CADERNO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS
Agrarian Sciences Journal
Análise temporal do NDVI como ferramenta para o planejamento do ecoturismo na APA do
Rio Pandeiros, norte de Minas Gerais
Borges Marfrann Dias Melo
1
, Paulo Ricardo Santos Miranda
2
, Thais Sales Gonçalves
3
, Adriana Leandra de
Assis
4
, Christian Dias Cabacinha
5
, Gustavo Eduardo Marcatti
6
, Renato Vinícius Oliveira Castro
7
, Carlos Alberto
Araújo Júnior
8
Resumo
O turismo ecológico tem se mostrado capaz de melhorar o entendimento da população acerca dos benefícios da
conservação ambiental. Para que isso seja feito, é necessário dar condições adequadas ao visitante, de maneira que
a experiência vivida seja a melhor possível. Neste sentido, a gestão de unidades de conservação passa pelo plane-
jamento minucioso acerca dos melhores períodos para visitação. Assim, objetivou-se analisar o Índice de Vegetação
por Diferença Normalizada para a APA do Rio Pandeiros de modo a contribuir para o planejamento do ecoturismo
no local. Foram consideradas imagens do satélite Landsat-8 obtidas mensalmente entre agosto de 2016 e agosto de
2018. Os dados foram processados utilizando-se o software QGis e os resultados foram correlacionados com o regime
pluviométrico da região. Foi possível observar uma estreita relação entre a condição da vegetação e a quantidade
de chuva ocorrida. Para o período de junho a outubro, maior concentração de vegetação mais esparsa e para os
meses de dezembro até abril maior concentração de vegetação densa, nos dois períodos analisados. Conclui-se
que é possível utilizar o índice de vegetação por diferença normalizada para indicar períodos de visitação turística no
local, permitindo um planejamento de viagem que atenda as demandas do visitante em relação às cenas paisagísticas
que serão contempladas.
Palavras-chave: Geoprocessamento. Análise de Vegetação. Sistema de Informação Geográfica.
NDVI temporal analysis as a tool for ecotourism planning in the Pandeiros River EPA, norte
de Minas Gerais
Abstract
Ecotourism can be considered as a tool to teach people about environmental conservation. It is necessary to create
conditions to visitants in conservation units in order to improve their experience. In this way, the conservation unit
management needs to plan the activities carefully, mainly about the visitation periods. This paper evaluates the
normalized difference vegetation index for the Environmental Preservation Area of the Pandeiro’s River in order to
contribute to the ecotourism planning. It was considered Landsat images obtained monthly since 2016 August to
Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Agrárias - Montes Claros, MG. Brasil
1
https://orcid.org/0000-0001-7272-5674
Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Agrárias - Montes Claros, MG. Brasil
2
https://orcid.org/0000-0003-2305-2244
Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Agrárias - Montes Claros, MG. Brasil
3
https://orcid.org/0000-0003-2053-7094
Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Agrárias - Montes Claros, MG. Brasil
4
https://orcid.org/0000-0002-0723-6935
Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Agrárias - Montes Claros, MG. Brasil
5
https://orcid.org/0000-0002-8148-083X
Universidade Federal de São João del-Rei. Campus Sete Lagoas - Sete Lagoas, MG. Brasil.
6
https://orcid.org/0000-0003-1455-4859
Universidade Federal de São João del-Rei. Campus Sete Lagoas - Sete Lagoas, MG. Brasil.
7
https://orcid.org/0000-0001-9018-7793
Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Agrárias - Montes Claros, MG. Brasil
8
https://orcid.org/0000-0003-0909-8633
*Autor para correspondência: araujocaj@gmail.com
Recebido para publicação em 27 de junho de 2019. Aceito para publicação em 08 de setembro de 2019.
e-ISSN: 2447-6218 / ISSN: 2447-6218 / © 2009, Universidade Federal de Minas Gerais, Todos os direitos reservados.
Melo, B. M. D. et al.
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Cad. Ciênc. Agrá., v. 11, p. 01–08, 2019. e-ISSN: 2447-6218 / ISSN: 1984-6738
2019 August. Data were processed by QGIS software and the results were correlated with the monthly precipitation.
It was possible to observe that there is a sensible relationship between vegetation condition and amount of rain. For
the period between June and October, there is more sparse vegetation and for the months between December and
April there is more dense vegetation. Is was possible to conclude that the normalized difference vegetation index can
be applied to indicate visitation periods for the local studied.
Keywords: Geoprocessing. Vegetation analysis. Geographic Information System.
Introdução
A vegetação representa um identificador im-
portante das condições ambientais e colabora para a
conservação da biodiversidade de uma região. Ela pro-
move uma redução no transporte de sedimentos para os
cursos d’água e um aumento na proteção do solo. Na sua
ausência, uma menor retenção de água das chuvas
nos solos e uma maior velocidade de escoamento desta.
Apesar dos benefícios da vegetação, sobretudo a
natural, o processo de antropização da paisagem tem se
intensificado, o que gera ambientes pouco diversificados
(Calegari et al., 2010; Saito et al., 2016) e com elevado
risco de prejuízo aos componentes ambientais. No Brasil,
dentre as principais causas da perda de biodiversidade,
está a modificação dos habitats devido à conversão da
paisagem natural para uma utilização agrícola (Roquette,
2018). Para que tal cenário seja revertido, é fundamental
o conhecimento acerca da cobertura vegetal e da estrutura
da paisagem (Saito et al., 2016). Isso proporciona um
melhor monitoramento do ambiente e um planejamento
adequado para ações de melhoria das condições locais,
o que inclui, por exemplo, os trabalhos de educação
ambiental e aprimoramento do turismo sustentável e
conservacionista (Mendes et al., 2016).
Nesse sentido, pode-se trabalhar com dados de
sensoriamento remoto para visualizar, detectar, mapear
e quantificar os alvos de interesse da superfície terrestre
(Souza et al., 2007), tais como a cobertura vegetal e as
atividades antrópicas. Assim, o sensoriamento remoto
torna-se uma tecnologia importante por fornecer dados
atuais com um custo relativamente baixo, o que facilita
a análise de parâmetros físicos e biológicos de ocupação
do solo (Almeida et al., 2018). Adicionalmente, ela é
empregada em avaliações de recursos naturais e no mo-
nitoramento do meio ambiente a fim de trazer soluções
benéficas ao desenvolvimento social e econômico de
determinada região (Santos et al., 2017).
Uma das saídas das análises de dados orbitais
obtidos por sensoriamento remoto é o Índice de Vegetação
por Diferença Normalizada (NDVI), sendo importante
para avaliar as características da vegetação para um
local de interesse (Saito et al., 2016; Santos et al., 2017;
Leite et al., 2018). Proposto por Rouse et al. (1973), ele
é usado para uma infinidade de aplicações, dentre elas,
na avaliação das atividades de mudança no ambiente
natural, o que permite comparações temporais desses
perfis, assim como aplicar técnicas de séries temporais
para analisar a cobertura vegetal. (Santos et al., 2017).
Dessa maneira, o presente estudo busca utilizar o
sensoriamento remoto com o intuito de mostrar a sua po-
tencialidade como tecnologia de auxílio ao planejamento
do ecoturismo, indicando datas oportunas para visitação
de locais turísticos na Área de Proteção Ambiental (APA)
do Rio Pandeiros, no norte de Minas Gerais.
Material e métodos
Área de estudo
O estudo foi realizado considerando toda a ex-
tensão da APA do Rio Pandeiros, localizada na região
norte do estado de Minas Gerais, entre as coordenadas
15° 02’ 50” e 15° 43’ 38” de latitude S e 45° 17’ 26” e 44°
37’ 29” de longitude W (Figura 1).
Figura 1 Mapa de localização da APA do Rio Pandeiros
Criada pela Lei 11.901 de 01/09/1995, a APA
do rio Pandeiros possui 393 mil hectares, abrangendo
os municípios de Januária, Bonito de Minas e Cônego
Marinho (Almeida, 2016), com predominância do bio-
ma Cerrado. Conforme Fonseca et al. (2011), a APA rio
Pandeiros passa por vários tipos de influência antrópica,
principalmente a monocultura irrigada, pecuária, des-
matamento clandestino, incêndios florestais, o que vem
causando um rápido e severo dano do ambiente natural,
justificando estudos científicos nessa área que busquem
a promoção da conservação do local.
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Imagens de satélite
As imagens utilizadas neste trabalho são oriun-
das do sensor Operational Land Imager (OLI) a bordo do
satélite Landsat-8, com resolução espacial de 30 metros,
resolução temporal de aproximadamente 16 dias e com
a cena do satélite rastreando uma área de 170 km, no
sentido norte-sul, por 183 km, no sentido leste-oeste.
As imagens foram adquiridas gratuitamente do
site do United States Geological Survey (USGS), acessado
pela plataforma Earth Explorer (http://earthexplorer.
usgs.gov/), e correspondem às cenas/órbitas 219/70 e
219/71. Foram obtidas imagens mensais para o período
entre agosto de 2016 e agosto de 2018. Buscou-se escolher
imagens em datas com baixa incidência de nuvens (<
10%) e no formato “Geotiff”. Os dados foram processados
utilizando-se o software QGis versão 2.18.
A escolha das imagens em todos os períodos do
ano fundamenta-se na principal necessidade de se coletar
informações relativas ao valor do índice de vegetação por
diferença normalizada em distintos regimes pluviomé-
tricos.
Pré-processamento das imagens
Inicialmente, realizou-se a correção atmosférica
das imagens conforme mencionado nos trabalhos de
Leite et al. (2017) e Matias et al. (2015). A correção da
imagem foi realizada com base no método DOS (Dark
Object Subtraction) nas bandas 4 (vermelho) e 5 (infra-
vermelho próximo). Para isso, utilizou-se o plugin SCP
(Semi-Automatic Classification Plugin), que é de código
aberto e que permite a classificação semi-automática de
imagens de sensoriamento remoto, além de fornecer fer-
ramentas para o pré-processamento, pós-processamento
e cálculos de rasterização.
Após o pré-processamento, com a utilização do
plugin SCP, fez-se o recorte da área de estudo com um
arquivo vetorial em formato shapefile referente aos limites
da APA Rio Pandeiros, o que permitiu a delimitação da
área de estudo e a diminuição do tempo de processamento
dos dados. Foi criado um mosaico das cenas de modo a
compor uma única imagem que abrangesse toda a APA.
Índice de Vegetação por Diferença Normalizada
Segundo Jensen (2009), este índice é um indica-
dor sensível de vegetação verde, apresentando valores que
variam entre -1 e +1, sendo que, para locais que mostram
alguma vegetação aparente os valores indicados vão de
uma escala de 0 a 1 e, quanto aos valores inferiores ou
próximos à zero, depara-se com respostas com ausência
ou quase nenhuma vegetação ou até mesmo cursos d’água.
Conforme equação proposta por Rouse et al.
(1973) (Eq. 1), o cálculo se baseia na razão entre as
bandas correspondentes à região do vermelho (banda
4) e infravermelho próximo (banda 5), possibilitando
identificar a distribuição da massa foliar no local exami-
nado.
(Eq. 1)
em que e são, respectivamente, as bandas 5 e 4 do Landsat 8.
Assim, foram geradas as imagens NDVI em tons
de cinza, sendo utilizada uma conversão para falsa cor
de modo a destacar as diferentes classes de NDVI (Tabela
1). Foram determinadas quatro classes de vegetação na
APA Pandeiros a partir de uma adaptação do trabalho de
Araújo et al. (2009), sendo elas: Classe I, representando
áreas que possuem água, nuvens e solo exposto; Classe
II para a vegetação rala, a exemplo da vegetação rasteira
e de pastagens; Classe III para vegetação esparsa, sendo
exemplos as áreas de regeneração ou sucessão secundária;
e Classe IV para as áreas de vegetação mais densa.
Tabela 1 – Classes de cobertura vegetal para cada inter-
valo de valores de NDVI
Classe Intervalo de valores
I -1,00 -| 0,00
II -0,00 -| 0,25
III -0,25 -| 0,50
IV -0,50 -| 1,00
Com a criação do raster de NDVI para cada mês,
os mesmos foram convertidos para vetores, de maneira a
calcular a área de cada classe e quantificar sua porcenta-
gem em relação à ocupação da área da APA. Avaliou-se
a correlação entre os percentuais de área de cada classe
com a precipitação do mês corrente e com a do mês
imediatamente anterior.
Resultados e discussão
As estimativas para o valor de NDVI ficaram com-
prometidas em função da ocorrência de nuvens em grande
parte das cenas para os períodos de novembro (57,75%)
e dezembro (84,16%) de 2016, fevereiro (70,07%), maio
(10,16%), novembro (51,34%) e dezembro (66,59%)
de 2017 e fevereiro (24,72%), março (52,56%) e abril
(11,86%) de 2018 (Figura 2 e Figura 3). Em função disso,
as mesmas foram desconsideradas das análises seguintes.
As demais cenas possuíam menos que 10,00% da área
com ocupação por nuvens.