ANÁLISE DA PAISAGEM DO MACIÇO DE CANA BRAVA PELO EMPREGO DE IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO E SISTEMA DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA

Thiago  Avelar Chaves; Osmar  Abílio de Carvalho Júnior; Roberto Arnaldo Trancoso Gomes; Renato  Fontes Guimarães; Robson  Veloso Ribeiro Sodré; Wátila  Portela Machado; Sandro  Nunes de Oliveira

doi:10.26512/2236-56562007e39802

Autores

Thiago Avelar Chaves Universidade de Brasília - UnB/GEA/Lsie
Osmar Abílio de Carvalho Júnior Universidade de Brasília - UnB/GEA/Lsie
Roberto Arnaldo Trancoso Gomes Universidade de Brasília - UnB/GEA/Lsie
Renato Fontes Guimarães Universidade de Brasília - UnB/GEA/Lsie
Robson Veloso Ribeiro Sodré Universidade de Brasília - UnB/GEA/Lsie
Wátila Portela Machado Universidade de Brasília - UnB/GEA/Lsie
Sandro Nunes de Oliveira Universidade de Brasília - UnB/GEA/Lsie

DOI:

https://doi.org/10.26512/2236-56562007e39802

Palavras-chave:

ASTER, Classificação Espectral, Dados Morfométricos, Cerrado, Geologia, Fitofisionomia

Resumo

No presente trabalho é proposto analisar a relação dos dados geológicos e morfométricos com as unidades vegetais detectadas pelo processamento digital de imagens de sensoriamento remoto. A área de estudo, o Complexo de Cana Brava, encontra-se na porção norte do Estado de Goiás. A fisionomia da vegetação no Maciço de Cana Brava apresenta forte controle geológico. O avanço dos estudos da vegetação através de sensores remotos permitiu uma redução nos custos e tempo de análise de grandes áreas. A metodologia adotada no trabalho pode ser dividida nas seguintes etapas: (A) Pré-processamento da imagem ASTER; (B) Aplicação do Normalized Diference of Vegetation Index e classificação espectral a partir do Spectral Angle Mapper; (C) Distinção das diferentes unidades fitofisionômicas a partir de uma sucessão de máscaras sobre a imagem ASTER; (D) Processamento da imagem ASTER DEM; e (E) Cruzamento dos dados morfométricos com o mapa de vegetação da área de estudo. Esses procedimentos permitiram identificar padrões na paisagem da área de estudo.

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Referências

ADÁMOLI, J., MACEDO, J., AZEVEDO, L.G. & MADEIRA NETTO, J. (1987). Caracterização da região dos Cerrados. In: Goedert, W.J. (Ed.). Solos dos Cerrados: tecnologias e estratégias de manejo. Planaltina: EMBRAPA - CPAC; São Paulo: NOBEL, p. 33-98.

ADEDIRAN, O. A.; PARCHARIDIS, I.; POSCOLIERI, M.; PAVLOPOULOS, K. (2004). Computer-assisted discrimination af morphological units on north-central crete (geece) by applying multivariate statistics to local relief gradients. Geomorphology, v.58, p. 357-370.

AGÊNCIA AMBIENTAL DE GOIÁS - SIEG. (2006). Mapa de uso/cobertura vegetal e vulnerabilidade. Base de dados: determinação de áreas prioritárias para unidades de preservação – Cons.imagem/WWF; 08/07/2005. Disponível em: .

ALMEIDA, F.F.M. (1981). O Cráton do Paramirim e suas relações com o do São Francisco. In: Simpósio sobre o Cráton do São Francisco e suas faixas marginais. Salvador, SBG, p.1-10.

BOCCO, G.; MENDOZA, M.; VELÁSQUEZ, A. (2003). Remote Sensing and GIS based regional geomorphological mapping – a tool for a land use planning in developing countries. Geomorphology, v. 39, p. 211-219.

BROOKS, R. R. (1972). Geobotany and biogeochemistry in mineral exploration. New York, Harper and Row, 290 p.

BROOKS, R. R., REEVES R. D. & BAKER, A. J. M. (1992). The serpentine vegetation of Goiás State, Brazil. In: The Vegetation of Ultramafic (serpentine) Soils: Proceedings of the First International Conference on Serpentine Ecology. Hampshire, UK: Intercept, p. 67-81.

BRADSHAW, A. D. (1969). An ecologist’s viewpoint. In: Ecological Aspects of the Mineral Nutrition of Plants, Rorison, I.H. (ed.), Blackwell Scientific Publications, Oxford and Edinburgh, p. 415-427.

BRASIL, MINISTÉRIO DAS MINAS E ENERGIA. (1981). Secretaria-Geral. Projeto RADAMBRASIL. Folha SD.22. Goiás; geologia, geomorfologia, pedologia e uso potencial da terra. Rio de Janeiro, 640 p.

CÂMARA, G. E.; MEDEIROS, J. S. de (1998). Mapas e suas representações computacionais. In: Assad, E. D.; Sano, E. E.; Sistemas de Informações geograficas: aplicações na agricultura. 2. ed. Brasília: Embrapa – CPAC, p. 13-29.

CANNON, H.L. (1971). The use of plant indicators in ground water surveys, geologic mapping, and mineral prospecting. Taxon, 20: p. 227-256.

CARVALHO, A.P.F.; CARVALHO JUNIOR, O.A.; GUIMARÃES, R.F.; MADEIRA NETO, J. S.; BUSTAMANTE, M. M. C. (2001). Measurement of color in hyperspectral images (AVIRIS) using the CIE (Commission Internationale D’éclairage) system. In: JPL Airborne Earth Science Workshop, 2001, California, Pasadena. Proceedings of the Tenth JPL Airborne Earth Science Workshop. California, Pasadena : NASA - JPL, v. JPL-02. p. 133-140.

CARVALHO JUNIOR, O. A.; CARVALHO, A. P. F., GUIMARÃES, R. F.; LOPES, R. A. S.; GUIMARÃES, P. H.; MARTINS, E. S.; PEDRENO, J. N. (2003). Classification of Hyperspectral Image Using SCM Methods for Geobotanical Analysis in the Brazilian Savanna Region. In: Proceedings of the International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2003, Toulouse. IGARSS 2003. Piscataway, NJ, USA: IEEE, 2003. v. IV. p. 3754-3756.

CHIKISHEV, A. G. (1965). Plant Indicators of Soils, Rocks and Subsurface Waters. New York, Consultants Bureau, 210p.

CUARTERO, A.; FELICÍSIMO, A. M.; ARIZA, F. J. (2005). Accuracy, Reliability, and Depuration of SPOT HRV and Terra ASTER Digital Elevation Models. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,Vol.43, n°2, February P. 404-407.

ESRI. (1993). Understanding GIS – The ARC/INFO Method. New York: Wiley. 535 p.

IPPOLITI, G.; COSTA, L. M.; GAGGERO, M. R.; SCHAEFER, C. E.; FERNANDEZ FILHO, E. I. (2003). Uso de geoprocessamento para levantamento preliminar de solos de uma microbacia da zona da mata (MG). Anais. XI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto (SBSR), 2003, Belo Horizonte, São José dos Campos: INPE. Artigos p. 153-160. CD-ROM, On-line. ISBN 85-17-00018-8

KRUCKLEBERG, A. R. (1969). Soil diversity and the distribution of plants with examples from western North America. Madroño, 20, p. 129-154.

KRUSE, F. A.; LEFKOFF, A. B.; BOARDMAN, J. W.; HEIEDBRECHT, K. B.; SHAPIRO, A.T.; BARLOON, P. J.; GOETZ, A. F. H. (1993). The Spectral Image Processing System (SIPS) – Interactive Visualization and Analysis of Imaging Spectrometer Data. Remote Sensing of Environment, 44: p. 145-163.

LIMA, T. M. (1997). Geologia, estratigrafia e petrologia da porção sul do Complexo Máfico-Ultramáfico de Cana Brava, Goiás. 1997, 294p. Dissertação de Mestrado. Instituto de Geociências, Universidade de Brasília. Brasília.

PANQUESTOR, E. K.; CARVALHO JÚNIOR, O. A.; LEAL, L. R.; ANDRADE, A. C.; MARTINS, E. S.; GUIMARÃES, R. F. (2002). Associação do processamento digital de imagens ao uso de parâmetros morfométricos na definição de unidades de paisagem da bacia do Rio Corrente – BA. Brasília, Espaço & Geografia, Vol. 5, n° 1, p. 87-99.

PONZONI, F. J. (2001). Comportamento espectral da vegetação. In: MENESES, P. R., NETTO, J. S. M. (orgs.), Sensoriamento remoto – reflectância dos alvos naturais. Brasília, DF; Editora UnB; Planaltina: Embrapa Cerrados, pp. 157-199.

SOLÓRZANO, A. W. M. (1996). Análise da estabilidade dos taludes finais da Mina de Cana Brava pelo método dos elementos distintos. 1996, 126p. Dissertação de Mestrado. Departamento de Engenharia Civil, Faculdade de Tecnologia, Universidade de Brasília.

VALERIANO, M. M. (2002). Modelos de elevação de microbacias elaborados com krigagem. In: Projeto de Produtividade em Pesquisa, Padronização de metodologias para tratamento digital de microbacias. São José dos Campos, INPE, 56p.