. En los casos de corte final se deberá contemplar al menos la reforestación de una superficie igual a la cortada o explotada. El plan de manejo al que se refieren los artículos anteriores deberá ser suscrito por un ingeniero forestal o agrónomo especializado cuando la superficie total del bosque en que se efectúe el corte o explotación sea superior a 30 (treinta) hectáreas y en superficies menores por un técnico forestal o técnico agrónomo especializado La contravención a lo dispuesto en los párrafos anteriores hará incurrir al propietario del terreno o quien efectuare el corte o explotación no autorizada, según determine el Servicio Forestal Nacional, en una multa que será igual al doble del valor comercial de los productos, cualquiera que fuera su estado o su grado de explotación o elaboración. Cuando los productos se encontraren en poder del infractor, caerán además en comiso. Si los productos provenientes del corte o explotación ejecutada en contravención a lo dispuesto en este artículo fueren enajenados, el infractor será sancionado con una multa equivalente al triple de su valor comercial. El Servicio Forestal Nacional determinará el valor comercial de dichos productos. Los productos decomisados serán enajenados por el Servicio Forestal Nacional. La contravención a lo dispuesto en este artículo, facultará además al Servicio Forestal Nacional para ordenar la inmediata paralización de los trabajos, a cuyo efecto podrá requerir el auxilio de la fuerza pública. Artículo 24.- El corte o explotación de bosques en suelos de prioridad forestal obligará a su propietario a reforestar una superficie de terreno igual, al menos, a la cortada o explotada, en las condiciones contempladas en el plan de manejo aprobado por el Servicio Forestal Nacional. La obligación de reforestar podrá cumplirse en un terreno distinto a aquél en que se efectuó el corte o explotación, sólo cuando el plan aprobado por el Servicio Forestal Nacional así lo contemple. Las plantaciones que en este caso se efectúen se considerarán como reforestación para todos los efectos legales. El incumplimiento de cualesquiera de estas obligaciones, transcurrido tres años desde la fecha del corte o explotación, será sancionado con las multas establecidas en el Artículo 21 de esta Ley, incrementadas en un 100% (ciento por ciento). Artículo 25.- Toda ocultación deliberada o falsedad de datos contenidos en los estudios presentados ante el Servicio Forestal Nacional, elaborados por Ingenieros Forestales o Agrónomos especializados, así como las alteraciones en la ejecución de los proyectos, cometidas con el objeto de transgredir obligaciones previstas en esta Ley, serán sancionadas con la inhabilitación de uno a cinco años del profesional responsable, previo sumario administrativo. Artículo 26.- Corresponderá aplicar las sanciones y multas establecidas en la presente Ley al Servicio Forestal Nacional.
Las sumas recaudadas en concepto de multas serán depositadas en la cuenta que el Ministerio de Hacienda habilite para la ejecución del programa creado por la presente Ley.
CAPÍTULO V DISPOSICIONES ESPECIALES Y FINALES
Artículo 27.- Para todos los efectos tributarios relacionados con la presente Ley, y sin perjuicio de las responsabilidades y obligaciones que correspondan a los particulares, el Servicio Forestal Nacional deberá efectuar en los casos que proceda las comunicaciones pertinentes al Ministerio de Hacienda. Artículo 28.- El fiel cumplimiento del programa de forestación o de reforestación, sometido a las disposiciones de la presente Ley, será fiscalizado periódicamente por el Servicio Forestal Nacional y controlado contable y administrativamente por la Contraloría General de la República. Artículo 29.- Facúltase al Poder Ejecutivo a reglamentar la presente Ley. Artículo 30.- Comuníquese al Poder Ejecutivo. Aprobada por la H. Cámara de Senadores el catorce de diciembre del año un mil novecientos noventa y cuatro y por la H. Cámara de Diputados, sancionándose la Ley, el veinte de diciembre del año un mil novecientos noventa y cuatro.
Atilio Martínez CasadoPresidente
H. Cámara de Diputados
Mirian Graciela Alfonso GonzálezSecretaria Parlamentaria
Evelio Fernández ArévalosPresidente
H. Cámara de Senadores
Juan Manuel PeraltaSecretario Parlamentario
Asunción, 16 de Enero de 1995.-
Téngase por Ley de la República, publíquese e insértese en el Registro Oficial.
El Presidente de la RepúblicaJuan Carlos Wasmosy
Arsenio Vasconsellos Ministro de Agricultura y Ganadería
Orlando Bareiro Ministro de Hacienda
