SciELO - Brazil - Modelagem dinâmica espacial das alterações de cobertura e uso da terra relacionadas à expansão canavieira Modelagem dinâmica espacial das alterações de cobertura e uso da terra relacionadas à expansão canavieira
Artigos • Bol. Ciênc. Geod. 19 (2) • Jun 2013 • https://doi.org/10.1590/S1982-21702013000200009 copiar
Detecção de Mudanças; Modelagem Dinâmica Espacial; Cana-de-Açúcar; Dinamica EGO
Change Detection; Spatial Dynamic Modeling; Sugarcane; Dinamica EGO
Cenários estacionários utilizam o diagnóstico das alterações pretéritas para direcionar as alterações que ocorrerão no futuro. São cenários que reproduzem o que ocorreu no passado1 1 Business as usual. . Devido a esta característica, são dependentes do nível de qualidade da detecção de mudanças. Podem ser propostos por meio de modelos markovianos simples conjugados a autômatos celulares, auxiliando na avaliação das alterações de cobertura e uso da terra (COUCLELIS, 2002).
O problema exposto aqui é relacionado à otimização de variáveis e parâmetros por meio de calibração. Visando evitar uma análise somente teórica – e um tanto quanto abstrata – é necessário desenvolver um estudo de caso nos moldes de um experimento empírico.
A escala da base cartográfica adotada é 1:250.000 (IBGE, 2011b). Visando utilizar um polígono referente ao perímetro municipal em escala mais detalhada, optou-se por unir os setores censitários, cuja escala aproximada é 1:50.000 (IBGE, 2011a). Com o objetivo de utilizar polígonos e linhas referentes à malha hidrográfica e corpos d'água em escala mais detalhada, optou-se por utilizar os dados do DAEE-SP, cuja escala aproximada é 1:50.000 (SÃO PAULO, 2011). Em relação às demais feições – malha viária e mancha urbana – foram mantidas as da base cartográfica (IBGE, 2011b). Após a definição da base cartográfica, foram inseridos os polígonos referentes às classes temáticas.
O modelo adotado foi o Dinamica EGO (Environment for Geoprocessing Objects)2 2 www.csr.ufmg.br/dinamica/ . Trata-se de um modelo orientado a processos e passível de comportar implementações baseadas em agentes no nível macro e em modelos customizados. É um modelo aberto a diferentes parametrizações (pesos de evidência, regressão logística, redes neurais, árvore de decisão etc.), possui algoritmos de transição por expansão ou nucleação e algoritmo genético para definição dos melhores pesos de evidência. A matriz de transição permite o cálculo das probabilidades de transição, que por sua vez, permitem a execução de simulações pretéritas e a geração de cenários prospectivos variados.
Foram consideradas as seguintes variáveis potenciais: proximidade da classe em expansão; proximidade dos cursos d'água, proximidade das estradas, proximidade da hidrovia (Tietê), tipos de solo e classes de declividade. Em relação a estas últimas, foi adotada a classificação presente no Manual Brasileiro para Levantamento da Capacidade de Uso (MARQUES, 1971). Apesar de haver classificações mais recentes3 3 Lepsch et al. (1991) e EMBRAPA (1999). , essa classificação é plenamente compatível com as limitações relacionadas à mecanização do setor canavieiro. Todas as variáveis foram rasterizadas com pixels de 20m. Após a rasterização, foi padronizado o número de linhas e colunas de todos os insumos utilizados. As variáveis foram agrupadas em um único arquivo (cubo de variáveis estáticas).
A determinação dos pesos das variáveis explicativas pressupõe a independência de eventos (Teorema de Bayes). Isto foi analisado nos resultados dos testes de independência espacial, com os seguintes índices: Cramer (V) e Joint Information Uncertainty (JIU)4 4 Índice de Incerteza de Informação Conjunta. . Esses índices operam com valores reais e percentuais, respectivamente, e avaliam o grau de dependência espacial entre pares de variáveis. Conforme Bonham-Carter (1994), quanto mais próximos de 1, maior a dependência espacial entre os pares de variáveis consideradas. Foram excluídas todas as variáveis com resultados acima de 0,5.
Após a obtenção dos parâmetros satisfatórios, foram geradas simulações anuais a partir do mapa inicial, ou seja, de 2006 a 2010. O desempenho do modelo foi avaliado utilizando-se um método baseado no conceito de fuzziness of location5 5 Incerteza de localização. , no qual a representação de uma célula é influenciada por ela mesma, e, em menor magnitude, pelas células na sua vizinhança (HAGEN, 2003). Trata-se de um teste de comparação de similaridade fuzzy entre o mapa simulado e o mapa-referência. O índice de similaridade fuzzy empregado neste trabalho foi criado pelo Centro de Sensoriamento Remoto da Universidade Federal de Minas Gerais (CSR/UFMG) e representa uma adaptação do índice de similaridade fuzzy criado por Hagen (2002), sendo que este último penaliza o ajuste em vista da distância da célula central, em análise, em relação à célula que contém a classe desejada na cena de comparação, utilizando uma função de decaimento, que pode ser constante ou exponencial (ALMEIDA et al., 2008). No caso particular deste trabalho, a comparação foi feita entre dois mapas-diferenças, resultantes, de um lado, da subtração entre o mapa final real e o mapa inicial, e de outro lado, entre o mapa final simulado e o mapa inicial, conforme implementado na plataforma Dinamica EGO. Adotou-se uma função de decaimento constante, calculada com os seguintes tamanhos de janelas: 1x1, 3x3, 5x5, 7x7, 9x9 e 11x11. Com o modelo validado, diversos cenários podem ser gerados, de acordo com o escopo da modelagem.
Os mapas de cobertura e uso da terra de Arealva – de 2005 e de 2010 – podem ser visualizados nas Figuras 2 e 3, respectivamente. Na Tabela 6, apresenta-se o cálculo de áreas (em ha e em porcentagem) das classes de ambos os mapas.
Processos típicos de expansão, tais como a da cana-de-açúcar, tiveram uma participação maior do algoritmo expander, enquanto que processos relacionados aos fragmentos de vegetação nativa – regeneração e degradação – tiveram uma participação maior do algoritmo patcher, visto que a maior parte da expansão canavieira se dá em áreas fronteiriças a essas lavouras, ao passo que a perturbação e/ou regeneração de fragmentos de vegetação nativa ocorre de forma difusa.
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