EDIÇÃO 25 - Setembro/12 - RBCIAMB

MATERIAL E MÉTODOSA área de estudoselecionada para este trabalhocorresponde ao município de RioBranco, AC (Figura 1). O municípiode Rio Branco sofreu um grandeprocesso de crescimentopopulacional a partir da década de70, com crescente concentração depopulação urbana. Para analisar aevolução das temperaturas daEstação Meteorológica do INMET(Instituto Nacional de Meteorologia)com sede em Rio Branco, AC,utilizou-se uma série histórica diáriada temperatura média do ar, noperíodo que compreendeu 20 anos(1990-2010) e, imagens do sensorTM, a bordo do satélite Landsat-5,órbita 2, ponto 67, (Tabela 1).Para o processamento dosdados, foram utilizados os softwaresERDAS IMAGINE 10 e ArcGIS 9.3. Osoftware ArcGIS versão 9.3 foiutilizado para o trabalho de dadosvetoriais, banco de dados e mapas, osoftware ERDAS IMAGINE 10 foiutilizado para o processamento deimagem como: cálculo da calibraçãoradiométrica, refletância dasbandas, albedo no topo daatmosfera, albedo da superfície,índices de vegetação, emissividadede cada pixel no domínio espectralda banda termal, emissividade dabanda larga, temperatura dasuperfície e classificação nãosupervisionada.As imagens TM sãocompostas de sete bandasespectrais, sendo que seis bandassão refletivas e uma termal (banda6). A radiância espectral dos alvosobservados pelo sensor TM sãoarmazenadas em níveis de cinza, ounúmero digital, os quais variam de 0a 255 (resolução radiométrica de 8bits) e tendo resolução espacial de30 m nas bandas refletivas e 120 mna banda do termal.De acordo com oalgoritmo SEBAL (Surface EnergyBalance Algoritm) proposto porBastiaanssen et al. (1998) uma sériede sequências foi efetuada. Pormeio da equação 1, foi calculado aradiância espectral de cada banda(L λi ), dada por:L max − LL = L +min× 255λi min 255 α =(1)em que, ND é o número digital decada pixel. Já, os coeficientes L max eL min são as radiâncias espectraismáximas e mínimas (Wm -2 sr -1 µm -1 ).Tratando-se de dados TM, asimagens, cujas datas de aquisiçãoestão compreendidas de 1 de marçode 1984 a 4 de maio de 2003, foramutilizados os valores de L min e L maxpropostos por Chander & Markhan(2003).Posteriormente, calculousea refletância de cada banda (ρ λi ),com a equação 2:ρ =λiπLλiE cosθ λi z d r(2)em que, L λi é a radiância espectral decada banda, E λi é a radiância solarespectral de cada banda no topo daatmosfera (W m -2µm -1 ), θ z é oângulo zenital solar retirado dainformação do cabeçalho dasimagens do sensor TM e d r é adistância relativa terra-sol (emunidade astronômica - UA) (equação3).A distância relativa terrasolfoi calculada por meio daequação sugerida por Allen et al.(2007):⎛d r = 1+0,033cos⎜DJ×⎝2π365⎞⎟⎠(3)em que, DJ representa o dia do ano.Com a refletância de cadabanda foi possível obter o albedo notopo da atmosfera (α toa ) e, por suavez, o albedo considerando osefeitos atmosféricos ou albedo dasuperfície (α):α toa = 0,293ρ 1 + 0,274ρ 2 + 0,233ρ 3 +0,154ρ 4 + 0,033ρ 5 + 0,011ρ 6(4)αtoa− α pτsw(5)em que, α p é o albedo da radiaçãosolar refletida pela atmosfera, quevaria entre 0,025 e 0,04, foi utilizadoo valor de 0,03; τ sw é atransmissividade atmosférica quepara condições de céu claro, podeser obtida por:τ sw = 0,75 + 2.10 -5 Z a(6)em que, Z a é a altitude.O Índice de Vegetação daDiferença Normalizada (NormalizedDifference Vegetation Index - NDVI)foi obtido por meio da razão entre adiferença das refletividades doinfravermelho próximo (ρ IV ) e dovermelho (ρ V ) e a soma das mesmas(equação 7):ρIV− ρNDVI =VρIV+ ρV(7)Para o cálculo do Índice deVegetação Ajustado para os Efeitosdo Solo (Soil Adjusted VegetationIndex – SAVI), empregou-se aexpressão proposta por Huete(1988).(1+)(ρ2− ρ1)SAVI =( + ρ2+ ρ1)(8)O SAVI é um índice quebusca diminuir a influência daresposta espectral do solo, mediantea inclusão de um fator de ajuste (l)que é variável com o grau deRevista Brasileira de Ciências Ambientais – Número 25 – setembro de 2012 72 ISSN Impresso 1808-4524 / ISSN Eletrônico: 2176-9478