Mapeamento de áreas aluvionares no semiárido brasileiro por meio de dados colaterais e imagens orbitais Mapping alluvial areas in semi-arid region of Brazil through collateral data and satellite images

• Main Authors: Helio L. Lopes, Jaime J. da S. P. Cabral, José C. de Araújo Filho, Suzana M. G. L. Montenegro
• Format: Article
• Language: English
• Published: Universidade Federal de Campina Grande 2013-07-01
• Series: Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental - Agriambi
• Subjects: solos aluviais; classificação supervisionada; sensoriamento remoto; relevo; alluvial soils; supervised classification; remote sensing; relief
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662013000700011
• ISSN: 1415-4366; 1807-1929

A região semiárida do Brasil possui grande potencial para armazenamento de água em áreas aluvionares, podendo potencializar a pequena agricultura. Verifica-se a necessidade de uma metodologia para mapeamento dessas áreas, com o objetivo de futuros estudos in loco para implantação de barragens subterrâneas e manejo correto dos solos aluvionares. Neste sentido, objetivou-se a aplicação de imagens Landsat- Mapeador Temático 5 em conjunto com dados colaterais, como a rede de drenagem, mapa de classes de solo e mapa de relevo para auxiliar na classificação de terraços aluviais. Teve-se, como área de estudo, a bacia do Rio Pajeú, no sertão do estado de Pernambuco. Buscou-se também, por meio de dados SRTM (Shuttle Radar Topography Mission), a avaliação topográfica das áreas classificadas. Verifica-se que a utilização única de dados orbitais traz classificação incongruente mas com a inserção de dados colaterais é possível obter melhores resultados na classificação. A rede de drenagem é fundamental no mascaramento de classificações espúrias. Quando procede à análise topográfica por meio de dados do SRTM das áreas classificadas como terraços aluvionares, observa-se a inconsistência desses dados.<br>The semi-arid region of Brazil has great potential for storing water in alluvial areas, and may give support to small-scale family farming. There is a need to establish a methodology for mapping these areas with the objective of future studies to implement underground dams and suitable management of the soils that occur on alluvial terraces. In this way, the aim of this study was to apply Landsat-Thematic Mapper images together with collateral data such as the drainage network, map of soil classes and elevation data to assist in the classification of alluvial terraces. The study area was Pajeú River basin located in the 'Caatinga' ecosystem of the Pernambuco state. Topographic assessment of the alluvial areas was done by using SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) data. It was found that the single use of orbital data brings incongruous classification, but with the inclusion of collateral data it was possible to obtain better results in classification. The drainage network was also important in masking the spurious classification. The analysis of the topography of the classified areas was inadequate using SRTM data.