Resumo

A identificação de localidades alagadas durante períodos de forte precipitação tem nos sensores radar uma importante ferramenta de teledetecção, dada a natureza de operação destes sistemas sensores. Este artigo estuda o potencial das imagens SAR Sentinel 1 para identificação da cobertura hídrica na microrregião da baixada maranhense, nos municípios de Penalva e Olinda Nova do Maranhão. Adquiriu-se uma cena do Sensor Sentinel 1A, na qual realizou-se procedimentos de correção geométrica, correção do efeito speckle, correção radiométrica, conversão para valores de retroespalhamento (decibéis- db) e limiarização (água, não-água), através da análise de histograma, apoiando-se em dados de campo e dados históricos da Diretoria de Serviço Geográfico. Com uma cena óptica do Sensor Sentinel 2B, obteve-se o índice de diferença normalizada da água (NDWI) para validação do limiar definido na cena S1A, através de uma correlação de dados rasters. Através da análise de histograma, verificou-se que os valores de db menores que -17 associam-se aos corpos hídricos da região, tendo em vista o comportamento característico deste alvo que retroespalha a grande totalidade do sinal emitido sobre ele pelo sistema sensor. Os resultados mostraram correlações forte positivas entre os valores obtidos pela técnica de limiarização (< -17 db) aplicada sobre o Sentinel 1A e o índice NDWI, a saber: Penalva com 0.905 e Olinda Nova com 0.866.

Palavras-chave

• Sensoriamento Remoto
• áreas úmidas
• Índice de água por diferença normalizada
• RADAR.

Referências

• ALMEIDA, I. C. S. (2005). Indicadores e Tensores Ambientais nos Aquáticos da Região Lacustre de Penalva, APA da Baixada Maranhense. Monografia de Graduação, Universidade Federal do Maranhão, São Luís, MA, Brasil.
• BISPO, P. C., PARDINIC, M., PAPATHANASSIOUC, K., KUGLERC, F. (2019). MAPPING FOREST SUCCESSIONAL STAGES IN THE BRAZILIAN AMAZON USING FOREST HEIGHTS DERIVED FROM TANDEM-X SAR INTERFEROMETRY. Remote Sensing of Environment, 232:111-194.
• BOURGEAU-CHAVEZ, L. L., SMITH, K. B., BRUNZELL, S. M., KASISCHKE, E. S., ROMANOWICZ, E. A.,RICHARDSON, C. J. (2005). Remote sensing of regional inundation patterns and hydroperiod in the greater Everglades using synthetic aperture radar. Wetlands 25:176−191pp.
• BRASIL. Decreto s/n de 26 de setembro de 2007, que cria a Reserva Extrativista Acaú-Goiana, nos Municípios de Pitimbú e Caaporã, no Estado da Paraíba, e Goiana, no Estado de Pernambuco, e dá outras providências. Diário Oficial da União, 27 de set. Disponível em: < http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_Ato2007-2010/2007/Dnn/Dnn11351.htm >. Acessado em março/2017. 2007.
• CHAGAS, J. O. (2006). Análise da dinâmica de expansão dos sítios urbanos de Anajatuba – MA e Pinheiro – MA e seus impactos sócio-ambientais: perspectivas de um planejamento sustentável. Dissertação de Mestrado, Universidade Federal do Maranhão, São Luís, MA, Brasil.
• CORREIRA, A. H. (2009). Método automático para calibração polarimétrica de imagens SAR. Tese de Doutorado, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos, SP, Brasil.
• DDC – Departament of Design and Construction (2012). BiM Guidelines. New York City, July. Disponível em: http://facilities.usc.edu/uploads/documents/cas/BIMGuidelines_VS1_6_2012.pdf. Acesso em: 13/11/2016.
• EMBRAPA - EMPRESA BRASILEIRA DE PESQUISA AGROPECUÁRIA (2013). Relatório do diagnóstico do macrozoneamento ecológico-econômico do Estado do Maranhão.
• EUROPEAN SPACE AGENCY - ESA. (2015). Sentinel-1: ESA’s Radar Observatory Mission for GMES Operational Services. Disponivel em <https://sentinel.esa.int/documents/247904/349449/S1_SP-1322_1.pdf>. Acesso em 10/Ago/2020.
• FEITOSA, A. C. (2006). Relevo do Estado do Maranhão: Uma Nova Proposta de Classificação Topomorfológica . Anais do Simpósio Nacional de Geomorfologia, Goiânia, 11p.
• Ferreira, G. H. S. (2019). Identificação de áreas inundáveis na porção sul de Roraima com auxílio de imagens de Radar. Dissertação de Mestrado, Universidade de Brasília, Brasília, Distrito Federal, Brasil.
• FILIPPONI, F. (2019). Sentinel-1 GRD Preprocessing Workflow. Proceedings, v.18, n.11, 4p.
• FLORENZANO, T. G. (2002). Imagens de Satélite para Estudos Ambientais. São Paulo: Oficina de Textos.
• FURTADO, L. F.A., SILVA, T. S. F., NOVO, E. M. L. M. (2016). Dual-season and full-polarimetric C band SAR assessment for vegetation mapping in the Amazon várzea wetlands. Remote Sensing of Environment, 174: 212–222.
• GAMBA, S. R. H., SANO, E. E. ROCHA., M. P. R. (2011). Identificação de embarcações em imagens aerotransportadas de radar de abertura sintética (R-99 SAR) na área marítima do Brasil. Boletim de Ciências Geodésicas, 17: 458-475.
• GUIMARÃES, U. S. (2017). Análise dos modelos digitais de superfície gerados por interferometria e radargrametria no estudo de ambientes costeiros amazônicos. Tese de Doutorado, Universidade Estadual Paulista, Presidente Prudente, SP, Brasil.
• IBGE - INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. (1997). ZONEAMENTO GEOAMBIENTAL DO ESTADO DO MARANHÃO: Diretrizes gerais para a ordenação territorial. COSTA, RCC; MONTES, ML;SILVA, GB; FONSECA, EG; ORLANDI, RP; LIMA, EA; FONSECA, ALB. (Org). - Salvador, Bahia: IBGE. 44p.
• IMESC - INSTITUTO MARANHENSE DE ESTUDOS SOCIOECONÔMICOS E CARTOGRÁFICOS. ENCICLOPÉDIA DOS MUNICÍPIOS MARANHENSES: Microrregião geográfica da Baixada Maranhense (2013). São Luís, IMESC. Disponível em: http://imesc.ma.gov.br/src/upload/publicacoes/ENC_MA_MICRORREGIAO_BAIXADA_MARANHENSE_2.pdf>. Acesso em:15/Jul/2020.
• ______. Regiões de Desenvolvimento do Estado do Maranhão: Proposta Avançada (2018). São Luís, IMESC, 2018. Disponível em: <https://seplan.ma.gov.br/files/2013/02/Proposta-IMESC_22-Regi%C3%B5es-de-Desenvolvimento-do-Estado-do-Maranh%C3%A3o-2018.pdf>. Acesso em: 01/ago/2020.
• JENSEN, J. R. (2009). Sensoriamento Remoto do ambiente: uma perspectiva em recursos terrestres (2 ed).São José dos Campos: Parênteses.
• LEWIS, A. J., HENDERSON, P. M., HOLCOMB, D.W. (1998). RADAR FUNDAMENTALS: THE GEOSCIENCE PERSPECTIVE.IN: HENDERSON, P.M.; LEWIS, A. J. (ED.). Manual of Remote Sensing: Principles & Applications of Imaging Radar. American Society for Photogrammetry and Remote Sensing, New York, 131-181pp.
• LOPES, G. O., LIMA, C. A. (2009). Características e aplicações das imagens SAR na identificação de alvos na Região Amazônica. Anais do XIV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Natal, Brasil, p. 7323-7330pp.
• MARANHÃO. Constituição do estado do Maranhão: Promulgada em 5 de outubro de 1989.
• ______. Secretaria de Estado do Meio Ambiente e Turismo do Maranhão. (2001). Diagnóstico dos principais problemas ambientais do Estado do Maranhão. São Luís, Litograph.
• _____. Atlas do Estado do Maranhão. (2002). São Luís: Gerência de Planejamento e Desenvolvimento Econômico. Laboratório de Geoprocessamento.
• MARINHO, R. R., PARADELLA, W. R., GAVLACK, A. A. (2010). Desastres naturais e imagens de radar: novas tecnologias a serviço de áreas afetadas - o caso de Gaspar, SC. Anais do I Congresso Brasileiro de Organização do Espaço e X Seminário de Pós-graduação em Geografia da Unesp/Rio Claro.
• Mcfeeters, S. K. (1996). The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features. International Journal of Remote Sensing, 17: 1425–1432.
• Mochel, F. R., Castro, A. C. L. (2003). Zoneamento Costeiro do Estado do Maranhão. Laboratório de Hidrobiologia, Universidade Federal do Maranhão, São Luís.
• Moreira, M. A. (2012). Fundamentos do sensoriamento remoto e metodologias de aplicação. 4ª Ed. Viçosa, Ed. UFV.
• Narvaes, I. S., Santos, J. A., Silva, A. Q. (2010). Analysis of structural parameters of forest typologies using L-band SAR data. Boletim de Ciências Geodésicas, 16,: 475-489.
• Nascimento, T. C. M. (2013). Mapeamento multi-temporal da sensibilidade ambiental a derrames de óleo em áreas inundadas na região dos rios Urucu e Arauã, Amazônia Central, utilizando imagens do satélite RADARSAT-1. Dissertação de Mestrado, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
• Novo, E. M. L. M., Costa, M. P. F. (2019). Fundamentos e Aplicações de Radar no Estudo de Áreas Alagáveis. In: Souza, RB (Ed.) Oceanografia por Satélites. São Paulo, Oficina de Textos.
• Nunes, G. M., Souza Filho, C. R., Guimarães, F. L. (2011). Discriminação de fitofisionomias de floresta de várzea a partir do algoritmo Iterated Conditional Modes aplicado aos dados SAR/R99 (QUAD-POL/Banda L). Revista acta amazonica, 41: 471 - 480.
• Nunes, G. M. 2008. Sensoriamento remoto Aplicado à Análise da Cobertura Vegetal das Reservas de Desenvolvimento Sustentável Amaña e Mamirauá. Tese de Doutorado, Universidade de Campinas, Campinas, 163 p.
• Oliveira, S. T. M. (2016). Estimativa de vento utilizando imagens SAR do satélite Sentinel-1 da ESA. Monografia de Graduação, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, CE, Brasil.
• Paradella, W. R., Mura, J. C., Gama, F. F., Santos, A. R., Silva, G. G. (2015). Radares Imageadores (SAR) orbitais: tendências em sistemas e aplicações. Anais do XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, João Pessoa-PB. 2506-2513 pp.
• Paradella, W. R., Santos, A. R. S., Veneziani, P., Cunha, E. S. P. (2005). Radares imageadores nas geociências: estado da arte e perspectivas. Revista Brasileira de Cartografia, 57: 56-62.
• Pereira, L. E., Amorim, G., Grigio, A. M., Paranhos Filho, A. C. (2018). Análise Comparativa entre Métodos de Índice de Água por Diferença Normalizada (NDWI) em Área Úmida Continental. Anuário do Instituto de Geociências - UFRJ, 41:654-662.
• Pinto, C. A., Paradella, W. R., Mura, J. C., Gama, F. F., Santos, A. R., Silva, G. G. (2017). Results of the application of persistent scatterers interferometry for surface displacements monitoring in the Azul open pit manganese mine (Carajás Province, Amazon region) using TerraSAR-X data. Proceedings SPIE, 47: 225-235.
• Ponzonni, F. J., Shimabukuro, Y. E., Kuplich, T. M. (2012). Sensoriamento Remoto da Vegetação (2ª Ed).São Paulo, Oficina de Textos.
• RAMSAR CONVETION (2000). Disponível em: <http://www.ramsar.org>. Acesso em :08/Jul/2020.
• Sano, E. E., Meneses, P. R., Almeida, T. (2019). Reflectância dos alvos na faixa de micro-ondas. In: Meneses, P. R., Almeida, T., Baptista, G. M. M. (ed.). Reflectância dos materiais terrestres: análise e interpretação.São Paulo, Oficina de Textos.
• Servello, E. L., Kuplich, T. M., Shimabukuro, Y. E., Sano, E. E. (2010). Tropical Land Cover Change detection with polarimetric SAR data. Proceedings: Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS ’10), Hawaii-United States of America. 1477-1480 pp.
• Servello, E. L., Sano, E. E., Pantoja, N. V. (2015). Sentinel-1 SAR: efeito de filtros espaciais no estudo do uso do solo amazônico. Anais do XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, João Pessoa-PB, Brasil. 5173- 5179 pp.
• Singhroy, V., Saint-jean, R. (1999). Effects of relief on the selection of RADARSAT-1 incidence angle for geological apllications. Canadian Journal of Remote Sensing, v. 25, n. 3. 211-217pp
• Teixeira, S. G. (2011). Radar de Abertura Sintética Aplicado ao Mapeamento e Reconhecimento de Zonas Úmidas Costeiras. Tese de Doutorado, Universidade Federal do Pará, Belém, PA, Brasil.
• Teixeira S. G., Souza Filho, P. W. (2007). Análise de coeficientes de retroespalhamento de imagens multitemporais RADARSAT-1 na discriminação de ambientes costeiros tropicais da região da Baixada Maranhense. Anais do XIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Florianópolis, Brasil. 5019-5026 pp.