Land use and land cover mapping of the Saco River’s watershed, State of Maranhão, Brazil

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5327/Z2176-94782127

Palavras-chave:

Mata dos Cocais; Landsat 8; geoprocessamento; AcATaMa.

Resumo

O mapeamento do uso e cobertura territorial favorece a compreensão paisagística e as suas alterações, especialmente as decorrentes das ações antrópicas no meio físico. O presente estudo objetivou analisar o uso e cobertura da terra na bacia hidrográfica do Rio Saco (Codó, Maranhão). A área compreende a “Mata dos Cocais”, região que abrange características de biomas distintos em uma mesma escala temporal e espacial. A metodologia aplicada baseou-se em técnicas de sensoriamento remoto desenvolvidas em ambiente de Sistema de Informação Geográfica (SIG) com processamento de dados a partir do Landsat 8 e da classificação supervisionada. Os resultados mostraram uma predominância da vegetação densa na bacia em estudo, além de uma reduzida ocupação pelas classes de área urbana e corpos hídricos. A acurácia geral foi de 79%, sendo que a vegetação densa apresentou uma precisão do usuário e do produtor maior que a geral, com 91 e 87%, respectivamente. Em contrapartida, os erros de comissão e omissão mais elevados foram relativos à área urbana e corpos hídricos, o que coincidiu com as classes menos ocupadas na bacia do Rio Saco. Esses resultados são pioneiros para a mata dos cocais e fomentam dados para o planejamento estratégico de ações ambientais.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Referências

Almeida, D.N.O.; Araújo, D.C.S.; Soares, D.R.; Maia, F.M.A.; Montenegro, S.M. G.L.; Santos, S.M.; Oliveira, L.M.M., 2023. Delimitation of water areas using remote sensing in Brazil’s semiarid region. Revista Brasileira de Ciências Ambientais (RBCIAMB), v. 58 (1), 20-29. https://doi.org/10.5327/Z2176-94781524.

Alves, W.S.; Martins, A.P.; Pôssa, E.M.; Moura, D.M.B.; Morais, W.A.; Ferreira, R.S.; Santos, L.N.S., 2021. Geotechnologies applied in the analysis of land use and land cover (LULC) transition in a hydrographic basin in the Brazilian Cerrado. Remote Sensing Applications: Society and Environment, v. 22 (100495). https://doi.org/10.1016/j.rsase.2021.100495.

Arvor, D.; Daher, F.R.G.; Briand, D.; Dufour, S.; Rollet, A.J.; Simões, M.; Ferraz, R., 2018. Monitoring thirty years of small water reservoirs proliferation in the southern Brazilian Amazon with Landsat time series. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 145, 225-237. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.03.015.

Brasil, 1997. Federal n° 9.433, de 8 de janeiro de 1997 (Accessed June 15, 2023) at:. http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/l9433.htm

Broquet, M.; Campos, F.S.; Cabral, P.; David, J., 2024. Habitat quality on the edge of anthropogenic pressures: Predicting the impact of land use changes in the Brazilian Upper Paraguay river Basin. Journal of Cleaner Production, v. 459 (14246). https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.142546.

Chowdhury, M.; Hasan, M.E.; Abdullah-Al-Mamun, M.M., 2020. Land use/land cover change assessment of Halda watershed using remote sensing and GIS. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, v. 23 (1), 63-75. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2018.11.003.

Correia Filho, F.L.; Gomes, E.R.; Nunes, O.O.; Lopes Filho, J.B., 2011. Cadastro de fontes de abastecimento por água subterrânea do Maranhão. Relatório diagnóstico do município de Codó. Teresina: CPRM – Serviço Geológico do Brasil (Accessed May 15, 2023) at:. https://rigeo.cprm.gov.br/handle/doc/15471

De Araújo, J.C.; Günter, A.; Bronstert, A., 2006. Loss of reservoir volume by sediment deposition and its impact on water availability in semiarid Brazil. Hydrological Sciences Journal, v. 51 (1), 157-170. https://doi.org/10.1623/hysj.51.1.157.

Duarte, S.N.; De Araújo, J.C.; Costa, R.N.T.; Gheyi, H.R., 2024. Hidrologia: conceitos e exercícios com aplicações práticas. Ed. FEALQ, Piracicaba, 563 p.

Ferraz, D.P.G.B.; Vicens, R.S., 2019. Desempenho do descritor máxima diferença na classificação de plantações de eucalipto no Estado do Rio de Janeiro. Revista Brasileira de Cartografia, v. 71 (1), 99-121. https://doi.org/10.14393/rbcv71n1-46143.

Gorelick, N.; Hancher, M.; Dixon, M.; Ilyushchenko, S.; Thau, D.; Moore, R., 2017. Google earth engine: planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing. Environmental, v. 202, 18-27. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031.

Jayawardhana, W.G.N.N.; Chathurange, V.M.I., 2020. Investigate the sensitivity of the satellite-based agricultural drought indices to monitor the drought condition of paddy and introduction to enhanced multi-temporal drought indices. Journal of Remote Sensing & GIS, v. 9 (272). https://doi.org/10.35248/2469-4134.20.9.272.

Kibii, J.K.; Kipkorir, E.C.; Kosgei, J.R., 2021. Application of Soil and Water Assessment Tool (SWAT) to evaluate the impact of land use and climate variability on the Kaptagat Catchment River discharge. Sustainability, v. 13 (4). https://doi.org/10.3390/su13041802.

Kumar, M.; Denis, D.M.; Kundu, A.; Joshi, N.; Suryavanshi, S., 2022. Understanding land use/land cover and climate change impacts on hydrological components of Usri watershed, India. Applied Water Science, v. 12 (39). https://doi.org/10.1007/s13201-021-01547-6.

Llano, X.C., 2018. AcATaMa - QGIS plugin for Accuracy Assessment of Thematic Maps, version 23.4 (Accessed July 05, 2023) at:. https://plugins.qgis.org/plugins/AcATaMa/

Lopes F.B.; Barbosa, C.C.F.; Novo, E.M.L.M.; Carvalho, L.A.S.; Andrade, E.M.; Teixeira, A.S., 2021. Modelling chlorophyll-a concentrations in a continental aquatic ecosystem of the Brazilian semiarid based on remote sensing. Revista Ciência Agronômica, v. 52 (2), e20207210. https://doi.org/10.5935/1806-6690.20210028

Luz, N.B.; Maran, J.C.; Rosot, M.A.D.; Garrastazu, M.C.; Franciscon, L.; Oliveira, Y.M.M.; Freitas, J.V., 2018. Manual de Análise de Paisagem. Volume 2: procedimentos para a execução do mapeamento de uso e cobertura da terra. Embrapa Florestas Documentos, Colombo, 317.

MapBiomas, 2000. Visão Geral da Metodologia (Accessed April, 06, 2024) at:. https://mapbiomas.org/visao-geral-da-metodologia

Medeiros, C.L.; Silva, J.F.C.B.C.; Silva, R.M.; Santos, C.A.G., 2019. Run-off-erosion modelling and water balance in the Epitácio Pessoa Dam River basin, Paraíba State in Brazil. International Journal of Environmental Science and Technology, v. 16, 3035-3048. https://doi.org/10.1007/s13762-018-1940-3.

Myers, N.; Mittermeier, R.; Mittermeier, C.; Fonseca, G.A.B.; Kent, J., 2000. Biodiversity hotspots for conservation priorities. Nature, v. 403, 853-858. https://doi.org/10.1038/35002501.

Negri, R.G.; Mendes, T.S.G., 2020. Sensoriamento remoto, processamento de imagens e estudos ambientais. In: Vilanova, M.R.N.; Shino, M.Y. (Eds), Fronteiras da engenharia e ciências ambientais: perspectivas multidisciplinares. Ed. UNESP, São Paulo, pp. 219-243. https://doi.org/10.7476/9786557140093.0010.

Olofsson, P.; Giles, M.F.; Herold, M.; Stehman, S.; Woodcock, C.E.; Wulder, M.A., 2014. Good practices for estimating area and assessing accuracy of land change. Remote Sensing of Environment, v.148, 42-57. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.02.015.

Poorheydari, S.; Ahmadi, H.; Moeini, A.; Feiznia, S.; Jafari, M., 2020. Efficiency of SWAT model for determining hydrological responses of marl formation. International Journal of Environmental Science and Technology, v. 17, 3741-3750. https://doi.org/10.1007/s13762-020-02688-y.

Rabelo, D.R.; Cavalcante, A.A.; De Araújo, J.C., 2023. Sediment yield in a basin in Brazilian Semiarid Regions: a discussion on positive allometry. Catena, v. 221, 106749. https://doi.org/10.1016/j.catena.2022.106749.

Rodrigues, I.S.; Costa, C.A.; Raabe, A.; Medeiros, P.H.A.; De Araújo, J.C., 2021. Evaporation in Brazilian dryland reservoirs: Spatial variability and impact of riparian vegetation. Science of the Total Environment, v. 797, 149059. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.149059.

Sano, E.E.; Rosa, R.; Scaramuzza, C.A.M.; Adami, M.; Bolfe, E.L.; Coutinho, A.C.; Esquerdo, J.C.D.M.; Maurano, L.E.P.; Narvaes, I.S.; Oliveira Filho, F.J.B.; Silva, E.B.; Victoria, D.C.; Ferreira, L.G.; Brito, J.L.S.; Bayma, A.P.; Oliveira, G.H.; Bayma-Silva, G., 2019. Land use dynamics in the Brazilian Cerrado in the period from 2002 to 2013. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 54, e00138. https://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2019.v54.00138.

Santos, A.M.; Silva, C.F.A.; Rudke, A.P.; Soares, D.O., 2021. Dynamics of active fire data and their relationship with fires in the areas of regularized indigenous lands in the Southern Amazon. Remote Sensing Applications: Society and Environment, v. 23, 100570. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2021.100570.

Silva, L.S.; Ferraz, L.L.; Sousa, L.F.; Jesus, R.M.; Santos, C.A.S.; Rocha, F.A., 2023. Assessment of changes in land use and occupation on the hydrological regime of a basin in the west of Bahia. Journal of South American Earth Sciences, v. 123, 104218. https://doi.org/10.1016/j.jsames.2023.104218.

Simplício, A.A.F.; Costa, C.A.G.; Navarro-Hevia, J.; De Araújo, J.C., 2021. Erosion at hillslope and micro-basin scales in the Gilbués desertification region, Northeastern Brazil, Land Degradation & Development, v. 32 (3), 1487-1499. https://doi.org/10.1002/ldr.3809.

Souza Junior, C.M.; Shimbo, J.Z.; Rosa, M.; Parente, L.; Alencar, A.A.; Rudorff, B.F.T.; Hasenack, H.; Matsumoto, M.; Ferreira, L.G.; Souza-Filho, P.W.M.; De Oliveira, S.W.; Rocha, W.; Fonseca, A.; Balzani, C.; Diniz, C.; Costa, D.; Monteiro, D.; Rosa, E.R.; Vélez-Martin, E.; Weber, E.J.; Lenti, F.; Paternost, F.F.; Pareyn, F.G.C.; Siqueira, J.V.; Viera, J.L.; Ferreira Neto, L.C.; Saraiva, M.; Sales, M.H.R.; Salgado, M.P.G.; Vasconcelos, R.; Galano, S.; Mesquita, V.V.; Azevedo, T., 2020. Reconstructing three decades of land use and land cover changes in Brazilian biomes with Landsat Archive and Earth Engine. Remote Sensing, v. 12, 2735. https://doi.org/10.3390/rs12172735.

Stehman, S.V.; Czaplewsli, R.L., 1998. Design and analysis for thematic map accuracy assessment: Fundamental principles. Remote Sensing of Environment, v. 64 (3), 331-344. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(98)00010-8.

Stehman, S.V.; Foody, G.M., 2019. Key issues in rigorous accuracy assessment of land cover products. Remote Sensing of Environment, v. 231, 119999. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.05.018.

Tucci, C.E.M., 2020. Hidrologia: ciência e aplicação. 4.ed. Ed. UFRGS, Porto Alegre, 943 p.

United States Geological Survey (USGS), 2023a. Earth Explorer (Accessed July 02, 2023) at:. https://earthexplorer.usgs.gov/

United States Geological Survey (USGS), 2023b. Landsat Missions. Landsat 8 (Accessed July 04, 2023) at:. https://www.usgs.gov/landsat-missions/landsat-8

Venter, Z.S.; Barton, D.N.; Chakraborty, T.; Simensen, T.; Singh, G., 2022. Global 10 m land use land cover datasets: a comparison of Dynamic World, World Cover and Esri Land Cover. Remote Sensing, v. 14 (16), 4101. https://doi.org/10.3390/rs14164101.

Publicado

29-10-2024

Como Citar

Feitosa, J. do N. A., Coelho, C. F., Silva, R. C. C., Ribeiro, A. T., & Simplicio, A. A. F. (2024). Land use and land cover mapping of the Saco River’s watershed, State of Maranhão, Brazil. Revista Brasileira De Ciências Ambientais, 59, e2127. https://doi.org/10.5327/Z2176-94782127

Edição

Seção

Artigos

Plaudit