Resumo

Manguezais são ecossistemas costeiros de grande relevância ecológica. Mesmo com legislações que assegurem sua proteção, diversas atividades antrópicas resultam em degradação e/ou supressão da sua vegetação. Para mensurar e monitorar tal processo, metodologias clássicas são aplicadas utilizando imagens orbitais de média resolução espacial, sendo que os resultados obtidos não são adequados para estudos de degradação e recuperação ambiental em escala de detalhe, como a mensuração de áreas de solo exposto no interior e entorno dos manguezais. O presente estudo tem por objetivo analisar a eficiência de imageamento por aeronaves remotamente pilotadas (RPA) no mapeamento de áreas de solo exposto em manguezais. Foram realizados imageamento com RPA em 22 manguezais urbanos de Paranaguá/Paraná - litoral sul do Brasil. Ortomosaicos foram gerados a partir dos dados coletados e estes foram submetidos à classificação supervisionada. Em seguida, calcularam-se índices de exatidão global, índice Kappa e erros de comissão e omissão. A identificação de áreas de solo exposto nas franjas e no interior dos bosques de manguezal, a partir de dados coletados por RPA, se mostrou eficiente visto que o índice de exatidão global foi superior a 96% em todos os ortomosaicos classificados. O índice Kappa esteve acima de 0,95 em todos os ortomosaicos, indicando uma classificação excelente. Os mapeamentos mostram contraste entre a concentração de áreas de solo exposto nos manguezais analisados, permitindo uma regionalização do padrão de degradação da vegetação em três grupos. Os resultados podem auxiliar documentos de planejamento municipal como a revisão do Plano Diretor de Desenvolvimento Integrado, Plano de Saneamento Básico e o Plano de Regularização Fundiária. Estas informações também poderão dar subsídios para estudos de recuperação da vegetação dos manguezais e fiscalização.

Palavras-chave:
Sensoriamento remoto; Ecossistemas costeiros; Degradação ambiental; Imagens suborbitais; Drone

Abstract

Although mangroves are ecologically important coastal ecosystems and laws are in place to ensure their protection, anthropogenic activities continue to cause the degradation and/or suppression of mangrove vegetation. Traditional methods to measure and monitor this process, including the use of medium spatial resolution orbital images, are unsuitable for fine-scale environmental degradation and recovery analyses, including the measurement of degraded areas in and around mangroves. Thus, this study aims to analyze the effectiveness of using images from remotely piloted aircraft (RPA) in the mapping of exposed soil areas in mangroves. Imaging with RPA was performed in 22 urban mangroves in Paranaguá, Paraná State, Brazil. Orthomosaics were generated from the collected data and submitted to supervised classification. We then calculated global accuracy and Kappa indices and commission and omission errors. Based on data from the RPA images, the identification of areas of exposed soil on the margins and interior of mangroves was effective since the global accuracy index was higher than 96% for all classified orthomosaics and the Kappa index was above 0.95, indicating excellent classification. The mapping shows different concentrations of exposed soil areas in the analyzed mangroves, enabling us to identify three regional patterns of vegetation degradation. The results can inform municipal planning, including revisions to the Integrated Development Master Plan, Basic Sanitation Plan, and Land Regularization Plan. This information may also be used in studies on the recovery and monitoring of mangrove vegetation.

Keywords:
Remote sensing; Coastal ecosystems; Environmental degradation; Suborbital images; Drone

INTRODUÇÃO

O manguezal é um ecossistema costeiro composto por um conjunto de espécies arbóreas com semelhanças nas características morfológicas, bioquímicas, fisiológicas e reprodutivas (SCHAEFFER-NOVELLI et al., 2000SCHAEFFER-NOVELLI, Y.; CINTRÓN-MOLERO, G.; SOARES, M. L. G.; ROSA, T. Brazilian mangroves. Aquatic Ecosystem Health and Management, v. 3, p. 561-570, 2000. https://doi.org/10.1080/14634980008650693
https://doi.org/10.1080/1463498000865069... ; KENNISH, 2016KENNISH, M. J. Encyclopedia of Estuaries. Encyclopedia of Earth Sciences Series. Springer, 2016.). Este ecossistema se encontra em áreas costeiras, na transição entre os ambientes terrestres e marinhos como estuários e baías, em regiões tropicais e subtropicais (OLIVEIRA; TOGNELLA, 2014OLIVEIRA, R. G.; TOGNELLA, M. M. P. Processo de colonização do manguezal do Rio Tavares por análise da estrutura de diferentes bosques. Brazilian Journal of Aquatic Science and Technology, v. 18, n. 1, p. 9-18, 2014.; KENNISH, 2016).

Os manguezais brasileiros constituem a maior área de manguezal contínua do mundo, acompanhando a linha de costa por aproximadamente 6.800 km (KJERVE; LACERDA, 1993). Também na costa, concentra-se a maior parte da população brasileira (aproximadamente 72% da população), cujo desenvolvimento acelerado e sem planejamento territorial apropriado levou a perda de aproximadamente 88% do Bioma Mata Atlântica, um dos mais biodiversos do mundo (SOSMA, 2021). Este impacto atingiu a fitofisionomia manguezal, eliminando vastas áreas desta vegetação através da expansão urbana, portuária, turística e agroindustrial (VANNUCCI, 2002VANNUCCI, M. Os manguezais e nós. São Paulo: Editora da Universidade de São Paulo, 2002. 244 p.).

Esta paisagem mista, onde o tecido urbano incorpora o manguezal, dá origem ao termo “manguezais urbanos” (BRANDÃO; GUIMARÃES; TRAVASSOS, 2009BRANDÃO, I. M.; GUIMARÃES, A. S.; TRAVASSOS, P. E. P. Ecologia de paisagem: uma análise multi-temporal dos manguezais urbanos do complexo de salgadinho, Olinda-PE. Anais... XIV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Natal, Brasil, INPE, p.25-30. 2009.), que são caraterizados como áreas de mangue sob forte ação antrópica, afetadas pelo despejo de rejeitos sanitários, industriais e agrícolas, pela pressão do mercado imobiliário, pela proximidade de portos, entre outros (SCHAEFFER-NOVELLI, 1995).

O resultado do avanço urbano sobre o manguezal é a diminuição dos serviços ecossistêmicos prestados, dentre eles, serviços de provisão (ex.: produção de alimento), de suporte (ex.: ciclagem de nutrientes, conectividade na paisagem, manutenção da biodiversidade, reprodução e abrigo de espécies animais), serviços de regulação (ex.: controle de erosão, anteparo para avanço da maré e controle de inundações, retenção de contaminantes e purificação da água) e, ainda, serviços culturais (recreação, valores de bem-estar, beleza cênica) (DUGAN, 1992DUGAN, P. J. Conservación de Humedales: un análisis de temas de actualidad y acciones necesarias. 1ª ed. Gland: IUCN, 1992.; SCHAEFFER-NOVELLI et al., 2005SCHAEFFER-NOVELLI, Y.; CINTRÓN, G.; CUNHA-LIGNON, M.; COELHO-JR., C. A conceptual hierarchical framework for marine coastal management and conservation: a Janus-like approach. Journal of Coastal Research, Special Issue 42:1-7, 2005.; SCHAEFFER-NOVELLI, 2016SCHAEFFER-NOVELLI, Y. Sistema manguezal. Tese (Doutorado em Ciências Ambientais) - Instituto de Energia e Ambiente, Universidade de São Paulo, São Paulo. 2016.; PINHEIRO; TALAMONI, 2018PINHEIRO, M. A. A.; TALAMONI, A. C. B. Educação Ambiental sobre Manguezais. São Vicente: UNESP, Instituto de Biociências, Câmpus do Litoral Paulista, 2018.). Vale ressaltar, que frente ao cenário de mudanças climáticas, a perda destes serviços ecossistêmicos pode impactar significativamente as populações vizinhas, imediatamente pela falta dos serviços de regulação e proteção física e, em sequência, pela diminuição e/ou perda de outros serviços.

No Brasil existe um conjunto de legislações que assegura a proteção dos manguezais, a citar: proteção das zonas costeiras na Constituição Federal de 1988, definição dos manguezais como áreas de preservação permanente (APP) na Lei Nº 12.651/12 (BRASIL, 2012) e demarcação de manguezais como áreas de Reserva Ecológica na resolução CONAMA nº 004/85. No entanto, mesmo com o aparato legal e relevância ecológica, são encontrados na literatura diversos estudos apontando a degradação dos manguezais por diferentes atividades humanas, como deposição de resíduos (SALEH, 2007SALEH, M. A. Assessment of mangrove vegetation on Abu Minqar Island of the Red Sea. Journal of Arid Environments, v. 68, n. 2, p. 331-336, 2007. https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2006.05.016
https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2006.... ), desmatamento (DAYALATHA; ALI, 2018DAYALATHA, W. K. V; ALI, S. K. M. The Use of Mangroves as a Source of Fire Wood: A Socio-Economic Study on Selected Mangroves in Southern Sri Lanka. Journal of Social Sciences and Humanities Review, v. 3, n. 3, p. 175-193 2018. http://doi.org/10.4038/jsshr.v3i3.14
http://doi.org/10.4038/jsshr.v3i3.14... ), lançamento de efluentes (LEAL et al., 2017LEAL, E. B.; DA SILVA JÚNIOR, S. L.; BORGES, A. C.; DOS SANTOS LIRA, O. V. Análise do processo de ocupação em área de mangue no bairro de São Miguel, no município de Maracanã/PA. Os Desafios da Geografia Física na Fronteira do Conhecimento, v. 1, p. 6804-6816, 2017.; CELERI et al., 2019CELERI, M. J.; MENDES, L. E. T.; DE FIGUEIREDO LIMA, R. M. B.; DA ROCHA VASCONCELOS, T. A cidade, o mangue e os resíduos sólidos: estudo de caso do Manguezal Vinhais, São Luís-MA. Geografia em Atos (Online), v. 3, n. 10, p. 163-186, 2019. https://doi.org/10.35416/geoatos.v3i10.5710
https://doi.org/10.35416/geoatos.v3i10.5... ), carcinicultura (FERNANDES et al., 2018FERNANDES, R. T. V.; DE OLIVEIRA, J. F.; DE OLIVEIRA, J. C. D.; FERNANDES, R. T. V.; NASCIMENTO, L.; PINTO, A. R. M.; NOVAES, J. L. C. Impacto da carcinicultura no manguezal do rio das Conchas, Porto do Mangue, Rio Grande do Norte. Revista Sociedade & Natureza, v. 30, n. 3, p. 64-84, 2018. https://doi.org/10.14393/SN-v30n3-2018-4
https://doi.org/10.14393/SN-v30n3-2018-4... ; LIMA; SILVA; CARVALHO, 2019LIMA, T. B. B.; SILVA, M. R. F.; CARVALHO, R. G. Pesca artesanal, carcinicultura e manguezal: perspectivas da lei 12.651/2012 e o uso de apicuns e salgados em Canguaretama/RN. Sociedade & Natureza, v. 31, p. 1-20, 2019. https://doi.org/10.14393/SN-v31n1-2019-37481
https://doi.org/10.14393/SN-v31n1-2019-3... ) e avanços da mancha urbana (CANEPARO, 1999CANEPARO, S. C. Manguezais de Paranaguá: uma análise da dinâmica espacial da ocupação antrópica - 1952-1996. 1999. 289 p. Tese (Doutorado em Geografia) - Universidade Federal do Paraná, Curitiba, 1999.; MATIAS; SILVA, 2017MATIAS, L.; SILVA, M. D. Monitoramento e análise da vegetação de manguezal no litoral sul de Alagoas. Journal of Environmental Analysis and Progress, v. 2, n. 3, p. 312-319, 2017. https://doi.org/10.24221/jeap.2.3.2017.1447.312-319
https://doi.org/10.24221/jeap.2.3.2017.1... ; MAIA et al., 2019MAIA, R. C.; SILVA, K. N.; BENEVIDES, J. DE A. J.; AMORIM, V. G.; DE SOUSA, R. M. IMPACTOS AMBIENTAIS EM MANGUEZAIS NO CEARÁ: CAUSAS E CONMAIA, R. C. et al. IMPACTOS AMBIENTAIS EM MANGUEZAIS NO CEARÁ: CAUSAS E CONSEQUÊNCIAS. Conexões-Ciência e Tecnologia, v. 13, n. 5, p. 69-77, 2019. https://doi.org/10.21439/conexoes.v13i5.1797
https://doi.org/10.21439/conexoes.v13i5.... ).

Dentre as ferramentas e metodologias utilizadas para analisar e mensurar a degradação dos manguezais, técnicas de Sensoriamento Remoto (SR) e Sistema de Informações Geográficas (SIG) tem se popularizado, devido à rapidez e periodicidade na obtenção de dados e ampla cobertura de área a custo e tempo reduzidos, quando comparados a campanhas de campo tradicionais (AMARAL et al. 2019AMARAL, F. G., CRUZ, C. B. M., DA CRUZ, C. L. Z., VIEGAS, V. S., DA SILVA, C. B., & BASTOS, R. M. C. Ecologia da Paisagem e o Sensoriamento Remoto na investigação da dinâmica da Paisagem. In: ENANPEGE - Encontro Nacional da ANPEGE, XIII, São Paulo, 2019.). O uso de Aeronave Remotamente Pilotada - ARP (popular drone) traz ainda outros benefícios, como portabilidade, acessibilidade, fácil manuseio, custo baixo a moderado e altíssima resolução espacial de imagens (MILLER; ZITER; KOONTZ, 2020MILLER, J. E. D.; ZITER, C. D.; KOONTZ, M. J. Fieldwork in landscape ecology. 2020. https://doi.org/10.31219/osf.io/ybg9d
https://doi.org/10.31219/osf.io/ybg9d... ). A partir destas, podem ser extraídas informações de área, distribuição, densidade, índices de vegetação e métricas de paisagem (KUENZER et al., 2011KUENZER, C.; BLUEMEL, A.; GEBHARDT, S.; QUOC, T. V.; DECH, S. Remote sensing of mangrove ecosystems: A review. Remote Sensing, v. 3, n. 5, p. 878-928, 2011. https://doi.org/10.3390/rs3050878
https://doi.org/10.3390/rs3050878... ; KANNIAH et al., 2015KANNIAH, K. D.; SHEIKHI, A.; CRACKNELL, A. P.; GOH, H. C.; TAN, K. P.; HO, C. S.; RASLI, F. N. Satellite images for monitoring mangrove cover changes in a fast growing economic region in southern Peninsular Malaysia. Remote Sensing, v. 7, n. 11, p. 14360-14385, 2015. https://doi.org/10.3390/rs71114360
https://doi.org/10.3390/rs71114360... ; WANG et al., 2019WANG, L.; JIA, M.; YIN, D.; TIAN, J. A review of remote sensing for mangrove forests: 1956-2018. Remote Sensing of Environment, v. 231, p. 111223, 2019. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111223
https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.11122... ).

Os primeiros estudos com estas técnicas objetivando mapeamento ou diagnósticos de manguezais foram realizados com imagens orbitais multiespectrais de média resolução espacial (série LANDSAT) ou fotografias aéreas (GIRI et al., 2011GIRI, C.; OCHIENG, E.; TIESZEN, L. L.; ZHU, Z.; SINGH, A.; LOVELAND, T.; MASEK, J.; DUKE, N. Status and distribution of mangrove forests of the world using earth observation satellite data. Global Ecology and Biogeography, v. 20, n. 1, p. 154-159, 2011. https://doi.org/10.1111/j.1466-8238.2010.00584.x
https://doi.org/10.1111/j.1466-8238.2010... ). Dados de média resolução espacial fornecem informações para avaliar condições gerais dos manguezais, não sendo viáveis para estudos de degradação e recuperação ambiental em escala de detalhe como, por exemplo, no contato dos manguezais com manchas urbanas. A avaliação da degradação da vegetação dos manguezais, por meio do mapeamento de áreas de solo exposto em grande escala espacial pode subsidiar políticas públicas de planejamento ambiental e ordenamento territorial, especialmente, elencando padrões de supressão vegetal.

Para tal finalidade, podem ser utilizados sensores orbitais ativos de alta resolução espacial (HELD et al., 2003HELD, A.; TICEHURST, C.; LYMBURNER, L.; WILLIAMS, N. High resolution mapping of tropical mangrove ecosystems using hyperspectral and radar remote sensing. International Journal of Remote Sensing, v. 24, n. 13, p. 2739-2759, 2003.; JIA et al., 2014JIA, M.; ZHANG, Y.; WANG, Z.; SONG, K.; REN, C. Mapping the distribution of mangrove species in the Core Zone of Mai Po Marshes Nature Reserve, Hong Kong, using hyperspectral data and high-resolution data. International journal of applied earth observation and geoinformation, v. 33, p. 226-231, 2014. https://doi.org/10.1016/j.jag.2014.06.006
https://doi.org/10.1016/j.jag.2014.06.00... ), sensores orbitais com alta resolução espectral (HELD et al., 2003; CAO et al., 2018CAO, J.; LENG, W.; LIU, K.; LIU, L.; HE, Z.; ZHU, Y. Object-based mangrove species classification using unmanned aerial vehicle hyperspectral images and digital surface models. Remote Sensing, v. 10, n. 1, p. 89, 2018. https://doi.org/10.3390/rs10010089
https://doi.org/10.3390/rs10010089... ) ou sensores ativos (Light Detection And Ranging - LIDAR, Radio Detection And Ranging - RADAR, entre outros) (KRUMME et al., 2015KRUMME, U.; GIARRIZZO, T.; PEREIRA, R.; DE JESUS, A. J. S.; SCHAUB, C.; SAINT-PAUL, U. Airborne synthetic-aperture radar (SAR) imaging to help assess impacts of stationary fishing gear on the north Brazilian mangrove coast. ICES Journal of Marine Science, v. 72, n. 3, p. 939-951, 2015. https://doi.org/10.1093/icesjms/fsu188
https://doi.org/10.1093/icesjms/fsu188... ; SALUM et al., 2020SALUM, R. B.; SOUZA-FILHO, P. W. M.; SIMARD, M.; SILVA, C. A.; FERNANDES, M. E. B.; COUGO, M. F.; DO NASCIMENTO JUNIOR, W.; ROGERS, K. Improving mangrove above-ground biomass estimates using LiDAR. Estuarine, Coastal and Shelf Science, p. 106585, 2020. https://doi.org/10.1016/j.ecss.2020.106585
https://doi.org/10.1016/j.ecss.2020.1065... ). Apesar dessas soluções tecnológicas, o alto custo atrelado pode dificultar ou mesmo inviabilizar tal análise. Uma solução é encontrada no emprego de aeronaves remotamente pilotadas (RPA, do inglês Remotely Piloted Aircraft), que apresentam baixo a moderado custo, comparativamente.

A partir do exposto, este estudo hipotetiza que os dados de altíssima resolução espacial captados por RPA são eficientes na identificação de áreas de solo exposto nas franjas e interiores de bosques de mangue. Assim, objetivou-se analisar a eficiência de aplicação de imageamento por RPA no mapeamento de áreas de solo exposto em manguezais urbanos.

PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

Os procedimentos metodológicos foram divididos em etapas (Figura 1). O ponto inicial foi a elaboração de uma base de dados geoespaciais (BDG) para seleção dos manguezais em análise. Após, seguiu-se para etapas de planejamento de imageamento e levantamentos em campo. As últimas etapas focaram no processamento dos dados coletados.

A área de estudo localiza-se no município de Paranaguá (25°31'12"S - 48°30'32"W), litoral central do Paraná, sul do Brasil (Figura 2). As 22 áreas de manguezais (ou bosques de manguezais) selecionados estão em contato direto com a área urbanizada de Paranaguá. A área total analisada soma 361,36 hectares e se estende nas margens do rio Emboguaçu, rio Itiberê e na ilha dos Valadares, ambos próximos da baía de Paranaguá.

Organização de base de dados e seleção de áreas para mapeamento

Foram adquiridos dados geoespaciais secundários publicados pelo Instituto Água e Terra do Paraná (IAT) e pela Secretaria Municipal de Urbanismo (SEMUR) do município de Paranaguá (Quadro 1), dando origem a BDG (PAZ; DAL PAI; PAULA, 2020PAZ, O. L. S.; DAL PAI, M. O.; PAULA, E. V. Proposta metodológica para elaboração de base de dados geoespaciais como subsídio a estudos ambientais: aplicação em unidades de conservação do litoral norte do Paraná. Revista Brasileira de Geografia Física, v. 13, n. 02, p. 613-629, 2020. https://doi.org/10.26848/rbgf.v13.2.p613-629
https://doi.org/10.26848/rbgf.v13.2.p613... ). As áreas de manguezais escolhidas para imageamento com RPA foram definidas a partir da ferramenta “selecionar por localização” do QGIS 3.10, empregando como predicado geométrico o parâmetro “tocam”, utilizando as camadas “área urbanizada” e “manguezais”. Assim, foram selecionadas apenas as áreas de manguezais que estão em contato com a área urbanizada de Paranaguá. Cada área de manguezal selecionada recebeu um identificador numérico simples (Figura 2).

Equipamento, planejamento e realização do imageamento

Para obtenção das imagens foi utilizada RPA modelo Mavic 2 Pro, com uma câmera Hasselblad de 20 megapixels. Documentações e autorizações foram solicitadas, atendendo aos requisitos estabelecidos Regulamento Brasileiro de Aviação Civil Especial nº 94/2017 (RBAC-E nº 94/2017) pela Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC), Departamento de Controle do Espaço Aéreo (DECEA) e Agência Nacional de Telecomunicações (ANATEL).

Também foi solicitado acesso ao espaço aéreo no sistema SARPAS - Solicitação de Acesso de Aeronaves Remotamente Pilotadas do Departamento de Controle do Espaço Aéreo (DECEA), sendo apresentadas as áreas a serem imageadas, data e horário de voo, pontos de decolagem, descrição da operação e altura da RPA, definida em 393 pés (cerca de 120 metros). Foram necessárias cartas de aquiescência assinadas pelos responsáveis do aeroporto de Paranaguá e de um heliponto nas proximidades. Os imageamentos foram realizados nas semanas de 18 a 22 de novembro de 2019 e de 20 a 31 de janeiro de 2019. O intervalo de horário escolhido para captação das imagens foi entre 11h e 15h, com o intuito de evitar sombreamento das folhas pela inclinação da luz do sol.

Os planos de voo foram elaborados no aplicativo DJI Pilot, a partir dos polígonos das áreas de manguezais selecionadas, carregadas no aplicativo em formato Keyhole Markup Language (Kml) (Figura 3). Quando a dimensão da área de manguezal ultrapassava o limite de autonomia da RPA (cerca de 30 hectares - 14 minutos), este era dividido em dois ou três planos de voos (Figura 3). Todos os planos de voo foram realizados com as mesmas características técnicas (Quadro 2).

Processamento dos dados coletados e extração de informações

Após os voos, os dados foram processados no software Agisoft PhotoScan 1.3.3. Seguiu-se o procedimento padrão do software para geração de ortomosaicos, envolvendo alinhamento das imagens, criação de nuvem de pontos, geração de modelo digital de superfície (MDS) e geração de ortomosaico (nuvem de pontos + MDS). O processamento foi executado na qualidade alta (high).

Os ortomosaicos gerados foram exportados com resolução espacial de 0,1 m. O georreferenciamento foi realizado com base nas imagens de maior resolução espacial e melhor qualidade posicional disponível, fornecidas pela SEMUR, com 0,2 m de resolução espacial, datadas de 2010 e compatíveis no Padrão A da escala 1:10.000 da PEC-PCD (DSG, 2016). Foram utilizados seis pontos de controle em cada ortomosaico, apresentando um erro médio quadrático de 0,9 m. A baixa densidade de pontos de controle se deve à dificuldade de identificação de pontos homólogos e pelas diferenças de resolução espacial entre a imagem base para o georreferenciamento e os ortomosaicos gerados.

Para mapear as áreas de solo exposto nas imagens coletadas foi utilizado o software ENVI 5.3. Realizou-se uma classificação supervisionada pelo algoritmo de máxima verossimilhança (Maximum Likelihood Classification) para as classes “vegetação” e “solo exposto”. Foram coletadas 5.000 amostras (pixels) para cada classe a partir da inspeção visual dos ortomosaicos. Este valor foi arbitrado considerando a alta resolução espacial dos dados. Foram selecionados pixels que representassem a variação dos níveis de cinza das bandas do ortomosaico gerado (RGB). As áreas de seleção das amostras foram distribuídas no ortomosaico para evitar a concentração de dados em um único quadrante.

Posteriormente a classificação, foram calculados os índices de exatidão global e Kappa e os erros de comissão e omissão. Tais parâmetros foram calculados no ENVI 5.3 a partir das matrizes resultantes da classificação supervisionada. Os arquivos em formato matricial resultantes da classificação foram convertidos para o formato vetorial (shapefile) no QGIS 3.10. Por fim, foram realizados cálculos de área das classes de solo exposto e vegetação.

RESULTADOS E DISCUSSÃO

Em função do elevado número de áreas de manguezais analisadas, as ilustrações dos resultados obtidos serão apresentadas a partir de exemplos. Constata-se por meio de análise dos histogramas das amostras selecionadas que a banda do vermelho (Layer_3) é a que melhor distingue às classes “vegetação” e “solo exposto” (Figura 4). Tal fato também é evidenciado ao analisar visualmente cada uma das bandas do ortomosaico da área de manguezal 07 (Figura 4).

O índice de exatidão global foi superior a 96,29% em todos os ortomosaicos gerados, atingindo um máximo de 98,98% na área de manguezal 17 (Quadro 3). Quanto ao índice Kappa, todos os resultados ficaram acima de 0,95, indicando uma classificação excelente (Quadro 3) (LANDIS; KOCH, 1977LANDIS, J. R.; KOCH, G. G. The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics, v. 33, n. 1, p. 159-174, 1977. https://doi.org/10.2307/2529310
https://doi.org/10.2307/2529310... ). Uma justificativa para os menores valores de exatidão global e índice Kappa pode ser atribuída a presença de nuvens nos ortomosaicos. Os erros de comissão e omissão em todas as classificações não ultrapassou 5,07%, indicando uma classificação eficiente.

As 22 áreas de manguezais analisadas apresentam em média 4,1 hectares de solo exposto. Na maioria dos casos, a área de solo exposto identificada se concentra nas franjas dos bosques de mangue. Expressivas diferenças de concentração de áreas de solo exposto são visualizadas quando se compara os bosques de mangue (Figura 5). A área de manguezal 07 se destaca com maior concentração de áreas de solo exposto (57,1%). Em contrapartida, a área de manguezal 21 ganha destaque por apresentar os menores valores de área de solo exposto (5,53%) e, consequentemente, maior densidade de vegetação.

Exemplo do mapeamento executado é apresentado para a área de manguezal 13 (Figura 6). Utilizando como critérios a proporção elevada de valores de porcentagem de solo exposto e a posição geográfica, propõe-se a regionalização das áreas de manguezais analisadas em três grupos: A) manguezais nas margens do rio Emboguaçu; B) manguezais nas margens do rio Itiberê; C) manguezais na ilha dos Valadares (Figura 7).

Em termos proporcionais, manguezais com elevadas proporções de solo exposto ocorrem na margem do rio Emboguaçu (Grupo A), enquanto manguezais com maior proporção de áreas de vegetação estão no Grupo C. Os manguezais do grupo B apresentam valores de solo exposto e vegetação intermediários. A Figura 8 apresenta uma comparação com imagens oblíquas da área de manguezal 08, inserida no grupo A, e da área de manguezal 19, inserida no grupo C.

Além de indicar o nível de degradação de um manguezal, áreas de solo exposto podem indicar espaços aptos à recuperação da vegetação. Neste contexto a área de manguezal 07 apresentou os maiores valores de solo exposto. De acordo com imagens do acervo Google Earth, o referido manguezal apresentava expressiva área de solo exposto em outubro de 2002, situação revertida ao se observar a imagem de abril de 2013, onde a área de solo exposto estava ocupada por vegetação de manguezal (Figura 9).

Avaliando a variação da vegetação ao longo das últimas décadas no manguezal da área de manguezal 07 (Figura 9 e Figura 10), nota-se que após 2002, a área urbana não cresceu ao ponto de justificar a mortandade de novos indivíduos de mangue. Provavelmente, em 2002, a área de solo exposto adjacente a matriz urbana tenha se originado de práticas para a projeção do arruamento, como supressão vegetal, seguida de aterramento do manguezal (sugere-se análise histórica do processo de ocupação dessas áreas).

Porém, entre 2013 e 2017, a mesma área apresentou regeneração natural significativa. A regeneração natural de manguezais está relacionada a diferentes fatores, dentre eles a distribuição espacial das plântulas, características dos propágulos, padrão de colonização de cada espécie, características edáficas (como salinidade e teor de matéria orgânica), densidade e composição de outras espécies de mangue, influência da maré, herbivoria, entre outros (PELOZO, 2012PELOZO, A. Regeneração natural das espécies arbóreas dos manguezais do Paraná. Dissertação (Mestrado em Botânica) - Departamento de Ciências Biológicas, Universidade Federal do Paraná. Curitiba, Paraná, p. 63, 2012.; MADI et al., 2016MADI, A. P. L. M., BOEGER, M. R. T., LARCHER, L., PELOZO, A., SERENESKI, C., REISSMANN, C. B., & PADIAL, A. A. Estrutura do componente de regeneração natural e arbóreo de dois manguezais no estado do Paraná. Ciência Florestal, v. 26, n. 1, p. 159-170, 2016. https://doi.org/10.5902/1980509821100
https://doi.org/10.5902/1980509821100... ). Sendo assim, diversos fatores naturais podem justificar a regeneração desta área, além da possibilidade indireta de retirada de estressores abióticos, como despejo de poluentes ou resíduos sólidos (diferentes fontes de lixo doméstico).

Entretanto, em 2019 inicia-se um novo processo de degradação, sem associação com expansão da área da urbana, que pode estar relacionada com a presença ou não de poluentes no solo, maior sedimentação ao longo do rio, devido a eventos naturais ou não (ex.: construção de barragens artificiais ao longo do rio, através do depósito de pneus, lixo domiciliar e entulhos), ou ainda, em resposta a fatores naturais já citados, como herbivoria. Recomenda-se investigação in loco dos possíveis fatores de degradação destes manguezais.

A partir da alta resolução espacial propiciada pelas imagens da RPA é possível identificar elementos como árvores mortas, áreas com lixo, caminhos para barcos, loteamentos e lançamento de resíduos sólidos e líquidos (Figura11). Tanto áreas de solo exposto como a presença destes elementos podem indicar o grau de degradação das áreas de manguezais, corroborando com ideias já apresentadas em estudos anteriores (CANEPARO, 1999CANEPARO, S. C. Manguezais de Paranaguá: uma análise da dinâmica espacial da ocupação antrópica - 1952-1996. 1999. 289 p. Tese (Doutorado em Geografia) - Universidade Federal do Paraná, Curitiba, 1999.; CANEPARO, 2000; GIRI et al., 2011GIRI, C.; OCHIENG, E.; TIESZEN, L. L.; ZHU, Z.; SINGH, A.; LOVELAND, T.; MASEK, J.; DUKE, N. Status and distribution of mangrove forests of the world using earth observation satellite data. Global Ecology and Biogeography, v. 20, n. 1, p. 154-159, 2011. https://doi.org/10.1111/j.1466-8238.2010.00584.x
https://doi.org/10.1111/j.1466-8238.2010... ; KANNIAH et al., 2015KANNIAH, K. D.; SHEIKHI, A.; CRACKNELL, A. P.; GOH, H. C.; TAN, K. P.; HO, C. S.; RASLI, F. N. Satellite images for monitoring mangrove cover changes in a fast growing economic region in southern Peninsular Malaysia. Remote Sensing, v. 7, n. 11, p. 14360-14385, 2015. https://doi.org/10.3390/rs71114360
https://doi.org/10.3390/rs71114360... ; CELERI et al., 2019CELERI, M. J.; MENDES, L. E. T.; DE FIGUEIREDO LIMA, R. M. B.; DA ROCHA VASCONCELOS, T. A cidade, o mangue e os resíduos sólidos: estudo de caso do Manguezal Vinhais, São Luís-MA. Geografia em Atos (Online), v. 3, n. 10, p. 163-186, 2019. https://doi.org/10.35416/geoatos.v3i10.5710
https://doi.org/10.35416/geoatos.v3i10.5... ).

Cabe destacar que o nível de detalhamento alcançado pelos dados coletados por RPA não se restringe apenas a resolução espacial, mas se estende para a resolução temporal. Uma mesma mancha de manguezal pode ser imageada novamente em um intervalo de horas a minutos. Adicionalmente, existem câmeras multiespectrais para RPA que possibilitam a geração de índices de vegetação em alta resolução espacial. Tais características desta plataforma imageadora abrem um leque de possibilidades em estudos de manguezais, inclusive, permitindo estudos que antes eram inviáveis com dados de plataformas convencionais (imagens orbitais e fotografias aéreas).

CONCLUSÃO

A partir dos resultados da classificação supervisionada foi constatada a eficiência de dados coletados por RPA na identificação de áreas de solo exposto em manguezais em escala de detalhe. Estudos adicionais podem ser efetuados abordando a resposta espectral de outros alvos presentes neste ecossistema, como árvores mortas, áreas de solo exposto úmido e seco, lixo, restos de construção e até espécies no manguezal.

Os levantamentos realizados fornecem um diagnóstico da presença de solo exposto nos manguezais urbanos de Paranaguá, sendo possível uma regionalização desta situação em três grupos. O grupo A, situado as margens do rio Emboguaçu, apresenta os maiores valores de solo exposto, merecendo atenção em ações de recuperação ambiental e ordenamento territorial.

Este estudo também serve como marco de análise da situação dos manguezais urbanos de Paranaguá, em função do nível de detalhamento alcançado. Os resultados obtidos podem ser comparados com levantamentos futuros, visando uma análise temporal e espacial de detalhe. Os mapas e dados geoespaciais gerados nesta pesquisa foram encaminhados à prefeitura de Paranaguá, podendo subsidiar análises no âmbito de instrumentos de planejamento municipal, como a revisão do Plano Diretor e elaboração do Plano de Saneamento Básico e do Plano de Regularização Fundiária, bem como em ações de vistoria e fiscalização.

AGRADECIMENTOS

O financiamento desta pesquisa se deu por meio de Termo de Ajuste Conduta (TAC) firmado entre empresa do litoral do Paraná, o Ministério Público do Paraná e a Universidade Federal do Paraná (UFPR), tendo o Laboratório de Geoprocessamento e Estudos Ambientais (LAGEAMB) como executor, com o apoio do Laboratório de Biogeografia e Solos (LABS) e do Centro de Pesquisas Aplicadas em Geoinformação (CEPAG). Os autores agradecem as instituições citadas acima. Os autores também agradecem aos revisores deste artigo e ao editor da revista Sociedade & Natureza, pelas críticas e sugestões ao longo do processo de publicação.

REFERENCES

Datas de Publicação

Histórico