GEOTECNOLOGIAS_22_10_12

MARCOS ESDRAS LEITE(Organizador)

GEOTECNOLOGIASAPLICADAS AOS ESTUDOS

GEOGRÁFICOS

MARCOS ESDRAS LEITE(Organizador)

GEOTECNOLOGIASAPLICADAS AOS ESTUDOS

GEOGRÁFICOS

UnimontesEDITORA

Montes Claros2013

Este livro ou parte dele não pode ser reproduzido por qualquer meio sem autorização escrita do Editor.

Filiada à

EDITORA UNIMONTESCampus Universitário Professor Darcy Ribeiro

Montes Claros - Minas Gerais - BrasilCEP: 39.401-089 - CAIXA POSTAL: 126

[email protected]

© - EDITORA UNIMONTES Universidade Estadual de Montes Claros

CATALOGADO PELA DIRETORIA DE DOCUMENTAÇÃO E INFORMAÇÕES (DDI) - UNIMONTES

Dados Internacionais de Catalogação na Publicação (CIP)

APRESENTAÇÃOAs geotecnologias abrangem aplicações em diversas

ciências, no entanto seu desenvolvimento está intrinse-camente associado à ciência geográfica, haja vista que o espaço, como objeto de estudo da geografia, tornou impres-cindível à convergência entre o conhecimento geográfico e o instrumental tecnológico, como os hardwares e softwa-res. Dessa maneira, a aplicação das geotecnologias, que necessariamente ocorre em um espaço geográfico, aproxi-ma esse conjunto de instrumentos da ciência geográfica.

Na evolução das geotecnologias, desde o final da Se-gunda Guerra Mundial, percebemos que ocorreram vários avanços que vão desde a sofisticação dos computadores e do desenvolvimento de aplicativos específicos, para trata-mento da informação espacial, até a aplicação, que tem se expandido bastante. As geotecnologias começaram como instrumento estatal e, atualmente, o setor privado ocupa cada vez mais este setor.

Diante do crescimento de uso das geotecnologias, este livro objetivou organizar, em um único volume, trabalhos de diversos pesquisadores das ciências geográficas que aplicam os instrumentos geotecnológicos para auxiliar nas suas investigações científicas. Por isso, a publicação foi intitulada GEOTECNOLOGIAS APLICAÇÕES NOS ESTUDOS GEOGRÁFICOS. Destacamos que se trata, aqui, de esforço conjunto de alguns profissionais que tra-balham com as geotecnologias, notadamente aqueles que

REITORProfessor João dos Reis Canela

VICE-REITORProfessora Maria Ivete Soares de Almeida

DIRETOR DE DOCUMENTAÇÃO E INFORMAÇÕESHumberto Velloso Reis

DIRETOR DA IMPRENSA UNIVERSITÁRIAEliane Ferreira da Silva

DIRETOR DA EDITORA UNIMONTESProfessor Antonio Alvimar Souza

PRODUÇÃO GRÁFICAImprensa Universitária/Unimontes

CAPA/PROJETO GRÁFICOBernardino Mota

EDITORA UNIMONTES

CONSElhO EDITORIAl

Prof. Silvio Guimarães – Medicina. Unimontes.Prof. Hercílio Mertelli – Odontologia. Unimontes.

Prof. Humberto Guido – Filosofia. UFU.Profª Maria Geralda Almeida. UFG

Prof. Luis Jobim – UERJ.Prof. Manuel Sarmento – Minho – Portugal.

Prof. Fernando Verdú Pascoal. Valencia – Espanha.Prof. Antônio Alvimar Souza - Unimontes

Prof. Fernando Lolas Stepke. – Univ. Chile.Prof. José Geraldo de Freitas Drumond – Unimontes.

Profª Rita de Cássia Silva Dionísio. Letras – Unimontes.Profª Maisa Tavares de Souza Leite. Enfermagem – Unimontes.

Profª Siomara A. Silva – Educação Física. UFOP.

G352e Geotecnologias aplicadas aos estudos geográficos / Marcos Esdras Leite (organizador). – Montes Claros : Unimontes, 2013.

326 p. : il. ; 14 x 21 cm.

Inclui bibliografia.ISBN 978-85-7739-424-1

1. Geotecnologias. 2. Geografia. 3. Sistemas de informação geográfica. 4. Sensoriamento remoto. 5. Análise espacial. I. Leite, Marcos Esdras.

CDD 910

contemplam, frontalmente, as questões de interesse da geografia.

Apesar de capitaneado pela equipe do Laboratório de Geoprocessamento, da Universidade Estadual de Mon-tes Claros/UNIMONTES, este livro traz contribuições de profissionais de outras instituições parceiras, como a Universidade Federal de Uberlândia/UFU, por meio dos Laboratórios de Cartografia e Sensoriamento Remoto e de Geoprocessamento; a Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais/PUC-Minas, com o programa de Pós-Gradu-ação em Tratamento da Informação Espacial; a Universi-dade Federal de Fronteira do Sul/UFFS, com o Departa-mento de Geografia. Além dessas instituições, há o apoio de outros setores da UNIMONTES que têm relação estrei-ta de pesquisa como o Laboratório de Geoprocessamento, como o Centro de Estudos e Convivência com o Semiárido/CECS, Laboratório de Ecologia Evolutiva e o Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento Social.

Nessa medida, esperamos que esta breve mostra de aplicações das GEOTECNOLOGIAS NOS ESTUDOS GE-OGRÁFICOS oriente e inspire os geógrafos, bem como outros pesquisadores de áreas que necessitem de dados geográficos e da análise espacial para avançarem em suas pesquisas.

Marcos Esdras Leite

1. AnáliseAmbientalDaBaciaHidrográficaDo Rio São Francisco No Cerrado MineiroMirna Karla Amorim da Silva, Roberto Rosa

2. Fotointerpretação De Imagens: Estudo De CasoDoAltoDaBaciaHidrográficaDoRioDou-rados/Patrocínio-MGGabriel Alves Veloso, Renato Emanuel da Silva, Mariana Mendes Silva

3. Geotecnologias aplicadas à extração au-tomática de dados morfométricos da bacia do rio Pacuí/MGJefferson Willian Lopes Almeida, Marcos Esdras Leite, Maria Ivete Soares de Almeida, Maykon Fredson Freitas Ferreira

4. Sensoriamento Remoto Aplicado à Análi-se Temporal da Relação uso da Terra / Tempe-ratura e Albedo de Superfície na Bacia do Rio Vieira o Norte de Minas GeraisManoel Reinaldo Leite, Jorge Luis Silva Brito

5. O uso das geotecnologias como suporte à análise da distribuição espacial das unidades de conservação de uso integral no Norte de Mi-nas GeraisCarlos Magno Santos Clemente, Mario Marcos do Espírito Santo, Manoel Reinaldo Leite, Marcos Esdras Leite, Deborah Marques Pereira

Sumário

09

47

75

111

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Análise Ambiental Da Bacia Hidrográfica Do Rio São Francisco No Cerrado Mineiro

9

6. O uso do geoprocessamento para análise do crescimento da população e do saneamen-to básico em 188 municípios na área de abran-gência do semi-árido mineiro Wadson de Almeida Miranda, Carlos Magno Santos Clemente, Expedito José Ferreira

7. Monitoramento do Crescimento das Fa-velas de Montes Claros/MG por Imagens de Alta ResoluçãoMarcos Esdras leite; Jorge Luis Silva Brito; André Medeiros Rocha; Alex Santos Martins

8. Análise Espaço-Temporal da Mineração em Itabira/MGCarlos Magno Santos Clemente, Deborah Mar-ques Pereira , Gustavo Henrique Gomes de Oli-veira, Marianne Durães Fernandes

9. Análise Espacial Dos Condicionantes Da Cri-minalidade Violenta No Estado De Minas GeraisWagner Batelha, Alexandre Magno Alves Diniz

10. Sensoriamento Remoto Aplicado ao Ma-peamento do Uso do Solo Urbano e de Assenta-mentos Ilegais em Montes Claros/MGMarcos Esdras Leite, Raul de Magalhães Filho, Bruno Alves Nobre

AUTORES

186

211

241

290

323

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ANÁLISE AMBIENTAL DA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO SÃO

FRANCISCO NO CERRADO MINEIRO

Mirna Karla Amorim da SilvaRoberto Rosa

IntroduçãoA atitude destrutiva e desenfreada do homem frente a

utilização dos recursos naturais, de maneira insustentá-vel, requer que sejam tomadas ações de forma a garantir os mesmos recursos disponíveis às populações provenientes das gerações futuras. Pensando nesta questão, sabemos que as áreas do Cerrado brasileiro são foco de constante degradação por motivos variados ligados a ações socioe-conômicas e ambientais. Muito se pensa em preservar a Amazônia ou a Mata Atlântica considerando a ocupação das áreas de Cerrado como uma opção frente à ocupação destes outros dois biomas. Mas, quando se leva em conta a perda de cerca de 10 milhões de hectares/ano da área do Cerrado, tem-se a noção de que este bioma deve ser pre-servado para a conservação de sua biodiversidade, solos e águas (AGUIAR et. al, 2004; BRASIL, 1999).

Considera-se que a flora brasileira do Cerrado apresen-ta uma das diversidades mais ricas dentro da vegetação savânica do mundo, mas para que o homem possa viver em harmonia com esse ambiente, é necessário utilizar os recursos naturais disponíveis de forma sustentável con-

GEOTECNOLOGIAS - APLICADAS AOS ESTUDOS GEOGRÁFICOS

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servando a biodiversidade existente e mantendo também a qualidade do ar, da água e dos solos (SANO e ALMEI-DA, 1998; BRESSAN, 1996; GUERRA, 1980).

Neste sentido, é conhecido que importantes áreas do Cerrado estão sujeitas às pressões antrópicas para o de-senvolvimento das atividades produtivas, destacando-se a agropecuária, atividades minerarias, reflorestamento, ur-banização das cidades, entre outras. No entanto, do mes-mo modo para Shik (2000), se não forem tomadas ações imediatas para a conservação desse bioma, há o risco de que o equilíbrio desse ecossistema se rompa com repercus-sões diretas para o meio ambiente nacional e global.

Em meio ao Cerrado, dentre as diversas riquezas na-turais sujeitas a degradação, destaca-se considerado rio da integração nacional, o rio São Francisco, caminho de ligação entre o Sudeste e o Centro-Oeste com o Nordeste brasileiro. Sua extensão abrange 2700 km, desde sua nas-cente (Figura 1), na Serra da Canastra, município de São Roque de Minas, em Minas Gerais, até sua foz (Figura 2), na divisa dos Estados de Sergipe e Alagoas (IGAM, 2012).

Figura 01 – Nascente do Rio São Francisco, Serra da Canastra/MG – Alto São Francisco

Figura 02 – Foz do Rio São Francisco – Divisa entre AL e SE


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A bacia do rio São Francisco, importante bacia hidro-gráfica de contexto nacional, se insere nessa situação e apresenta potencial de degradação devido a algumas das atividades desenvolvidas em sua área. O uso da terra se apresenta diversificado ao longo de toda sua extensão com especial destaque para os setores de atividades agropecu-árias, mineração, parque industrial diverso, silvicultura, entre outros. O uso da água, também bastante diversifi-cado nesta área, compreende o abastecimento doméstico e industrial, irrigação, dessedentação de animais, prote-ção da comunidade aquática, pesca, piscicultura, extração mineral, geração de energia elétrica, balneabilidade e a recreação de contato primário.

Deste modo, a conservação dos recursos naturais como água e solos, assim como a preservação das espécies nati-vas da vegetação desta bacia é fundamental para a conser-vação da biodiversidade e qualidade de vida da população residente na região.

Com vistas a esse fim, ou seja, ao monitoramento e a conservação dos recursos naturais, utilizam-se as ferra-mentas computacionais do Geoprocessamento, especial-mente os Sistemas de Informação Geográfica (SIG’s) e os produtos obtidos pelo Sensoriamento Remoto, por exem-plo, que permitem a análise e tratamento de dados es-paciais para planejar o uso sustentável dos recursos na-turais e auxiliam a gestão destes espaços degradados ou potencialmente sujeitos a degradação (MIRANDA, 2005; ROCHA, 2000).

Neste contexto, Rosa (2005) reforça que as geotecnolo-

gias, compostas por um conjunto de tecnologias para co-leta, processamento, análise e oferta de informações com referência geográfica, integram soluções em hardware, software e peopleware como poderosas ferramentas para a tomada de decisões.

As geotecnologias, portanto, auxiliam o monitoramen-to da deterioração do meio ambiente, monitoramento este que é freqüentemente realizado em unidades tradicionais de planejamento como a bacia hidrográfica, as regiões fi-siográficas, propriedades rurais, municípios, entre outras. A bacia hidrográfica e as regiões fisiográficas têm relevan-te destaque como unidades naturais de planejamento, e as demais, unidades políticas de planejamento (ROCHA, 1991; BOTELHO e SILVA, 2004).

Assim, a área de estudo desta pesquisa abrange a uni-dade de estudo e planejamento da bacia hidrográfica, no-tadamente a bacia do rio São Francisco. Esta bacia apre-senta uma área de drenagem de 236452 km2 dentro do Estado de Minas Gerais, sendo que este total engloba 219 municípios mineiros. Os afluentes mais importantes do trecho mineiro do rio São Francisco, pela margem direita, são os rios Pará, Paraopeba, das Velhas, Jequitaí, Pacuí, Gameleira, Guaritas e Verde, enquanto que pela margem esquerda, são os rios Marmelada, Indaiá, Borrachudo, Abaeté, Paracatu, Urucuia, Pardo, Pandeiras, Japoré e Carinhanha.

Porém, nesta pesquisa será abordada a área da bacia do rio São Francisco correspondente à sua porção localizada dentro do Cerrado mineiro, o correspondente a 208146.73


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km2. Assim, a área de estudo compreende a área da bacia hidrográfica do rio São Francisco na área dentro do limite do bioma Cerrado, no Estado de Minas Gerais, compre-endida entre as coordenadas geográficas 20°40’ e 14°9’ de latitude sul e 47°36’ e 42°27’ de longitude a oeste de Gre-enwich , conforme Figura 3.

Figura 03–Localizaçãogeográficadaáreadeestudo

Dentro desta área de estudo, enfim, o objetivo geral da pesquisa consiste em avaliar algumas variáveis ambien-tais da bacia do rio São Francisco, dentro do Cerrado mi-neiro, utilizando produtos de sensoriamento remoto e téc-nicas de geoprocessamento, a fim de conhecê-la dentro de suas interações e auxiliar a tomada de decisões referentes ao direcionamento das questões ambientais na bacia es-tudada.

MetodologiaMateriais

Material bibliográfico: trabalhos acadêmicos, livros, ar-tigos e páginas eletrônicas com informações pertinen-tes ao tema da pesquisa;

Material cartográfico: cartas topográficas digitais edi-tadas pela fundação IBGE, na escala 1:1.000.000; dados vetoriais de limite da bacia, uso da terra e cobertura vegetal natural e solos obtidos, respectivamente, junto aos órgãos IGAM, MMA/PROBIO e IBGE; Modelo Digi-tal de Elevação (MDE) do sensor SRTM (WEBER et al, 2004), obtido junto a EMBRAPA;

Softwares: Idrisi 32 (SIG), ArcGIS 9.2 (SIG), Word (Edi-tor de textos), Excel (Editor de planilhas eletrônicas).

Procedimentos metodológicosA pesquisa teve início com a definição do tema e área de

estudo da pesquisa.

Seqüencialmente foi pesquisado o material bibliográ-fico referente aos aspectos físicos da área de estudo, ao tema relacionado às bacias hidrográficas, assim como ao uso do geoprocessamento em estudos ambientais.

Logo após, realizou-se a fase de coleta dos dados espa-ciais referentes aos arquivos vetoriais de limite (biomas, Estado de Minas Gerais, bacias hidrográficas federais, etc.), hidrografia, malha viária, classes de uso da terra e cobertura vegetal natural e classes de solos da área de


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estudo; e arquivos raster como o MDE/SRTM da área de estudo. Estes dados espaciais foram coletados junto a ór-gãos como o IBGE, IGAM, MMA, EMBRAPA, UFRGS, via internet, através de download gratuito pelas páginas ele-trônicas dos mesmos órgãos citados.

Após a coleta dos dados espaciais foi possível elaborar a base cartográfica e o mapa de localização da área de es-tudo com o auxílio das ferramentas do ArcGIS 9.2. A base cartográfica serviu de suporte para a elaboração dos ma-pas temáticos referentes à hipsometria, clinografia, solos e uso da terra da área em estudo.

Os mapas de hipsometria e clinografia foram elabora-dos utilizando o MDE de Minas Gerais obtido pelo sensor SRTM (Shuttle Radar Topographic Mission) com o auxílio do software Idrisi 32 e o layout foi elaborados com o auxí-lio do software ArcGIS 9.2.

O mapa de solos foi elaborado a partir dos dados veto-riais disponíveis para download pelo site do IBGE, via in-ternet. Os ajustes topológicos e o layout foram elaborados com o auxílio do software ArcGIS 9.2.

O mapa de uso da terra e cobertura vegetal natural foi elaborado a partir dos dados vetoriais das cartas do Proje-to de Conservação e Utilização Sustentável da Diversidade Biológica Brasileira - PROBIO (2008), na escala 1:250.000. A compilação destes dados foi realizada com o ajuste das classes de uso da terra pertencentes às bordas das cartas utilizadas utilizando as imagens de satélite ETM+/Landsat, do ano de 2002, composição colorida 3B4R5G, no intuito de eliminar todos os limites do mosaico elaborado com as cartas

utilizadas. Foram identificadas na área de estudo, 17 classes de uso da terra e cobertura vegetal natural, apresentadas de acordo com a legenda do Sistema Brasileiro de Classificação da Vegetação do Brasil do IBGE (1992), conforme Quadro 1:

Quadro 1–LegendadoSistemaBrasileirodeClassificaçãodaVegetaçãodo Brasil

Sistema Fito-geográfico(IBGE, 1992)

Nível de formação

Descrição(Ribeiro e Wal-

ter, 1998)

Classesidenti-

ficadaseanalisadas

Classes ilustradas no

mapa

Floresta estacional

semidecidual (F)

Aluvial

Mata de galeria,

mata ciliar, Palmeiral

Fa

Floresta

MontanaMata seca

semidecidual/sempre-verde

Fm

Floresta estacional

decidual (C)

Sub-mon-tana - Cs

Montana - Cm

Área de tensão

ecológica

Contato Savana/Floresta

estacional

- SN

Vegetação secundária - VS

Savana (S)

Florestada Cerradão SdCerradoArborizada Cerrado

denso/típico Sa

Parque

Cerrado ralo/rupestre,

Campo rup-estre/sujo

Sp Campo sujo

Gramíneo-lenhosa

Campo limpo/rupestre Sg Campo limpo

Área de Formações Pioneiras (P)

Vegetação cominfluên-ciafluvialou

lacustre

Campo limpo/ sujo úmido,

VeredasPa -

Áreas antrópi-cas

Agro-pecuária

Cultura agrícola Ac Agricultura

Pastagem cultivada Ap Pastagem

Florestamen-to/Reflores-

tamento

Pinus ou Eucalipto R Refloresta-

mento

Outras áreas antrópicas

Influênciaurbana Iu -

Degradadas por mineração Im -

Água - Água Água ÁguaOrg.: SILVA, M.K.A./ 2012


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No entanto, as 17 classes identificadas foram agru-padas em apenas 8 classes para efeito de publicação em tons de cinza: floresta, cerrado, campo sujo, campo limpo, agricultura, pastagem, reflorestamento e água, conforme apontado no Quadro 1. O mapa de uso da terra foi elabo-rado no software ArcGIS 9.2.

Em etapa posterior ao mapeamento físico da área de es-tudo foi elaborada uma operação de tabulação cruzada dos mapas temáticos. A tabulação cruzada do mapa de uso da terra e cobertura vegetal (Classificação IBGE/1992) com as informações relativas à hipsometria, clinografia e clas-ses de solos, permitiu gerar um grande número de dados relevantes para a análise e interpretação das condições ambientais da bacia hidrográfica em estudo. A tabulação cruzada dos mapeamentos temáticos foi realizada através do software Idrisi 32.

Todas as informações e dados dos mapeamentos reali-zados foram convertidos em tabelas e gráficos para uma melhor compreensão e visualização dos resultados. Cada mapa, tabela e gráfico apresentados foram ainda descritos e, posteriormente, discutidos os resultados apresentados.

A Figura 4, a seguir, sintetiza as etapas seguidas na execução desta pesquisa.

Figura 04 - Etapas dos procedimentos metodológicos

Resultados e DiscussãoPara o conhecimento das condições ambientais da bacia

em estudo foram realizados os mapeamentos temáticos: hipsometria (Figura 5), clinografia (Figura 6), solos (Fi-gura 7) e dois mapas de uso da terra e cobertura vegetal natural, a exemplo da Figura 8.


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Figura 05 – Hipsometria da bacia em estudo

Figura 06–Clinografiadabaciaemestudo

Figura 07 – Solos da bacia em estudo

Figura 08 – Uso da terra e cobertura vegetal natural da bacia em estudo


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Os resultados obtidos entre: mapeamentos, tabulação cruzada, tabelas e gráficos elaborados, assim como as con-siderações sobre cada um, estão apresentados, a seguir.

As classes definidas para a caracterização da hipsome-tria e clinografia, na área de estudo, foram delimitadas especificamente com vistas à área da bacia em estudo, a fim de identificar as diferentes formas da paisagem e os processos atuantes na mesma.

Os valores da área das classes hipsométricas, clinográ-ficas, solo e uso da terra (km2 e %) estão apresentados nas Tabelas 1 e 2 e Gráficos 1 e 2, mostrados a seguir.

Tabela 1 – Área das classes hipsométricas da bacia em estudo

Classeshipsométricas

Intervaloshipsométricos

Área total(km2) (%)

1 Menor 500m 9893.64 4.752 500 – 750m 120557.47 57.923 750 – 1000m 66952.73 32.174 1000 – 1250m 8847.98 4.255 Maior 1250m 1894.91 0.91

Total ..1 208146.73 100.00Org.: SILVA, M. K. A./ 2008

Gráfico 1 – Distribuição percentual das classes hipsométricas da bacia em estudo

0.91

4.25

32.17

57.924.75

0 10 20 30 40 50 60%

Menor 500m

500 - 750m

750 - 1000m

1000 - 1250m

Maior 1250m

Tabela 2 – Área das classes de declividade do terreno da bacia em estudo

Classesclinográficas

Intervalos dedeclividade do terreno

Caracterizaçãodo relevo

Área total

(km2) (%)1 Menor 3% Plano 68262.73 32.802 3 – 8% Suave ondu-

lado 76668.87 36.833 8 – 20% Ondulado 50272.89 24.154 20 – 45% Fortemente

ondulado 12239.66 5.885 Maior 45% Montanhoso

702.58 0.34Total ..2 ..3 100.00

Org.: SILVA, M. K. A./ 2008

Gráfico 2 – Distribuiçãopercentualdasclassesclinográficas da bacia em estudo

O mapeamento hipsométrico da bacia do rio São Fran-cisco em estudo permite verificar que sua maior parte, ou seja, um total de 57.92% de sua área encontram-se com-preendidos em locais com altitude que varia entre os valo-res de 500 a 750m de elevação.

O mapeamento clinográfico da bacia, por sua vez, in-dica que a maior parte da bacia estudada encontra-se em terrenos com menos de 8% de declividade, ou seja, 69.63%

0.34

5.88

24.15

36.83

32.80

0 10 20 30 40%

Menor 3%

3 - 8%

8 - 20%

20 - 45%

Maior 45%


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da área de estudo se encontram assentados em áreas de relevo plano a suavemente ondulado. Nestas áreas o esco-amento superficial é lento e a declividade do terreno per-mite a utilização de maquinário agrícola para as ativida-des agronômicas. Nas áreas onde a densidade da rede de drenagem é maior, o relevo suave a ondulado predomina sobre o relevo plano. As áreas mais abruptas, de relevo su-ave ondulado a um relevo ondulado/montanhoso se encon-tram nas regiões de limite entre o Planalto do São Fran-cisco e a Depressão Sanfranciscana, ou ainda na região das Cristas de Unaí, caracterizadas por um alinhamento de serras intercaladas por áreas rebaixadas e planaltos.

No que se refere ao mapeamento das classes de solo, de modo geral, percebe-se que os solos predominantes na área da bacia do rio São Francisco compreendem os tipos pertencentes à classe de Latossolos, destacando-se aque-les caracterizados pelos Latossolos amarelos, Latossolos vermelhos e Latossolos vermelho-amarelos, abrangendo um total de 35.70% da área da bacia do rio São Francisco. Em seguida, destaca-se a classe referente ao Cambissolo háplico com o total de 27.78% da mesma área.

A identificação das outras classes de solos encontradas na bacia em estudo, assim como os valores das áreas de cada classe mapeada (km2 e %), estão apresentadas na Ta-bela 3 e Gráfico 3, a seguir.

0.0010.8810.95

1.390.77

17.1615.58

2.960.22

27.783.358.65

0.31

0 5 10 15 20 25 30%

Afloramento de rochaArgissolo vermelho

Argissolo vermelho-amareloCambissolo háplico

Gleissolo háplicoLatossolo amarelo

Latossolo vermelhoLatossolo vermelho-amarelo

ÁguaNeossolo flúvicoNeossolo litólico

Neossolo quartzarênicoPlintossolo pétrico

Tabela 3 – Área das classes de solo da bacia em estudo

Classificação SiBCS(1999)


Afloramento de Rocha654.96 0.31

Argissolo vermelho18009.10 8.65

Argissolo vermelho-amarelo 6968.47 3.35Cambissolo háplico

57822.20 27.78Gleissolo háplico

457.28 0.22Latossolo amarelo

6162.98 2.96Latossolo vermelho

32426.49 15.58Latossolo vermelho-amarelo

35726.23 17.16Água

1568.16 0.77Neossolo flúvico

2891.63 1.39Neossolo quartzarênico

22799.22 10.95Nitossolo vermelho

22651.79 10.88Plintossolo pétrico

8.22 0.00..4 208146.73 100.00


Gráfico 3 – Distribuiçãopercentualdasclassesclinográficas da bacia em estudo

O mapeamento do uso da terra e cobertura vegetal natural da bacia do rio São Francisco dentro da área de estudo, por sua vez, permite verificar a distribuição das classes de vegetação natural e atividades de uso antrópico presentes nesta bacia.


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Foram elaborados dois mapeamentos, como já mencio-nado anteriormente.

Os valores correspondentes às áreas das classe de uso da terra e cobertura vegetal natural na área de estudo (km2 e %) agrupadas e ilustradas no mapa de uso da terra e cobertura vegetal natural, estão apresentados na Tabela 4 e Gráfico 4, mostrados, a seguir.

Tabela 4 – Área das classes de uso da terra e cobertura vegetal natural ilustradas no mapa da bacia em estudo

Classes de usoda terra e cobertura vegetal

natural


Floresta 19819.05 9.52Cerrado 13098.06 6.29

Campo sujo 74710.46 35.89Campo limpo 15974.20 7.67

Agricultura 23148.38 11.12Pastagem 47209.23 22.68

Reflorestamento 13023.47 6.26Água 1163.88 0.58Total 208146.73 100.00


Gráfico 4 – Distribuição percentual das classes de uso da terra e cobertura vegetal natural ilustradas no mapa da bacia em estudo

0.58

6.26

22.68

11.12

7.67

35.89

6.29

9.52

0 5 10 15 20 25 30 35 40%

Floresta

Cerrado

Campo sujo

Campo limpo

Agricultura

Pastagem

Reflorestamento

Água

No entanto, para fins de análise da bacia em estudo, a tabulação cruzada das classes de uso da terra e cobertu-ra vegetal natural com os demais mapeamentos da bacia em estudo (hipsometria, clinografia e solos) foi realizada utilizando-se os dados mais detalhados (maior número de classes) identificados e apresentados pelo mapeamento de uso da terra e cobertura vegetal natural, a partir das clas-ses definidas pelo IBGE/1992 (vide Quadro 1).

Os valores correspondentes às áreas de cada classe des-se mapeamento de uso da terra e cobertura vegetal natu-ral analisada (km2 e %), na bacia em estudo, estão apre-sentados na Tabela 5 e Gráfico 5, a seguir.

Tabela 5 – Área das classes de uso da terra e cobertura vegetal natural identificadaseanalisadasnabaciaemestudo(ClassesdeusoIBGE/1992)

Classes de usoda terra e cobertura vegetal natural


Fa 5333.70 2.56

Fm 473.85 0.23Cs 2065.33 0.99Cm 114.45 0.05Sd 1016.71 0.49Sa 11532.86 5.54Sp 74710.46 35.89Sg 15974.20 7.67Pa 9.31 0.00SN 5501.60 2.64Vs 5781.64 2.78Ac 23148.38 11.12Ap 47209.23 22.68R 13023.47 6.26Iu 1086.02 0.52Im 1.64 0.00

Água 1163.88 0.58Total 208146.73 100.00



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29

Gráfico 5 – Distribuição percentual das classes de uso da terra e cobertura vegetalnaturalidentificadaseanalisadas na bacia em estudo (Classes de uso IBGE/1992)

Os dados referentes às classes de uso da terra e cober-tura vegetal identificadas e analisadas na Tabela 4 per-mitem verificar que 40.06% da área da bacia em estudo já se apresentam ocupadas por algum tipo de atividade com influência antrópica, ou seja, por atividades como a agri-cultura, pecuária, reflorestamento, áreas urbanizadas, atividades minerarias, entre outros usos.

A classe de corpos d’água compreende 0.58% da bacia em estudo, ou seja, compreende os reservatórios naturais e as represas artificiais que foram instaladas ao longo de alguns rios de importante abastecimento hídrico na re-gião, a exemplo, com grande destaque da represa de Três Marias, no rio São Francisco.

Uma parcela de 59,37% da bacia do rio São Francisco se

0.580.000.52

6.2622.68

11.122.782.64

0.007.67

35.895.54

0.490.050.990.23

2.56

0 5 10 15 20 25 30 35 40 %

FaFmCsCmSdSaSpSgPaSNVsAcAp

RIuIm

Água

encontra ainda recoberta por vegetação natural, incluindo as classes de floresta, cerrado, campos, mata de galeria, entre outras.

Dentre as classes de cobertura vegetal natural, há o predomínio das classes campestres (43.56%) na área da bacia em estudo. Destaca-se nesta categoria a classe de Campo sujo (Sp), que corresponde a 35.89% do total da área da bacia em estudo. Em seguida, surge a classe de Campo limpo (Sg) com 7.67% do total da mesma área.

As classes de Cerrado florestado (Sd) e Cerrado arbori-zado (Sa), por sua vez, correspondem a apenas 6.03% da área da bacia em estudo nesta pesquisa. A classe de uso antrópico predominante nesta área corresponde à classe de Pastagem (Ap) com 22.68% da área total da bacia em estudo, seguido das classes de Agricultura (Ac) e Reflo-restamento (R) com, respectivamente, 11.12% e 6.26% da mesma bacia analisada.

A atividade agrícola (inclusive aquela que se refere a algum tipo de cultivo irrigado) é percebida em toda a área da bacia em estudo, com destaque para as culturas de mi-lho, feijão, cana-de-açúcar, arroz, banana, mandioca, café, laranja, soja, tomate, algodão, manga, uva e laranja, de-pendendo da região analisada.

Na pecuária presente na bacia em estudo, ocorre o pre-domínio da bovinocultura, com destaque também para a avicultura (galináceos) e suinocultura, em algumas sub--bacias do rio São Francisco.

A silvicultura é outra atividade de destaque, destacan-


30


31

do o eucalipto como espécie mais significativa nesta ativi-dade na bacia, especialmente em virtude das atividades industriais desenvolvidas na região.

Além das considerações apresentadas, a partir dos ma-pas temáticos (hipsométrico, clinográfico e de solos) e a identificação e análise dos dados de uso da terra e cober-tura vegetal natural apresentados, foi realizada uma ope-ração de tabulação cruzada, com o auxílio do Idrisi 32, que permitiu realizar outras análises referentes à bacia do rio São Francisco.

O cruzamento das informações de dois tipos de dados distintos (uso da terra x hipsometria, uso da terra x clino-grafia e uso da terra e solos) permitiu gerar uma série de novos dados que auxiliam a análise das variáveis ambien-tais da bacia em estudo.

A tabulação cruzada entre os dados mencionados e os novos dados gerados são apresentados nas Tabelas 6, 7 e 8 e Gráficos 6, 7, 8, 9, 10 e 11, e depois comentados, a seguir.

Tabela 6 – Área das classes de uso da terra de acordo com as classes hip-sométricas na bacia em estudo

Hipsometria x

Uso da terra

Menor500m

500 –750m

750 –1000m

1000 –1250m

Maior1250m Área total

(km2) (km2) (%)Fa 759.31 3263.75 1202.35 103.59 4.70 5333.70 2.56Fm 48.60 262.88 151.49 10.87 0.00 473.85 0.23Cs 503.08 722.71 830.60 8.95 0.00 2065.33 0.99Cm 0.00 42.55 52.80 19.10 0.00 114.45 0.05Sd 11.38 540.56 437.17 26.58 1.01 1016.71 0.49Sa 107.29 6630.39 4700.93 93.21 1.04 11532.86 5.54Sp 2002.87 45231.79 25610.37 1799.63 65.80 74710.46 35.89Sg 225.86 4125.04 5943.05 3915.40 1764.86 15974.20 7.67Pa 6.55 2.77 0.00 0.00 0.00 9.31 0.00SN 273.83 2097.74 2604.26 485.24 40.54 5501.60 2.64Vs 1560.72 3715.74 504.16 1.01 0.00 5781.64 2.78Ac 2622.10 13920.39 5709.98 889.14 6.76 23148.38 11.12Ap 1339.88 32619.98 12361.67 881.58 6.12 47209.23 22.68R 203.08 5887.51 6338.46 591.08 3.34 13023.47 6.26Iu 36.55 563.71 462.79 22.23 0.74 1086.02 0.52Im 0.00 1.63 0.01 0.00 0.00 1.64 0.00

Água 192.54 928.34 42.63 0.38 0.00 1163.88 0.58

ÁreaTotal

(km2) 9893.64 120557.47 66952.73 8847.98 1894.91 208146.73

(%) 4.75 57.92 32.17 4.25 0.91 100.00



32


33

Gráfico 6 – Distribuição percentual das classes de uso da terra por classes hipsométricas em relação à área da bacia em estudo

0

5

10

15

20

25

%

Menor 500m 0.36 0.02 0.24 0.00 0.01 0.05 0.96 0.11 0.00 0.13 0.75 1.26 0.64 0.10 0.02 0.00 0.09

500-750m 1.57 0.13 0.35 0.02 0.26 3.19 21.73 1.98 0.00 1.01 1.79 6.69 15.67 2.83 0.27 0.00 0.45

750-1000m 0.58 0.07 0.40 0.03 0.21 2.26 12.30 2.86 0.00 1.25 0.24 2.74 5.94 3.05 0.22 0.00 0.02

1000-1250m 0.05 0.01 0.00 0.01 0.01 0.04 0.86 1.88 0.00 0.23 0.00 0.43 0.42 0.28 0.01 0.00 0.00

Maior 1250m 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.03 0.85 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Fa Fm Cs Cm Sd Sa Sp Sg Pa SN Vs Ac Ap R Iu Im Água

Gráfico 7 – Distribuição percentual das classes de uso da terra em relação às classes hipsométricas da bacia em estudo

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

%

Menor 500m 7.67 0.49 5.08 0.00 0.11 1.08 20.24 2.28 0.07 2.77 15.78 26.50 13.54 2.05 0.37 0.00 1.95

500-750m 2.71 0.22 0.60 0.04 0.45 5.50 37.52 3.42 0.00 1.74 3.08 11.55 27.06 4.88 0.47 0.00 0.77

750-1000m 1.80 0.23 1.24 0.08 0.65 7.02 38.25 8.88 0.00 3.89 0.75 8.53 18.46 9.47 0.69 0.00 0.06

1000-1250m 1.17 0.12 0.10 0.22 0.30 1.05 20.34 44.25 0.00 5.48 0.01 10.05 9.96 6.68 0.25 0.00 0.00

Maior 1250m 0.25 0.00 0.00 0.00 0.05 0.05 3.47 93.14 0.00 2.14 0.00 0.36 0.32 0.18 0.04 0.00 0.00


Tabela 7 – Área das classes de uso da terra de acordo com as classes clino-gráficasnabaciaemestudo

Clinografiax

Uso da terra

Menor 3%

3 –8%

8 –20%

20 -45%

Maior45% Área total

(km2) (km2) (%)Fa 2458.13 1651.12 992.73 226.52 5.20 5333.70 2.56

Fm 87.72 96.32 181.40 100.06 8.34 473.85 0.23

Cs 704.96 436.56 567.03 327.80 28.99 2065.33 0.99

Cm 3.49 16.50 52.76 38.18 3.53 114.45 0.05

Sd 286.88 324.98 272.74 125.94 6.16 1016.71 0.49

Sa 4855.84 4542.85 1692.24 425.04 16.89 11532.86 5.54

Sp 16637.25 28987.42 23130.58 5684.37 270.84 74710.46 35.89

Sg 1924.12 5194.90 6415.73 2169.93 269.52 15974.20 7.67

Pa 8.18 1.13 0.00 0.00 0.00 9.31 0.00

SN 709.56 1186.02 2360.92 1199.59 45.50 5501.60 2.64

Vs 2846.53 1368.43 1187.33 360.47 18.86 5781.64 2.78

Ac 15335.76 6583.62 1122.64 102.15 4.21 23148.38 11.12

Ap 14889.07 20151.77 10771.97 1374.33 22.09 47209.23 22.68

R 6613.92 5225.41 1101.49 80.38 2.28 13023.47 6.26

Iu 271.61 456.52 334.98 22.73 0.16 1086.02 0.52

Im 0.02 0.66 0.96 0.00 0.00 1.64 0.00

Água 629.70 444.65 87.36 2.15 0.02 1163.88 0.58

ÁreaTotal

(km2) 68262.73 76668.87 50272.89 12239.66 702.58 208146.73100.00

(%) 32.80 36.83 24.15 5.88 0.34



34


35

Gráfico 8 – Distribuição percentual das classes de uso da terra por classes clinográficasemrelaçãoàáreadabaciaemestudo

0

2

4

6

8

10

12

14

%

Menor 3% 1.18 0.04 0.34 0.00 0.14 2.33 7.99 0.92 0.00 0.34 1.37 7.37 7.15 3.18 0.13 0.00 0.30

3 - 8% 0.79 0.05 0.21 0.01 0.16 2.18 13.93 2.50 0.00 0.57 0.66 3.16 9.68 2.51 0.22 0.00 0.21

8 - 20% 0.48 0.09 0.27 0.03 0.13 0.81 11.11 3.08 0.00 1.13 0.57 0.54 5.18 0.53 0.16 0.00 0.04

20 - 45% 0.11 0.05 0.16 0.02 0.06 0.20 2.73 1.04 0.00 0.58 0.17 0.05 0.66 0.04 0.01 0.00 0.00

Maior 45% 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.01 0.13 0.13 0.00 0.02 0.01 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00


Gráfico 9 – Distribuição percentual das classes de uso da terra em relação àsclassesclinográficasdabaciaemestudo

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

%

Menor 3% 3.60 0.13 1.03 0.01 0.42 7.11 24.37 2.82 0.01 1.04 4.17 22.47 21.81 9.69 0.40 0.00 0.92

3 - 8% 2.15 0.13 0.57 0.02 0.42 5.93 37.81 6.78 0.00 1.55 1.78 8.59 26.28 6.82 0.60 0.00 0.58

8 - 20% 1.97 0.36 1.13 0.10 0.54 3.37 46.01 12.76 0.00 4.70 2.36 2.23 21.43 2.19 0.67 0.00 0.17

20 - 45% 1.85 0.82 2.68 0.31 1.03 3.47 46.44 17.73 0.00 9.80 2.95 0.83 11.23 0.66 0.19 0.00 0.02

Maior 45% 0.74 1.19 4.13 0.50 0.88 2.40 38.55 38.36 0.00 6.48 2.68 0.60 3.14 0.32 0.02 0.00 0.00


Tabe

la 8

– Á

rea

das

cla

sses

de

uso

da

terra

de

acor

do

com

as c

lass

es d

e so

lo n

a ba

cia

em e

stud

o

Org

.: SI

LVA

, M. K

. A./

200

8

Solo x Uso

da

terra

Aflormento de Rocha

Argissolovermelho

Argissolovermelho-amarelo

Cambissoloháplico

Gleissoloháplico

Latossoloamarelo

Latossolovermelho

Latossolovermelho-amarelo

Água

Neossoloflúvico

Neossololitólico

NeossoloQuartzarê-nico

Plintossolopétrico

Áre

a to

tal

(km

2 )(k

m2 )

(%)

Fa18

.55

429.

9936

.52

1436

.09

28.4

630

5.92

1042

.71

896.

192.

4127

3.26

226.

8463

6.76

0.00

5333

.70

2.56

Fm0.

000.

000.

5586

.03

0.00

8.31

83.1

772

.32

0.00

48.4

017

4.87

0.20

0.00

473.

850.

23

Cs

0.00

445.

9064

.43

456.

590.

002.

5249

.44

668.

840.

0052

.21

184.

8214

0.58

0.00

2065

.33

0.99

Cm

0.00

0.00

1.69

1.28

0.00

0.00

0.00

10.8

20.

000.

0099

.58

1.08

0.00

114.

450.

05Sd

0.00

79.0

70.

0033

0.70

0.00

71.2

729

1.17

28.5

30.

0011

.74

201.

033.

200.

0010

16.7

10.

49Sa

1.05

1134

.36

156.

9421

28.5

292

.71

530.

3514

61.8

018

47.4

214

9.00

13.2

065

2.28

3365

.24

0.00

1153

2.86

5.54

Sp17

2.21

6581

.70

2435

.23

2402

7.76

249.

6621

15.6

660

71.3

512

774.

0849

3.61

675.

3990

45.7

510

065.

812.

2774

710.

4635

.89

Sg34

9.23

808.

7652

.97

6647

.12

23.7

279

.74

972.

2874

5.25

24.6

216

9.60

5794

.26

306.

660.

0015

974.

207.

67

Pa0.

000.

000.

000.

250.

000.

001.

732.

520.

004.

800.

000.

000.

009.

310.

00SN

83.8

769

8.90

1218

.69

1528

.10

0.00

196.

9940

5.28

372.

7912

.85

59.8

978

4.12

140.

130.

0055

01.6

02.

64

Vs0.

0034

0.79

0.00

1523

.32

0.00

268.

3319

76.9

981

9.44

34.4

126

4.22

278.

8627

5.28

0.00

5781

.64

2.78

Ac

0.00

784.

2852

.46

3971

.56

0.00

508.

1678

90.4

069

68.0

657

.11

569.

6614

21.6

392

5.06

0.00

2314

8.38

11.1

2

Ap

28.4

355

60.5

925

45.4

513

210.

7944

.76

1353

.61

1047

8.93

5340

.83

276.

2162

0.33

3006

.02

4737

.32

5.96

4720

9.23

22.6

8

R0.

0081

1.22

33.2

120

42.8

417

.60

714.

2814

03.3

949

66.8

913

6.63

22.8

085

8.63

2015

.98

0.00

1302

3.47

6.26

Iu1.

6230

7.58

340.

8214

2.12

0.00

6.91

113.

8210

2.05

3.13

13.5

340

.51

13.9

30.

0010

86.0

20.

52

Im0.

000.

000.

000.

000.

000.

001.

640.

000.

000.

000.

000.

000.

001.

640.

00

Água

0.00

25.9

529

.53

289.

130.

370.

9418

2.39

110.

2037

8.22

92.5

930

.02

24.5

50.

0011

63.8

80.

58

Área

Tota

l65

4.96

1800

9.10

6968

.47

5782

2.20

457.

2861

62.9

832

426.

4935

726.

2315

68.1

628

91.6

322

799.

2222

651.

798.

2220

8146

.73

km2

0.31

8.65

3.35

27.7

80.

222.

9615

.58

17.1

60.

771.

3910

.95

10.8

80.

0010

0.00

%


36


37

Gráfico 10 – Distribuição percentual das classes de uso da terra por classes de solo em relação à área da bacia em estudo

0

2

4

6

8

10

12

%

Afloramento de Rocha 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.08 0.17 0.00 0.04 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00

Argissolo vermelho 0.21 0.00 0.21 0.00 0.04 0.54 3.16 0.39 0.00 0.34 0.16 0.38 2.67 0.39 0.15 0.00 0.01

Argissolo vermelho- amarelo 0.02 0.00 0.03 0.00 0.00 0.08 1.17 0.03 0.00 0.59 0.00 0.03 1.22 0.02 0.16 0.00 0.01

Cambissolo háplico 0.69 0.04 0.22 0.00 0.16 1.02 11.54 3.19 0.00 0.73 0.73 1.91 6.35 0.98 0.07 0.00 0.14

Gleissolo háplico 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.04 0.12 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.01 0.00 0.00 0.00

Latossolo amarelo 0.15 0.00 0.00 0.00 0.03 0.25 1.02 0.04 0.00 0.09 0.13 0.24 0.65 0.34 0.00 0.00 0.00

Latossolo vermelho 0.50 0.04 0.02 0.00 0.14 0.70 2.92 0.47 0.00 0.19 0.95 3.79 5.03 0.67 0.05 0.00 0.09

Latossolo vermelho-amarelo 0.43 0.03 0.32 0.01 0.01 0.89 6.14 0.36 0.00 0.18 0.39 3.35 2.57 2.39 0.05 0.00 0.05

Água 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.07 0.24 0.01 0.00 0.01 0.02 0.03 0.13 0.07 0.00 0.00 0.18

Neossolo flúvico 0.13 0.02 0.03 0.00 0.01 0.01 0.32 0.08 0.00 0.03 0.13 0.27 0.30 0.01 0.01 0.00 0.04

Neossolo litólico 0.11 0.08 0.09 0.05 0.10 0.31 4.35 2.78 0.00 0.38 0.13 0.68 1.44 0.41 0.02 0.00 0.01

Neossolo quartzarênico 0.31 0.00 0.07 0.00 0.00 1.62 4.84 0.15 0.00 0.07 0.13 0.44 2.28 0.97 0.01 0.00 0.01

Plintossolo pétrico 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00


Gráfico 11 – Distribuição percentual das classes de uso da terra em relação às classes de solo da bacia em estudo

0

10

20

30

40

50

60

70

80

%

Afloramento de Rocha 2.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.16 26.29 53.32 0.00 12.81 0.00 0.00 4.34 0.00 0.25 0.00 0.00

Argissolo vermelho 2.39 0.00 2.48 0.00 0.44 6.30 36.55 4.49 0.00 3.88 1.89 4.35 30.88 4.50 1.71 0.00 0.14

Argissolo vermelho- amarelo 0.52 0.01 0.92 0.02 0.00 2.25 34.95 0.76 0.00 17.49 0.00 0.75 36.53 0.48 4.89 0.00 0.42

Cambissolo háplico 2.48 0.15 0.79 0.00 0.57 3.68 41.55 11.50 0.00 2.64 2.63 6.87 22.85 3.53 0.25 0.00 0.50

Gleissolo háplico 6.22 0.00 0.00 0.00 0.00 20.27 54.60 5.19 0.00 0.00 0.00 0.00 9.79 3.85 0.00 0.00 0.08

Latossolo amarelo 4.96 0.13 0.04 0.00 1.16 8.61 34.33 1.29 0.00 3.20 4.35 8.25 21.96 11.59 0.11 0.00 0.02

Latossolo vermelho 3.22 0.26 0.15 0.00 0.90 4.51 18.72 3.00 0.01 1.25 6.10 24.33 32.32 4.33 0.35 0.01 0.56

Latossolo vermelho-amarelo 2.51 0.20 1.87 0.03 0.08 5.17 35.76 2.09 0.01 1.04 2.29 19.50 14.95 13.90 0.29 0.00 0.31

Água 0.15 0.00 0.00 0.00 0.00 9.50 31.48 1.57 0.00 0.82 2.19 3.64 17.61 8.71 0.20 0.00 24.12

Neossolo flúvico 9.45 1.67 1.81 0.00 0.41 0.46 23.36 5.87 0.17 2.07 9.14 19.70 21.45 0.79 0.47 0.00 3.20

Neossolo litólico 0.99 0.77 0.81 0.44 0.88 2.86 39.68 25.41 0.00 3.44 1.22 6.24 13.18 3.77 0.18 0.00 0.13

Neossolo quartzarênico 2.81 0.00 0.62 0.00 0.01 14.86 44.44 1.35 0.00 0.62 1.22 4.08 20.91 8.90 0.06 0.00 0.11

Plintossolo pétrico 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 27.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 72.44 0.00 0.00 0.00 0.00



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Após a realização desta tabulação cruzada entre o dados de uso da terra e os mapas de hipsometria, cli-nografia e solos da área de estudo, foi possível chegar a algumas considerações sobre os dados apresentados, comentadas, a seguir.

O cruzamento dos dados de uso da terra por classes hipsométricas na área de estudo, permite verificar que as classes correspondentes a áreas de vegetação natural se encontram mais concentradas nas áreas de altitude entre 500 a 750m (predominantes na bacia em estudo), especial-mente as classe de Campo sujo (Sp) com o equivalente a 21.73% da área total da bacia e 37.52% da classe hipsomé-trica correspondente. O predomínio desta mesma classe de uso pode ser verificado ainda junto a cotas de maior altitude na bacia, ou seja, um total de 12.30% entre os intervalos de altitude 750 e 1000m.

As classes relacionadas às atividades agropecuárias e reflorestamento (Ac, Ap e R) se concentram em áreas de altitude compreendidas entre o intervalo de 500m e 1000m, com valores, respectivamente, equivalentes a 9.43%, 21.61% e 5.87% dentro da bacia em estudo.

Observa-se, ainda, que as classes de vegetação natu-ral correspondentes às áreas de Campo limpo (Sg), Campo sujo (Sp), Cerrado (Sa) e, em menor expressão, de Mata Ciliar (Fa) se concentram em terrenos de declive inferior a 20%. Nas áreas de declive predominante na bacia, ou seja, entre 8 e 20%, há o predomínio da classe de Campo sujo (Sp) com 11.11% da área da bacia e 37.81% da classe clinográfica correspondente. A classe de Campo sujo (Sp)

predomina ainda, com 13.93%, em áreas com 3 a 8% de declive do terreno, enquanto a classe de Campo limpo (Sg) predomina em áreas com 8 a 20% de declividade do ter-reno na área da bacia. As classes de Cerrado (Sa) e Mata de galeria (Fa), por sua vez, predominam na classe com declive do terreno menor que 3%, com um total, respecti-vamente, de 2.33% e 1.18% da bacia em estudo.

O cruzamento da classificação de uso da terra por clas-ses de solo na área de estudo permite algumas considera-ções a respeito da presença predominante de certas classes de uso em áreas de diferentes tipos de cobertura de solos.

A classe de uso da terra dominante na bacia em estudo correspondente às áreas de Campo sujo (Sp), por exemplo, ocorre predominantemente em locais com a presença de Cambissolo háplico, com o total de 11.54% da área da ba-cia e 41.55% da classe de solo correspondente, áreas estas de relevo suave a ondulado, suscetíveis à erosão. O uso por esta categoria também se mostra predominante em áre-as de Latossolo (10.08%), especialmente os Latossolos dos tipos vermelho (2.92%) e vermelho-amarelo (6.14%), com baixa fertilidade, profundos e com alto teor de alumínio, ainda na presença de um relevo plano a suave-ondulado. Pode-se verificar ainda a presença com 9.19% desta classe de uso em solos do tipo Neossolo quartzarenico (4.84%) e litólico (4.35%), sendo este último, por sua estrutura pouco desenvolvida, além de apresentarem-se rasos, com alto risco de erosão e baixa fertilidade, especialmente em áreas montanhosas, apto para a preservação da vegetação natural.


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As áreas de Campo limpo (Sg), que dentre as categorias de cobertura vegetal natural ocupa segunda maior área dentro da bacia estudada, se encontra em sua maior parte assentada sobre solos do tipo Cambissolo háplico (3.19%) e Neossolo litólico (2.78%).

Outra categoria de uso que se destaca na área da ba-cia são as áreas de Cerrado (Sa) e Mata de galeria (Fa), ocupando principalmente áreas de solo do tipo Cambisso-lo háplico, Neossolo Quartzarênico e Latossolos vermelho e vermelho-amarelo. A classe de Cerrado (Sa), na bacia em estudo, predomina em áreas de solo do tipo Neossolo quartzarênico, com um total de 1.62% em relação à área da bacia. A classe de Mata de galeria (Fa), por sua vez, predomina em áreas de solo do tipo Cambissolo háplico, com um total de 0.69% da área total da bacia.

Dentre as classes de uso com influência antrópica, des-tacam-se as categorias de Pastagem (Ap) e Agricultura (Ac). A classe de Pastagem (Ap) ocorre, predominantemen-te, em áreas de solo do tipo Cambissolo háplico, com 6.35% da área da bacia e 22.85% da classe de solo corresponden-te, seguida pelas áreas de Latossolos vermelho (5.03%) e vermelho-amarelo (2.57%). A classe de Agricultura (Ac) ocorre, especialmente, em áreas de Latossolo vermelho (3.79%) e vermelho-amarelo (3.35%). Pode-se verificar a predominância da classe de agricultura em áreas de solo do tipo Latossolo, embora esse tipo de solo tenha que so-frer um processo de correção em termos de acidez e fertili-dade para se tornar um solo apto á produção agrícola em áreas do Cerrado.

A classe de uso da terra recoberta por Campo sujo (Sp), uso predominante na bacia do rio São Francisco, se encon-tra, especialmente em áreas com altitude entre 500 a 750m (21.73%), em terrenos com 3 a 8% de declive (13.93%) e so-los do tipo Cambissolo háplico (11.54%) dentro da área da bacia estudada. A classe de uso da terra correspondente às áreas de Pastagem (Ap), ocorre especialmente em áreas ainda com a presença de Cambissolo háplico (6.35%), com 750 a 1000m de altitude (15.67%), com 3 a 8% de declive do terreno (9.68%).

ConclusõesO rio São Francisco, comumente conhecido como “velho

Chico”, mais que um rio é considerado fato cultural para o país devido a sua importância não somente pelo volume de água transportado, mas também por sua contribuição histórica e econômica para a nação.

Porém, o estado de degradação da bacia mostra que a diversidade de usos deve ser controlada de forma a se pre-servar os recursos naturais nela presentes. Neste senti-do, o mapeamento temático realizado na bacia do rio São Francisco, abrangendo as variáveis de hipsometria, clino-grafia, solos e uso da terra e cobertura vegetal natural, foi de grande importância para gerar dados que permitam a análise e interação destas variáveis no contexto de uso x preservação dos recursos presentes na área estudada.

A partir dos mapeamentos citados e realizados utilizando--se os produtos de sensoriamento remoto e as técnicas de geo-processamento para a espacialização e tratamento dos dados espaciais utilizados na pesquisa, foram gerados importantes


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dados para o estudo ambiental na bacia em questão.

Os dados de uso da terra e cobertura vegetal apre-sentados permitem verificar que 40.57% desta área já se apresentam ocupadas por algum tipo de atividade com influência antrópica, ou seja, pela agricultura, pecuária, reflorestamento, etc.

A categoria de corpos d’água compreende 0.56% da bacia em estudo, ou seja, os reservatórios naturais e as represas artificiais que foram instaladas ao longo de al-guns rios de importante abastecimento hídrico na região, a exemplo, da represa de Três Marias.

Uma parcela de 58.88% da bacia em estudo se encontra ainda recoberta por vegetação natural, incluindo as clas-ses de floresta, cerrado, campos, mata de galeria, entre outras. Mas vale ressaltar, que as áreas campestres (Sg e Sp), apesar de apresentarem-se cobertas por vegetação natural podem ser utilizadas para fins pecuários, ou seja, já sofreram ou sofrem influência antrópica.

Porém, apesar de mais da metade da bacia se encontrar recoberta por alguma classe de cobertura vegetal, cabe ressaltar que o avanço das atividades agropecuárias e/ou silvicultura pode devastar a vegetação natural e agredir de forma danosa o meio ambiente se não forem tomadas medidas para o uso sustentável dos recursos pertencentes à bacia do “velho Chico”.

Reforça-se que o conhecimento da estrutura e o fun-cionamento de um ambiente, assim como suas variáveis ambientais, qualitativamente e quantitativamente, assim

como as interações entre as mesmas, auxilia e permite a adoção de diversas medidas de proteção de ambientes na-turais intocados ou de recuperação de áreas já degrada-das. O geoprocessamento de dados espaciais permite esse conhecimento de forma satisfatória em estudos de caráter ambiental. Ressalta-se aqui a fundamental importância de uma soma de esforços entre pesquisadores, governo e comunidade no sentido de buscar soluções para a preser-vação do ambiente e garantir uma melhor qualidade de vida para as populações.

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Fotointerpretação de imagens: Estudo de caso do Alto da Bacia Hidrográfica do rio Dourados/Paprocínio-MG

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FOTOINTERPRETAÇÃO DE IMAGENS: ESTUDO DE CASO DO ALTO DA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO DOURADOS/

PAPROCÍNIO-MG

Gabriel Alves VelosoRenato Emanuel da SilvaMariana Mendes Silva

IntroduçãoO uso do Sensoriamento Remoto e Sistema de Infor-

mações Geográficas (SIG) bem como suas aplicações têm aumentado muito nos diversas áreas do conhecimento. Na Geografia essas tecnologias têm uma grande aplicabili-dade, devido sua ampla potencialidade nas análises es-paciais, como por exemplo, mapeamento de uso da terra, geológico, geomorfológico, hidrográfico etc. Onde é permi-tido mensurar, medir é estudar os elementos do meio am-biente em escalas temporais diferentes, possibilitando um melhor entendimento dos espaços estudados.

Sendo assim, o uso das geotecnologias torna-se funda-mental para os estudos e gerenciamento dos recursos na-turais, pois caracterizam como um conjunto de técnicas de análises espaciais. O Sensoriamento Remoto é uma das técnicas que compõe as geotecnologias e se destaca entre estas, por monitorar determinado espaço à distância, o que possibilita a melhora na eficácia do monitoramento


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ambiental. As geotecnologias têm sido amplamente utili-zadas nas análises ambientais em virtude de sua flexibi-lidade e disponibilidade, pois trabalham com um sistema computacional que permite analisar as informações espa-ciais de forma mais ágil, fácil e rápida.

Além do Sensoriamento Remoto é, também, importante o uso dos Sistemas de Informações Geográficas (SIG), ou seja, técnicas que compõem as geotecnologias e que po-dem ser trabalhadas conjuntamente com as análises das imagens orbitais ou ortofotos, auxiliando nas medidas de manejo ambiental.

Sendo assim, torna-se de suma importância a difusão de métodos que possa auxiliar na obtenção de informações nas imagens de satélites e ortofotos, onde essas informa-ções podem ser extraídas através de técnicas de classifica-ção de imagens, sendo necessário um processamento digi-tal da imagem (PDI) e através do método de interpretação visual. Esses dois métodos podem ser trabalhados conjun-tamente, possibilitando melhores resultados no trabalho final, mas neste capítulo será discutido somente o método de interpretação visual dos alvos para mapeamento do uso da terra utilizando ortofotos, usando como exemplo o alto da bacia do rio Dourados no ano de 2008 localizada no município de Patrocínio-MG .

O método de interpretação visual dos alvos consiste no processo de extração de informações das imagens de sa-télites ou ortofotos por meio de identificação das feições contidas nas imagens no qual o analista tem que atribuir significado a essas feições através de um conhecimento téc-

nico para atribuir esse significado. É bom salientar que é de grande importância ter conhecimento da área de estudo para o bom resultado do trabalho final, onde os trabalhos de campo são essenciais para o sucesso do mapeamento.

Etapas para a fotointerpretaçãoNa primeira etapa do procedimento o analista tem que

ficar atento quanto à datação da imagem, as condições de iluminação, a topografia e condições climáticas, onde to-dos esses itens podem influenciar na fotointerpretação das feições contidas na imagem.

Uma vez realizada a escolha das imagens é definido o tipo de mapeamento, onde se inicia o procedimento de fo-tointerpretação das imagens, que abrange as fases de foto--leitura, foto-análise e a fotointerpretação.

O processo de foto-leitura é uma análise e identificação mais genérica ou simples das feições da imagem, aonde o analista irá identificar aspectos gerais da imagem. Atribuin-do significado de forma geral como, por exemplo, a identifi-cação do que é área urbana e o que é vegetação natural etc.

A foto-análise, como o próprio nome diz é o processo de análise ou estudo das feições na imagem, onde há uma organização e avaliação das áreas contidas na imagem. O processo de foto-análise é mais criterioso que a foto-leitu-ra, pois exige do analista um conhecimento técnico.

O processo de fotointerpretação é um método que utili-za sistemas ou técnicas para extração de informação das imagens de satélite e ortofotos, através de análises visuais das feições ou objetos contidas nas imagens. Os elementos


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a ser considerados na fotointerpretação para identificação das feições são: Tonalidade e cor, Textura, Forma, Tama-nho, Padrão e sombra.

Tonalidade corresponde à variação em níveis de cinza da imagem, que esta relacionada com a intensidade da re-flexão ou emissão da radiação eletromagnética dos alvos da imagem, que por sua vez depende das propriedades fisio-químicas dos mesmos, bem como dos processos fotográficos, das condições atmosféricas e condições de iluminação.

Figura 01: Escala de tonalidade

A cor é formada pela composição ou combinação das imagens as cores primárias: vermelho, verde é azul, onde a escolha das bandas ou comprimento de ondas utilizadas vai depender do objeto de estudo.

O elemento textura é definido pela homogeneidade da menor superfície identificada na imagem, onde pode ocorrer sua repetição, ou seja, é um modelo de distribuição espacial dos elementos texturais da imagem. Isto significa em uma forma e dimensão deste elemento. A textura esta intima-mente ligada com a escala de trabalho e a resolução espacial da imagem, podendo variar de lisa, média e grosseira.

Figura 02: Elemento de textura com forma irregular.

As formas representam a organização espacial dos ele-mentos com características comuns, como por exemplo, nas áreas urbanas a organização dos quarteirões em for-ma geométrica, a forma circular dos pivôs centrais em cul-turas agrícolas etc.

Figura 03: Forma retangular dos quarteirões.


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O elemento tamanho é utilizado para a identificação das feições individuais da imagem, onde este pode indicar quais tipos de ocupação está ocorrendo em determinada área, e este depende também da escala de análise para a identificação dessas feições.

Já as sombras são causadas em imagens de satélite pela iluminação oblíqua do sol, sendo estes eventos comuns e importantes em análises morfológicas devido à visão tri-dimensional das feições no terreno, mas também podem mascarar dados importantes em outros mapeamentos.

O padrão é o processo de extração de informações visu-al das imagens, onde são identificados padrões distintos de textura e tonalidades.

O método de chaves de interpretaçãoA interpretação visual dos alvos busca identificar as di-

versas feições contidas nas imagens utilizando os elemen-tos de fotointerpretação como, tonalidade, textura, forma e padrão vistos anteriormente. Com a análise desses ele-mentos utiliza-se um método conhecido como chave de in-terpretação que pode ser definida como a associação dos elementos da fotointerpretação com as feições encontrada no espaço analisado, ou seja, sua definição está relaciona-da com as feições visualizadas e interpretadas na imagem.

O método de chaves baseia-se em uma análise com-parativa das feições da imagem, onde o analista atribui significado as feições interpretadas, onde cada chave de interpretação tem sua peculiaridade de aplicação depen-dendo de seu objeto de estudo como, por exemplo, uso é

ocupação da terra/solo, geologia, geomorfologia etc. Neste trabalho serão mostradas as chaves de uso da terra/solo, pois segundo Rosa (2009) o levantamento dos diferentes usos da terra numa dada região tornou-se cada vez mais substancial para a compreensão dos padrões de organiza-ção e reorganização do espaço. Compreender a dinâmica espacial é ajudar no desenvolvimento mais eficaz do pla-nejamento e gestão territorial, dentro de um paradigma homem e natureza.

Desse modo, há necessidade da utilização do sensoria-mento remoto como técnica essencial e de grande utilida-de na obtenção de informações mais rápidas e eficazes no que diz respeito aos registros de uso da terra, até porque:

O conhecimento atualizado das formas de utilização e ocupação do solo, bem como o uso histórico, tem sido um fator imprescindível ao estudo dos processos que se desenvolvem na região, tornan-do-se de fundamental importância na medida em que os efeitos de seu mau uso causam deterioração no meio am-biente. (ROSA, 2009, p. 171)

É bom salientar que é de grande importância o conheci-mento do analista da área de estudo para o bom resultado do mapeamento.


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Caracterização da Área de EstudoCaracterização Física

O município de Patrocínio localiza-se na microrregião do Alto Paranaíba no estado de Minas Gerais, a exemplo de toda região do cerrado apresenta vocação agrícola com diversificados perfis de ocupação correlacionados as carac-terísticas naturais e históricas. Do ponto de vista da organi-zação é comum identificar no município áreas de porte con-siderável que, por guardarem semelhanças entre si capazes de gerar uma identidade, são reconhecidas como comunida-des Rurais. No município patrocinense são inúmeras estas localidades, tendo destaque às comunidades de Mata do Sil-vano, Mata dos Coelhos, Mata da Bananeira, Abacaxi, São João da Serra Negra, Martins, Dourados, Boa Vista, Barra do Salitre, Malhadouro, Vista Alegre, Borges, Boqueirão, Lemos, Santo Antonio da Bocaina, Córrego Dantas, Santo Antonio da Estiva, Santo Antonio do Quebra Anzol, Divisa, Macaúbas de Cima, Macaúbas de Baixo.

Geralmente estas localidades são de difícil classifica-ção, por apresentarem áreas mal definidas quanto aos seus limites. As exceções existem, por outro lado, quando estes ambientes estão inseridos em áreas bem definidas coincidentes com a divisa do Município, como o caso das Comunidades de Macaúbas de Cima, Divisa e Córrego Dantas ou identificadas dentro de uma bacia hidrográfica como o caso de Barra do Salitre, São João da Serra Ne-gra, Borges e por fim Dourados, área deste estudo. Esta comunidade encontra-se na porção nordeste do município, onde estão as fronteiras com os municípios de Coromandel

e Guimarânia (Figura 4). É uma região de nascentes for-madoras dos rios Santo Inácio, Espírito Santo e Dourados, todos afluentes da margem direita do Rio Paranaíba e por consequência da bacia hidrográfica do Paraná.

Portanto a região por onde correm os principais forma-dores do Rio Dourados coincidindo com as delimitações da comunidade rural homônima, apresenta importância histórica para o Município de Patrocínio, seja pelas fases de ocupação agrícola, seja pela importância no abaste-cimento de água para a cidade. Dourados constitui uma interessante área de pesquisa por possuir uma alta diver-sidade nas formas de relevo, em uma área relativamente pequena. Formas estas que acabam condicionando uma variada gama paisagística, seja na estruturação da rede hidrográfica, nas fitofisionomias originais e posteriormen-te alteradas, nas condições pedológicas e por fim nos per-fis de ocupação antrópica. Ressaltando que muitas destas paisagens estão sobre esfera da atuação humana a cerca de 200 anos. Contudo as mais significativas alterações no campo da agricultura tenham se intensificado nas ultimas três décadas sobe influências dos projetos de inserção de uma agricultura moderna no bioma Cerrado.

Ainda sobre as estruturas do relevo de Dourados, partin-do de um estudo em âmbito regional, a fim de embasar as características da área, encontra-se a mesma integrada a dobramentos antigos, do Pré-Cambriano, da Faixa Brasília com estruturas dobradas e falhadas. É área divisora entre a Bacia Sedimentar do Paraná a sudeste e a Bacia Sedi-mentar do São Francisco a nordeste, como sugere Hassui


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(1984). Além desta pesquisa, somente levantamentos geo-lógicos raros e alguns morfológicos em grande escala como o trabalho de Ross (1991), que classifica esta área como in-tegrante dos Planaltos e Serras Minas-Goiás. Já Machado (2001), realizou o mapeamento morfológico do município de Patrocínio, definindo-o como relevo intensamente disseca-do com feições bem definidas quanto as formas íngremes. Casseti (1981), em estudo especificamente voltado ao Domo Serra Negra, discute as características da região dômica, seus patamares estruturais e a planície aluvionar.

É possível identificar por meio dos trabalhos de Casseti (1981) e Machado (2001) a existência de quatro setores distintos dentro da área de Dourados. São eles a borda dos patamares estruturais do Domo de Serra Negra e a planí-cie aluvionar adjacente na porção leste, parte do Chapa-dão Coromandel no setor norte, as serras componentes do Arco na da Canastra no leste e por fim uma área de tran-sição entre estas estruturas supracitadas na área central de Dourados. Logo uma análise destes setores pode auxi-liar na compreensão das fases de ocupação que o local tem sustentado.

Na borda leste da área encontram-se os patamares es-truturais do Domo de Serra Negra. Uma estrutura me-sozoica, segundo Cassetti, representada pelo dunito em um corpo intrusivo com forma circular, com altitudes que chegam aos 1200 metros. Nele nascem cursos fluviais im-portantes para a formação do rio principal bem como para o histórico de estabelecimento populacional da área, sendo eles os Córregos Preto, Taquara, Cava e Lavrinha. Estes

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nascem nas cristas quartiziticas domo Domo de Serra Ne-gra que guardam ainda muito da vegetação original. Após breve percurso entre as Cristas quartiziticas (patamares estruturais), estes córregos deixam esta área transportan-do materiais para a planície aluvionar situada a cerca de 800 metros de altitude. Este setor tem importância impar por possuir solos naturalmente férteis oriundos da intem-perização do dunito, bem como superfícies aplainadas pro-piciando boas condições para a agricultura desta que foi justamente a região inicial da ocupação de Dourados.

No norte encontra-se outra formação mesozoica, iden-tificada como Chapadão Coromandel. A estrutura apre-senta topos suavizados com cotas médias de 1100 metros de altitudes e suas formas são justificados, entre outros fatores, pela presença de coberturas dentríticos lateríticas dando origem a estas superfícies. Aquele setor é uma im-portante área de preservação permanente do município, pois os cursos fluviais são formadores do córrego Feio ul-timo afluente na formação do Rio Dourados e responsável pelo fornecimento de água para o abastecimento dos qua-se 82 mil habitantes do perímetro urbano de Patrocínio.

Já a região central encontra-se sobre uma área geológi-ca do Subgrupo Paraopeba uma região de vertentes sua-vizada com altimetrias em torno dos 900 metros nos topos com desníveis médios de ate 100 a 150 metros para os fun-dos de vales, onde se desenvolve a rede de drenagem lo-cal. Estas formas suavizadas, embora não tão aplainadas como a planície aluvionar, tambem permitem a ocupação da agricultura, sendo principal diferença, alem da morfo-

logia, a pedologia, pois os latossolos possuiem elevada aci-dez e necessidade de correção da mesma como nos lembra Reatto e outros (1998).

Por fim no limite oeste encontra-se as serras do Arco da Canastra como salienta Hassui (1984) dispostas em uma sequencia linear no sul a serra do Cruzeiro ao norte a serra do Gavião, estas duas estruturas chegam as cotas média de 1100 metros de altitude e são a fronteira ociden-tal da região analisada. Em suas bases ocorrem à conflu-ência entre o Córrego Feio e o Rio Dourados, a partir daí o rio passa por uma falha entra as duas serras e se lança nas regiões adjacentes já fora da comunidade de Doura-dos. Neste setor basicamente existem reservas naturais que preservam os tipos de vegetação natural de serrado variando do cerradão aos campos limpos.

Quanto ao Clima referencia-se Vianello e Alves (2000) que apresentam o clima, da região sobre domínio do Bioma Cerrado, como sendo marcado pela alternância de duas estações bem definidas, onde uma (inverno) apresenta sis-temas frontais que causam um efeito de poucas chuvas e com certa frequência de geadas. Salienta-se que geada na região de Dourados, segundo os moradores mais antigos, são raras. A outra é o verão com temperaturas elevadas e intenso regime de chuvas. Oliveira e Moresco (2007) sa-lientam que a região definida para o estudo se encontra em uma área de clima tropical úmido-seco ou do Brasil central marcada por um regime de quatro a cinco meses de seca. Logo a relação entre relevo propicio para ocupa-ção agrícola em grande parte da área, conjugada com rede


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hidrográfica, bem distribuída e um clima sem grandes ex-tremos tem permitido uma continuo e progressivo desen-volvimento humano.

Histórico de ocupação Quanto ao aspecto de ocupação da região, diferentes

perfis de apropriação da paisagem se deram ao longo das décadas. As primeiras ocupações, segundo Almeida (2008), datam de cerca de 200 anos quando algumas famílias saindo da região de Araxá acompanhando as terras mar-ginais do ribeirão Salitre chegaram as suas cabeceiras ao sul da área de estudo. Esta região é chamada de Barra do Salitre e guarda semelhanças com a planície aluvionar de Dourados. Em um breve período toda á área foi ocupada e a planície aluvionar de Dourados passou a ser dividida em algumas propriedades voltadas para uma agricultura diversificada bem como a criação de gado leiteiro e de cor-te. Este foi um período importante pra região que passou a fornecer mantimentos para as áreas mineradoras de Pa-racatu no noroeste mineiro. Assim as terras mais planas e férteis da planície aluvionar permitiram já neste período uma ocupação agrícola bem sucedida que se destacava em relação ao restante da região.

Enquanto a planície era ocupada por uma agricultura diversa, a região central, assim como a maior parte de todo o cerrado, estava direcionada para a criação de gado dado suas condições pedológicas que por muito tempo foram um fator limitante para a agricultura nos moldes comerciais afim de atender grandes mercados. A região do Chapadão Coromandel, a serra do Gavião e Cruzeiro e os patamares

do Domo de Serra Negra, dadas as dificuldades de ocu-pação foram relativamente pouco alteradas conservando ainda hoje muito da vegetação original. Já as áreas pró-ximas aos cursos fluviais mantiveram suas matas ciliares sendo exceções marcantes os cursos que atravessaram a região da planície aluvionar, ali a busca por mais áreas de plantio fizeram com que a vegetação natural mesmo as margens dos flúvios fosse reduzida a manchas espar-sas, sendo comum ainda hoje visualizar margens absolu-tamente expostas.

A condição de Dourados pouco mudou durante os anos que se seguiram somente as portas da década de 1980 que um novo ciclo de mudanças foram operadas nesta região com destaque para duas fase. A princípio estas mudan-ças seguiram os processos de modernização da produção agrícola, assim os ambientes agrícolas conforme mostram Pessôa (1988) e Souza Junior (2007) passaram a gozar de novos meios e técnicas para produção levando áreas até então pouco ocupadas ou basicamente voltadas a pecuária a serem (re)arranjadas com foco em mercados externos. Foi assim que á porção central de Dourados foi proemi-nentemente ocupada por cafezais e em menor grau por lavouras brancas, a produção de gado foi empurrada as áreas mais inclinadas próximas aos cursos fluviais, sendo possível notar em alguns locais uma sequência partindo do curso fluvial, passando pela mata galeria, pela pasta-gem chegando às áreas de cultivos. Assim ao longo dos anos 80 a região da planície aluvionar e dos patamares do domo, ainda mantinha uma característica agrícola fami-liar tradicional, ao passo que a área sequente era inserida


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nos planos do grande capital.

Mas esta resistência perdeu força na transição entre as décadas de 1980 e 1990. A região passou por um conside-rável alteração de suas características neste período, por forças oriundas principalmente do ambiente urbano da ci-dade de Patrocínio. Pois a mancha urbana atingiu a região de estudo por meio do desenvolvimento dos Bairros Serra Negra, Nações, Jardim Europa, e Cruzeiro da Serra. Con-forme Sheneider (2003) a agricultura familiar em muitas regiões perde a capacidade de geração de renda, emprego e ocupação quando cai sobre a esfera de determinadas re-lações rurais e urbanas que modificam de alguma forma a estrutura até entoa ali vigente.

Houve também problemas ambientais, pois este é tam-bém o marco inicial da poluição com esgotos do córrego Capão Tamanduá e consequentemente do rio Dourados. A proximidade urbana teve influencia conforme aponta Silva (2006) na ocupação agrícola de Dourados, mais es-pecificamente na área da planície aluvionar, que passou a sofrer com invasões de pessoas provenientes do perímetro urbano causando depredação nos patrimônios tanto agrí-colas quanto naturais. Em um breve período, muitas pro-priedades foram vendidas por agricultores insatisfeitos com a insegurança da região.

O agrupamento de pequenas propriedades deu origem a novas áreas de cultivo relativamente maiores e voltadas à produção de café. Também nesta fase o eucalipto ganhou cada vez mais espaço principalmente no final dos anos de 1990 ocupando áreas de pastagens tanto na área central

quanto na área da planície aluvionar atingindo mesmo os patamares estruturais do domo de serra negra. Também é em meados da década que se iniciou a retirada de areia e cascalho no alto do patamar estrutural do Domo de Serra Negra. Sendo, até a produção do presente trabalho, inexis-tente qualquer inferência sobre tal área de degradação, que se encontra em um ambiente nitidamente importante para a recarga do lençol freático, na área de nascente de dois for-madores do Rio Dourados, os córregos da Cava e o Mariano.

Ao longo dos últimos anos o gado de corte perdeu muito espaço para a cultura do café e eucalipto, se mantendo o gado leiteiro em áreas onde estas produções ainda não foram consideradas viáveis ou onde os agricultores her-deiros de antigos costumes ainda resistem e insistem em manter suas atividades. Estes sobreviventes passam a lu-tar para lidar com as rápidas mudanças ocasionadas pela presença deste modelo agrícola introduzido e consolidado ao longo das ultimas três décadas e principalmente pela intensificação das relações entre o rural e o urbano que se intensificaram a partir dos anos de 1990 criando novas relações, muitas das quais são conflituosas.

É fato que a região em questão precisa de estudos ca-pazes de apontamentos por meio de técnicas como a uti-lização de ferramentas SIG capazes do fornecimento de informações importantes e fundamentais nesta fase bem como no avanço da compreensão das relações humanas que incidirão sobre a Região de Dourados.

MetodologiaA análise do uso do solo em bacias hidrográficas envolve


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uma série de procedimentos tecnológicos e metodológicos, quando se usa as técnicas de Sensoriamento Remoto e de Sistema de Informação Geográfica (SIG). Através desses procedimentos, foi realizado um estudo do uso e ocupação do solo no alto da Bacia Hidrográfica do Rio Dourados no ano de 2008, o qual permitiu analisar a dinâmica de uso do solo nesta área. Essa metodologia foi dividida em etapas que se integraram no final do procedimento operacional.

Dessa maneira, a primeira etapa do trabalho consistiu na pesquisa bibliográfica de obras que discutem sobre o uso das geotecnologias, bem como de textos que abordam sobre a área de estudo. Em sequência, buscou-se no sí-tio da Empresa Brasileira de Pesquisas Agropecuárias – Embrapa, a imagem Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM), a carta de 1: 250.000 SE-23-Y-A, na qual foi utili-zado o software ArcGis Map 9.3 para delimitação da bacia do rio Dourados.

A escolha da área aqui identificada como alto curso do rio Dourados, justifica-se dentro da possibilidade de sua delimitação oriunda das características físicas da mesma. A área de estudo, segundo Machado (2001), é formada por anfiteatros que compõem a porção inicial do curso, também identificada por cabeceira do rio Dourados. Esta delimita-ção se torna evidente, quando relacionada à formação Arco da Canastra, representada pelas serras do Cruzeiro e Ga-vião. Tais serras formam um nítido divisor de águas entre o alto curso do rio Dourados a leste e seu curso a jusante a oeste. Ao passar pela borda do Arco da Canastra, e ao adentrar nesta área de dobramentos, o rio percorre uma

paisagem complexa que difere de suas áreas de cabeceiras.

Após a delimitação da área de estudo, adquiriu-se as imagens aéreas no Instituto Brasileiro de Geografia é Es-tatística – IBGE. As imagens utilizadas foram: 2453-4 SE; 2454-3 NO; 2454-3 SO, com resolução espacial de 5 me-tros. No software ArcGis Map 9.3 foi feito o procedimento de mosaico das imagens e o recorte da área de interesse.

Para identificação das áreas de uso foi utilizado o mé-todo de classificação visual, onde se percebeu as classes de Cultivo, Pastagem, Vegetação Natural, Área Urbana e a Cascalheira (Quadro 1). Com as classes definidas a imagem foi vetorizada e posteriormente foi feito o cálculo de área de cada uso o que possibilitou um melhor entendimento da dinâmica de ocupação no alto da bacia do rio Dourados.

Finalizando o procedimento metodológico foi elaborado o mapa temático de uso e ocupação do solo do alto da bacia hidrográfica do rio Dourados, o que facilitou a leitura de como essa área está sendo utilizada e como as atividades antrópicas podem influenciar na qualidade e no volume da água no rio principal e em seus afluentes.


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Quadro 1 - Chaves de interpretação

Categorias Padrões e Car-acterísticas de Interpretação

Exemplos

Cultivo Forma: Regular; Cor: Verde;

Verde MédioTextura: Média

Pastagem Forma: Regular; Cor:

Verde ClaroTextura: Lisa

Vegetação Natural

Forma: Irregular; Cor:

Verde EscuroTextura: Gros-

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Área Ur-bana

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Cinza/RosaTextura: Gros-

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Resultados e DiscussõesComo resultado do mapeamento de usos do alto curso

da bacia do rio Dourados localizado no município de Patro-cínio/MG temos a Figura 5, onde se observa a grande pre-sença da vegetação nativa e do desenvolvimento da agri-cultura e pecuária. Dessa forma, conclui-se que existe hoje uma diversificação de usos, fruto das políticas de ocupação e apropriação desse espaço ao longo dos anos.

Assim, como pôde ser explicado anteriormente, áreas de planícies foram e são ocupadas pela agricultura, áreas em que as condições pedológicas são adversas para o de-senvolvimento da agricultura nos moldes comerciais e que são locais mais inclinados e próximos aos cursos d’água foram utilizadas para a criação de gado e regiões tais como o Chapadão Coromandel, a Serra do Gavião e Cruzeiro e os patamares do Domo de Serra Negra, dadas suas dificul-dades de ocupação foram relativamente pouco alteradas, conservando muito a sua vegetação natural.

Pode ser notado também que nos afluentes próximos e dentro do perímetro urbano possuem pouca ou quase inexistência das Áreas de Preservação Permanente (APP) que aliado a produção de esgoto pode causar impactos ne-gativos para a bacia. Além disso, observa-se o mesmo nas áreas destinadas a pastagem, o que causa erosão nas ver-tentes dos cursos d’água.

Para o melhor entendimento da extensão de cada um dos usos mapeados foram calculadas no software ArcGis o valor das áreas (km²), o que resultou no Gráfico 1, que de-monstra a porcentagem de área ocupada pelos diferentes

usos, ressaltando que as áreas onde há vegetação natural correspondem a um pouco mais de 40% da área total do es-tudo, mas que se concentram em regiões onde há dificulda-des de ocupação. Posteriormente as porcentagens de áreas maiores são a pastagem (29,51%) e a agricultura (27,69%).

Gráfico 1 – Porcentagem de área ocupada dos usos

No processo de estudo sobre os usos da terra na refe-rida região, foi possível perceber através da visualização das ortofotos, dos trabalhos de campo e, consequentemen-te do mapeamento final e cálculos sobre a porcentagem de área ocupada em cada um dos usos, que a agricultura é voltada principalmente para os cultivos de café, milho e soja. Assim, com o intuito de observar o grau de significân-cia desses tipos de lavoura para o município de Patrocínio/MG foram coletados do censo agropecuário do IBGE dados sobre os tipos de lavoura e as respectivas áreas plantadas (ha) (Tabela 1), o que conclui-se que os mesmos são impor-tantes para o desenvolvimento da economia do município.


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Tabela 1 – Lavouras e suas respectivas áreas plantadas (ha) no município de Patrocínio/MG

Lavoura Temporária - Patrocínio-MG (2008)

Lavoura Permanente - Patrocínio-MG (2008)

Tipo de cultura

Área Plan-tada (ha)

Porcenta-gem (%)

Tipo de cultura

Área Plan-tada (ha)

Porcent-agem

(%)Arroz (em

casca) 120 0,5Banana (cacho) 90 0,3

Batata-inglesa 417 1,6

Café (em grão) 29.600 99,0

Cana-de-açúcar 150 0,6

Coco-da-baía 20 0,1

Feijão (em grão) 2.210 8,5 Maracujá 110 0,4

Mandioca 150 0,6 Pêssego 4 0,0Milho (em

grão) 13.000 50,2 Tangerina 78 0,3Soja (em

grão) 9.000 34,7 TOTAL 29.902Sorgo (em

grão) 280 1,1Tomate 72 0,3

Trigo (em grão) 503 1,9TOTAL 25.902

Fonte: IBGE, 2012

Além da importância das lavouras para o município de Patrocínio/MG, tem-se a presença forte da pecuária, que corresponde a 29,51% da área total estudada, assim também coletou-se dados do censo agropecuário para analisar quais os tipos de rebanho que são mais expres-sivos para a sua economia, resultando na Tabela 2, em que é possível visualizar a forte presença da criação de bovinos, suínos e aves.

Tabela 2 – Efetivo da pecuária no município de Patrocínio/MG

Nº de cabeças - Patrocínio-MG (2006)Efetivo de Espécie N° de Cabeças Porcentagem (%)

ovinos 96.148 33,1

Bubalinos 36 0,0

Equinos 2.479 0,9

Asininos 8 0,0

Muares 55 0,0

Caprinos 102 0,0

Ovinos 484 0,2

Suínos 86.625 29,8

Aves 93.427 32,1

Outras Aves 11.480 3,9

TOTAL 290.844Fonte: IBGE, 2012

Por fim, a área de cascalheira, atividade desenvolvi-da nas últimas duas décadas, embora tenha pequena ex-tensão, constitui um ambiente delicado do ponto de vista ambiental, uma vez que está sobre as nascentes de dois importantes cursos fluviais, o Taquara e Mariano. A ativi-dade, só não tem gerado problemas maiores aos cursos em questão, graças a cobertura vegetal adjacente que, confor-me mostrado no mapeamento, ainda conserva uma exten-são capaz de diminuir os impactos desta atividade.

ConclusõesA partir desse trabalho, que resultou no mapeamento

do uso da terra no alto curso da bacia do rio Dourados 2008, no qual se utilizou o método de interpretação visu-al de imagens, percebeu-se a concentração da vegetação


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natural em áreas onde há condições adversas para o uso e ocupação, além da presença da agricultura e pecuária que são importantes para a economia do município de Pa-trocínio/MG, tendo como destaque os cultivos de café, soja e milho e rebanhos como bovinos, suínos e aves. Assim, o resultado do mapeamento contribuiu para um diagnóstico da paisagem no que diz respeito ao processo de ocupação, apropriação desse espaço.

O resultado do mapeamento mostra também que a uti-lização do sensoriamento remoto e do Sistema de Infor-mação Geográfica (SIG) foram importantes no desenvol-vimento desse trabalho de conhecimento dos usos da área estudada, demonstrando que as técnicas e procedimentos adotados foram de grande utilidade na obtenção de infor-mações mais rápidas e eficazes no que diz respeito aos re-gistros de uso da terra.

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Geotecnologias aplicadas à extração automática de dados morfométricos da Bacia do rio Pacuí/MG

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GEOTECNOLOGIAS APLICADAS À EXTRAÇÃO AUTOMÁTICA DE DADOS MORFOMÉTRICOS DA

BACIA DO RIO PACUÍ/MG

Jefferson Willian Lopes AlmeidaMarcos Esdras LeiteMaria Ivete Soares de AlmeidaRenato Ferreira da SilvaMaykon Fredson Freitas Ferreira

IntroduçãoO aumento da apropriação do espaço pelo homem jun-

tamente com a exploração dos recursos naturais têm acar-retado significativas transformações ambientais e sociais. A atividade impactante em bacia hidrográfica não difere dessa ótica, pois todos os fenômenos ocorrentes sejam eles de origem natural, ou de origem antrópica interferem não só na quantidade e na qualidade da água, mas também, na vida dos seres vivos que necessitam dos recursos hídri-cos para a sobrevivência.

Desse modo, as bacias hidrográficas assumem um pa-pel importante no planejamento e gestão ambiental, por-que todos os fatores que afetam a produção e o equilíbrio no meio ambiente refletem sobre suas características físi-cas, bióticas e até mesmo antrópicas (RESCK, 1992).

O uso sustentável dos recursos hídricos parte da necessi-


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dade do conhecimento das singularidades locais. Os estudos voltados para o conhecimento das características físicas de uma bacia hidrográfica são de suma importância para en-tender as condições e potencialidades do ambiente em ques-tão, tendo em vista, que os rios são os principais agentes ero-sivos e modificadores da superfície terrestre (PRESS, 2006).

Dentro dessa perspectiva, a pesquisa em bacia hidro-gráfica torna-se um elemento fundamental para a iden-tificação dos componentes naturais e antrópicos, possi-bilitando, assim, a busca de informações que promovam diagnósticos e prognósticos sobre a área fisiográfica estu-dada. Para isso, o uso de Geotecnologias, como sensoria-mento remoto e Sistema de Informação Geográfica (SIG) tem se mostrado ferramentas eficazes nos estudos am-bientais, pois geram informações que dinamizam o proces-samento de dados representativos da superfície terrestre.

Portanto, o objetivo principal deste trabalho foi aplicar o sensoriamento remoto e o SIG na análise das variáveis mor-fométricas da bacia do rio Pacuí. Com isso, dentro das eta-pas foi necessário primar pelo entendimento dos elementos e dos aspectos físicos da rede de drenagem, para tanto, fo-ram elaborados mapas em um escala coerente (1:100.000), além de gráficos e tabelas sobre a área estudada.

A bacia do rio Pacuí configura-se em uma unidade de estudo importante, uma vez que está inserida no norte do estado de Minas Gerais, área que carece de informações geoespaciais. Para isso, a instrumentalização de proces-sos contidos nas geotecnologias como aporte para a análi-se descritiva da bacia do Pacuí torna-se necessário não só

para a geração de dados, como também na identificação de parâmetros da estrutura física da rede de drenagem.

Referêncial TeóricoMorfometriadebaciashidrográficas

A dinâmica sistêmica das bacias hidrográficas, por constituir uma unidade complexa com uma infinidade de inter-relações, tem sido estudada por diversos autores. Sendo assim, a elucidação de alguns conceitos torna-se fundamental para embasamento do estudo em questão.

Neste trabalho adotou-se o conceito de Guerra e Cunha (2000, p. 353) que compreendem bacia hidrográfica como “uma rede de drenagens, interligada pelos divisores topo-gráficos, onde cada uma delas drena água, material sólido e dissolvido para uma saída comum ou ponto terminal, po-dendo ser outro rio de hierarquia igual ou superior, lago, reservatório ou oceano”.

Conforme Lima (1996), o comportamento hidrológico de uma bacia hidrográfica é determinado pelas caracte-rísticas morfológicas. Com finalidade de compreender as inter-relações existentes entre os processos hidrológicos de uma bacia hidrográfica, torna-se necessário expressar as características da bacia em termos quantitativos.

A análise morfométrica de bacias hidrográficas confi-gura-se em uma abordagem quantificada da rede de dre-nagem. Através de procedimento sistemático e racional as formas de relevo da bacia hidrográfica podem ser men-suradas (CRISTOFOLETTI, 1980). De acordo com Lana; Castro (2006) as especificidades morfométricas revelam


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parâmetros morfológicos que expressam os indicadores fí-sicos da bacia, caracterizando suas homogeneidades.

Para Granell-Pérez (2001), as configurações espaciais dos canais fluviais na rede de drenagem representam, além do processo de dissecação e esculturação do relevo, a evo-lução morfogenética da região estudada. Desse modo, as variáveis relacionadas ao comprimento, altura, largura, volume, inclinação, densidade, frequências, entre outras são utilizadas para os estudos geomorfológicos, geológicos, pedológicos, agronômicos e geotécnicos na avaliação de vul-nerabilidade do meio ambiente (FLORENZANO, 2008).

Os atributos verificados em bacias hidrográficas relati-vos à composição dos parâmetros morfométricos são: área, perímetro e comprimento da bacia; extensão dos canais fluviais; comprimento vetorial (comprimento do vale) dos canais fluviais; número de canais fluviais; declividade da bacia (mínima, média e máxima); declividade dos canais e altimetria (mínima, média e máxima) (CHEREM, 2008).

Christofoletti (1980) agrupa os parâmetros morfomé-tricos em lineares, zonais e hipsométricos, sendo os line-ares, envolvendo os atributos da rede de drenagem e seu arranjo espacial dentro da bacia (unidade de medida em km). Os zonais tratam dos atributos da rede de drenagem e das áreas não hidrográficas do relevo. Já os hipsomé-tricos, associados à tridimensionalidade da bacia, tratam do relevo correlacionando à rede de drenagem e à bacia hidrográfica.

Os parâmetros morfométricos aplicados no presente es-tudo são descritos a seguir, ressaltando, porém que não

serão utilizados todos aqueles referidos na literatura e, sim, os mais condizentes com o tipo de análise proposta.

HierarquiafluvialCorresponde à ordenação dos canais fluviais dentro de

uma bacia hidrográfica. Neste estudo, optou-se pela hie-rarquização de Strahler (1952 apud Christofoletti, 1980), que considera os canais de primeira ordem como aqueles que não apresentam tributários, sendo, portanto canais de cabeceiras de drenagem. Os canais de segunda ordem são os canais subsequentes à confluência de dois canais de primeira ordem e assim sucessivamente, sendo que a confluência com canais de ordem hierárquica menor não altera a hierarquização da rede.

Análise LinearEsse tipo de análise está relacionada aos parâmetros

lineares que quantificam a rede de drenagem por meio de seus atributos (comprimento, número, hierarquia) e da re-lação entre eles. Os parâmetros lineares analisados são: Relação de bifurcação, Extensão do percurso superficial e índice de sinuosidade do canal principal, os quais são apresentados a seguir:

(1) Relação de bifurcação (Rb): parâmetro definido por Horton (1945) e reformulado por Strahler (1952), como sendo a razão entre o número total de canais de certa or-dem e o número total de canais de ordem imediatamente superior cujos valores dentro de uma mesma bacia, de-vem ser constantes e jamais inferior a 2 (CHEREM, 2008). Sendo a equação utilizada:


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Rb = (1)

Em que: é o número total de canais de determinada ordem; e corresponde ao número total de canais de ordem imediatamente superior.

(2) Extensão do percurso superficial (Eps): parâ-metro que apresenta a média da distância percorrida pela enxurrada entre o interflúvio e o rio permanente. É uma das variáveis mais importantes por representar a ligação direta entre o desenvolvimento hidrológico e fisiográfico das redes de drenagens. Sendo utilizada a equação (2):

(2)

Em que: é a extensão do percurso superficial e é a densidade de drenagem.

(3) Índice de sinuosidade do canal principal (): relaciona o comprimento verdadeiro do canal principal com o comprimento em linha reta entre os pontos extre-mos do canal principal. Esse parâmetro representa tam-bém a influência da carga sedimentar, a compartimen-tação litológica e estrutural (ALVES E CASTRO, 2003). Sendo usada a equação 3:

= (3)

Em que: é o comprimento do canal principal (Km); e é a distância vetorial (Km) entre os pontos extremos

do mesmo canal. Os valores próximos a 1 indicam eleva-do controle estrutural (alta energia) e valores acima de

2 indicam baixa energia, sendo os valores intermediários relativos a formas transicionais entre canais retilíneos e meandrantes.

(4) Comprimento do curso principal: entendido como a distância resultante entre a nascente e desembo-cadura do maior segmento fluvial. Christofoletti (1980) descreve alguns critérios para definir o segmento princi-pal na rede de drenagem, dentre eles a aplicação do méto-do de ordenação de Horton (o curso principal corresponde ao canal de maior ordem, determinado a partir da desem-bocadura até a nascente).

Análise ZonalConsiste nos atributos da rede de drenagem e das áreas

não hidrográficas do relevo, tem como variável fundamen-tal a área da bacia hidrográfica. A maioria das caracte-rísticas da bacia está relacionada à sua área. Portanto, a área total inclui todos os pontos situados em altitudes superiores à saída da bacia e dentro do divisor topográ-fico que separa duas bacias adjacentes (LIMA,1996). Os parâmetros zonais analisados neste estudo são: área da bacia hidrográfica, índice de circularidade, densidade de rios, densidade de drenagem, coeficiente de manutenção, e fator forma.

(1) Área da bacia: é toda área drenada por um con-junto de sistema fluvial em geral, é expressa em Km². A mensuração desse índice pode ser realizada por métodos convencionais, ou métodos mais sofisticados, com o uso de softwares específicos.


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(2) Índice de circularidade (Ic): proposto por Miller em 1953 (citado por Christofoletti, 1980), valor de Ic cor-relaciona um valor ideal a um mensurado. Sendo a relação entre a área da bacia e área do círculo, o resultado é adi-mensional que varia entre 0 e 1. O índice de circularidade é dado pela equação 4:

(4)

Em que: é a área da bacia (Km²); é o perímetro (Km) da bacia. Esse parâmetro indica que uma bacia mais alongada (com índice abaixo de 0,51), favorece o escoa-mento. Se o valor encontrado estiver acima de (0,51) a ba-cia tende a ser mais circular com escoamento reduzido e alta probabilidade de cheias (LANA; CASTRO, 2006). O valor máximo a ser obtido é igual a 1 (se o (Ic) for próximo a 1 a bacia tende a ter o formato circular).

(3) Densidade de rios ( ) ou densidade hidrográ-fica (Dh): esse parâmetro, proposto por Horton (1945), es-tabelece a relação entre o número de rios e a área de uma dada bacia. A mensuração desse parâmetro é referente ao comportamento hidrológico no quesito de capacidade de gerar novos fluidos. A equação utilizada foi:

(5)

Em que: representa o número total de rios ou cursos d’água e , a área da bacia hidrográfica (Km²).

(4) Densidade de drenagem ( ): correlaciona o

comprimento total dos canais com a área da bacia hidro-gráfica (Km²). Utilizou-se a equação 6:

(6)

Em que: é o comprimento total dos canais (Km); é a área total da bacia (Km²). Esse parâmetro representa o comportamento hidrológico definido pela litologia e estru-tura geológica, definindo a capacidade de infiltração e de formação de canais superficiais. A densidade de drenagem apresenta relação inversa à densidade dos rios, sendo que, quanto mais canais existirem, menos extensos eles serão. (CHRISTOFOLETTI, 1980).

(5) Coeficiente de manutenção (Cm): esse parâme-tro, proposto por Schumm (1956), corresponde à área ne-cessária para a formação de um canal com fluxo perene, além de ser considerado pelo referido autor como um dos parâmetros mais importantes para a realização de análi-ses morfométricas (CHRISTOFOLETTI, 1980). A equação utilizada foi:

(7)

Em que: Cm é o coeficiente de manutenção e Dd é a densidade de drenagem.

(6) Fator forma ( : considerado mais adequado para representar a forma fiel da bacia, sua unidade apro-xima-se de um quadrado (CHORLEY et al.,1957 apud SOUZA, 2005). De acordo com Lima (1996), a forma se


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enquadra em uma das características físicas mais difíceis de ser expressas em termos quantitativos. A forma da ba-cia pode ser influenciada entre outras características, pela geologia. Além de atuar sobre alguns dos processos hidro-lógicos da bacia. A equação utilizada foi a 8):

(8)

Em que: é o fator forma (adimensional), a área da bacia e o comprimento do eixo da bacia.

Análise HipsométricaDe acordo com Christofoletti (1980), a hipsometria bus-

ca relações entre uma dada unidade horizontal (a rede de drenagem de uma mesma bacia) e sua variabilidade alti-métrica. Os parâmetros hipsométricos que compõem este estudo são: amplitude altimétrica da bacia, relação de re-levo, índice de rugosidade, hipsometria e declividade.

(1) Amplitude altimétrica ( ): variável que cor-responde à diferença altimétrica entre a foz e a maior al-titude situada num determinado ponto da área da bacia. A relevância do conhecimento da amplitude altimétrica reside no fato de que a altitude influência na quantidade de energia solar que a bacia recebe (CASTRO E LOPES, 2001). A equação aplicada foi:

(09)

Em que: é a amplitude altimétrica; : Altitude máxima e : Altitude mínima.

(2) Relação de relevo ( ): Relaciona a amplitude altimétrica máxima da bacia e sua extensão, ou seja, seu comprimento (SHUMM, apud CHRISTOFOLETTI, 1980). A equação utilizada para esse cálculo é:

(10)

Em que: é a amplitude altimétrica e o compri-mento da bacia.

(3) Índice de rugosidade : para Strahler (1958 apud Christofoletti,1980), esse índice refere-se um núme-ro adimensional, que representa aspectos da declividade e comprimento da vertente, através da razão entre amplitu-de altimétrica e densidade de drenagem. Assim, os valores elevados do índice de rugosidade (valores de densidade de drenagem e amplitude altimétrica elevados) indicam que as vertentes são longas e íngremes. Desse modo, as bacias hidrográficas com índice de rugosidade elevado são pro-pensas à ocorrência de cheias, visto que são bacias de alta energia que convertem o fluxo de vertente em fluxo fluvial em menor tempo. A equação utilizada foi:

(11)

Em que: representa a amplitude altimétrica e densidade de drenagem.

A elaboração de hipsometria, declividade e orientação do relevo são importantes variáveis de identificação e de-limitação da compartimentação altimétrica e morfoestru-tural da bacia.


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(4) hipsometria: De acordo com Christofoletti (1980), a hipsometria tende a relacionar entre uma dada unidade horizontal de espaço (zona) e sua variabilidade altimétri-ca, evidenciando assim, a proporção ocupada por determi-nada área da superfície terrestre em relação às variações altimétricas.

(5) Declividade: a declividade de uma bacia hidrográ-fica tem relação importante com vários processos hidro-lógicos relacionados com a tipologia, a resistência das ro-chas, aos processos erosivos e intempéricos. A declividade geral da bacia é expressa entre a divisão da amplitude altimétrica pelo comprimento da bacia. Já a declividade média, associada à declividade máxima, possibilita a com-paração entre energia máxima e média dentro das bacias hidrográficas (LIMA, 1996). Para a classificação da de-clividade, foram utilizados os critérios estabelecidos pela Embrapa (1979).

Geotecnologias e os Modelos Digitais de Elevação (MDEs)

As características físicas e morfométricas de uma bacia hidrográfica podem ser estudadas, usando como método as ferramentas presentes nas geotecnologias. Em traba-lhos recentes, os métodos convencionais para se obter os parâmetros morfométricos estão sendo substituídos por técnicas realizadas em ambiente digital, via SIG.

Entre os avanços tecnológicos que têm fornecido ins-trumentos para pesquisas envolvendo o espaço geográfico estão as geotecnologias, com destaque ao Sistema de In-formação Geográfica (SIG) e os avanços na área do Sen-

soriamento Remoto. De acordo com Leite (2006), esses avanços vão de encontro à atual evolução científica, que por sua vez, está diretamente relacionada ao processo de integração de saberes de ciências diferentes.

Este conjunto de tecnologia possui como principal ferra-menta o Sistema de Informação Geográfica (SIG). Utiliza--se esta terminologia para designar um caso particular de sistema de informação com o uso de hardware e software aplicável aos estudos geográficos. Fitz (2008, p.23) concei-tua SIG “como um sistema constituído por um conjunto de programas computacionais, o qual integra dados, equipa-mentos e pessoas com objetivo de coletar, armazenar, recu-perar, manipular, visualizar e analisar dados espacialmen-te referenciados a um sistema de coordenadas conhecido”.

Inicialmente, as análises morfométricas de bacias hi-drográficas eram realizadas por meio de manipulação de atributos em cartas topográficas e cálculos manuais. No entanto, esse processo vem sofrendo modificações meto-dológicas principalmente com o advento das novas tecno-logias que possibilitaram o desenvolvimento de sistemas computacionais para cálculos e análises de dados.

Nesse contexto, as geotecnologias, notadamente o SIG é um recurso que capacita a otimização do processo de análise quantitativa de atributos do relevo e da rede de drenagem. Desse modo, os novos métodos e técnicas em-pregados permitem a diminuição no tempo de manipula-ção e obtenção de resultados das feições e fenômenos rela-tivos à superfície terrestre (FONSECA, 2010).

A técnica mais comum empregada atualmente na repre-


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sentação do relevo em ambiente digital é feita a partir do uso do modelo digital de elevação (MDE). Entretanto, Che-rem (2008) ressalta que o uso dos MDEs não é meramente figurativo, pois, além de representar o relevo, ele possibilita a extração de atributos relacionados à rede de drenagem. Desse modo, os dados em formato matricial possibilitam a geração de modelos numéricos representativos da direção do escoamento superficial da água, baseado nas direções do escoamento para cada pixel da matriz (FONSECA, 2010).

Nos últimos anos, o aprimoramento dos dados interfe-rométricos (radar) resultou na geração de resultados posi-tivos na produção de modelos de elevação. Um dos dados provindos dos radares interferométricos é o SRTM (Shuttle Radar Topography Mission), missão realizada no ano de 2000 pela NASA (National Aeronautics and Space Admi-nistration). O projeto SRTM advém de cooperação entre a NASA, a NIMA (National Imagery and Mapping Agency), o departamento de defesa dos Estados Unidos e as agências espaciais da Alemanha e da Itália (FLORENZANO, 2008).

Os MDEs mais utilizados atualmente são os que foram gerados pela missão SRTM. Esse MDEs tem resolução es-pacial de 30 metros para o território dos Estados Unidos e 90 metros para o restante do globo terrestre. A partir destes dados, em ambiente computacional, são aplicadas técnicas que possibilitam a manipulação e geração de in-formações relativas aos atributos morfométricos de uma bacia de drenagem.

Esses atributos são realizados a partir do uso dos mo-delos digitais de elevação adquiridos por imagens orbitais

interferométricas ou pelo tratamento das cartas topográ-ficas. No presente trabalho optou-se por extrair os atribu-tos necessários à análise morfométrica, a partir dos dados provenientes dos modelos SRTM-3, com amplitude da gra-de de 90 metros, projetados para uma acurácia vertical e horizontal absoluta de 20 metros, com 90% de confiança (MEDEIROS; FERREIRA; FERREIRA, 2006).

Neste trabalho optou-se pelo uso do SRTM-3 para ex-tração da morfometria, uma vez que o trabalho de Medei-ros; Ferreira; Ferreira (2006) mostrou que os dados extra-ídos automaticamente do SRTM-3, apresentam melhores resultados altimétricos que os MDE’s gerados através da base cartográfica na escala 1:100.000. No trabalho men-cionado concluiu que, em conformidade com o Padrão de Exatidão Cartográfica, o MDE SRTM pode ser classificado como padrão classe A para escala de 1:100.000. Além dis-so, os autores supracitados destacam a facilidade de aqui-sição e manipulação dos dados, como vantagens para o uso do MDE SRTM-3.

Materiais e MétodosCaracterização da área

Localizada na Mesorregião Norte do estado de Minas Gerais, entre as coordenadas geográficas 16° 10’ 35” e 16° 54’ 57” de Latitude Sul e entre 45° 01’ 40”e 43° 50’ 06” de Longitude Oeste, a bacia hidrográfica do rio Pacuí, afluen-te da margem direita do rio São Francisco, abrange os mu-nicípios de Montes Claros, Coração de Jesus, São João do Pacuí, Brasília de Minas, Ibiaí, Mirabela, São João da La-goa, Ponto Chique e Campo Azul, como mostra a Figura 1.


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Conforme Nimer e Brandão (1989), o clima da mesorre-gião do norte de Minas Gerais é do tipo Tropical Sub-úmi-do, próximo ao limite do Sub-úmido Seco, com períodos de chuvas concentradas entre os meses de outubro a março, sendo os meses de Novembro, dezembro e Janeiro os mais chuvosos; enquanto que o período mais seco é o que com-preende os meses de Junho e Agosto. A precipitação média anual é de 1.060 mm, e a temperatura média anual é de 24,2º C. (PMMC, 2006).

De acordo com o Instituto Mineiro de Gestão das Águas (IGAM, 2006), a bacia de drenagem do Rio Pacuí é um dos principais afluentes da margem direita do Rio São Fran-cisco, apresenta escassez de recursos hídricos e conflito pela água (destaque para a agricultura irrigada no Rio Riachão). Identifica-se também o abastecimento tanto ur-bano como rural em atividades econômicas que englobam a pecuária (atividade econômica predominante), irrigação, exploração mineral, indústria, geração de energia e pesca. De acordo com o censo do IBGE (2010), a população resi-dente nos municípios de influência da bacia do Pacuí está estimada em um total de 456.485 habitantes.

Em termos geológicos, a bacia é caracterizada pelo pre-domínio de rochas sedimentares representadas em grande parte pelos calcários do período Criogeniano (era Neopro-terozóica) dividido pelo grupo Paraopeba e pela formação Lagoa do Jacaré.

Em relação à geomorfologia, a bacia do rio Pacuí situa-se no domínio da depressão periférica do São Francisco com unidades caracterizadas por planaltos residuais elaboradas

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sobre extensa área de bacia sedimentar. As formas de rele-vo predominante são as superfícies tabulares reelaboradas por processos de erosão areolar, superfícies onduladas em planalto e superfícies aplainadas, cuja evolução está rela-cionada ao processo e desnudação periférica realizada pela drenagem do São Francisco. Encontram-se também, ao lon-go do canal principal, formas de relevo apresentadas por vertentes ravinadas e vales encaixados (IGA, 1977).

De acordo com a pesquisa da equipe técnica do Depar-tamento de Solos- DPS/LABGEO (UFV, 2010), na bacia hidrográfica do rio Pacuí há maior ocorrência de solos do tipo Latossolo Vermelho Amarelo.

Conforme o levantamento do Instituto Estadual de Floresta (IEF) em parceria com a Universidade Estadual de Lavras (UFLA), no ano de 2005. Predominam na área da bacia do rio Pacuí, os seguintes estratos de vegetação: Cerrado, Campo Cerrado, Floresta Estacional Decidual Montana, Vereda, Floresta Estacional Decidual Sub Mon-tana, além da silvicultura do Eucalipto (SCOLFORO & CARVALHO, 2006).

Materiais e MétodosConforme Christofoletti (1980), a análise morfométri-

ca de bacia hidrográfica é composta por elementos e seus atributos. Através de um conjunto de procedimentos, os parâmetros morfométricos são extraídos e os aspectos geo-métricos são analisados, ou seja, indicadores relacionados à forma, ao arranjo estrutural e à interação entre os ele-mentos que compõem o sistema de drenagem.

Dessa forma, o presente estudo estrutura- se na aná-lise descritiva das características morfométricas da bacia hidrográfica do rio Pacuí, através de técnicas fundamen-tadas em ambiente SIG. Para isso, utilizou-se como base a revisão de literatura acerca do tema proposto, aquisição de produtos orbitais e instrumentalização de processos presentes nas geotecnologias para a extração de dados ne-cessários ao que se propõem.

Para melhor exemplificar, os procedimentos deste tra-balho foram segmentados em duas etapas: a primeira eta-pa – preparação e extração de dados (área da bacia e rede de drenagem) a partir dos MDEs-SRTM; a segunda etapa – cálculos dos parâmetros morfométricos e elaboração de mapas (Hierarquia fluvial, Hipsometria, Orientação do relevo e Declividade). Os materiais, os procedimentos téc-nicos operacionais e software utilizado para execução das etapas do trabalho estão listados a seguir:

▪ MDEs na escala de 1:250.000, com resolução espacial de 90 metros oriundos da missão SRTM disponibilizadas gratuitamente no sítio EMBRAPA/Relevo. Correspondentes às seguintes cartas: SE-23--V-B, SE-23-X-A.

▪ Aplicativo ArcGIS 9.3.

▪ Arquivos no formato Shapefile: Mapa Geológico de Minas Gerais (CPRM, 2003), Mapa de Solos de Minas Gerais (UFV, 2010) e Mapeamento da Flora Nativa e Reflorestamento IEF-MG/UFLA (SCOL-FORO & CARVALHO, 2006).


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A primeira etapa dos estudos baseou-se na extração dos dados necessários para análise morfométrica, utili-zando ferramentas presentes no ArcGis 9.3. Desse modo, realizou os processos pré-operacionais que consistem na organização dos dados em ambiente computacional e mo-saico dos modelos SRTM.. Feito isso, aplicou-se a proposta metodológica de Rosim; Pellegrino (2001), para a delimi-tação da bacia e extração da rede de drenagem.

Essa metodologia consiste em algoritmos que atribuem o sentido de escoamento de um pixel para o seu pixel vizi-nho, baseando-se no maior desnível do terreno. Após de-finidas as direções do fluxo, é possível gerar as áreas de fluxo acumulado (soma total de pixels à montante). Para a delimitação automática da bacia, o algoritmo analisa as áreas onde ocorrem valores iguais a zero de fluxo acumu-lado, bem como as respectivas direções de fluxo para o tra-cejamento dos limites (FONSECA, 2010).

Delimitada a bacia do rio Pacuí e extraída a rede de drenagem, partiu-se para a segunda etapa do trabalho que consistiu no uso de ferramentas presentes na exten-são Hidrology do ArcGis 9.3 para adequação dos canais de drenagem, hierarquização dos canais, e por fim foram realizados os cálculos necessários para a análise linear, zonal e hipsométrica da bacia.

Resultados e DiscussõesOs resultados da análise morfométrica da bacia do rio

Pacuí foram obtidos por meio da aplicação dos procedimen-tos expostos. Dentro da proposta realizada por Christofo-letti (1980), a análise morfométrica de bacia hidrográfica

do rio Pacuí dividiu-se em quatro itens: Hierarquia fluvial e os cálculos dos parâmetros morfométricos divididos em: Análise linear, Análise zonal e Análise hipsométrica.

Constata-se na bacia o padrão de drenagem do tipo dendrítica devido às ramificações em forma de ângulos agudos em que os afluentes unem-se ao curso principal. Esse padrão é indicativo de rochas sedimentares e solos homogêneos (CHRISTOFOLETTI, 1980). Quanto ao esco-amento global, a drenagem da bacia apresenta como exor-réica, pois, mesmo desaguando diretamente no rio São Francisco, suas águas fluem para o mar.

HierarquiafluvialDe acordo com a Figura 2, a hierarquização encontrada

na bacia do rio Pacuí possui ramificação de 5º ordem, con-forme o método proposto por Strahler (1952), sendo 645 canais de 1° ordem com 1007 km de extensão, 125 de 2° ordem, totalizando 525 km, 19 de 3° ordem com 267 km, 5 de 4° ordem medindo 89 km e 1 canal de 5° ordem com extensão de 145 km, totalizando 795 segmentos com 2033 km de extensão.


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Figura 02-HierarquiafluvialdarededrenagemdorioPacuí.

Análise linearComo consta nos parâmetros propostos, a análise line-

ar neste estudo abrange a Relação de bifurcação (Rb), Ex-tensão do Percurso Superficial (Eps) e Índice de sinuosi-dade (Is) do canal principal. Nesse contexto, vale ressaltar o comprimento do rio principal com a extensão de 236,42 Km, medido desde a cabeceira até a desembocadura.

Na Relação de bifurcação (Rb), os dados obtidos foram 5,16 para a 1° ordem, 6,58 para o de 2° ordem, 3,8 para o de 3°ordem e 5 para o de 4° ordem. É perceptível a relação entre a pequena quantidade de segmentos de alta hierar-quia fluvial e a grande quantidade de segmentos de baixa hierarquia fluvial interferindo na proporção dos valores. De acordo com Souza (2005) os valores maiores são repre-sentativos de solos mais impermeáveis e valores menores,

os solos são mais permeáveis. Os parâmetros encontrados permitem inferir que os solos da bacia do rio Pacuí pos-suem boa permeabilidade.

Em relação ao Índice de sinuosidade (Is), o valor encon-trado foi de 1,90 km. De acordo com Lana; Castro (2006), esse valor enquadra-se em índices de baixa energia estru-tural remonta a canais transicionais, regulares ou irregu-lares. Desse modo, os canais da bacia em estudo tende a formas transicionais entre canais retilíneos e meandran-tes. Esses autores destacam ainda, que a sinuosidade dos canais é decorrente da carga de sedimentos, caracteriza-ção litológica e declividade do canal.

Análise ZonalA bacia hidrográfica do rio Pacuí apresenta uma área

(A) de 3899 Km², com o perímetro (P) estimado em 400 km de extensão. O comprimento longitudinal da bacia (L), ou seja, a escala vetorial (traçado em linha reta) apresenta 124,2 km de extensão.

O índice de circularidade (Ic) encontrado na bacia foi de 0,30, o que indica para um formato mais alongado da ba-cia. Esses valores são adimensionais que variam entre de 0 e 1, quanto mais próximo de 1 a bacia tende para forma circular. Conforme Granell-Péres (2001), o formato alon-gado da bacia permite um escoamento mais distribuído no canal principal diminuindo risco de enchentes, embora o nível de vazão alta seja mais durável.

Outro parâmetro utilizado no estudo de forma de bacia é o Fator forma (Kf), sendo o mais adequado para repre-


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sentar a forma da bacia. O resultado permite, a partir de certos princípios, concluir que a bacia hidrográfica do Pa-cuí apresenta baixa tendência para inundação.

O índice obtido referente à Densidade de rios (Dr) ou Densidade hidrográfica foi de 0,203 canais/Km² em gerar novos flúvios em função das variáveis geomorfológicas, ge-ológicas, vegetacionais, climáticas e hidrológicas. O valor encontrado para a bacia do Pacuí indica baixa capacidade em gerar novos cursos d’água. Entre outros fatores, isso se deve à forma de relevo caracterizada por superfícies aplai-nadas e a ocorrência predominante de Latossolo Vermelho Amarelo que tem como característica a alta permeabilida-de à água (EMBRAPA, 1979).

A Densidade de drenagem (Dd) representa o grau de dissecação topográfica. A bacia do Pacuí apresentou uma densidade de drenagem igual 0,52 Km/Km². De acordo com Jesus (2007), os valores entre 0,50 e 1,0 representam média baixa Dd. Este pode ser perfeitamente relaciona-do à densidade de rios encontrada principalmente no que tange à porosidade dos solos.

O Coeficiente de manutenção (Cm) é o parâmetro que fornece a área mínima necessária para a manutenção de um metro de drenagem. Conforme Granell-Péres (2001) a interpretação dos valores altos e baixos é o inverso da densidade de drenagem, ou seja, um coeficiente alto é indicativo de que a bacia não possui uma boa área para manutenção dos canais. O valor de Cm encontrado foi de 1923 m²/m. Portanto, infere-se que a bacia em estudo não apresenta uma boa área para manutenção dos canais.

Análise hipsométricaA Amplitude altimétrica (Hm) representa a variável

que corresponde à diferença altimétrica entre a foz e a maior altitude situada num determinado ponto da área da bacia. O valor encontrado de Hm, a partir dos MDEs- SRTM para a bacia do rio Pacuí, foi de 628m, sendo que, o menor índice altimétrico apresentado foi 461m e o maior 1089m. De acordo com Castro e Lopes (2001), quanto maior a altitude da bacia, menor a quantidade de energia solar que o ambiente recebe e, portanto, menos energia estará disponível para esse fenômeno. Nesse contexto, a bacia se enquadra em um ambiente que apresenta taxas de evapotranspiração elevadas.

A Relação de relevo (Rr) encontrada foi 5,06. Esse valor ressalta a geomorfologia da bacia do Pacuí que se apre-senta em ambiente de médio declive, com áreas de cristas e interflúvios tabulares com vertentes ravinadas à mon-tante; e áreas de superfície ondulada em planalto ao longo do canal principal o qual vai suavizando até a jusante que apresenta um formato plano.

Índice de rugosidade (Ir) expressa um número adimen-sional, representando aspectos da declividade e compri-mento da vertente através da razão entre amplitude al-timétrica e densidade de drenagem. No caso da bacia do Pacuí, o valor encontrado foi de 326,56 apresentando um valor elevado, indicando uma bacia de alta energia que con-verte o fluxo de vertente em fluxo fluvial em menor tempo.

Tendo como referência o Mapa Hipsométrico, represen-tado pela Fig. 3, elaborado com o fatiamento de 6 classes


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de 100 em 100 metros e 1 com a variação de 29 metros (1060 - 1089). Verifica-se, a distribuição da área de dre-nagem nas faixas altimétricas com os seguintes valores, como exposto no Gráfico 1.

Gráfico 01 - Distribuição da área da bacia do Pacuí por níveis altimétricos

Org: ALMEIDA, J. W. L, 2011.

Conforme o resultado obtido, através da Figura 3, ob-serva-se que 76% (2955 Km²) da área da bacia do Pacuí apresentam uma variação entre 460 a 860 metros de al-titude e 24% (944,4 Km²) variando entre 860m a 1089m. Sendo assim, mesmo com a elevada área de (1415 Km²) de altitude variando entre 760 a 860 metros no médio Pacuí, há o predomínio de terras baixas na bacia em estudo.

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Em relação à declividade foi realizada uma distribui-ção das classes em graus e os valores encontrados foram convertidos em porcentagem. Feito isso, dividiram-se as classe encontradas por área, relacionando-as à tabela de classes de declividade da EMBRAPA (1979). Desse modo, a Tabela 1 apresenta as informações quantitativas asso-ciadas à declividade da bacia hidrográfica do Pacuí. A Fi-gura 4 representa a distribuição espacial das classes de declividade mostradas na Tabela 1.

Tabela 1 - DECLIVIDADE DA BACIA DO PACUÍ

Fonte: EMBRAPA, 1979

Para Granell-Péres (2001), o conhecimento da energia do relevo expressa através da declividade significa um fator fundamental na análise geográfica. A relação entre declividade com a morfologia da bacia hidrográfica é um importante parâmetro a ser mensurado, pois é um dos fa-tores que condicionam os usos do solo, o escoamento su-perficial e a capacidade de infiltração da água no solo.

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De acordo com as classes encontradas na Fig. 04, observa--se que a maior parte da área da bacia corresponde ao relevo plano, com 48 %. O relevo com características suave ondu-lado tem uma representatividade significativa, com 32% da área da bacia do Pacuí. As classes: fortemente ondulado e montanhoso apresentam as menores classes de declividade por Km² na bacia do Pacuí. Tem-se, a seguir a Tabela 2, com a síntese dos parâmetros morfométricos encontrados, a par-tir do MDE-SRTM para a bacia hidrográfica do rio Pacuí.

Tabela 2 – Síntese dos Parâmetros Morfométricos da Bacia do Rio Pacuí

Parâmetros Morfométricos Valores

Área da bacia (A) 3899 Km²Perímetro (P) 400 KmComprimento da bacia (L) 124,2 kmOrdem da baciaNúmero de canais 795Densidade de rios (Dr) 0,203 Km²Densidade de drenagem (Dd) 0,52 Km/Km²Rel. de bifurcação (Rb) - 1° - 2° ordem 5,16Rel. de bifurcação (Rb) - 2° - 3° ordem 6,58Rel. de bifurcação (Rb) - 3° - 4° ordem 3,8Parâmetros Morfométricos Valores

Rel. de bifurcação (Rb) - 4° - 5° ordem 5ExtensãodoPercursoSuperficial(Eps) 0,96 kmÍndice de sinuosidade (Is) 1,90 KmÍndice de circularidade (Ic) 0,30Fator forma (Kf) 0,25Coeficientedemanutenção(Cm) 1923 m²/mRelação de relevo (Rr) 5,06Índice de rugosidade (Ir) 326,56Altitude máxima (H1) 1089 mAltitude mínima (H2) 461mAmplitude altimétrica (Hm) 628m

Org: ALMEIDA, J.W.L, 2011

Nesse contexto, o levantamento descritivo dos parâme-

tros morfométricos, encontrados a partir dos dados extra-ídos dos MDEs-SRTM, revelam aspectos condizentes com as características físicas (geomorfologia, geologia, solos) da bacia em estudo. Esse fato é comprovado por Cherem (2008) ao afirmar que o MDE-SRTM original, ou seja, na sua resolução espacial de 90 metros e em escala de análise coerente, tende a representar com consistência a morfolo-gia e hidrologia do relevo.

Mesmo assim, ressalta-se a necessidade de estudos mais aprofundados sobre algumas estimativas encontra-das. Para isso, o trabalho in loco e a associação com outros elementos como a antropização da área devem ser avalia-dos neste tipo de análise.

Considerações FinaisA análise morfométrica da bacia hidrográfica do rio Pa-

cuí configura-se em mais um indicativo da aplicabilidade das técnicas instrumentalizadas em ambiente SIG. Em se tratando de estudos voltados para bacias hidrográficas no Norte de Minas, o uso de geotecnologias para a gera-ção de dados morfométricos é incipiente. Nesse sentido, ressalta-se o pioneirismo deste estudo na região, sobre-tudo, quando leva em consideração a área escolhida e as técnicas adotadas para análises morfométricas.

Desse modo, um fator evidenciado atualmente é a fa-cilidade de acesso a materiais que dinamizam a análise ambiental. A quantidade de dados disponíveis na rede mundial de computadores tem subsidiado diversos estu-dos, sendo fontes originárias de informações consistentes. O uso desses materiais apresentou resultados favoráveis


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para esse estudo, sendo relevantes para extrair os atribu-tos concernentes à bacia hidrográfica do rio Pacuí, como também para a confecção de mapas.

Ressalta-se ainda que neste estudo, não foi realizada pesquisa de campo para comprovação dos dados, tendo em vista que o objetivo principal, concentra-se no uso das geotecnologias e na extração de dados para análise mor-fométrica descritiva da bacia do rio Pacuí. Desse modo, a metodologia usada foi pautada nos materiais, métodos e instrumentos presentes no arcabouço das geotecnologias que comprovaram ser de grande valia. Qualificando as-sim, como um instrumento capaz de auxiliar na geração de resultados consistente.

AgradecimentosOs autores agradecem a FAPEMIG pelo apoio financeiro.

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Sensoriamento remoto aplicado à análise temporal da relação uso da terra / temperatura e albedo de superfície na bacia do rio Vieira o Norte de Minas Gerais

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SENSORIAMENTO REMOTO APLICADO À ANÁLISE TEMPORAL DA RELAÇÃO

USO DA TERRA / TEMPERATURA E ALBEDO DE SUPERFÍCIE NA BACIA DO RIO VIEIRA O NORTE DE MINAS GERAIS

Manoel Reinaldo LeiteJorge Luis Silva Brito

IntroduçãoOs estudos sobre o “uso da terra” devem contemplar

as variações no espaço-tempo por força das mudanças de orientações que norteiam a utilização dos espaços em dife-rentes momentos. Isso é, a dinâmica imposta pelos ciclos econômicos sobre o uso das terras impõe uma variação nestes ambientes ao longo do tempo, com consequências para o espaço físico, ou seja, áreas que em determinados períodos eram destinadas à produção podem ser, em ou-tros períodos, abandonadas, de forma que o contrário tam-bém pode ser verdadeiro. Dentro dessa lógica, as florestas, os sistemas agroflorestais e os solos podem funcionar tan-to como reserva ou fontes de carbono.

Fato é que, em 1990, o primeiro relatório do Intergo-vernmental Panel on Climate Change – IPCC – denuncia-va que as concentrações dos gases estufas como o dióxido de carbono (CO2), o metano (CH4) e o óxido nitroso (N2O) aumentaram cerca de 30%, 145% e 15% respectivamente,


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desde a revolução industrial do século XVIII até o ano de 1992. Essa realidade conduziria o clima da Terra a mu-danças que trariam consequências negativas para o siste-ma natural e humano.

Dentre os responsáveis pelas alterações do clima ter-restre destacam-se a queima de combustíveis fósseis e o chamado forçamento radioativo (EFEITO, 1999). O força-mento radioativo nada mais é do que uma perturbação no balanço de energia do sistema Terra-atmosfera, ou seja, as alterações dos constituintes da superfície terrestre im-plicam também em alterações no equilíbrio e distribuição do balanço de energia à superfície.

De maneira que os desmatamentos significam maior emissão de CO2 para a atmosfera, além de possibilitarem maior ressecamento do solo e aumento de temperatura de superfície. As alterações do “uso da terra”, a exemplo de pastagens e do uso agrícola, significam alterações no con-teúdo de carbono do solo. As florestas plantadas contri-buem para a remoção e emissão de CO2 para a atmosfera. (EFEITO, 1999)

Essas alterações nos revestimentos naturais do solo e o uso da terra impõem uma nova busca pelo equilíbrio da distribuição dos componentes do balanço de radiação na superfície e na atmosfera, resultando em alterações como o chamado “efeito estufa” antrópico.

Nesse caso, a temperatura dos diferentes sistemas de uso da terra será diretamente proporcional à quantidade de energia térmica associada. Como exemplo, pode-se ci-tar o fato de que, em uma área cuja radiação solar pode

ser considerada constante, as variações de temperatura e do albedo de superfície ocorrerão em função do tipo de cobertura da terra. Tendo em vista que um sistema de uso florestal consumirá mais energia térmica do que um siste-ma de uso com solo em exposição e assim por diante.

Essa realidade, quando considerada à luz das concep-ções da termodinâmica, implica que o ambiente altera-do, ainda que seja uma pequena porção em área, tende a restabelecer o equilíbrio térmico com os seus sistemas vizinhos, ou seja, haverá transferência de energia e con-sequentemente variação na temperatura e no albedo de superfície ao longo do tempo e do espaço.

Diante desta realidade, o sensoriamento remoto se des-taca como uma ferramenta de importância singular, já que os dados de sensor remoto vêm dando suporte a vá-rios estudos sobre a superfície da Terra, sobretudo quando se considera a possibilidade de obtenção de informações temporais como os dados da série TM – Landsat 5, que se pontuam como uma importante fonte de informações históricas, permitindo o mapeamento e a quantificação de informações pretéritas e atuais das áreas imageadas.

Assim sendo, este trabalho procurou analisar, com au-xílio de dados TM – Landsat 5, as relações entre as mu-danças no uso da terra e a variação da temperatura e do albedo de superfície no período sazonal de inverno da ba-cia do Rio Vieira nos últimos 25 anos.

A escolha da bacia do Rio Vieira se justifica pelo fato de que esta área foi palco de um rápido e intenso crescimento populacional. De forma que essa realidade proporcionou


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várias modificações nos sistemas de uso da terra desta bacia, como por exemplo: rápida expansão urbana, recu-peração de áreas antropizadas e a antropização de áreas naturais. Permitindo, neste contexto, o desenvolvimento deste trabalho num ambiente com as devidas alterações dos sistemas de uso da terra.

Dentro desta perspectiva, analisar a dinâmica do cam-po térmico da bacia do Rio Vieira, a partir da série his-tórica do TM - Landsat 5 é de singular relevância para a compreensão dos impactos ambientais acarretados pelas intervenções humanas neste ambiente.

Localização da área de aplicaçãoA bacia do Rio Vieira está localizada no Norte do esta-

do de Minas Gerais, totalmente inserida dentro dos limi-tes do município de Montes Claros, como ilustra a Figura 01, ocupando uma área de 578,31 km², a qual equivale a 16,20% das terras do município, locadas, especificamente, no polígono formado pelas coordenadas 16º 32’ 53’’ e 16º 51’ 26’’ de latitude S e 43º 44’ 05’’ e 44º 03’ 40’’ de longitude W. O perímetro urbano do município de Montes Claros ocupa 15,80% da área da bacia, o qual, conforme destacam os dados do censo de 2010 do IBGE, abriga uma população de 344.479 habitantes, apontando uma densidade demo-gráfica de 3770,57 hab/km² (IBGE, 2011).

Figu

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Materiais e procedimentos técnicos operacionais

Para a realização deste trabalho os seguintes materiais foram necessários:

Imagens do satélite Landsat 5, sensor Thematic Ma-pper (TM), órbita ponto 218 / 72, no formato digital de 28/08/1985, 09/09/1995 e 17/08/2010.

Imagens semicontroladas do modelo numérico de eleva-ção oriundo do subsistema VNIR/ASTER, com resolução espacial de 30m, disponibilizadas no Site da NASA(http://asterweb.jpl.nasa.gov/gdem-wist.asp)

Dados climatológicos das estações de controle do Cen-tro de Previsão de Tempo e Estudos Climatológicos (CP-TEC), da Universidade Estadual de Montes Claros, da Universidade Federal de Minas Gerais/campus de Montes Claros. E das estações de Montes Claros, Diamantina e Itamarandiba, de responsabilidade do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), e da estação do aeroporto de Montes Claros, para as datas e horários correspondentes à passagem do sensor.

Processamento das Imagens para uso da Terra

Disponibilizadas pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, as imagens TM-Landsat 5 possuem nível bási-co de tratamento. Neste caso, houve a necessidade de cor-reção e tratamento dessas imagens. As etapas executadas contemplaram os seguintes passos: correção atmosférica, correção geométrica e correção topográfica.

O modelo de correção atmosférica utilizado foi o desen-volvido por Chavez (1988). Para tanto foram computados os valores estatísticos de cada banda espectral das ima-gens TM Landsat 5 no intuito de montar a tabela 01, a qual contém os valores escuros, de cada banda, para se-rem subtraídos. Tabela 01 – níveis digitais escuros de referência para correção atmosférica

Banda ND Banda ND Banda ND2010 1995 1985

B1 35 B1 37 B1 58B2 15 B2 12 B2 31B3 13 B3 10 B3 20B4 5 B4 4 B4 15B5 3 B5 3 B5 6B7 0 B7 1 B7 0

Posteriormente foi montada a equação 01, para a sub-tração dos valores de referencia em cada banda:

DkSB = ([B_referência] - Float(valor_escuro)) 01

O resultado desta expressão é uma imagem cujos valo-res de radiância de percurso foram suavizados, sobretudo para os alvos em que a nível do satélite não deveriam re-gistrar valores de energia.

No passo seguinte, as imagens foram registradas ao MNT através da extensão do ArcGis 9.3.1 (ArcToolbox > Create Ortho Corrected). Para tanto, foram criados os ar-quivos de Raster Dataset associados a 25 pontos de contro-le para cada imagem e coincidentes com o MNT/ASTER. Esse procedimento apresentou um erro quadrático médio de 8,45 m, ou seja, menor do que ½ pixel.

http://www.google.com.br/url?sa=t&source=web&cd=1&ved=0CCMQFjAA&url=http%3A%2F%2Fwww.inmet.gov.br%2F&ei=0wJUTomcH5CEsALC9JWKBw&usg=AFQjCNGO6j-RVSOUIcPnOTlFhTMcBKLJXw

http://www.google.com.br/url?sa=t&source=web&cd=1&ved=0CCMQFjAA&url=http%3A%2F%2Fwww.inmet.gov.br%2F&ei=0wJUTomcH5CEsALC9JWKBw&usg=AFQjCNGO6j-RVSOUIcPnOTlFhTMcBKLJXw


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A necessidade de realizar a correção topográfica nas imagens advém do fato de que áreas sombreadas pelo rele-vo, após a correção atmosférica realizada anteriormente, apresentarem valores na ordem de zero. A execução dos cálculos para a correção topográfica implicam na transfor-mação dos níveis digitais das imagens, corrigidas na etapa anterior, em dados físicos de reflectância (λ).

Para esta conversão utilizou-se da equação 02 apresen-tada por Markham e Barker (1986), a qual converte os (NDs) de cada uma das bandas do TM Landsat 5 em ra-diância espectral monocromática, que representa a ener-gia solar refletida e a energia emitida pela superfície da Terra, de cada pixel, por unidade de tempo, de área, de ângulo sólido e de comprimento de onda medido ao nível do satélite.

(02)

Em que, α e b são radiâncias espectrais mínimas e má-ximas (Wm-2 sr-1 µm-1), conforme tabela 02 e 03; ND são os níveis digitais de cada pixel da imagem variando de 0 a 255; e ί são as bandas (1, 2, 3, 4, 5, 6 e 7) do satélite TM Landsat 5.

Para a obtenção da reflectância, que é a razão entre o fluxo de radiação solar refletido pela superfície e o fluxo de radiação global incidente, utilizou-se a equação (03) apre-sentada por Allen et. al. (2002).

(03)

Em que, Lλi é a radiância espectral monocromática de cada banda do TM Landast 5, kλi é a irradiância espectral solar no topo da atmosfera de cada banda (tabela 02 e 03), Z é o anglo zenital solar e pode ser obtido com o auxílio de MNT e a equação (05), proposta por Duffie e Beckman (1991), e dr é o inverso do quadrado da distância relativa Terra-Sol em unidades astronômicas de acordo com o dia do ano.

Para a estimativa de dr se considera a equação (04) apresentada por Duffie e Beckman (1980).

dr = 1 + 0,033 cos(2 π DDA / 365) (04)

Sendo que DDA é o dia do ano contado consecutivamen-te de 01 de janeiro até a data de passagem do sensor, con-siderando fevereiro com 28 dias.

CosZ=sen(δ)sen(φ)cos(s)sen(δ)cos(φ)sen(s)cos(γ)+cos(δ)cos(φ)cos(s)cos(ω)+cos(δ)sen(φ)sen(s)cos(γ)cos(ω)+cos(δ)sen(γ)sen(s)sen(ω) (05)

Sendo que δ = declinação do Sol; φ = latitude do pi-xel (positiva no hemisfério Norte e negativa no hemisfério Sul); s = inclinação da superfície, onde s = 0 para super-fície horizontal e s = π/2 rad para inclinação vertical, γ = ângulo do aspecto da superfície, onde γ = 0 para inclinação orientada para sul,γ = -π/2 rad para inclinação orientada para leste, γ = +π/2 rad para inclinação voltada para oeste e γ = ± π rad para inclinações orientadas para norte.

O parâmetro ω é o ângulo horário, com ω = 0 ao meio--dia solar, ω < 0 pela manhã e positivo à tarde.


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Tabela 02 – Mapeador Temático (TM) Landsat 5: descrição, intervalo de comprimentosdeondaecoeficientesdecalibração,radiânciasespectraismínima (a) e máxima (b) e irradiância espectral no topo da atmosfera para imagens até 04/05/2003

Descrição dos canais

Compri-mento de onda (µm)

Coeficiente de calibração

(Wm-2sr-1µm-1)

Constan-te solar(Wm-

2µm-1)a b

B 1 (azul) 0, 45 – 0,52 -1,52 152,0 1958,00B 2 (verde) 0,53 – 0,61 -2,84 296,81 1828,00Banda 3 (vermelho) 0,62 – 0,69 -1,17 204,3 1559,00B 4 (infrav. próximo) 0,78 – 0,90 -1,51 206,2 1045,00B 5 (infrav. médio) 1,57 – 1,78 -0,37 27,19 219,00B 6 (infrav. termal) 10,4 – 12,5 1,2378 15,303 -B 7 (infrav. médio) 2,10 – 2,35 -0,15 14,38 75,00

Fonte: Serviço Geológico dos Estados Unidos da América.

Tabela 03 – Mapeador Temático (TM) Landsat 5: descrição, intervalo de comprimentosdeondaecoeficientesdecalibração,radiânciasespectraismínima (a) e máxima (b) e irradiância espectral no topo da atmosfera para imagens pós 04/05/2003

Descrição dos canais

Compri-mento de onda (µm)

Coeficiente de calibração

(Wm-2sr-1µm-1)

Constan-te solar(Wm-

2µm-1)a b

B 1 (azul) 0,45 – 0,52 -1,52 193,0 1957,00B 2 (verde) 0,53 – 0,61 -2,84 365,0 1826,00B 3 (vermelho) 0,62 – 0,69 -1,17 264,0 1554,00B 4 (infrav. próximo) 0,78 – 0,90 -1,51 221,0 1036,00B 5 (infrav. médio 1,57 – 1,78 -0,37 30,2 215,00B 6 (infrav. termal) 10,4 – 12,5 1,2378 15,303 -B 7 (infrav. médio) 2,10 – 2,35 -0,15 16,5 80,67

Fonte: Serviço Geológico dos Estados Unidos da América

Para os cálculos de correção do efeito topográfico, nas imagens deste trabalho, considerou-se o fato de que a su-perfície reflete a radiação de uma forma isotrópica, em

conformidade com o modelo de reflectância Lambertiano. Nesse modelo, as variações na reflectância são devidas à quantidade da radiação incidente, já que a iluminação de uma superfície é diretamente proporcional à intensidade luminosa da fonte na direção da superfície, portanto, pro-porcional ao cosseno do ângulo de incidência dos raios lu-minosos. Nesse caso, dada a normalidade da incidência da radiação, o recebimento de energia sofrerá a mesma va-riação que o cosseno do ângulo zenital, Smith et al. (1980).

Do ponto de vista operacional, foram considerados os cossenos de cos (e) e o cos (i) para a correção do efeito to-pográfico, de forma que o cos(i) representa o ângulo entre a fonte de energia e a normal a superfície e foi obtido de acordo com a expressão (06) enquanto o cos (e) representa o ângulo entre a fonte e a inclinação do terreno e foi obtido através da expressão (07), implementadas através do ope-rador matemático do ArcGis 9.3.1.

Cos_i=Cos( (Float (π /180)*Float (90-45 .5278) )IF(SLOP”METERS”==0.0)OrCos(Float(π/180)*Float(90-45.5278))*Cos(Float(π/180)*Float(“SLOPMETERS”))+Sin(Float(π/180)*Float(90-45.5278))*Sin(Float(π/180)*Float(“SLOPMETERS”))*Cos(Float(π/180)*Float(48.1072)-Float(ASPECT)) (06)

Sendo que π é uma constante, considerada aqui até sua trigésima primeira decimal, 45.5278 era a elevação do Sol no momento da passagem do sensor pela área de estudo, “SLOPMETERS” é a declividade do terreno obtida em graus, 48.1072 era o azimute solar no momento da passa-gem do sensor e ASPECT é o azimute do terreno.


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123

Já o Cos (e) foi obtido pela expressão (12):

Cos_e = Cos(Float(“SLOPMETERS”) * Float(π/180)) (07)

Por fim, as imagens foram normalizadas topograficamen-te, como explicita a Figura (02), a partir da expressão (08):

NTP = IF(cos_i<=0.0)Or(([Banda_Corr]*cos_e)/(cos_i*cos_e)) (08)

Sendo IF e Or funções booleanas do operador, [Banda_corr], cada banda da imagem que foi submetida à norma-lização.

Figu

ra 0

2–mod

elosse

mecom

correçã

otopo

gráfica


124


125

No passo seguinte, posterior aos tratamentos supramen-cionados, foram montados os elementos para iniciar a clas-sificação do Uso da Terra. Dentre estes elementos destaca--se o (NDVI) que é o resultado da razão entre a diferença da banda do infravermelho próximo (banda 4 = ρ4) e a do ver-melho ( banda 3 = ρ 3, normalizado pela soma das mesmas, de forma que pode ser expressa pela equação (09).

(09)

Os valores de (NDVI) variam de -1 a 1 e é um indicativo das condições de densidade, porte e saúde da vegetação. Os valores próximos de 0 indicam superfície com pouca vegetação; os valores próximos de 1 indicam superfícies vegetadas a densamente vegetadas. Já os valores menores que 0 indicam a presença de água ou nuvens na cena.

A transformação Tasseled Cap também foi um impor-tante componente para a classificação, nesta transforma-ção seis bandas do sensor TM são sintetizadas em três no-vas componentes a componente brightness, que é a soma ponderada de todas as bandas e está relacionada à varia-ção espectral dos solos; a componente greenness está rela-cionada ao vigor da vegetação e é a diferença entre o canal do infravermelho próximo e os demais; a componente we-tness, que é o contraste entre o infravermelho médio e os demais canais (GLERIANI et al., 2003). Cada componente foi obtida a partir das equações 10, 11 e 12.

BR=0,3037*tm1+0,2793*tm2+0,4743*tm3+0,5585*tm4+0,5082*tm5+0,1863*tm7 (10)

GR=-0,2848*tm1-0,2435*tm2-0,5436*tm3+0,7243*tm4+0,0840*tm5-0,1800*tm7 (11)

WT=0,1509*tm1+0,1973*tm2+0,3279*tm3+0,3406*tm4+0,7112*tm5+0,4572*tm7 (12)

Na etapa seguinte foram definidas as classes de uso da terra a serem mapeadas. A elaboração desta legenda obedeceu ao esquema teórico apresentado por Heymann (1994), conforme Figura 03.

No que diz respeito à classificação, o método foi o super-visionado e o algoritmo classificador foi o de árvore de de-cisão. Este é um tipo de classificador de múltiplos estágios que pode utilizar uma pilha de imagens independentes do sistema de projeção (ENVI 2010). As regras de árvore de decisão permitem classificar as imagens utilizando dados temporais, além de derivadas de MNT.

Assim, para os mapeamentos realizados para os anos de 1985, 1995 e 2010, foram utilizados tasseled cap de in-verno, NDVI de inverno, as bandas 3, 4, 5 e 7 das imagens de inverno e o MNT, totalizando 10 componentes para a classificação.


126


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Figura 03 - hierarquização de legenda para mapeamento do uso da terra

Posterior à classificação de Uso da Terra, seguiram-se os procedimentos para a validação dos mapeamentos. Os instrumentos para a validação dos mapeamentos foram fornecidos pela matriz de confusão como a acuracidade ge-ral e índice Kappa.

A matriz foi elaborada com auxílio de produtos car-tográficos externos e a partir da análise de amostras de conjuntos de pixels distribuídos pelos sistemas de uso da terra de cada ano mapeado. Para o ano de 1985, seten-ta e três pontos amostrais foram colhidos, para o ano de 1995, oitenta e quatro pontos de amostras foram testados, e para o ano de 2010, oitenta e dois pontos amostrais fo-ram checados.

Posteriormente a elaboração da matriz utilizou-se a

equação 13 para se obter o coeficiente Kappa, tendo em vista que ele pode revelar uma melhor estimativa sobre a acuracidade de um determinado mapeamento, tendo em vista que nos cálculos deste coeficiente são considerados todos os componentes da matriz.

(13)

Sendo que X são elementos da matriz de confusão; r, o número de categorias presentes na matriz de confusão; Xii são os elementos da diagonal principal; Xi+ é total da linha para uma dada categoria informacional; e X+i é total da coluna para uma dada categoria informacional.Tabela 04 - Matriz de confusão do mapeamento do ano de 1985.

Class-es

Cer-ra-do

FTC FTS Mine-ração

Ur-ba-no

Solo ex-

postoÁgua Out-

ros TotalPasta-gem

Cer-rado 38 2 40

FTC 37 3 4 44

FTS 3 22 25

Pasta-gem 1 153 7 4 165

Miner-ação 16 6 3 25Ur-bano 3 2 2 161 2 170Solo ex-posto

89 1 90

Água 3 12 15

Outros 5 2 15 2 2 14 40

Total 46 43 24 173 23 171 98 15 21 614Acuracidadegeral=88,27%,CoeficienteKappa = 0.8626


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129

Tabela 05 - Matriz de confusão do mapeamento do ano de 1995.

Classes Cer-rado FTC FTS Past-

agem

Euc-alipto

Min-era-ção

Ur-bano

Solo ex-

postoÁgua Out-

ros Total

Cer-rado 39 1 1 41

FTC 40 2 18 60FTS 3 20 13 36Pasta-gem 155 12 6 173Euc-alipto 3 142 145Minera-ção 18 3 5 26

Urbano 1 1 2 155 1 160Solo ex-posto

80 4 84

Água 3 14 17Outros 4 3 17 4 20 48Total 46 44 24 175 156 23 176 96 20 30 790Acuracidadegeral=86,45%;CoeficienteKappa = 0.8404

Tabela 06 - Matriz de confusão do mapeamento do ano de 2010.

Classes Cer-rado FTC FTS Pasta-

gem

Euc-alipto

Minera-ção

Urba-no

Solo ex-

postoÁgua Out-

rosTo-tal

Cerrado 40 2 42

FTC 45 2 4 51

FTS 2 22 16 1 41Pasta-gem 153 3 3 159

Eucalipto 2 140 142Minera-ção 15 4 4 23

Urbano 2 2 159 2 2 167Solo exposto 89 1 90

Água 4 12 16

Outros 7 1 18 7 21 54

Total 49 48 26 173 156 21 167 99 18 28 785AcuracidadeGeral=88,66%;CoeficienteKappa = 0.8457

Processamento das imagens para obtenção do albedo e temperatura de superfície.

O foco deste procedimento foi a obtenção dos mapas de temperatura e albedo de superfície, para tanto, cinco eta-pas foram executadas.

Na primeira etapa foi obtido o albedo planetário corres-ponde ao poder de reflexão da superfície mais a atmosfera e seus componentes para os comprimentos de onda curta (0,3 – 3,0 μm). Sua obtenção se dá através do ajuste linear das reflectâncias espectrais, obtidas anteriormente pelas equações 02 e 03, ρλ com pesos ωλ através da equação (14).

αtoa = (ωρλ,1)+ (ωρλ,2)+ (ωρλ,3)+ (ωρλ,4)+ (ωρλ,5)+ (ωρλ,7) (14)

Sendo que cada peso (ω1, ω2...ω7) pode ser obtido pela razão entre a constante solar de cada banda (Tabelas 02 e 03) e o somatório de todas as constantes ∑ESUN. Através da equação (15).

(15)

Na segunda etapa foi computado o valor do Albedo corrigi-do, o qual representa o poder refletor da superfície ou albedo de superfície. O mesmo pode ser entendido como o coeficiente de reflexão da superfície para a radiação de onda curta, cor-rigidos os efeitos atmosféricos. Trata-se de uma medida adi-mensional que pode ser avaliada pela razão entre a radiação direta e a difusa em função do ângulo zenital solar.


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A obtenção do albedo de superfície se deu por meio da equação (16), conforme recomendação de Allen et. al. (2002).

(16)

Sendo que, αtoa é o albedo planetário e αp é a radiação solar refletida pela atmosfera variando de 0,025 a 0,04. No caso específico deste trabalho, seguiu-se a recomenda-ção de Bastiaanssen (2000), utilizando o valor de 0,025. E τsw é a transmissividade da atmosfera que nas condições de transparência calcula-se utilizando a equação (17) de acordo com Allen et. al. (2002).

(17)

Em que z é a altitude em metros de cada pixel da imagem.

Na terceira etapa foram obtidos índices de vegetação como o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), o Índice de Vegetação Ajustado para os efeitos do Solo (SAVI) e o Índice de Área Foliar (IAF).

O (SAVI) é um índice que visa atenuar os efeitos espec-trais de “fundo1” do solo podendo ser obtido por meio da equação (18) formulada por Huete (1988).

(18)

1 Do inglês “background”

Sendo L uma variável que oscila entre 0,25 utilizado para vegetação densa, 0,5 utilizado para vegetação inter-mediária e 1 para vegetação rarefeita. Para este trabalho, utilizou-se 0,5 por se tratar do período de inverno, época em que a vegetação reduz suas atividades metabólicas, por conta dos efeitos da seca, ocorrendo até a perda de folhas.

O (IAF) representa a razão entre todas as folhas con-tidas em cada pixel pela área do pixel, ou seja, trata-se de um indicador de biomassa de cada pixel da cena, sua estimativa se dá pela equação empírica (19) calibrada por Allen et. al. (2002).

(19)

Na quarta etapa foi obtida a Emissividade da superfí-cie, este é um parâmetro de importância substancial para se obter a temperatura dos constituintes da superfície da Terra, por meio de sensores remotos. Tendo em vista que é necessário inverter a equação de Planck, isso porque na proposta de corpo negro de Planck o mesmo possui emis-sividade igual a 1. Como os pixels das imagens não são corpos negros perfeitos, deve-se estimar sua emissividade na propriedade espectral da banda termal do TM Landsat 5 (εNB). Neste caso, calcula-se a emissividade, seguindo a proposta de Allen et. al. (2002), a partir das equações (20).

εNB = 0,97 + 0,00331.IAF (20)


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No caso dos pixels com IAF ≥ 3, considera-se εNB = ε0 = 0,98; para pixels com NDVI < 0, considera-se εNB = 0,99 e ε0 = 0,985

Na quinta e última etapa foi obtida a Temperatura da superfície (Ts) para tanto foi utilizada a radiância espec-tral da banda termal Lλ6 e a emissividade das cenas adqui-ridas na quarta etapa. Desta forma, utilizando a equação (21), obtém-se a temperatura da superfície em (K), poste-riormente utilizando a relação Tºc = TK – 273,5 converte--se a temperatura de (K) para a temperatura em graus Celsius.

(21)

Em que, K1 = 607,8 Wm-2 sr-1 µm-1, e K2 = 1261 K, são constantes de calibração da banda termal do TM Landsat 5.

Na sequência, no intuito de validar os dados obtidos por sensoriamento remoto, foram montadas as tabelas 07, 09 e 11. Nestas tabelas constam os valores dos pixels em que se localiza as estações de controle afim de comparar o valor obtido pelo modelo de sensoriamento remoto (SE-BAL) e os valores de referência fornecidos pelas estações de controle. No passo seguinte, com auxilio do software Excel 2007 seguiu-se os procedimentos para o cálculo da variância, desvio padrão e média aritmética dos valores de temperatura das estações e do modelo (SEBAL), no intuito de apresentar o coeficiente de variação percentual destes valores, como destaca as tabelas 08, 10 e 12.

Tabela 07 – Diferença de temperatura entre as estações e o modelo SEBAL - 1985

Estações de controle Latitude Longitude T ºC / esta-

çãoTº C / SEBAL

Diferença ºC

Itamarandiba/INMET 17º 50’ s 42º 53’ w 19,01 17,54 1,47

Diamantina/INMET 18º 10’ s 43º 36’ w 23,70 21,84 1,86

Montes Claros/INMET 16º 41’ s 43º 50’ w 22,00 20,12 1,88

UNIMONTES 16º 43’ s 43º 52’ w - - -

Aeroporto SBMK 16º 42’ s 43º 49’ w 24,10 22,37 1,73

CEPTEC 16º 44’ s 43º 53’ w - - -

Tabela 08 –Parâmetrosestatísticosecoeficientedevariaçãoentreosda-dos de controle e o modelo SEBAL – 1985

Estações de controle Variância Desvio

padrãoMédia

aritméticaCoeficiente de

variação em (%)Itamarandiba/INMET 1,08045 1,03945 18,28 5,69

Diamantina/INMET 1,72980 1,31522 22,77 5,78

Montes Claros/INMET 1,76720 1,32936 21,06 6,31

UNIMONTES - - - -

Aeroporto SBMK 1,49645 1,22329 23,24 5,26

CEPTEC - - - -

Tabela 09 – Diferença de temperatura entre as estações e o modelo SEBAL – 1995

Estações de controle Latitude Longitude T ºC /

estaçãoTº C / SEBAL

Diferença ºC




UNIMONTES 16º 43’ s 43º 52’ w 0,00 - -


CEPTEC 16º 44’ s 43º 53’ w 0,00 - -


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padrãoMédia arit-

méticaCoeficiente

de variação em (%)Itamarandiba/INMET 0,93845 0,96874 19,02 5,09



UNIMONTES 0,00000 - - -

Aeroporto SBMK 1,02245 1,01116 23,09 4,38

CEPTEC 0,00000 - - -

Tabela 11 – Diferença de temperatura entre as estações e o modelo SEBAL - 2010

Estações de controle Latitude Longitude T ºC /

estaçãoTº C / SEBAL Diferença ºC




UNIMONTES 16º 43’ s 43º 52’ w 19,20 18,94 0,26


CEPTEC 16º 44’ s 43º 53’ w 19,00 17,98 1,02



padrãoMédia

aritméticaCoeficiente

de variação em (%)Itamarandiba/INMET 0,08000 0,28284 12,90 2,19



UNIMONTES 0,03380 0,18384 19,07 0,96

Aeroporto SBMK 0,75645 0,86974 20,69 4,20

CEPTEC 0,52020 0,72124 18,49 3,90

Como destacado nas tabelas 07, 09 e 11, a menor dife-rença entre a temperatura da estação e a temperatura do SEBAL foi de apenas 0,16 ºC, revelando um coeficiente de variação de 0,61% em 2010. A maior diferença de tempe-ratura ocorreu para a mesma estação, a estação de Mon-tes Claros, sendo 3,56 ºC de diferença, implicando em uma variação de 11,38% no ano de 1995.

Fato que destaca uma correlação entre os dados obti-dos por sensoriamento remoto (SEBAL) e os dados das estações de controle variando entre 88,62% e 99,84% de semelhança.

ResultadosPara o ano de 1985, as áreas de Cerrado somavam 119,50

km², de acordo com a Figura 04. A maior concentração dos pixels, da área classificada como Cerrado e afins, oscilou entre 17,63 e 20,38 ºC, cuja maior concentração, aproximadamen-te, 7900 pixels, isto é, 95,20% da área apresentava valores de temperatura entre 17,63 e 19,91ºC.

No que se refere ao albedo da superfície, os valores de re-flexão para as áreas de Cerrado ficaram entre 6,26 e 15,58%, com a maior concentração entre 6,26 e 10,29% de reflexão. Go-mes (2009) encontrou valores para o albedo de superfície para áreas de cerrado e eucalipto oscilando entre 9 e 13%. Vale sa-lientar que este autor trabalhou com imagens de várias es-tações do ano nas condições do Município de Santa Rita do Passa Quatro – SP.

A Floresta Tropical Caducifólia (FTC) ocupava 129,80 km² de área, em 1985. A distribuição dos pixels por classe de tem-


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peratura se deu de forma relativamente equiparada, como re-lata a Figura 04, com duas exceções, a classe de temperatura entre 19,09 e 19,54 ºC, a qual detém a maior concentração de pixels, e a classe de temperatura entre 20,39 e 22,37 ºC, que marca uma pequena porção em área de (FTC) neste intervalo de temperatura. Como destaca a Figura 05, a maior concen-tração de pixels entre as classes de reflexão para a (FTC) ocor-reu entre os intervalos de 6,26 a 11,75%, representando cerca de 95,34% da área de (FTC), restando menos de 5% de área com outras classes de reflexão.

A Floresta Tropical Subcaducifólia (FTS) possuía, em 1985, 18,40 km² de área. Desse montante 86,09% apresentava osci-lações de temperatura entre 17,63 e 19,91 ºC. No que diz res-peito ao albedo de superfície da (FTS), a maior concentração de área apresentou poder de reflexão entre 10,37 e 13,40%.

Do ponto de vista da pastagem, sua área total, em 1985, era de 252,62 km², cuja concentração de área por classe de tem-peratura, revelada pela Figura 04, indica aproximadamen-te 88,35% da área com temperaturas oscilando entre 19,09 e 20,38 ºC. Para o albedo da superfície da área de pastagem ocorreu maior concentração de pixels, no ano de 1985, entre os intervalos de reflexão de 10,30 e 15,58%. De forma que a maior concentração de áreas de pastagem ficou entre 11,76 e 13,40% de reflexão.

Figu

ra 0

4 –

Sist

emas

de

uso

da

terra

por

cla

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de

tem

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tura

na

baci

a d

o Ri

o V

ieira

/198

5 - 0

9h 2

6mim


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As áreas destinadas à extração de calcário para a fa-bricação de cimento em 1985, classificadas como áreas de mineração, apresentaram valores de temperatura oscilan-do entre 19,52 e 21,66 ºC, com a maior concentração das terras apresentando valores de temperatura entre 20,00 e 20,83 ºC.

Quanto ao albedo a mineração apresentou valores en-tre 8,70 e 17,90% de reflexão, cuja área de maior concen-tração de pixels apresentou valores entre 11,98 e 14,27%.

As áreas de solo exposto apresentaram, conforme a Fi-gura 04, valores de temperatura entre 19,09 e 22,37ºC. Cerca de 68,37% do total da área de solo exposto apresen-tou classes de temperatura entre 19,55 e 20,38 ºC. Quanto ao albedo de superfície a classe de solo exposto apresentou poder de reflexão concentrado, em sua maior parte, entre 13,41 e 32,69%.

A área urbana edificada da cidade de Montes Claros, no ano de 1985, era de 22,74 km². A distribuição desta área, para o ano considerado, apresentou cerca de 91,82% de sua área, com intervalos de temperatura de 19,55 e 20,38 ºC. No que concerne ao albedo da superfície, a área urbana apresentou cerca de 59,37% de pixels, com poder de refle-xão entre 13,41 e 32,69%.

No tocante à classe denominada de (Água), esta re-presenta, basicamente, as lagoas e lagos da bacia, tendo em vista que os canais concentrados, em sua maioria, são estreitos de mais para aparecer nas imagens. Desta ma-neira, a temperatura deste ambiente oscilou, no ano de 1985, entre 18,34 a 19,52 ºC, enquanto o poder de reflexão, Fi

gura

05

– Si

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/198

5 - 0

9h 2

6mim


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ou seja, o albedo, apresentou valores da ordem de 6,26 a 10,29%, valores estes bem similares aos encontrados por Menezes (2006) e Gomes (2009).

A classe de uso da terra denominada de outros, como discutido no item 2.1, assemelha-se muito à resposta es-pectral da classe de pastagem. Desta forma, já era de se esperar a tendência de comportamento, do ponto de vista da temperatura e do albedo, de forma similar à classe de pastagem. Para o ano de 1985, a classe “outros” apresen-tou a maior concentração de área nas classes de tempera-tura entre 19,55 e 20,38 ºC. Esta semelhança também foi corroborada no agrupamento do maior número de pixel, classificados como “outros”, como destaca a Figura 05, nos intervalos de reflexão de maior ocorrência da área de pas-tagem, isto é, 11,76 e 13,40%.

Do ano de 1985 para o ano de 1995, ocorreu uma perda de 18,87 km² de área de Cerrado, de forma que para o ano de 1995 a área de Cerrado e afins somava 100,63 km². As classes de uso da terra que avançaram sobre o Cerrado foram: pastagem, urbano, solo exposto, eucalipto e outros, dados os motivos apresentados no item 3.2.

No que se refere às temperaturas da área de Cerrado e afins para o ano de 1995, como descreve a Figura 06, os valores oscilaram entre 18,57 e 20,84 ºC. Do total da área de Cerrado, aproximadamente 96% apresentou tempera-turas entre 18,57 e 20,37ºC. Do ponto de vista quantitati-vo, ocorreu um aumento em relação ao ano de 1985, entre a menor temperatura e a maior, para a área de Cerrado, da ordem de 0,13 e 0,59 ºC, respectivamente.

Difícil dizer se essa variação se deu em função da redução da área de cerrado, tendo em vista que, de forma geral, a bacia do Rio Vieira apresentou valores de temperatura mais elevados para o ano de 1995 em relação ao ano de 1985.

É possível notar, a partir da análise das Figuras 04 e 06, que, das classes de uso da terra responsáveis pela substituição do Cerrado, apenas as áreas de eucalipto e pastagem apresentaram pixels com temperaturas equiva-lentes ou inferiores a maior tendência de temperatura por área de Cerrado.

Cerca de 97,79%, de acordo com a Figura 06, da área de eucalipto agrupou valores de temperatura entre 18,57 e 19,44 ºC. Classe de temperatura, esta, que se encontra li-geiramente inferior à linha de tendência do Cerrado, para o ano de 1995, que é de 19,45 a 19,91 ºC.

Os pixels classificados como pastagem e agrupados en-tre os valores de temperatura de 18,57 e 19,44 ºC revelam duas situações: a primeira, de que as áreas de pastagem tenderam a responder ao aumento de temperatura do am-biente, para o horário mapeado, e estavam mais quentes em 1995 do que dez anos antes, no ano de 1985; segunda, que as áreas de Cerrado que foram substituídas pela pas-tagem tenderam a acompanhar este movimento.

Essa argumentação pode ser comprovada pela seguinte análise: em 1985, como revela a Figura 04, a concentração de pixels entre os valores de temperatura de 17,63 e 19,54 ºC era de aproximadamente 4500 pixels, isso era equiva-lente a 64,80 km² de área, a qual estava distribuída entre duas colunas do eixo das ordenadas. Para o ano de 1995,


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entretanto, a classe de temperatura compreendida entre os intervalos de 18,57 e 19,44 praticamente abarca todo o intervalo de temperatura, referente ao ano de 1985, po-rém, com apenas 400 pixels, ou 5,76 km² de área. Ou seja, as áreas de pastagem para o ano de 1995 tenderam a tem-peraturas mais elevadas do que dez anos antes.

A expansão urbana mais as áreas de solo exposto con-tribuíram para a substituição das áreas de Cerrado. A área urbana de forma direta, isto é, ocorreu retirada de Cerrado para a implantação de área urbana, ou pelo me-nos para a abertura de ruas e avenidas futuras. A área de solo exposto substituiu o Cerrado de forma indireta, como resultado do desmatamento acarretado pela implantação de pastos ou de equipamentos urbanos.

Do ponto de vista térmico, as duas áreas apresentaram concentrações de pixels acima da tendência do Cerrado, como descreve a Figura 06, de forma que a substituição do Cerrado por estas classes de uso da terra implicaram em concentrações de áreas com temperatura mais elevadas, no horário e no ano mapeado.

A classe “outros” tendeu, no horário mapeado, ao com-portamento térmico da área de maior concentração da pastagem, apresentando, também, temperaturas mais elevadas do que a maioria da área de Cerrado.

É possível dividir as classes que substituíram o cerrado em três tipos: densamente arborizada (eucalipto), pouco arborizada (pastagem, outros) e não arborizada (solo ex-posto, área urbana edificada). Desses usos da terra, ape-nas a área densamente arborizada apresentou valores de

temperatura, por área significativa, inferior ou igual a da antiga cobertura, enquanto as demais tenderam, no horá-rio mapeado, a temperaturas mais elevadas.

No que se refere à área de (FTC), do ano de 1985 para o ano de 1995, a mesma apresentou aumento de 20,66 km² de área, por motivos explicitados no tópico 3.1. Do ponto de vista da temperatura, o ano de 1985 apresentou valores mínimos e máximos entre 18,33 e 22,37 ºC, enquanto que para o ano de 1995 estes valores foram de 18,50 e 22,60 ºC. De forma que a temperatura média da área de (FTC) para o ano de 1985 era de 19,58 ºC e para o ano de 1995 era de 19,91 ºC. Com efeito, para o ano de 1995, 82,31% das terras cobertas por (FTC) apresentaram temperatu-ras oscilando entre 18,57 e 20,37 ºC, fato que revela uma tendência das áreas de (FTC) acompanharem a linha das menores temperaturas, já que o ano de 1995 apresentou valores mais elevados de temperatura para o ambiente analisado, e a área de floresta tendeu as temperaturas mais amenas da Figura 06.

As áreas de (FTS) apresentaram aumento de 0,68 km², do ano de 1985 para o ano de 1995. De forma semelhante a (FTC) a (FTS) tendeu as menores temperaturas, já que 93,91% de sua área apresentou temperaturas entre 18,57 e 20,37 ºC, restando apenas 6,09% de área com as tempe-raturas mais elevadas.

É importante relatar que a área de pasto da bacia do Rio Vieira apresentou redução de 26,99 km², muito em função da recuperação das áreas de (FTC) e, principal-mente, em função do aumento das classes urbanas e de


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solo exposto, as quais somadas foram responsáveis por 67,36% da redução da área de pastagem. Do ponto de vista da temperatura, os valores mínimos e máximos, entre os anos de 1985 e 1995, apresentaram uma diferença de 0,25 ºC para a mínima e de 0,01 ºC para a máxima.

É preciso observar, contudo, que para o ano de 1995, para o horário mapeado, a área de pastagem, como expli-cita a Figura 06, apresentou uma concentração maior de pixels, cerca de 11400 ou 72,12% da área, para ser mais exato, entre intervalos de temperatura de 19,92 e 22,61 ºC, fato que justificou uma temperatura média para este ambiente em 1995, de 20,22 ºC, representando um aumen-to de 0,36 ºC para a temperatura média do ano de 1985. Essa análise, contudo, não permite inferir se a elevação da temperatura deste ambiente ocorreu em função da re-dução de sua área, tendo em vista que o ano em questão apresentou temperaturas mais elevadas em relação aos demais anos mapeados.

É possível inferir, de acordo com esses dados, uma ten-dência deste sistema de uso da terra em responder, mais rapidamente, a alterações térmicas do ambiente. Isto é, como o ano de 1995 apresentou, no horário mapeado, tem-peraturas mais elevadas para a bacia, a área de pastagem respondeu, com cerca de 95,09% de sua área, a este au-mento de temperatura.

Essa análise, por sua vez, nos permite fazer outra in-ferência: se este ambiente tende a responder a mudanças rápidas de temperatura, possivelmente, no período notur-no, quando ocorre fluxo de calor do solo para as camadas

atmosféricas mais próximas da superfície, esta área tende a perder a energia térmica armazenada durante o fotope-ríodo e, consequentemente, resfriar-se no período noturno. Isso comparado com sistemas de uso da terra que apresen-tam um padrão mais estável de liberação de energia tér-mica para o meio, como as áreas vegetadas, por exemplo.

No que tange à classe de uso urbano e à classe de solo exposto, é possível identificar uma relação entre aumento da área e uma padronização dos intervalos de temperatu-ra. No exemplo das áreas urbanas 88,75%, para o ano de 1985, apresentava temperaturas entre 19,55 e 20,38 ºC. No ano de 1995, ocorreu um aumento da ordem de 15,97 km², isto é, um aumento de 70,23% de área. Os interva-los de temperatura, todavia, ficaram entre 19,92 e 20,84 ºC, representando 85,56% da área urbana, para o ano de 1995. Ou seja, embora o aumento, em área superficial, tenha sido considerável a concentração dos intervalos de temperatura apresentou elevação de apenas 0,37 e 0,46 ºC, respectivamente, indicando muito mais a resposta ao aumento de temperatura do ano mapeado em relação ao seu antecessor do que um aumento de temperatura em função da expansão da área urbana.

A mesma análise cabe às áreas classificadas como solo exposto, isto é, embora o aumento, em área superficial, da Figura 06 para a Figura 05, tenha sido significativo para a classe de uso da terra, os intervalos de temperatura foram muito semelhantes.

Do ponto de vista do albedo de superfície das classes de uso da terra do ano de 1995 em relação ao ano de 1985,


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alguns usos indicam comportamento semelhante, como o caso das áreas de Cerrado e (FTC) que tendem apresen-tar áreas com poder de reflexão entre 6 e 14,5%, como in-dica as Figuras 05, 07 e 35. Destaque, também, para as áreas de eucalipto e (FTS), as quais, do ponto de vista da reflexão, apresentaram semelhanças entre si e entre os intervalos dos anos mapeados, destacando um padrão de reflexão entre 6,17 e 14,80% de reflexão.

As áreas de pastagem, para os anos de1985 e 1995, indicaram uma relação de reflexão compreendida entre intervalos de 6,16 e 16%. Já as terras cujo uso indicava urbano e solo em exposição apresentaram padrões de re-flexão, conforme as Figuras 05, 07 e 09 indicam.

É importante lembrar que a resposta do albedo depen-de e sofre influência de fatores variados, como o tipo e a característica da superfície, a ocorrência de ventos fortes, a presença de áreas irrigadas, etc. Contudo, para os anos de 1985 e 1995, a resposta do albedo indicou mais de 70% das áreas urbanas e de solo em exposição, com os interva-los de reflexão supramencionados.

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O ano de 2010 apresentou as temperaturas mais ame-nas. Com efeito, do ano de 1995 para o ano de 2010, a diferença da temperatura mínima aponta uma queda de 1,91ºC para a mínima e de 0,23 ºC para a máxima. Já para o ano de 1985, esta diferença marca uma queda 0,97 ºC para a mínima e um aumento de 0,01 ºC para máxima.

Um ponto a ser mencionado diz respeito à cobertura vegetal do ano de 2010. Para esse ano foi verificado um acréscimo nas áreas vegetadas da bacia do Rio Vieira em relação ao ano de 1985 de 9,47%, ou 54,79 km² de área. Para o ano de 1995 foi identificado um aumento de 8,99%, isto é, 52,01 km² de áreas vegetadas. Esse aumento das áreas vegetadas ficou basicamente por conta das áreas de Cerrado, (FTC), (FTS) que juntas representavam 55,71% das terras da bacia.

Do ponto de vista da relação entre uso da terra e tem-peratura de superfície, a Figura 08 sanciona a argumen-tação anterior de que as áreas de cerrado, (FTC) e (FTS) tendem as menores temperaturas. Como exemplo, pode-se citar o fato de que 86,71% das áreas destes usos da ter-ra apresentaram temperaturas entre 16,66 e 18,61 ºC, ou seja, acompanhando os padrões das menores temperatu-ras para o ano de 2010.

Outro ponto que merece ser destacado nesta análise é o fato de que a bacia apresentou dois domínios bem marca-dos, um de ocupação natural, o qual compreende as clas-ses de vegetação natural e água da bacia, e as áreas de ocupação humana de uso intenso.

Do ponto de vista da temperatura, esses ambientes Figu

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também podem ser agrupados nestes dois domínios, tendo em vista que pela análise da Figura 08 percebe-se niti-damente que os padrões de uso da terra como Cerrado, (FTC), (FTS) e as áreas de eucalipto tendem a se movi-mentar no sentido das menores temperaturas. De outro modo, as áreas de pastagem, solo exposto, outros e urbano movimentaram-se, nos anos e horários mapeados, no sen-tido das temperaturas mais elevadas dos gráficos.

A representação em área das ditas classes antrópicas, cujas classes de temperatura oscilavam entre 18,15 e 22,38 ºC era de 89,72%, com exceção da área de eucalipto, a qual embora seja de uso antrópico apresentou tendên-cias semelhantes às áreas de vegetação natural, principal-mente quando comparadas com as áreas de (FTS).

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Sobre o albedo de superfície a Figura 09 contribui para a validação da argumentação das linhas de tendência de reflexão, nos horários mapeados, sobretudo no caso das áreas de Cerrado e (FTC) em que basicamente não ocorre reflexão, nestas áreas, acima de 14,89% em todos os anos mapeados. De forma semelhante os eucaliptais também apresentaram coerência, entre os intervalos de reflexão e os anos mapeados mantendo sua oscilação entre 3,59 e 14,87%. Resultado parecido com os da (FTS) marcando um padrão de reflexão destes sistemas de uso da terra para os horários compreendidos entre 8h 58mim e 9h 46mim.

As pastagens apresentaram oscilações de reflexão en-tre 2,26 a 32,69% entre os anos mapeados. Dentre esses intervalos de reflexão, ao longo de todos os anos mape-ados, conforme as Figuras 05, 07 e 09, os intervalos de maior concentração de pixels deste sistema de uso da ter-ra foram de 6,26 a 15,58% de reflexão.

Os sistemas de uso urbano e de solo exposto também mantiveram uma semelhança entre os intervalos de re-flexão ao longo dos anos, como destaca a Figura 09 em relação as Figuras 05 e 07.

A classe de uso da terra denominada de outros tendeu a responder, entre os anos mapeados, aos intervalos de temperatura da área de pastagem, tanto no que diz res-peito à temperatura de superfície quanto ao seu poder de reflexão.

De forma direta, pode se perceber duas linhas te ten-dência: uma referente às áreas de Cerrado, (FTC), (FTS) e de eucalipto, tendendo sempre a concentrar, em maior Fi

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proporção, suas áreas nos intervalos de temperaturas mais amenos. E as áreas de Pastagem, Mineração, Solo Exposto, Urbano e Outros, concentrando, ao longo dos anos mapeados, áreas em intervalos de temperatura mais elevados.

Do ponto de vista analítico, ocorreu aumento de tem-peratura, com exceção das áreas plantadas de eucalipto. Nos casos em que a vegetação natural foi substituída por espaços antrópicos e, de forma contrária, ocorreu diminui-ção dos valores de temperatura no passo em que as áreas antropizadas foram substituídas pela vegetação natural recuperada.

A exemplo dessa realidade cabe analisar as áreas re-cuperadas dentro do limite do Parque Estadual da Lapa Grande entre os anos de 1985 a 2010, cuja área vegetada se recuperou e, consequentemente, os intervalos de tem-peratura tenderam aos menores intervalos ao longo de sua recuperação.

Outro exemplo remete a expansão da área urbana que no ano de 2010 praticamente não apresenta intervalos de temperatura menores que 18 ºC, exceto para as poucas áreas vegetadas e as áreas de reservatórios.

Diante desses resultados, pode se avaliar que ocorreu uma movimentação dinâmica entre o uso da terra e a tem-peratura e o albedo de superfície da bacia do Rio Vieira, nos anos e horários mapeados. No contexto geral, quando a ocupação dos ambientes se deu de forma antrópica, as temperaturas tenderam a elevar-se, com exceção das áre-as de eucalipto, que ao contrário tendeu a temperaturas

mais amenas que espaços naturais nativos, como as áreas de Cerrado por exemplo.

É importante frisar que os eucaliptais da bacia encon-tram-se locados sobre superfícies tabulares reelaboradas, as quais funcionam como importantes unidades de recar-ga hídrica para os rios da bacia. Desta forma, as tempera-turas mais amenas nestas áreas estão ligadas à presença de água na vegetação que implicou na elevação dos valores de emissividade de superfície, contribuindo, por sua vez, para a diminuição da temperatura nesses ambientes. Fato que não deixa de indicar uma alteração no ambiente, ten-do em vista que naturalmente essas áreas eram cobertas pelo Cerrado e que no período de inverno não apresenta a mesma disponibilidade hídrica em seus espécimes. Como consequência, as lagoas e lagos, bem como os córregos e rios, das proximidades desse ambiente possivelmente es-tão submetidos a dinâmicas diferentes das naturais.

Considerações FinaisDo ponto de vista operacional, o tempo de execução da

metodologia descrita no tópico 2, desde a aquisição dos produtos orbitais até a validação dos mapeamentos, foi re-lativamente curto. Fato que merece destaque, sobretudo, porque permitiu a elaboração de uma vasta gama de infor-mações temporais da bacia do Rio Vieira. Como exemplo, pode-se citar a inversão dos tipos de uso cujos valores re-velam uma recuperação de 54,79 km² de vegetação natu-ral em 25 anos.

Com efeito, a diferença entre os domínios naturais e antrópicos da bacia em 1985 era de 43,33 km² a mais de


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áreas antrópicas. Já para o ano de 2010, essa diferença era de 67,25 km² a mais de áreas naturais. Destaque deve ser dado para as áreas de Cerrado, no ano de 2010, com uma recuperação de 32,30% em relação ao ano de 1985. Para as áreas de florestas, ocorreu um aumento percentu-al de 30,95% de área em relação ao ano de 1985.

Como resultado da recuperação das áreas vegetadas, ocorreu uma redução da ordem de 39,98% da área de pas-tagem e de 8,12% de solo exposto em relação aos dados de 1985. A redução da área de pastagem destaca, de forma implícita, a saída da população das áreas rurais, tanto das áreas da bacia como de outras áreas da região do Norte de Minas, propiciada pela grande atração popu-lacional, ocorrida por volta da década de 1970, para a cidade de Montes Claros.

Do ponto de vista do mapeamento termal, o coeficien-te de variação apontou uma correlação entre os dados de temperatura obtidos pelo modelo SEBAL e os dados de temperatura do ar, medidos a aproximadamente 1,5m do solo, variando de 0,61 e 11,38% e uma correlação geral em r² = 0,961. Essa validação se mostrou altamente eficiente, tendo em vista que os dados do TM Landsat 5 são coleta-dos a uma altitude de 705 km altura.

A validação estatística permite concluir que a estima-tiva da emissividade infravermelha obtida pelo presente algoritmo satisfez a necessidade de obtenção da modela-gem térmica da bacia do Rio Vieira a partir dos canais espectrais do sensor TM Landsat 5.

No que diz respeito à relação estabelecida entre os da-

dos de temperatura e albedo de superfície entre os anos e horários mapeados, a resposta do ambiente, quando da substituição da vegetação natural, implicou em elevação dos valores de temperatura de superfície. De forma con-trária, quando da recuperação das áreas vegetadas a su-perfície tendeu, no horário mapeado, a temperaturas mais amenas dos gráficos.

Pode se especular que a presença da vegetação natural implica em maior umidade da superfície e até mesmo a diferença do dossel da vegetação, imposta pelos diferentes portes da mesma, pode acarretar alterações nos dados de sensoriamento remoto.

Desta forma, é importante que estudos posteriores ana-lisem o comportamento sazonal da emissividade de super-fície em relação a diferentes épocas do ano, e aos diferen-tes dados de sensores remotos em relação à presença de diferentes usos da terra. Tendo em vista a necessidade de apontar conclusões concretas para a relação entre hetero-geneidade e umidade da superfície e sua relação entre a temperatura e o albedo da mesma, tendo em vista a pos-sibilidade de informações relativo ao comportamento tér-mico dos usos da terra para uma maior e melhor gerencia dos ambientes naturais e humanos da superfície terrestre.

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O uso das geotecnologias como suporte à análise da distribuição espacial das unidades de con-servação de uso integral no Norte de Minas Gerais

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O USO DAS GEOTECNOLOGIAS COMO SUPORTE À ANÁLISE DA DISTRIBUIÇÃO

ESPACIAL DAS UNIDADES DE CONSERVAÇÃO DE USO INTEGRAL NO

NORTE DE MINAS GERAIS

Carlos Magno Santos ClementeMario Marcos do Espírito SantoManoel Reinaldo LeiteMarcos Esdras LeiteDeborah Marques Pereira

IntroduçãoA intensa utilização dos recursos naturais levou, desde

a metade do século XX, parcelas da sociedade civil e das comunidades científica e política a preocuparem-se com a situação dos ambientes naturais (PAVESE, ET AL, 2011). Entre as diferentes estratégias de preservação da nature-za, a criação de Unidades de Conservação (UCs) de prote-ção integral tem sido considerada a mais efetiva por pro-fissionais ligados à Biologia da Conservação (RYLANDS AND BRANDON, 2005). Entretanto, há considerável con-trovérsia sobre a efetividade de UCs para a conservação da biodiversidade, devido ao critério de escolhas das regiões a serem protegidas (Pfaff et al, 2009), ao surgimento de con-flitos com populações tradicionais (Diegues 2001, Espírito--Santo et al. 2009, Anaya 2012) e à falta de infraestrutu-ra e plano de manejo das unidades (JOPPA ET AL, 2008).

Assim, compreender a motivação da criação, distribuição espacial e nível de estruturação das UCs são fundamentais para aumentar a eficácia de tal estratégia de conservação.

Historicamente, os órgãos internacionais tiveram con-tribuições relevantes para compreensão da conservação do meio ambiente. Dentre os direcionadores destaca-se a World Conservation Union – IUCN, que foi pioneiro na organização de conferências mundiais sobre Unidades de Conservação. Essa instituição organizou primeira confe-rência sobre o assunto em 1962 a, despertando o mundo para a conjuntura da contribuição das áreas delimitadas para a conservação. Desde então, foram realizadas outras conferências, como as de Yellowstone, (EUA) em 1972; Bali, (Indonésia) em 1982; na cidade de Caracas, (Venezuela) no ano de 1992; Durban (África do Sul) em 2003, entre outras (FARIA, 2004). Além disso, Faria (2004) enfatiza que a con-ferência realizada na África do Sul apresentou propostas e metas de efetividade no manejo UCs até o ano de 2015.

No Brasil, as primeiras preocupações em relação à con-servação dos ecossistemas surgiram em 1937, com a criação da primeira UC, o Parque Nacional do Itatiaia. Já na dé-cada de 1960, o número de UCs era mais representativo no País, com a criação de dezesseis Parques Nacionais (LAN-GE, 2005). Ainda nesse período, destaca-se a elaboração do segundo Código Florestal, no ano de 1965, que entre as suas disposições estabeleceu a criação de UCs sem diferenciadas escalas,(ANDRADE, 2007). Conforme o Código Florestal de 1965, no Art. 5°, alínea a, o Poder Público determinou a criação de Parques Nacionais, Estaduais e Municipais e


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Reservas Biológicas com a finalidade de resguardar atribu-tos excepcionais da natureza, conciliando a proteção inte-gral da flora, da fauna e das belezas naturais para objetivos educacionais, recreativos e científicos (BRASIL, 1965).

Entretanto, no ano de 2000, este dispositivo legal foi revogado pela Lei 9.985, que regulamenta o Art. 225 da Constituição Federal de 1988 instituindo o Sistema Nacio-nal de Unidades de Conservação da Natureza (SNUC) e dando outras providências concernentes às UCs. Sendo as-sim, o SNUC especificou discernimentos sobre as áreas de conservação no Brasil, criando “critérios e normas para a criação, implantação e gestão das unidades de conservação” (BRASIL, 2000). A Lei 9.985/00 estabelece categorias para as áreas de conservação, dividindo-as em Unidades de uso integral e sustentável com base no caráter indireto e direto de utilização dos recursos naturais. Além disso, apresenta a relevância das Unidades de Conservação para a obtenção de um plano de manejo 12bem estruturado, expondo ainda outros arranjos, como incentivos, isenções e penalidades (BRASIL, 2000). A referida lei destaca ainda que o SNUC deve ser conduzido por diretrizes que assegurem que as UCs representem “amostras significativas e ecologicamen-te viáveis das diferentes populações habitats e ecossiste-mas do território nacional e das águas jurisdicionais”.

Em consonância com a evolução conceitual e jurídica das áreas delimitadas para conservação, mecanismos veemen-tes de amparo às questões ambientais se tornaram mais

21 Documento técnico mediante ao qual, com fundamento nos objetivos gerais de uma UCs, se estabeleça o seu zoneamento e as normas que devem presidir o uso da área e o manejo dos recursos naturais, inclusive a implantação das estruturas físicas necessárias á gestão da unidade.

evidentes no século XXI. É o caso da política de incentivo da Redução de Emissões de Desmatamento e Degradação Florestal – REDD, que tem como foco o combate ao desma-tamento, além de se atentar para questões socioeconômicas e erradicação da pobreza (HOLLOWAY AND GIANDOME-NICO, 2009). A idéia do REDD, que se tornou formal na Conferencia das Partes (COP - 13) no ano de 2007 (apesar das discussões iniciais terem surgido no Protocolo de Kioto, em 1997), é de que os países dispostos em condizer com a redução de emissões por desmatamento sejam recompen-sados financeiramente por isso (HOLLOWAY E GIANDO-MENICO, 2009). Outro aspecto interessante é que as siglas do mecanismo foram incrementadas conforme ocorreu a evolução das concepções e metas. Desta feita, a inclusão do REDD+ refere-se ao incremento do seqüestro de carbono, ou seja, a consideração do seqüestro ou remoção de carbono da atmosfera (PARKER ET AL, 2009). No Brasil, medidas enquadradas no REDD+ se tornaram mais manifestas na Estratégia Nacional REDD+ (ENREDD+), o plano de ação nacional que abarca estratégias como vetores de desmata-mento e degradação florestal, aspectos fundiários e ques-tões de governança florestal (BRASIL/MMA, 2011). Esse plano estar de acordo com as solicitações da Conferência das Partes (COP-16), realizada no ano de 2010 no México.

Assim, encontra-se em discussão a inclusão do sistema de UCs no mecanismo do REDD+ em nível global. O incen-tivo pode fortalecer as áreas protegidas com a implantação de novas fontes de financiamento para a manutenção e es-tabelecimento de UCs (MEDEIROS, ET AL, 2011). Além disso, projetos dessa magnitude poderão conceber benefí-


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cios para o país que incorporam a política ambiental, bem como a viabilização do cumprimento de metas climáticas, a redução da pobreza rural, a conservação da biodiversi-dade e a manutenção dos serviços ambientais fundamen-tais (MEDEIROS, et al, 2011). No caso brasileiro, “o esta-do do Amazonas já possui uma legislação específica sobre REDD+ em UC’s, e outros estados, como Acre, Pará e Mato Grosso, estão construindo seus programas e estratégias.”. (CEMANO, et al, 2010, p.9).

Entretanto, há desafios a serem superados para que as áreas de conservação sejam capazes de integrar o bem-es-tar das populações locais e a proteção da biodiversidade. Um exemplo de agravantes é o uso de critérios tendenciosos para o estabelecimento das UCs, cuja justificativa frequen-temente se baseia em fatores como a beleza cênica local, isolamento geográfico, valor econômico das terras a serem protegidas e parâmetros políticos (METZGER; CASATTI, 2006). Desse modo, entender a distribuição das UCs no es-paço geográfico pode ser um avanço para alcançar as metas conservacionistas apresentadas no mundo contemporâneo.

Esse tipo de abordagem mostrou resultados interessan-tes na Costa Rica, onde Pfaff et al. (2009) utilizaram dados de sensores orbitais e técnicas espaciais para analisar o padrão de distribuição das UCs e sua respectiva contribui-ção para redução do desmatamento. O estudo tinha como objetivo verificar se a efetividade das UCs varia de acordo com local na qual foram estabelecidas. Os autores concluí-ram que fatores como a proximidade com centros urbanos de médio e grande porte, podem contribuir para o desmata-

mento na Costa Rica. Também que a efetividade das UCs para a redução de desmatamento pode ser superestimada caso elas tenham sido criadas em locais pouco preferidos para atividades econômicas, como áreas de declive muito forte, altitude elevada e grande distância de áreas urbanas e estradas (ANDAM et al, 2008; PFAFF et al, 2009).

O objetivo desse estudo foi analisar a distribuição espa-cial de treze UCs de proteção integral do Norte de Minas Gerais e discutir os principais aspectos considerados para o estabelecimento das áreas protegidas nessa região. O Norte de Minas recebeu diversas UCs nas últimas duas décadas, criadas como condicionantes ambientais determinadas pelo Conselho de Políticas Ambientais - COPAM para o Proje-to Jaíba (BARBOSA e SANTOS, 2008). Assim, de 1998 a 2000, foram estabelecidas sete Unidades de Conservação de Uso Integral – e duas de Uso Sustentável , fortemen-te concentradas nos municípios de Jaíba e Matias Cardo-so, além de Manga e Itacarambi (BARBOSA e SANTOS, 2008). Outro aspecto interessante é que no ano de 2005, o Atlas da Biodiversidade de Minas Gerais considerou essas áreas como de prioridade especial (o mais alto nível) para a conservação da biodiversidade no Estado. Assim, o presen-te estudo usa geotecnologias para verificar se o estabeleci-mento das UCs no norte de Minas gerais é influenciado por fatores físicos (declividade e modelo de elevação) e métricos (distância de Montes Claros e Belo Horizonte). E também discutir os principais aspectos instituídos para o estabeleci-mento das áreas de preservação.


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Geotecnologias e as unidades de conservação

É cada vez mais frequente aceitação dos recursos Ge-otecnológicos como ferramenta para conhecimentos dos parâmetros ambientais e suas respectivas modificações ao longo do tempo. Por conseguinte, as Geotecnologias têm sido ferramentas comumente usadas como suporte para a elaboração de políticas públicas, incluindo o estabelecimen-to e caracterização dos ecossistemas das Unidades de Con-servação, além do monitoramento das ameaçadas a elas, como desmatamento e ocorrência de incêndios (NELSON E CHOMITZ, 2009). Nesse sentido, Costa e Silva (2004) fizeram-se uso das Geotecnologias para auxiliar a criação do plano de manejo do Parque Estadual da Pedra Branca (RJ). Os pesquisadores utilizaram principalmente Sistema de Informação Geográfica – SIG para cruzar e manipular as representações espaciais.

Em outra perspectiva de análise, Larrosa (2011) men-surou a taxa de desmatamento de 183 áreas protegidas da Tanzânia através das Geotecnologias e do suporte estatís-tico dos Modelos Lineares Generalizados. O estudo avaliou a contribuição das UCs para a redução do desmatamento e os impactos dos fatores socioeconômicos e fisiográficos. Os resultados desse estudo indicaram que os aspectos socio-econômicos, como densidade populacional e distância das principais estradas, foram mais influentes no desmata-mento. Além disso, essa dissertação sugere que 72% das áreas protegidas selecionadas foram eficazes na diminuição do desmatamento, embora muitas tenham contribuído de

maneira mínima para esse processo.

Além disso, Ferraro et al (2007) tiveram como base o Sensoriamento Remoto e o Sistema de Informação Geo-gráfica para o estudo de áreas protegidas na Costa Rica. O objetivo do estudo foi avaliar a eficácia na redução do desmatamento de um elevado número de UCs no país da América Central. Assim, a sistematização das caracterís-ticas biofísicas e socioeconômicas em um banco de dados georreferenciado foi importante para aplicação de métodos estatísticos na investigação em questão.

Em um estudo de revisão, Jappa e Pfaff (2010) apresen-tam variadas técnicas utilizadas na literatura para a ava-liação dos impactos dos locais reservados para conservação na redução da taxa de desmatamento. Os pesquisadores relatam que a observação do desmatamento através de da-dos oriundos do Sensoriamento Remoto se torna cada vez mais presentes na literatura e que o aumento do acesso dos técnicos e pesquisadores aos produtos orbitais é o principal motivador para o aparecimento significativo das tecnolo-gias espaciais nos estudos ambientais. Já Sills et al (2006) discorrem sobre o grande valor da utilização de métodos apropriados para coleta de dados a ser empregado para avaliar a efetividade dos projetos conservacionistas. Assim, a interação de procedimentos Geotecnológicos com técnicas estatísticas é extremamente importante para mensurar a contribuição das UCs para conservação dos ecossistemas.

Assim, a utilização das Geotecnologias em estratégias de conservação da biodiversidade já é uma abordagem bem estabelecida, sendo o Sensoriamento Remoto e o Sistema de


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Informação Geográfica – SIG reconhecidamente importan-tes atualmente para o estabelecimento e manejo de UCs. Entretanto, o uso de tais ferramentas para a avaliação da eficácia das UCs e elaboração de políticas ambientais ba-seadas na criação de áreas protegidas ainda é incipiente, principalmente no Estado de Minas Gerais.

Procedimentos MetodológicosÁrea de estudo

O estudo foi realizado na mesorregião do Norte de Mi-nas Gerais, composta por 89 municípios que abrangem 128.602 km², em um quadrante de 46°21’29”W, 18°9’58”S; 48°33’53”W, 16°44’31”S (IBGE, 2010). Essa grande exten-são apresenta uma ampla diversidade cultural, socioeconô-mica e física.

No ano de 2010, a Mesorregião alcançou um total de 1.610.587 habitantes, com 1.118.487 habitantes na área urba-na e 492.100 indivíduos na área rural. O município de maior população é Montes Claros (361.971 habitantes) e o de menor número de residentes é Glaucilândia (2.964). Em relação à economia da região, destacam-se a agropecuária e o extrati-vismo, com a localização de indústrias de pequeno e grande porte nos municípios de Montes Claros, Várzea da Palma, Pi-rapora, Bocaiúva e Capitão Enéas (LEITE et al, 2008).

De acordo com Carvalho et al (2008), predominam na re-gião os climas Semiárido, Subúmido Seco, Subúmido e Úmi-do B1, segundo a classificação climática de Thornthwaite. Como indicado na Figura 1, os principais tipos de vegetação encontrados na região são: Floresta Estacional Decidual, Floresta Estacional Semidecidual, Cerrados, Campo rupes-tre de altitude, entre outras (SCOLFORO et al 2006).

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A mesorregião Norte tem aproximadamente 15.369 km² de áreas delimitadas para conservação, nas seguintes ca-tegorias: Área de Proteção Ambiental – APA, Reserva de desenvolvimento Sustentável – RDS, Reserva Particular de Patrimônio Natural – RPPN, Reservas Biológicas – REBIO, Refúgio de Vida Silvestre – RVS, Parques – PAR (INSTI-TUTO CHICO MENDES DE BIODIVERSIDADE, 2011).

Todas as UCs selecionadas foram da categoria de “pro-teção integral”, uma vez que só permitem o uso indireto do ambiente natural, geralmente pesquisa científica e tu-rismo. Assim, tais UCs seriam mais eficazes para evitar o desmatamento que UCs de uso sustentável, que permitem diferentes graus de uso dos recursos existentes (veja BRA-SIL, 2000). Nesse contexto, o presente estudo delimitou 10 Parques estaduais e um parque nacional, além de duas Reservas Biológicas estaduais, totalizando 13 UCs. Os parques estaduais foram os seguintes: Serra das Araras; Veredas do Peruaçu; Lagoa do Cajueiro; Verde Grande; Mata Seca; Caminho dos Gerais; Montezuma; Serra Nova; Grão Mogol e Lapa Grande. O parque nacional seleciona-do foi o Cavernas do Peruaçu; e as Reserva Biológicas fo-ram as do Jaíba e Serra Azul. A Figura 2 demonstra a distribuição das UCs no Norte de Minas Gerais.

Procedimentos operacionais:Entre os instrumentos Geotecnológicos selecionados,

foram utilizados o Sensoriamento Remoto e o Proces-samento Digital de Imagens - PDI. Para a extração dos dados, foi utilizado o sensor Shuttle Radar Topographic Mission - SRTM, que tem como peculiaridade a obtenção

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de dados através da interferometria (VALERIANO, M. M, 2008). Foram utilizados os dados corrigidos pela Embra-pa, aos quais foram aplicados métodos para a eliminação das sombras e distorções.

Com o radar foi possível a construção do modelo digital de elevação e, posteriormente, a geração da declividade do terreno. Este último teve como aporte teórico as con-tribuições do Sistema Brasileiro de Classificação de solos, desenvolvido pela Embrapa (2009), que consideraram as seguintes classes de declividade:

Plano: “Superfície de topografia esbatida ou horizontal, onde os desnivelamentos são muito pequenos, com declivi-dades variáveis de 0 a 3%”.

Suave Ondulada: “Superfície de topografia pouco movi-mentada, constituída por conjunto de colinas ou outeiros (elevações de altitudes relativas até 50m e de 50 a 100m), apresentando declives suaves, predominantemente variá-veis de 3 a 8%”.

Ondulado:“superfície de topografia pouco movimenta-da, constituída por conjunto de colinas ou outeiros, apre-sentando declives moderados, predominantemente variá-veis de 8 a 20%”.

Forte Ondulado: “Superfície de topografia movimen-tada, formada por outeiros ou morros (elevações de 50 a 100m e de 100 a 200m de altitudes relativas) e raramente colinas, com declives fortes, predominantemente variá-veis de 20 a 45%”.

Montanhoso: “Superfície de topografia vigorosa, com

predomínio de formas acidentadas, usualmente constitu-ídas por morros, montanhas, maciços montanhosos e ali-nhamentos montanhosos, apresentando desnivelamentos relativamente grandes e declives fortes ou muito fortes, predominantemente variáveis de 45 a 75%”.

Para a realização do cálculo de distância de estradas e das áreas urbanas de Montes Claros e Belo Horizonte, foram utilizadas técnicas espaciais inseridas em ambiente SIG. Em relação aos aspectos urbanos, foi calculado o cen-tróide de cada UCs para, em seguida, determinar a dis-tância destas até a sede municipal das duas cidades.

Para a configuração das principais rodovias do Norte de Minas, foi realizado um procedimento diferenciado. Assim, as linhas das rodovias foram transformadas em pontos e, posteriormente, determinada a distância do vizinho mais próximo a partir do ponto selecionado no centro de cada UCs. A base rodoviária empregada nesse procedimento foi a do Ministério do Transporte (2012). Ainda usando SIG, foram realizados os diversos cruzamentos entre as bases cartográficas. Deste modo, os procedimentos possibilita-ram analisar os resultados com mais segurança.


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Resultados e DiscussãoA distribuição das UCs de proteção integral no Norte

de Minas Gerais mostrou-se tendenciosa em relação à ca-racterísticas físicas e métricas avaliadas. Em relação ao modelo de elevação das UCs, observa-se que 2.095 km² das áreas das UCs localizam-se em elevações maiores que 695 metros e 1.086 km² em elevações menores que esse valor. Para o primeiro estrato, enfatizam-se as UCs locali-zadas ao longo da Serra do Espinhaço (Parques Estaduais Serra Nova, Montezuma, Caminho dos Gerais e Grão Mo-gol), com elevações maiores 839 metros, e os limites dos Parques Estaduais Veredas do Peruaçu, Serra das Ara-ras e Lapa Grande, além do Parque Nacional Cavernas do Peruaçu, que apresentam-se no intervalo de 695 a 839 metros de altitude (Figura 3). Em regiões com estratos al-timétricos inferiores a 695 metros de altitude, destacam--se as UCs ao longo da planície do rio São Francisco no Extremo Norte de Minas Gerais (Parques Estaduais Mata Seca,Verde Grande e Lagoa do Cajueiro e Reservas Bioló-gicas Serra Azul e Jaíba (Figura 3).

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Em relação à declividade, como pode ser visualizado no Figura 3, a análise apontou para uma maior área nas clas-ses de declividade de 0-3% e 3-8% dentro das UCs. As áreas delimitadas para conservação concentradas na proximida-de do rio São Francisco e os parques Veredas do Peruaçu e Cavernas do Peruaçu contribuíram de maneira significante para esse resultado.De acordo com Embrapa (2004), as clas-ses de declividades de plano a suave ondulada enquadram no grupo 1, com terrenos sem impedimentos à mecanização e profundidade efetiva suficiente para o desenvolvimento radicular. Apesar de também conter desnivelamento de pe-queno a suave, as UCs encontradas ao longo da Serra do Espinhaço e no município de Montes Claros, apresentam com mais frequência declives moderados, fortes ou muito fortes. Essas áreas normalmente caracterizam-se por ter-renos com problemas para a mecanização, devido tanto ao relevo mais íngremes quanto à presença de pedregosidade ou mesmo rochosidade (EMBRAPA, 2004).

Como destaca a Tabela 1, seis UCs (Grão Mogol, Mata Seca, Cavernas do Peruaçu, Lapa Grande, Montezuma e Lagoa do Cajueiro) são interceptadas por rodovias estadu-ais e federais. Já a menor distância até uma rodovia foi observada para a Reserva Biológica do Jaíba (6.5 km). O Parque Estadual Veredas do Peruaçu foi a mais afastada das rodovias, com 35 km de distância. Para as outras UCs, a distância até rodovias ficou entre 10 a 20 km (Figura 04).

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Os Parques Estaduais Montezuma, Verde Grande, Serra das Araras, Caminhos Gerais, Mata Seca, Veredas do Peruaçu e Lagoa do Cajueiro foram as seis UCs mais distantes da sede de Montes Claros. Já o Parque Lapa Grande tem uma proximidade considerável da maior cida-de do Norte de Minas, com 10 km de distância. Ao analisar as distâncias da capital mineira, as duas UCs mais afas-tadas foram os Parques do Verde Grande e Mata Seca. Os Parques Estaduais Lapa Grande, Grão Mogol e Serra Nova foram as mais próximas de Belo Horizonte.Tabela 01- Distância em linha reta das UCS em relação às rodovias, cidade de Montes Claros e Belo Horizonte.

DISTÂNCIA EM LINHA RETA DAS UCS (km)

UCS Rodovias(BR,MG) Montes Claros Belo Horizonte

PE Caminho dos Gerais 12 212 553PARNA Cavernas do Peruaçu Interceptada 185 534

PE Grão Mogol Interceptada 112 403

PE Lagoa do Cajueiro Interceptada 193 546

PE Lapa Grande Interceptada 10 354

PE Mata Seca Interceptada 209 561

PE Montezuma Interceptada 227 548

REBIO Jaíba 6.5 185 538

REBIO Serra Azul 20 161 513

PE Serra das Araras 11 217 522

PE Serra Nova 17 161 482

PE Verde Grande 12 220 573

PE Veredas do Peruaçu 35 207 547

De uma maneira geral, tendências em relação à eleva-ção do terreno, declividade e as distancias foram observa-das na localização das UCs analisadas no presente estudo. Ao considerar os padrões geomorfológicos e métricos, per-cebe-se que três UCs (Lapa Grande, Grão Mogol e Serra Nova) estão mais próximas da cidade mais populosa do Fi

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Norte de Minas Gerais (Montes Claros) e Belo Horizonte, porém localizam-se em terrenos com declives moderados, fortes ou muito fortes, com elevação superior a 839 metros altitude. Por outro lado, as UCs estabelecidas em terre-nos com declividade leve a moderada encontram-se mais distantes de Montes Claros e a da capital mineira (Par-ques Estaduais Verde Grande e da Mata Seca).

Os padrões encontrados apontam para um possível viés de localização em relação às UCs. Observa-se um trade--off entre os aspectos físicos e métricos, sendo notada a existência de critérios conflitantes para a criação de UCs. Do mesmo modo, Andam et al (2009), Pfaff et al (2008) e Joppa e Pfaff (2010) alertam que, globalmente, a prote-ção direciona-se para terras de menor valor econômico e/ou em áreas remotas, nas quais as pressões humanas são menores. Além disso, Andam et al (2009) indica a ocor-rência de tendências em relação às estradas, já que o des-matamento geralmente diminui a medida que se afasta das rodovias. E quando há o aumento do desmatamento, dentre os padrões espacial, o mais comum, é a Espinha de Peixe - EP, ao qual é o termo usado para o desmatamento que ocorre no entorno da estrada principal e das vicinais, formando uma imagem que assemelha com uma EP no meio da floresta (PINTO, ET AL, 2011)

Outro fator a ser considera são os mecanismos de es-tabelecimentos de algumas UCs de conservação no Nor-te de Minas Gerais. A delimitação de sete UCs que tem relação direta com a ampliação do Projeto Jaiba, em sua fase II. Uma política publica ambiental que se torna con-

traditória, já que estabelecem UCs para um projeto que devastou grandes áreas de vegetação natural (BARBOSA ET AL, 2008). Assim, o Estado encontra-se em uma con-juntura paradoxal, sendo na mesma medida, um agente regulador com as aplicações das praticas conservacionista e um agente de degradação (PEREIRA, 2005; BARBOSA, 2008). Ainda estudos apontam que o estabelecimento des-tas áreas delimitadas para conservação proporcionou um encurralamento das populações tradicionais, gerando as-sim um conflito entre as populações tradicionais e as UCs. (ANAYA, 2012, BARBOSA, 2008).

Diante das diversas abordagens sobre os padrões de distribuição das UCs no Norte de Minas Gerais, anseia-se que o estudo contribua para os aspectos conservacionis-tas dessa região e alertar para que os estabelecimentos das UCs devam ser repensados no âmbito físico e social. Também é importante salientar a necessidade de estudos multidisciplinares para estabelecimento e gestão de UCs.

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O uso do geoprocessamento para análise do crescimento da população e do saneamento básico em 188 municípios na área de abrangência do semiárido Mineiro

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O USO DO GEOPROCESSAMENTO PARA ANÁLISE DO CRESCIMENTO DA POPULAÇÃO

E DO SANEAMENTO BÁSICO EM 188 MUNICÍPIOS NA ÁREA DE ABRANGÊNCIA DO

SEMIÁRIDO MINEIRO

Wadson de Almeida MirandaCarlos Magno Santos ClementeExpedito José Ferreira

Introdução A expressão saneamento básico acha-se estreitamente

associada com a qualidade de vida e com as condições de saúde da população humana. Essa associação tem desper-tando a atenção desde a antiguidade quando surgiram as primeiras cidades. Entretanto, segundo vários estudiosos, essa percepção somente foi despertada com a proliferação da “Peste Negra” no século XIV na Europa, cujo evento de-monstrou a necessidade de implantação de práticas sani-tárias necessária para o bem estar de gerações posteriores.

Para a Organização Mundial da Saúde (OMS) o sanea-mento básico é o controle de todos os fatores do meio físico do homem, que exercem ou podem exercer efeitos nocivos sobre o bem estar físico, mental e social. A Lei Ordinária N.º 11.445 de 05 de janeiro de 2007, também conhecida como a Lei do Saneamento Básico, que estabelece as diretrizes básicas nacionais para o saneamento, em seu artigo 3º define a expressão como sendo o “conjunto de

serviços, infra-estruturas e instalações operacionais de: abastecimento de água potável, esgotamento sanitário, limpeza urbana, manejo de resíduos sólidos, drenagem e manejo das águas pluviais urbanas”.

A implementação de políticas públicas voltadas para o saneamento básico é de fundamental importância para a melhoria da qualidade de vida e das condições de saúde da população. O acesso à água potável e às condições míni-mas de higiene, evita à proliferação de inúmeras doenças, e contribui significativamente para prevenção da saúde humana.

No Brasil, os primeiros indícios de aplicações de polí-ticas públicas voltadas para o saneamento básico ocorreu em 1969 com o Plano Nacional de Saneamento - PLANA-SA (CARDOSO E JACCOUD, 2005). No período de 1976 a 1983 as atenções neste setor ficaram mais evidentes com ação conjunta das esferas administrativas públicas nacio-nais. Entretanto, esse avanço foi desacelerado pela crise mundial ocorrida em 1973 (SISTEMA ESTADUAL DE INFORMAÇÕES SOBRE SANEAMENTO, 2012).

Segundo a Fundação Getulio Vargas (2010), o Brasil a partir de 2007 passou dispor de um marco regulatório para o setor de saneamento básico o que aumentou os investi-mentos no setor. Mas, os valores efetivamente aplicados ainda não dão conta das carências do país, especialmente, os problemas de acesso à rede de esgoto. Junto com a re-gulação, o Programa de Aceleração do Crescimento (PAC) trouxe recursos para reduzir as carências dos municípios em saneamento básico, com R$ 40 bilhões a serem aplica-

http://www.infoescola.com/agua/potavel/

http://www.infoescola.com/geografia/tratamento-de-esgoto/

http://www.infoescola.com/ecologia/residuos-solidos/


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dos no período 2007-2010.

Na Carta Magna de 1988, notadamente, já se observa a preocupação com o direcionamento de políticas públicas a serem direcionadas para o saneamento básico. Entretanto, na chamada Lei do Saneamento Básico, o estabelecimento de dispositivos ficam mais específicos. Esse instrumento ju-rídico que definiu critérios conceituais, também reconheceu como essencial o acesso à água tratada e rede de esgoto ade-quado a todos os cidadãos. Observa-se, porém, a partir das pesquisas bibliográficas realizadas, que os aspectos legais têm se tornados ineficazes em relação a sua aplicação. O Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE em 2000 apontaram para uma desigualdade regional em rela-ção à distribuição do saneamento no Brasil.

Além das questões jurídicas, tecnologias espaciais têm sido um relevante aliado no contexto da gestão ambiental. De tal modo, as Geotecnologias têm aprimorado e inserido uma dinâmica para o conhecimento e análise do espaço ge-ográfico. Dentre os instrumentos Geotecnologicos, vale res-saltar o Sistema de Informação Geográfica – SIG, ao qual tem como característica básica, a capacidade de tratar as relações espaciais entre os objetos, manipulando e um ban-co de dados alfanumérico (CÂMARA E MEDEIROS, 1998).

Deste modo, estudos regionais direcionados e o uso das tecnologias de análise do espaço geográfico, podem ser con-siderados importantes instrumentais para demonstrar as condições de vida que as populações se encontram e conse-quentemente destinar aplicações para políticas públicas. Nesse sentido, esta pesquisa tem como objetivo a utiliza-

ção do SIG para avaliar a evolução do saneamento básico e a sua relação com a população dos municípios inseridos nas regiões do Norte de Minas, Jequitinhonha, Mucuri e parte da região Central, totalizando 188 municípios.

Procedimentos metodológicos:Os procedimentos metodológicos adotados para o pre-

sente trabalho foram divididos em três etapas: levanta-mentos de diversas fontes, procedimentos em ambiente SIG e a análise dos resultados. A priori realizou-se o le-vantamento das principais fontes de consultas que prio-rizem a discussão sobre o Saneamento Básico, aspectos demográficos, direcionadas para o bem estar social, com vistas ao embasamento das discussões. Portanto, insti-tuições como a Fundação João Pinheiro, Instituto Bra-sileiro de Geografia e Estatística – IBGE, a Lei Federal nº 11.445 de 5 de janeiro de 2007 e autores como Rosa e Brito (1996), Assad e Sano (1998), Câmara (1998) e Novo (2008) tiveram participação relevante na estruturação desta metodologia. Alem disso, utilizaram-se os dados censitários do Instituto Brasileiro de Geografia e Esta-tística – IBGE de 2000 e 2010, e, desta feita, manteve-se uma coerência cronológica entre os aspectos populacio-nais e do Saneamento Básico.

Para delimitação da escala espacial de trabalho, segui-ram-se os critérios de demarcação da Secretaria de Esta-do para o Desenvolvimento dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri e do Norte de Minas – (SEDVAN). Essa delimi-tação compreende 188 municípios distribuídos em quatro regiões: Norte de Minas (89 municípios), Jequitinhonha


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(53 Municípios), Mucuri (35 municípios) e parte da região Central (11 Municípios).

Em relação às análises espaciais, a pesquisa teve como suporte os instrumentos Geotecnológicos, em especifico o Sistema de Informação Geográfica – SIG. Essa tecnologia foi relevante para dinamizar a pesquisa e apresentar a in-formações de forma concisa. A base cartográfica utilizada para a análise foi a do Instituto Brasileiro de Geografia – IBGE, ano de 2005, sendo que foram utilizados, também, dessa mesma instituição, os dados censitários de 2000 e 2010. Com o objetivo de comparar e analisar os dados refe-rentes aos anos em questão, através do SIG, foi realizado o armazenamento e cruzamento dos dados para então dis-ponibilizar as informações em mapas e gráficos.

Também, em ambiente SIG, foi feita a quantificação dos dados obtidos dos censos, permitindo a geração das ta-xas de crescimento. O procedimento permitiu a verificação das relações do crescimento da população e do saneamen-to básico adequado. Todo o processo foi realizado através do calculador de campo do ArcGis 10, com a configuração da expressão adotada pela Fundação João Pinheiro – FDJ:

i = (P2/P1)1/t -1

Em que:

i = taxa crescimento (%)

t = o número de anos no período

P1 = população inicial, no começo do período

P2 = população final, no fim do período

Caracterização da área do estudo:A área objeto deste estudo, com 219.523,8 km², equiva-

lente a 37% do território do Estado Minas Gerais, acha--se inserida entre as coordenadas 46º16’32’’W; 14°14’38’’S e 39°49’57’’W; 19°14’39’’S., e contempla 188 municípios inseridos nas regiões do Norte de Minas, Jequitinhonha, Mucuri e parte da região Central (Figura 1). A região de-tém uma população total de 2.981.993 milhões de pessoas, sendo que 953.414 mil residem na área rural e 2.028.579 milhões em área urbana (IBGE, 2010).


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No que concerne à vegetação, configura-se na área de estudo os Biomas do Cerrado, Caatinga e Mata Atlânti-ca. Em acordo com classificação de Scolforo et al., (2006) as principais fitofisionomias encontradas na região são as seguintes: Floresta Estacional Decidual, Floresta Estacio-nal Semidecidual, Cerrado Stricto Senso, Campo Cerra-do, Campos, Veredas, Campos Rupestre de Atitude, entre outros. Em relação aos aspectos climáticos, Carvalho et al., (2008) destacam que predominam na região os climas Semiárido, Subúmido Seco, Subúmido e Úmido B1 e B2, segundo a classificação climática de Thornthwaite. Os au-tores ressaltam que a região Semiárida apresenta-se com baixos índices de chuvas, normalmente com média anual de 850 mm. O clima Subúmido Seco atinge uma precipi-tação média anual entre 850 a 1100 mm, Subúmido em torno de 1100 a 1400 mm e o Úmido B1 e B2, variando em torno de 1400 a 1700 mm. A figura 2 destaca a classifica-ção dos climas na área de estudo.

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Tendo como base o mapeamento elaborado pelo Governo de Minas, Fundação Centro Tecnológico de Minas Gerais - CETEC, Universidade Federal de Lavras - UFLA, Universi-dade Federal de Viçosa – UFV, Fundação Estadual do Meio Ambiente - FEAM, na escala de 1:600.000, a região encon-tram as seguintes classes de solos: Argissolo vermelho, Ar-gissolo vermelho – amarelo, Cambissolo háplico, Gleissolo melânico, Latossolo amarelo, Latossolo vermelho, Latossolo vermelho – amarelo, Luvissolo crômico, Neossolo Flúvico, Neossolo litólico, Neossolo quatzarênico, Nitossolo háplico e Nitossolo vermelho. A maior extensão de solos é direcionada aos terrenos do Latossolo vermelho – amarelo com a ocupa-ção de 84589 km², cerca de 38% do total da área em foco.

A Geomorfologia da região caracteriza-se por terrenos montanhosos e escarpas serranas ao longo da Serra do Espi-nhaço, com planícies e terraços fluviais ao longo dos cursos dos rios (em destaque para os rios Jequitinhonha, São Fran-cisco, Pardo e Mucuri) e formações de tabuleiros (principal-mente na região noroeste desta região). A descrição se baseia nas formas de relevo adotada pelos Serviços Geológicos do Brasil – CPRM, no documento da GEODIVERSIDADE de Minas Gerais – 2010.

Resultados e DiscussãoEm geral observa-se que a área de estudo apresenta

uma desigualdade socioeconômica regional, ao qual se constata uma elevada concentração populacional e de in-vestimentos em saneamento básico em poucos municípios.

Verifica-se nas Figuras 3 e 4 a distribuição espacial da população por estratos populacionais dos municípios, de

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acordo com o censo de 2000 e 2010 (IBGE). O resultado do censo demográfico de 2010 para população total da área estuda surpreendeu quanto às projeções analisadas, como um todo, para o Estado de Minas Gerais. Ele aponta uma taxa de crescimento anual de 0,51, para os 188 municípios analisados, com uma população total de 2.981.993 habi-tantes, inferior, portanto, à taxa de crescimento estadual, de 0,91 (FUNDAÇÃO JOÃO PINHEIRO, 2012)..

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Conforme se apresenta a Figuras 3, existem 114 mu-nicípios, no ano de 2000 com até 10 mil habitantes. Estes municípios compreendem a 24,09% da população total. O município de Monjolos, na Região Central, está inserido nesta classe, possuindo a menor população, com 2.360 ha-bitantes registradas nesse período. Analisando a classe com mais de 70 mil habitantes verifica-se que existem dois municípios nessa categoria, ou seja, Montes Claros, na re-gião Norte de Minas e Teófilo Otoni, na Região do Mucuri.

Comparando os resultados apresentados pelas Figuras 3 e 4, verifica-se que nove municípios saíram do extrato de até 10 mil habitantes e passaram a compor a faixa de 10 a 30 mil habitantes no ano de 2010 (Itabirinha de Mantena, Novo Oriente de Minas, Setubinha, Jordania, Chapada Gaucha, Icarai de Minas, Pedra de Maria da Cruz, São Romão e Urucauia). Outro dado relevante foi à saída de Curvelo (Região Central) da faixa de 50 a 70 mil habitan-tes, apresentando-se no estrato superior no ano de 2010.

A Tabela 1 mostra o número de habitantes, de acordo com o censo de 2000 e 2010 (IBGE), nas regiões Norte de Minas, Jequitinhonha, Mucuri e parte da Região Central. Percebe-se que o Norte de Minas apresentou valor dife-renciado em relação às outras três regiões, com uma taxa de crescimento anual correspondendo 0,763. A menor taxa de crescimento analisada foi a Região do Mucuri, com o valor de 0,125. Nos resultados preliminares da amostra do censo 2010 para Minas Gerais, 34% da população re-sidiam fora de seus municípios de nascimento e, 7% mo-ravam fora do município e do estado de nascimento. O es-

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tudo então deduz que a maioria da população de Minas Gerais que passou por um processo migratório foi resulta-do de um movimento intraestadual (FUNDAÇÃO JOÃO PINHEIRO, 2012).Tabela 1 – População (POP) total 2000 e 2010 por regiões e Taxa de Cres-cimento Anual

REGIÕES(1) POP_2000 POP_2010 Tx. Crescimento Anual

NM 1.492.715 1.610.587 0,763

JE 714.789 734.004 0,266

MUC 480.692 486.741 0,125

CE 143.703 150.661 0,474

Total 2831899 2981993 0,518

(1) (NM: Norte de Minas; JE: Jequitinhonha; MUC: Mucuri; CE: Central)

Observa-se, também, que a Região Central teve mais de 60% dos seus municípios com taxa de crescimento popula-cional negativa. Dentre estes, encontra-se o município de Morro da Garça que teve uma taxa de -1,06%, a menor da Região Central. A Região do Mucuri também apresentou taxa negativa de crescimento com mais de 40% de seus municípios. Entre estes está os municípios de Nova Belém com -1,84%, a menor taxa registrada nesse intervalo ana-lisado de 10 anos. Somente três municípios apresentaram crescimento positivo maior que 3%, foi o caso de Urucuia (3,53%) e Chapada Gaucha (4,03%), na região Norte de Minas, e Divisópolis (3,31%) na região do Jequitinhonha.

As Figuras 5 e 6 destacam o saneamento básico para o ano de 2000 e 2010, ao qual considera o abastecimento de água por rede geral, esgotamento sanitário por rede geral ou fossa séptica e lixo coletado diretamente ou in-diretamente. De acordo com a espacialização dos dados

georreferenciados, percebe-se que nos dois anos os inves-timentos superiores a 80% concentraram-se no município de Montes Claros no saneamento básico. Para tanto, no ano de 2000 o município de Nanuque, na região do Mucu-ri, obteve 68% de valores destinados ao saneamento bási-co adequado, sendo o segundo melhor município em toda região da área de estudo nesse ano. Já para ano de 2010 Curvelo, localizado na região Central, alcançou o segundo melhor percentual de toda região (78,65%).

Apesar de valores otimistas nos municípios expostos anteriormente, outros locais estão aquém desses percen-tuais, como são os casos dos municípios de Catuti, Cônego Marinho, Gameleiras, Mamonas, Padre Carvalho, Patis, Riachinho, Santa Fé de Minas e São João do Pacuí, que não foram detectados pelo IBGE valores destinados ao sa-neamento básico adequado no ano de 2000. Já para o ano de 2010 essas municipalidades ficaram com valores abai-xo de 4,45%, acompanhada por mais 33 municípios, den-tre esses o menor percentual para Fruta de Leite (0,13%), na região Norte de Minas Gerais.


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Como se apresenta na Tabela 2, observa-se uma maior distribuição dos recursos destinados ao saneamento bási-co no decorrer dos dez anos para as regiões do Mucuri, do Jequitinhonha e Central, sendo no ano de 2010, em média, alcançando 48,97% para o Mucuri, 42,2% Jequitinhonha seguido da região Central com 32,75%. O Norte de Mi-nas Gerais tem em média o menor percentual para 2000 e 2010, com 6,29 e 13,77, respectivamente. De acordo com o Centro de Estatística e Informações do Sistema Estadu-al Sobre Saneamento (2011), os resultados em 2009, que compara o percentual de municípios dentro de 11 regiões de planejamento, apontaram para um percentual abaixo de 50% nas regiões Norte de Minas (31,57%) e Jequitinho-nha/Mucuri (42,21%) que tiveram acesso à rede de esgota-mento sanitário. Esses dados indicam que maiores aten-ções deveriam ser destinadas a essas regiões, em especial o Norte de Minas que alcançou menor grau de cobertura. Tabela 2 – Valor total do saneamento básico adequado (S_ADQU)

REGIÕES(1)S_ADQU_00 ( %) S_ADQU_10 ( %)

NM 6,29 13,77

JE 25,90 42,19

MUC 32,83 48,97

CE 22,43 32,75

TOTAL(1) (NM: Norte de Minas; VJ: Jequitinhonha; MUC: Mucuri; CE: Central)

De acordo com a Assembléia Legislativa do Estado de Minas Gerais (2011) as regiões Norte de Minas, Vale do Je-quitinhonha/Mucuri e Noroeste, reconhecidamente as mais pobres de Minas, são as menos atendidas por sistemas ade-quados de recolhimento de esgoto e estão abaixo da média

nacional e mineira, estabelecendo, dessa forma, o vínculo entre pobreza e insuficiência de saneamento básico.

Para Sousa (2006) a região sudeste do País apresen-ta a maior proporção de municípios com esgoto coletado e tratado, porém somente um terço deles apresenta uma condição adequada de esgotamento sanitário. Além da fal-ta de esgotamento sanitário adequado, muitos domicílios sequer têm um banheiro – situação esta que afeta milhões de pessoas na área urbana e rural, principalmente as mais pobres do País.

Verifica-se na Figura 7 o cruzamento das taxas do sa-neamento básico e da população dos 188 municípios da área de estudo, entre os anos de 2000 a 2010. Percebe-se que os municípios de Bonito de Minas (-0,31%), Serranó-polis de Minas (-0,30), Juvenília (-0,10), Miravânia (-0.09), Luislândia (-0.08), Mirabela (-0.03), Felixlândia (-0.027), São João da Lagoa (-0,019), Chapada do Gaucha (-0,013), Fruta de Leite (-0,007), Inimutaba (-0,0006) apresenta-ram taxas negativas de crescimento em relação ao sane-amento básico. Destes locais, dez (10) municípios (Bonito de Minas, Serranópolis de Minas, São João das Missões, Miravânia, Luislândia, Mirabela, Felixlândia, São João da Lagoa, Chapada Gaucha e Inimutaba) tiveram valores divergentes entre as taxas, ou seja, um crescimento nega-tivo do saneamento básico, com uma taxa de crescimento populacional positiva. Com isso, observa-se um nível pre-ocupante dessa medida conflitante entre as taxas, já que o aumento taxa da população implica no acompanhamento em investimentos no saneamento básico para população.


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Portanto, diante do exposto, pensar no caso específico do saneamento básico, o abrandamento no ritmo de cresci-mento populacional implica um esforço cada vez menor do poder público para ampliar a extensão da rede de abaste-cimento de água e de esgotamento sanitário (FUNDAÇÃO JOÃO PINHEIRO, 2012).

Sendo assim, a pesquisa demonstrou a relevância em refletir sobre as condições de vida no aspecto regional das áreas do Semiárido Mineiro. Apresentou, também, que instrumentos tecnológicos aliados à fonte segura de dados podem dinamizar ainda mais essa análise regional.

Considerações FinaisO presente trabalho contempla os 188 municípios inse-

ridos nas regiões do Norte de Minas, Jequitinhonha, Mu-curi e parte da Região Central, dentro da área de atuação do SEDVAN e do Centro de Estudos de Convivência com o Semiárido (CECS). Os resultados e as análises realizadas possibilitaram algumas considerações que merecem ser destacadas.

Em geral, a partir de uma análise criteriosa dos dados, observam-se muita desigualdade socioeconômica entre os municípios que integram a região do Semiárido Mineiro. Os resultados obtidos norteiam-se para a necessidade de melhoria e de ampliação dos serviços de abastecimento de água, esgotamento sanitário, limpeza urbana, coleta de lixo e drenagem urbana.

Observou-se que 32% dos municípios apresentaram ta-xas de crescimento negativas no intervalo de 2000 a 2010.

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Essa informação que pode ser explicada pelas migrações intraestadual de ocorrência na região, fato já fundamen-tado pela Fundação João Pinheiro em outras ocasiões.

No que se refere ao saneamento básico, destaca-se a ocorrência de uma taxa negativa de 6% do total de 188 municípios analisados. Pode-se citar o município de Bo-nito de Minas, localizado no extremo noroeste da região Norte de Minas, que teve um aumento da população e acentuada diminuição do saneamento básico.

Espera-se, com os resultados do presente trabalho, con-tribuir e subsidiar aos gestores públicos na melhoria da qualidade de vida da população inserida na área de estudo.

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Monitoramento do crescimento das favelas de Montes Claros/MG por imagens de alta resolução

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THORNTHWAITE, C.W. 1948. An approach toward a rational classification of climate. Geographical Re-view, 38: p. 55-94.

MONITORAMENTO DO CRESCIMENTO DAS FAVELAS DE MONTES CLAROS/MG POR

IMAGENS DE ALTA RESOLUÇÃO

Marcos Esdras LeiteJorge Luis Silva BritoAndre Medeiros RochaAlex Santos Martins

IntroduçãoO crescimento da população urbana e, consequentemen-

te, a expansão da física da cidade é preocupação dos orga-nismos internacionais, embora a gestão dos problemas da urbanização seja responsabilidade direta dos governos lo-cais. Por isso, o uso das geotecnologias para o planejamento de ações e para a tomada de decisão é fundamental para minimizar os problemas urbanos. Com aplicação direcio-nada à ocupação do espaço urbano, as geotecnologias são usadas para definir instrumentos de planejamento e gestão urbana, além de auxiliar na identificação e diagnóstico dos problemas, trazendo resultados positivos para a sociedade.

Sobre o uso de instrumentos geotecnológicos Kaplan, Wheeler e Holloway (2004) destacam a importância do uso desses sistemas em área urbana, listando as possíveis aplicações dessa tecnologia associadas aos modelos espa-ciais. E afirmam que “[…] in general, the spatial models developed and applied in the 1960s are increasingly being utilized by GIS in urban business enterprises, in urban


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planning, and in academic urban research and teaching” (KAPLAN; WHEELER; HOLLOWAY, 2004, p.14).

Para pensar o espaço urbano é necessário o uso de ima-gens orbitais de alta resolução, uma vez que elas permi-tem visualizar o sistema urbano de forma holística. Dessa forma, pode-se considerar que

[...] a imagem orbital ajuda nesse senti-do, pois é uma das fontes tradicionais de dados para a confecção de mapas de uso e cobertura do solo. Com o aumento da resolução espacial dos produtos do sen-soriamento remoto orbital se permite a realização de mapeamentos, análises e monitoramento da área urbana, servin-do de base para os profissionais respon-sáveis pelo planejamento urbano, pois estas informações auxiliam nas análises, previsão e controle de mudanças no es-paço dinâmico. (ESTEVAM, 2006, p. 17)

Para Henriques (2008), compreender o espaço urbano, através do sensoriamento remoto, é uma tarefa complexa, uma vez que requer a interpretação da complicada inte-ração das estruturas artificiais, da atividade econômica e das políticas governamentais que marcam a paisagem ur-bana. Por isso, é importante o uso de produtos orbitais de altíssima resolução para fornecer dados confiáveis sobre a realidade de uso da superfície urbana.

A ocupação da cidade de maneira rápida, devido à in-tensa urbanização, provocou a formação de assentamen-tos ilegais, os quais se caracterizam pela informalidade

da ocupação e por abrigarem população com baixos indi-cadores sociais. Essa é uma realidade nas grandes cidades brasileiras e, também, nas cidades médias que apresenta-ram, nos últimos vinte anos, ritmo de urbanização acima da média nacional.

Essa forma de moradia se configura como ponto de pre-ocupação dos gestores urbanos, pois sua presença interfere no sistema social urbano, haja vista que é local de baixa condição de vida e sua população não tem o efetivo direi-to à cidade, gerando área de exclusão que contrasta com o restante da cidade. Essa situação exige medidas que devem ser pensadas de maneira meticulosa, pois a dinâmica urba-na mostra que esses espaços estão em constante formação nas cidades mais atrativas. Diante dessa realidade, as ge-otecnologias são valorosas técnicas para instrumentalizar o poder público, a fim de minimizar o problema da falta de moradia e regularizar a situação das ocupações ilegais.

Diante da importância das geotecnologias como instru-mentos para subsidiar a tomada de decisão, Pereira e Sil-va (2001) afirmam que a maior parte das tomadas de deci-sões por órgãos de planejamento e gestão urbana envolve um componente geográfico diretamente ou por implicação, daí a importância que as geotecnologias adquirem para a moderna gestão da cidade. Também, defendendo o uso das geotecnologias pelos gestores urbanos, Nieto e Levi (2003, p. 433) destacam “[…] los tomadores de decisiones tienen la possibilidad de poder hacer uso de las herramientas de consulta, despliegue, análisis, actualización de informa-ción para sacar conclusión”.


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As mudanças na rede urbana brasileira mostraram que as cidades médias se tornaram em polos de atração popu-lacional. Diante disso, a migração intensa para as cidades médias, como Montes Claros, provoca a expansão rápida do espaço urbano. Logo, o governo local tem dificuldade em planejar política habitacional para incluir as famílias migrantes. Nesse contexto, proliferam nas cidades médias as invasões de terra e a formação de favelas.

Sobre essa situação, Maricato (2001) alerta que as ci-dades médias cresceram a taxas maiores do que as me-trópoles, nos anos 1980 e 1990. E afirma que a aceleração do crescimento urbano dessas cidades necessita de maior preocupação e cuidado devido à Carlosências socioambien-tais decorrentes da velocidade do processo de urbanização.

A partir dessa necessidade, os estudos sobre os assenta-mentos urbanos ilegais em cidades médias são relevantes, no intuito de contribuir com novos conhecimentos sobre a questão da moradia, além de propor novas metodolo-gias para esse tipo de estudo. Dentro da necessidade de estudar a ocupação informal urbana, objetivando auxiliar na gestão dessas cidades, o uso das geotecnologias surge como instrumento com grande potencial de aplicação nas atividades de gestão urbana.

Nessa perspectiva, a construção deste trabalho teve como ponto de partida a aplicação prática das geotecnolo-gias, notadamente o sensoriamento remoto e o Sistema de Informação Geográfica, em uma cidade média, a cidade de Montes Claros, para apresentar a potencialidade dessas tecnologias aplicadas ao estudo da ocupação ilegal por po-pulação de baixa renda.

Nesse sentido, o objetivo geral foi compreender o cresci-mento das favelas da cidade de Montes Claros, através de dados provenientes do sensoriamento remoto. De maneira específica, este trabalho analisou as variáveis espaciais que influenciam no crescimento das favelas. Os dados ex-traídos das imagens de satélites de alta resolução permi-tiram analisar as favelas de no nível de lotes e edificações. A resolução espacial que permitiu mapear no nível de edi-ficações foi importante para mensurar o crescimento da ocupação em favelas na cidade de Montes Claros.

A cidade de Montes Claros localizada no Norte de Mi-nas Gerais, como mostra a figura 01, é a mais dinâmica dessa mesorregião do estado. Esta cidade ocupa uma área de 101 km, onde vive uma população de aproximadamente 344.427 habitantes, esse total corresponde a 95,22% da população total do município (IBGE, 2010).

Figura 01 - Localização do Município de Montes Claros no Norte de Minas Gerais.


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A migração para cidade de Montes Claros se intensi-ficou desde a década de 1960, com a instalação de indús-trias, a partir da intervenção estatal. Embora, mesmo an-tes dessa data houvesse ocupações ilegais na área urbana, foi no início da década de 1970 que a cidade sofreu com a ocupação ilegal de várias áreas da cidade.

Materiais e MétodoA partir dos objetivos estabelecidos neste trabalho foi

definida a metodologia, composta por etapas operacionais. Assim, na primeira etapa, foi feita uma revisão bibliográ-fica, utilizando obras, livros, artigos e tese sobre a aplica-ção das geotecnologias no estudo urbano, notadamente em espaço de ocupação ilegal.

Na sequência, a etapa consistiu no processamento digi-tal de imagens. As imagens usadas foram obtidas do sa-télite Ikonos, do ano 2000 e do satélite Quick Carl, do ano de 2005. Ambas foram cedidas pela Prefeitura Municipal de Montes Claros e estão georreferenciadas no sistema de coordenadas Universal Transversa Mercator (UTM), zona 23, tendo como referência o South American Datum de 1969 (SAD 69). Para o registro dessas imagens foram usados 5.813 pontos de coordenadas coletados por apare-lho de GPS geodésico, com precisão de 0,05 metros. Esses dados foram obtidos e processados pela Companhia de Sa-neamento do Estado de Minas Gerais – COPASA, através do levantamento topográfico da cidade de Montes Claros.

A imagem Quick Carl comparada com a Imagem Iko-nos apresenta vantagens significativas para a aplicação no espaço urbano, pois a primeira possui quatro bandas,

sendo que uma dessas está no pancromático, com resolu-ção espacial de 0,61 metros, e as outras três bandas estão compreendidas na faixa multiespectral, com resolução es-pacial de 2,4 metros. Dessa forma foi possível fazer uma composição colorida em cor verdadeira, na qual a de melhor resposta foi a combinação 1r2g3b; com essa composição, a discriminação dos alvos se tornou mais fácil. Para melhorar a resolução espacial da imagem multiespectral foi aplicada a técnica de fusão. Essa técnica é comumente usada no tra-balho de processamento digital de imagens, pois gera novas imagens que combinam as vantagens das imagens usadas, com isso preserva-se a informação espectral (quantidades de bandas) com a melhor informação espacial.

A partir do processamento digital das imagens, a etapa operacional seguinte consistiu na extração de dados das imagens de alta resolução, tendo como área de interesse as favelas identificadas anteriormente. No entanto, neste momento o objetivo foi o mapeamento numa escala de lote e edificação, o que demandou maior atenção na classifica-ção dos objetos. A extração de dados por sensoriamento remoto exige o domínio das técnicas de fotointerpretação e classificação de imagens, além de raciocínio lógico do usu-ário. Para obter o resultado satisfatório, algumas técnicas de fotointerpretação foram usadas, haja vista a complexi-dade das construções presentes nas favelas. Dentre essas destaca-se a análise do contexto, posto que algumas ca-racterísticas da parte da cidade têm influência direta na formação e configuração das favelas.

Foram identificadas, através de trabalho de campo e


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pesquisa documental, na Prefeitura de Montes Claros e no Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, 21 favelas que atendem o critério do IBGE. Esses espaços são classi-ficados como favelas, haja vista que trata de área ocupada ilegalmente, pois o terreno pertence a terceiros.

As residências nesses assentamentos urbanos são cons-truídas com vários tipos de materiais, principalmente a cobertura dos imóveis. Isso provoca respostas espectrais diferentes, o que dificulta a identificação clara dos alvos na favela. Além desse complicador, as moradias apresen-tam, em geral, uma pequena área construída. Com isso, mesmo com imagens de alta resolução espacial, a classifi-cação dos objetos fica comprometida.

Essa dificuldade compromete a classificação da imagem de alta resolução, principalmente, nos estudos de espaços complexos como as favelas. Diante disso, usa-se neste caso uma classificação visual. Usando esta técnica de classifi-cação para extrair os dados de edificações nas favelas de Montes Claros nos anos pretendidos, foi necessária a ve-torização das construções. Esta operação foi realizada no software Arc GIS 9.3, devido à qualidade de visualização da imagem. Esse software permitiu, também, executar to-das as atividades previstas em um único sistema, além da sua variedade de elementos para manipulação de imagens e organização de mapas, através do layout.

Para a vetorização das moradias em dois momentos foram usadas as imagens Ikonos de 2000 e Quick Carl de 2005. Com isso, obtiveram-se duas camadas de dados vetoriais referentes às edificações em favelas de Montes

Claros, uma do ano 2000 e outra do ano 2005. Esse mape-amento subsidiou a análise comparativa sobre a expansão das favelas na cidade de Montes Claros, como mostraram os resultados e análises deste trabalho.

Resultado e Discussão Os dados dos domicílios em dois anos diferentes (2000 e

2005) permitiram analisar as transformações nas favelas de Montes Claros. A partir dos dados extraídos da imagem Quick Carl de 2005 foi possível efetuar comparações com as informações fornecidas pela imagem Ikonos de 2000. Os dados apontaram um crescimento percentual de 11,2% no número de domicílios em favelas, isso representa um acrés-cimo de 562 domicílios em assentamentos ilegais de baixa renda entre 2000 e 2005. Apesar de ser um valor absoluto pequeno, é importante destacar que a cidade em estudo é uma cidade de porte médio e o processo de expansão de fa-velas é recente, pois se intensificou na década de 1970.

Ao comparar o crescimento percentual das favelas, apresentados por Da Mata, Lall e Wang (2007), com os da-dos encontrados nesta pesquisa (11,2%) percebe-se que o crescimento das favelas em Montes Claros é preocupante, pois a média nacional é de 4,7%, sendo as regiões de maior crescimento o Sudeste e o Nordeste que apresentaram ta-xas de 6,2% e 4,7%, respectivamente. Ao considerar que nesse percentual nacional e regional estão inseridas me-trópoles que possuem índices elevados de domicílios em favelas, acentua-se a necessidade de estudar o crescimen-to das favelas em Montes Claros.

Com base nos dados extraídos das imagens de satéli-


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tes de 2000 e de 2005 constatou-se que o crescimento dos domicílios em favelas foi concentrado nas favelas mais recentes e que estão próximas a áreas vagas que possibi-litaram o crescimento da área adensada. Em contraparti-da, as favelas mais antigas e estruturadas apresentaram um índice de construção de novas moradias muito baixo. No entanto, essa afirmação está embasada nos dados dos produtos orbitais, com isso, a construção vertical de novas moradias não foi constatada. Porém, essa forma de edifi-cação nas favelas de Montes Claros tem uma incidência pequena, uma vez que há oferta de espaço nas favelas de formação mais nova.

No intuito de facilitar a apresentação e discussão dos resultados do crescimento de domicílios em favelas foram divididas as favelas por setores da cidade de Montes Cla-ros, conforme a figura 02. As favelas foram setorizadas em três partes, sendo: norte com oito favelas, centro-oeste com cinco favelas e sul, também, com oito favelas.

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Analisando os dados das favelas de forma separada, percebe-se que o maior crescimento das favelas ocorreu naquelas localizadas na periferia norte da cidade, próxi-mo ao distrito industrial. Essa distribuição mostra que há uma tendência de crescimento das favelas de ocupação recente que estão próximas ao distrito industrial. Além da presença das indústrias nesse setor da cidade, soma--se o fato de essa região abrigar o maior número de fave-las. Como a maior parte dessas está saturada, uma vez que são antigas, existe uma migração inter-favela, em que pessoas das ocupações mais antigas deslocam-se para as áreas que estão mais próximas e que dispõem de espaços para novas ocupações.

A maior favela de Montes Claros é a Vila São Francisco de Assis, com 1.010 domicílios, em 2000. Em 2005, surgi-ram 22 novas edificações residenciais, contudo a represen-tação de crescimento percentual foi pequena, apenas 2%. Esses novos domicílios se concentraram na parte oeste do Morro do Frade, local onde se encontra uma pedrei-ra desativada, conforme mostra a figura 03. A Vila São Francisco de Assis se formou em 1970, período de maior formação de favelas em Montes Claros, devido à implanta-ção do distrito industrial e concentração de indústrias na parte norte da cidade. Essa favela surgiu com a invasão do terreno da Igreja Católica, localizada no Morro do Frade, muito próximo das indústrias recém-instaladas.

Figura 03 – Vertente oeste do Morro do Frade na Favela Vila São Francisco de Assis

Exemplo desse processo descrito foi a formação da fave-la São Vicente, na década de 1970. Atualmente, se destaca como a segunda maior favela de Montes Claros, com 671 residências. Entre 2000 e 2005, não foram constatadas nesta pesquisa novas construções, o que indica a satura-ção no adensamento e a escassez de espaço para expansão das ocupações. A ocupação inicial ocorreu em um espaço pertencente à Igreja Católica, próximo a Praça São Vicen-te. Contudo, no decorrer dos anos de 1970 e 1980, o terre-no foi totalmente ocupado.

Da mesma forma, a Vila Alice, que está próxima ao dis-trito industrial e se formou na década de 1970, não apre-sentou ocupação de novos espaços entre 2000 e 2005. Essa favela, com 129 domicílios, também se originou em um terreno da Igreja Católica. As favelas São Vicente e Vila Alice possuem certa infraestrutura, como a pavimentação com asfalto, além disso, há rede de saneamento básico. As casas são todas de alvenaria e com os lotes delimitados por muros. Porém, a presença de becos é um indício da ocupa-ção ilegal desse espaço.

A expansão espacial estagnada nas maiores favelas


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da região norte não indica que este setor da cidade não atrai a população para favelas. O que vem ocorrendo é o processo de transferência demográfica para novas ocupa-ções dessa região, isso faz com que a parte norte da área urbana de Montes Claros continue apresentando a maior concentração e crescimento de favela. As três favelas que apresentaram o maior crescimento no número de domicí-lios estão nessa parte da cidade.

A favela Cidade Industrial apresentou o maior cresci-mento de domicílios entre as favelas de Montes Claros. Esse assentamento se formou na década de 1980, no ex-tremo norte do perímetro urbano. Em 2000, havia nessa área 164 residências, passando, em 2005, para 290, isto representou um crescimento de 76,8%. Além dos fatores mencionados, esse adensamento teve, também, relação com a disponibilidade de área pública desocupada pró-xima ao núcleo inicial de ocupação ilegal. O loteamento Cidade Industrial foi implantado clandestinamente, sua expansão fez com que a população invadisse a área sob a linha de transmissão de energia, como ilustrado na figu-ra 04. Como nenhuma medida de fiscalização foi aplicada, a invasão expandiu-se para a parte oeste do loteamento, ocupando um terreno do município. Dessa forma, a asso-ciação de elementos, como a proximidade com indústrias e favelas, o baixo valor do solo urbano e área pública vaga próxima, fez com que essa favela tivesse essa dinâmica de crescimento.

Figura 04 – Favela Cidade Industrial sob faixa de domínio da rede de alta tensão de energia

A favela da Vila Atlântica apresentou um crescimen-to de 88 residências entre 2000 e 2005, o que representa um acréscimo de 59%. Essa favela tem características se-melhantes à Cidade Industrial. Ambas estão localizadas na parte norte da cidade, no limite da área ocupada do perímetro urbano. Entre os fatores que influenciaram no crescimento da favela da Vila Atlântica, destaca-se a pro-ximidade com as duas maiores favelas da cidade de Mon-tes Claros, a Vila São Francisco de Assis e a São Vicente.

Também localizada no setor norte da cidade e próxi-ma ao distrito industrial está a favela do Castelo Branco. Assim como a Cidade Industrial, essa favela se formou em uma área sob a linha de transmissão de energia. A negligência do poder público e a falta de moradia para a população de baixa renda fizeram com que a invasão se expandisse para áreas além da rede de energia elétrica. Em 2000, havia 110 edificações particulares e, em 2005, sugiram 55 novas construções, totalizando nessa favela 165 domicílios.

Na parte norte da cidade, além das áreas analisadas inicialmente, outras duas favelas apresentaram aumento no número de domicílios, sendo elas: a Village do Lago e a Nova Morada. A favela no loteamento Village do Lago está em uma área destinada ao uso institucional. No final dos anos de 1990, esse terreno começou a ser ocupado; como a ocupação é recente, o número de domicílios ainda é peque-no. Essa favela apresentou um crescimento de 33,8%, que representou um aumento de 65 para 87 moradias, entre 2000 e 2005.


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A favela Nova Morada teve um aumento de 6,5% na quantidade de domicílios. Contudo, o valor absoluto foi de apenas oito moradias, passando de 123 para 131 mora-dias. A formação dessa área ocorreu num espaço entre o bairro Eldorado e a indústria de fabricação de cimento. Como o espaço invadido é pequeno, a ocupação rapida-mente preencheu a maior parte do espaço disponível.

A figura 05 traz as oito favelas do setor norte da cidade de Montes Claros com os domicílios mapeados de acordo com a imagem Ikonos de 2000 e com a imagem Quick Carl de 2005. Com essa ilustração pode-se perceber que nas fa-velas Vila Alice e São Vicente, não houve construção de novas casas, enquanto que o maior número de domicílios construídos entre 2000 e 2005, na região norte, ocorreu na favela da Cidade Industrial, com 126 edificações

Figura 05 – Favelas do setor norte de Montes Claros


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Em Montes Claros as favelas estão concentradas na periferia norte e sul da cidade. Consequentemente, essas duas áreas apresentaram a maior expansão das favelas, entre 2000 e 2005, sendo que as favelas desses dois seto-res foram responsáveis por 85,2% do número de novos do-micílios em favelas da cidade. No entanto, o crescimento das favelas do setor sul foi menor, haja vista que há fato-res que inibem a invasão, como a valorização imobiliária, o elevado adensamento urbano e a ausência de indústrias. Nesta parte da cidade foram construídas 158 moradias nas favelas, enquanto que, na parte norte, foram edifica-das 321 moradias.

Entre as favelas do sul de Montes Claros, o maior cres-cimento foi registrado no Ciro dos Anjos. Deve-se ressaltar que esta aglomeração está inserida no Ciro dos Anjos, que é um loteamento popular legalizado. Esse loteamento se formou com a doação dos lotes, porém a demanda fez com que a ocupação se estendesse até as margens do córrego dos Mangues, conforme figura 06. A ocupação da Área de Preservação Permanente permaneceu e, entre 2000 e 2005, as imagens de satélite mostraram que foram cons-truídas 45 novas casas, totalizando 135 moradias em situ-ação ilegal.

Figura 06 – Ocupação das margens do córrego dos Mangues na Favela do Ciro dos Anjos

A Vila Itatiaia originou-se de uma área pertencente à prefeitura que está localizada nas margens do córrego Bi-cano. Esta é a favela e, juntamente com a Vila Campos e o Vilage do Lago, apresenta os menores índices de infra-estrutura urbana em Montes Claros, o que torna sua po-pulação vulnerável a problemas de saúde, sobretudo pela proximidade com o esgoto despejado no Bicano. No período estudado houve um crescimento de 23,5% na quantidade de moradias, uma vez que foram adicionadas 39 residên-cias nas 166 existentes em 2000.

A favela da Vila Campos, assim como a Vila Itatiaia, está localizada na margem do Córrego Bicano. Esta aglo-meração começou a se formar na década de 1990, com a invasão da margem esquerda do Bicano, dentro do bairro Vila Campos. A ocupação ocorreu de forma rápida e inten-sa, culminando com parte do bairro Vila Campos ocupado. Os dados mostram que surgiram, entre 2000 e 2005, 26


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novas moradias que somaram, em 2005, 89 domicílios.

O processo de ocupação do Chiquinho Guimarães ocor-reu na década de 1980. A princípio esta área pertencia à Prefeitura Municipal e foi invadida por famílias que não conseguiram uma casa no conjunto habitacional que foi construído próximo a essa área. No período analisado, essa favela apresentou um crescimento percentual de 9%, o que corresponde a 20 domicílios, sendo que o total, em 2005, era de 242 moradias. A maior parte dessas novas construções surgiu no lado leste da favela, próximo ao cór-rego dos Mangues.

A favela da Rua Vinte está inserida na parte leste do bairro Major Prates. A área de formação dessa favela per-tencia ao Departamento de Estradas de Rodagem do Esta-do de Minas Gerais – DER/MG – e dava acesso a BR-365 que liga Montes Claros à cidade de Coração de Jesus. Du-rante a década de 1980 a população invadiu o local. Nesta pesquisa se constatou que esta favela está se expandindo em direção ao terreno particular que está ao lado. O cres-cimento entre 2000 e 2005 foi de 16 domicílios, fazendo com que o número total de moradias nessa área chegasse a 105 moradias.

No mesmo bairro em que está localizada a favela da Rua Vinte se encontra a favela da Rua da Prata. A área onde esta favela se localiza pertencia ao poder público mu-nicipal, pois se tratava de um terreno para uso institu-cional, no qual estava prevista a criação de uma praça. Todavia, a demora na implantação da praça e a crescente migração para a cidade fizeram com que o terreno fosse

invadido na década de 1980. De acordo com as imagens de satélite notou-se que não houve ocupação de novos es-paços nessa favela, haja vista que não há disponibilidade para nova ocupação. A localização dessa aglomeração, en-tre duas avenidas comerciais, aumentou o interesse pela ocupação do terreno público, o que implicou no adensa-mento residencial desse espaço.

A favela da Rua Barão de Mauá localizada entre os bairros Major Prates, Vargem Grande II e São Geraldo, próxima à favela da Rua da Prata, se formou na década de 1970 e está em um terreno privado. Como essa ocupação é a mais antiga da região sul da cidade, a sua expansão foi de, apenas, um domicílio que invadiu parte do logradouro público. Com isso, em 2005, foram identificadas 106 resi-dências nessa área.

A favela localizada na Vila Telma está em um espaço público municipal. A ocupação dessa área iniciou-se na dé-cada de 1980. Essa ocupação está relacionada à proximi-dade deste terreno a Ferrovia Central Atlântica, que im-pulsionou a formação do loteamento da Vila Telma, com isso o espaço de uso institucional deste parcelamento do solo foi invadido pelas pessoas que migravam de outras cidades para Montes Claros. As 11 moradias que surgiram entre 2000 e 2005 se concentraram na área mais próxima da ferrovia e a rodovia, conforme ilustrado na figura 07.


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Figura 07 – Favela da Vila Telma, próxima à rodovia BR-135 e à Ferrovia Central Atlântica

Das oito favelas da zona sul de Montes Claros, apenas uma não apresentou crescimento no número de constru-ções entre 2000 e 2005, sendo esta a favela da Rua da Prata, como mostra a figura 08. Essa ilustração, também, evidencia a forma linear das favelas do Ciro dos Anjos, da Vila Campos, da Rua Vinte e da Rua Barão de Mauá. Isso está relacionado à área ocupada que, nesses casos, é mar-gem de rio ou uma faixa de uma rua. As três favelas que apresentaram o maior crescimento no número de novas moradias estão localizadas à margem de curso da água, são elas: Ciro dos Anjos, Vila Itataia e Vila Campos.

Figura 08 – Favelas do setor sul de Montes Claros

No setor centro-oeste, as favelas Cidade Cristo Rei e


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Morrinhos apresentaram um acréscimo de domicílios de 8,6% e 2,9% respectivamente. Essas duas favelas possuem o terceiro e quarto maior número de domicílios entre as favelas de Montes Claros. A favela Cidade Cristo Rei ele-vou o número de domicílios de 522 para 567. Enquanto, nos Morrinhos, a expansão foi de 408 para 420 domicílios, entre 2000 e 2005.

A Cidade Cristo Rei teve sua expansão, no período ana-lisado, concentrada na parte leste do bairro, numa área próxima à ferrovia que passa pelo espaço urbano, como mostra a figura 09. Essa favela destaca-se negativamente, como um território de tráfico de droga e violência. O fator geográfico tem influência na criminalidade nessa favela, uma vez que ela está localizada na área central, entre duas grandes avenidas.

Figura 09 – Área de expansão da Favela Cidade Cristo Rei, próxima à Fer-rovia Central Atlântica

O Morrinhos foi a primeira favela de Montes Claros e está localizada no centro da cidade, em um espaço de gran-de valor do solo urbano. Logo, não há área para expansão da ocupação. Sendo assim, as novas edificações foram cons-truídas na parte do lote que já possuía alguma residência.

Como predominam lotes pequenos e estão com todo o solo edificado a quantidade de novas construções foi pequena.

A favela Santa Cecília, quinta maior da cidade, não apresentou crescimento no período analisado, permane-cendo com 375 domicílios. Vale destacar que essa área está próxima ao subcentro comercial do Renascença, muito pró-ximo a Rua Bio Lopes, local que concentra as atividades comerciais. Isso faz com que a valorização imobiliária nes-sa parte do bairro seja elevada, além disso, o terreno no qual ocorreu a invasão está totalmente ocupado. Além da Santa Cecília, a Vila Tupã, terceira favela mais antiga da cidade, também não apresentou crescimento no número de domicílios, continuando com 79 domicílios. Esta fave-la apresenta elevado adensamento e os imóveis possuem acesso ao saneamento básico e à infraestrutura, como ilu-minação pública e asfalto.

Vila Mauricéia sexta maior favela, assim como as fave-las da Cidade Industrial e do Castelo Branco, está locali-zada em uma área de risco, uma vez que está sob a linha de transmissão de energia. Esse é o único assentamento precário inserido na região oeste de Montes Claros, área de maior valorização imobiliária. A ocupação dessa área iniciou-se na década de 1970. Contudo, somente na década de 1980 as ocupações se intensificaram. Esse crescimento se manteve ao longo dos anos, com isso, entre 2000 e 2005, surgiram 26 novas moradias, totalizando 254 residências.

Com base na figura 10, percebe-se que as favelas da parte centro-oeste da cidade foram as que apresentaram o menor número de domicílios em 2000 e 2005. Os assenta-


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mentos dessa parte da cidade que mais cresceram, no pe-ríodo analisado, foram a Cidade Cristo Rei e a Vila Mauri-céia, sendo a primeira, a maior favela desse setor.

De maneira geral, essa análise do crescimento das fave-las de Montes Claros, entre os anos de 2000 e 2005, mos-tra que as favelas apresentaram duas situações distintas: há favelas que têm um crescimento absoluto considerável, isso por apresentarem condicionantes que potencializam a ocupação e construção de novas edificações e, em con-trapartida, existem favelas que não cresceram ou tiveram um crescimento pífio, conforme tabela 01.

Analisando os aspectos geográficos que implicaram nessa situação dual, percebe-se que essa diferença não está relacionada apenas ao fator cronológico de formação das favelas, mas, sobretudo, às variáveis de localização, como a proximidade do distrito industrial e de outras fa-velas, além da estar em espaço de baixo valor da terra. Favelas que reuniram esses elementos e dispunham de espaços para construção de novos domicílios apresentam maior crescimento. A agregação de fatores como o baixo valor da terra, a presença dos maiores assentamentos ile-gais e o distrito industrial fez com que o crescimento no número de moradias nas favelas da parte norte da cidade, entre 2000 e 2005, fosse maior.

Na parte sul da cidade há quatro favelas que estão localizadas nas margens de córregos e, por isso, há uma tendência de essas áreas serem removidas total ou par-cialmente. Isso porque nas margens dos rios que passam pela área urbana é usual implantarem avenidas. Em al-guns córregos da zona sul de Montes Claros, como Bicano e Mangues, há obras de canalização de córregos em an-damento e há previsão de projetos de criação de avenidas Figura 10 – Favelas do setor centro-oeste de Montes Claros


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em suas margens. Com isso, pode-se dizer que as favelas localizadas nas margens dos córregos tendem a ser redu-zidas ou mesmo totalmente removidas.Tabela 01 – Domicílios em favelas de Montes Claros: crescimento entre 2000 e 2005

Favelas 2000 2005 Crescimento Absoluto

Cresci-mento (%)

Vila São Francisco de Assis 1.010 1.032 22 2,2São Vicente 671 671 0 0,0Cidade Cristo Rei 522 567 45 8,6Morrinhos 408 420 12 3,0Santa Cecília 375 375 0 0,0Cidade Industrial 164 290 126 76,8Vila Mauricéia 228 254 26 11,4Chiquinho Guimarães 222 242 20 9,0Vila Atlântica 141 229 88 62,4Vila Itatiaia 166 205 39 23,5Castelo Branco 110 165 55 50,0Ciro dos Anjos 90 135 45 50,0Nova Morada 123 131 8 6,5Vila Alice 129 129 0 0,0Da Prata 126 126 0 0,0Vila Telma 109 120 11 10,1Barão de Mauá 105 106 1 0,95Rua Vinte 89 105 16 20,0Vila Campos 63 89 26 41,3Vilage do Lago 65 87 22 33,9Vila Tupã 79 79 0 0,0TOTAL 4.995 5.557 562 11,2

Fonte: Imagem Ikonos, 2000. Imagem Quick Carl, 2005.

Nesse processo de remoção de favela, a Prefeitura Muni-cipal de Montes Claros iniciou o trabalho de remoção da po-pulação de outras três áreas, sendo elas a Vila Mauricéia, a Vila Castelo Branco e a Cidade Industrial. Essas favelas apresentam parte das moradias sob a linha de transmis-são de energia, por isso, a remoção é inevitável. Há quase um consenso entre as instituições e pesquisadores em que a remoção deve ser o último recurso para se pensar uma solução para a favela, essa situação deve ser a alternativa apenas em situação em que houver ocupação de área de

risco, como no caso das três favelas mencionadas.

Considerações FinaisA oferta de produtos orbitais com resolução geométri-

ca inferior a 1 metro possibilitou monitorar o interior da cidade com maior rapidez e precisão. Com isso, o plane-jamento de políticas públicas e as ações pontuais na ci-dade puderam ser pensados, a partir de uma visão geral do sistema urbano. Ademais, o impacto dessa intervenção pode ser mensurado e analisado e, desse modo, a gestão da cidade pode ser subsidiada com informações provenientes das geotecnologias.

Na cidade de Montes Claros esses instrumentos tecno-lógicos ganham papel de destaque no planejamento e ges-tão, pois o crescimento esta cidade apresenta crescimento demográfico acima da média nacional e estadual. Logo, as transformações ocorrem com mais intensidade, necessi-tando que o poder público interceda com maior eficácia para minimizar os problemas socioambientais decorren-tes do crescimento urbano acelerado. Essas característi-cas apontam para a possibilidade de crescimento das fa-velas existentes, bem como para a invasão de novas áreas. Comprovando essa afirmação, os dados de crescimento de domicílios em áreas de favelas entre 2000 e 2005 mostra-ram que o crescimento de domicílios e de pessoas em fave-las é preocupante.

O cenário revelado, a partir deste trabalho, permite afirmar que a situação da moradia na cidade de Montes Claros deve ser tratada como prioridade. Existe uma ten-dência de manutenção das elevadas taxas de crescimento

Análise espaço-temporal da mineração em Itabira/MG

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demográfico, fazendo com que o déficit habitacional cresça com a valorização da terra urbana e com a especulação imobiliária. Consequentemente, a expansão das favelas e invasão de novas áreas é uma tendência real dentro desse contexto.

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ANÁLISE ESPAÇO-TEMPORAL DA MINERAÇÃO EM ITABIRA/MG

Carlos Magno Santos ClementeDeborah marques PereiraGustavo Henrique Gomes de Oliveira Marianne Durães Fernandes

IntroduçãoA mineração no Brasil é acompanhada pelo processo

de ocupação territorial, tendo como principal intuito a exploração das riquezas minerais, essa prática tornou-se perceptível no século XXI, sendo a base da economia bra-sileira. Com isso, a história do Brasil tem ligação com a busca e aproveitamento dos recursos minerais, que sem-pre contribuiu com importantes insumos da economia na-cional, fazendo parte da ocupação territorial e da história nacional. (FARIAS, 2002, p. 03).

Esse processo se evidencia principalmente quando se trata da exploração do minério de ferro. Conforme pes-quisa do Instituto Brasileiro de Mineração (IBRAM), em 2008 o Brasil alcançou a posição mundial de segundo país produtor de minério de ferro, totalizando 17% da produção mundial com 370 milhões de toneladas.

Salientam-se as ações das empresas especializadas em exploração mineral, que no decorrer dos anos utilizaram equipamentos para extração mais aprimorados, propor-cionando descobertas de novas lavras e maior eficiência


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dos recursos logísticos através de expressivos investimen-tos anuais. Um bom exemplo é a Companhia Vale13 que teve como meta, no ano de 2009, 300 milhões de toneladas de minérios finos e granulados.

Consoante a mineração, principalmente a de céu aber-to, muitos estudiosos advertem as práticas destoantes ao desenvolvimento sustentável, pois podem deixar danos ir-reparáveis ao meio ambiente. De acordo com Ross (2001) a atividade de extração mineral abrange grandes áreas, resultando em extensas cicatrizes no relevo e volumosas quantidades de rejeitos de minério, acentuando a deterio-ração do cenário paisagístico e afetando os corpos de água da superfície.

Além da degradação ambiental, o processo de extração mineral gera certo conflito de uso do solo, uma vez que o crescimento físico da cidade, sem intervenção dos admi-nistradores urbanos, aproxima a área habitada do territó-rio de mineração. Essa situação expõe a população urbana a riscos gerados pela atividade industrial de extração. Por isso, a presença do Estado para impor o cumprimento das legislações urbana e ambiental é imprescindível para criar um ambiente harmônico entre a exploração econômica dos recursos minerais e a qualidade de vida dos citadinos.

Para subsidiar o planejamento do crescimento urbano e a expansão das áreas de mineração, por parte dos to-madores de decisão, existem instrumentos Geotecnologias disponíveis, como o sensoriamento remoto e o Sistema de Informação Geográfica – SIG. Através do sensoriamento 31 A Cia. Vale que antes de sua privatização em 1997, nomeava-se como Companhia Vale Do Rio Doce (CVRD)

remoto é possível monitorar, à distância, o crescimento da cidade e da área de extração mineral. A imagem orbital possibilita uma visão geral da área, tornando o plano de urbanização mais eficiente, haja vista que considera um determinada área como um subsistema do espaço de in-fluência da malha urbana, o que facilita visualizar essas áreas integradas de forma harmônica com o sistema urba-no. Além disso, o sensor orbital gera imagens que facilita a quantificação e a forma de expansão dos objetos a serem analisados (LEITE, 2011).

Já o SIG permite criar um banco de dados georreferen-ciados, com informações de diversas fontes, que poderá ser sintetizado em mapas temáticos sobre a área de estudo. Vale destacar que essas ferramentas são técnicas que se somam ao processo de gestão do espaço e tem como fina-lidade maior gerar informações para auxiliar o processo de planejamento e gestão das ações dos administradores.

Sendo assim, diante das maiores facilidades em adqui-rir dados e da popularização dos instrumentos Geotecno-logias, diversos estudos acadêmicos têm aplicado a técnica para estudo dos fenômenos do espaço geográfico. Assim, Vidal (2008) aplicou as geotecnologias para analisar as modificações provocadas pela mineração a céu aberto no ambiente natural. A área de estudo foi o município de São Gonçalo do Rio Abaixo/MG, localizado na microrregião de Itabira e a série histórica demarcada foi o ano de 2003 a 2008. O trabalho da pesquisadora demonstrou que o sa-télite Landsat - 5 é um sensor hábil para gerar dados de evolução temporal das modificações do espaço em área de


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mineração de médio e grande porte.

Desse modo, o objetivo principal deste trabalho foi ana-lisar a expansão da mancha urbana e da área de minera-ção no município de Itabira, tendo como recorte temporal os anos de 1985, 1997 e 2007. De maneira especifica, bus-cou, também, caracterizar o município de Itabira e quanti-ficar a expansão desses usos no período de estudo.

Para atingir os objetivos propostos, a pesquisa teve como suporte a utilização dos instrumentos Geotecnoló-gicos. O sensoriamento remoto foi usado para analisar a dinâmica geográfica do espaço de Itabira. Para Panizza (2004) isso é possivel, uma vez que as imagens de satélites de período temporal diferente podem ser usadas como um método para mostrar a dinâmica espacial, pois a imagem representa os elementos materializados no espaço, com isso a sequência temporal de imagem de um mesmo espa-ço expõe as transformações ocorridas.

O município de Itabira que caracteriza por transforma-ções no ambiente natural e social, devido à atividade de extração mineral, uma vez que a mineração destaca-se na economia municipal. Consequentemente, essa atividade econômica interfere na produção e configuração do espaço urbano de Itabira.

Procedimentos MetodológicosPara analisar a expansão da mancha urbana e da área

de mineração no município de Itabira foi relevante es-tabelecer etapas para melhor compreensão da pesquisa. A priori realizou-se o levantamento das principais refe-

rencias que discutem as geotecnologias, o espaço, leis e decretos ambientais, artigos e livros que priorizam o mu-nicípio de Itabira. Nos estudos que abordam as Geotecno-logias priorizaram-se os seguintes autores: Fitiz (2008); Rosa (1996) e Brito e (2004). Câmara (2001), Novo (2008) e Leite (2008). Em relação ao espaço geográfico e suas modificações destacaram-se os estudos de Silva (2007), Ross (2001) e outros. Para o aspecto legal teve-se como principal embasamento as determinações contidas no Art. 225 da Constituição da República Federativa do Brasil de 1988, bem como as leis, resoluções e decretos infraconsti-tucionais que abordam os principais aspectos ambientais atrelados à mineração. Ressaltam-se os principais órgãos que deram suporte a pesquisa como o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), o Instituto Brasileiro Ge-ografia e Estatística (IBGE) e Instituto de Geociência apli-cada (IGA) e o Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecu-ária (EMBRAPA).

Posteriormente foi realizada a coleta de dados na Pre-feitura Municipal de Itabira (PMI) no setor do Departa-mento de Informações Geográficas (DIGEO). Entre os produtos adquiridos evidenciou-se a imagem do satélite Quick Bird do ano de 2007, elemento que foi relevante para a precisão das informações geradas. Destaca-se a aquisição das imagens do satélite Landsat - 5 do sensor Tematic Mapper (TM), que são disponibilizadas pelo Insti-tuto de Pesquisas Espaciais (INPE). As bandas utilizadas para a composição da imagem foram as 4 (Red), 5 (Green) e 7 (Blue), sendo todas as imagens do mês de agosto, com as órbitas e pontos 217/74, 218/73 e 218/74.


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Para o mapeamento do ano de 2007, foi usada como base a imagem de alta resolução do satélite Quick Bird do mesmo ano, ao qual detém uma resolução espacial maior que a Landsat, sendo uma fonte segura para a visuali-zação dos objetos no espaço geográfico. Utilizou-se para o tratamento das imagens Landsat dos anos de 1985, 1997 e 2007, o Processamento Digital de Imagens (PDI). A téc-nica que foi fundamental para o refinamento das imagens Landsat. Assim, efetuaram-se os seguintes tratamentos: mosaico; registro; filtragem; eliminação de ruídos; e o con-trate das imagens.Para validação dos dados obtidos por sensoriamento remoto, foram realizados quatro trabalhos de campo, nos meses de julho e janeiro de 2008 e de 2009. A imagem Quick Bird do ano de 2007 e o os dados obtidos no campo foram usados como base para coleta dos pontos de controle para o registro do sensor (TM). Utilizou-se o GPS Geodésico (precisão de 10 mm) para a correção de posicionamento (registro) da imagem de alta resolução. Adquirir as mesmas amostras para o registro das imagens Landsat -5 foi relevante, já que influenciaram na sobrepo-sição dos vetores. A figura 01 apresenta a imagem Quick Bird da área de mineração e da mancha urbana.

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Depois de finalizar o mosaico, o registro e a correção ra-diométrica nas imagens de satélite, foi executado o recorte do limite municipal e do perímetro que abrange as áreas de mineração e da malha urbana. Na sequência operacio-nal recorreu-se a Cartografia Digital para extração das informações utilizando uma classificação Binária. Desse modo, foram configurados polígonos da mancha urbana e da área de mineração nos anos pesquisados.

Em especifico, para delimitação da mancha urbana e da área de mineração iniciou-se a vetorização da para o ano de 2007, utilizando-se como base a imagem de alta resolução do satélite Quick Bird do mesmo ano. Finaliza-do as vetorizações, criaram-se camadas para as áreas de mineração e manchas urbanas dos anos estudados. O pas-so seguinte foi exportar os polígonos no formato Shapefile para a continuação do trabalho, porém em ambiente SIG.

A partir de então, foram utilizadas as ferramentas do SIG para efetivar o armazenamento e o cruzamento dos dados georreferenciados. Com isso, foram feitos cálculos de áreas (km²) das representações vetoriais e sistematiza-dos em bancos de dados alfanuméricos, tendo como resul-tando gráficos e mapas, que proporcionaram a espacializa-ção dos dados tratados nessa pesquisa.

CARACTERIZAÇÃO DE ITABIRAO município de Itabira localiza-se na mesorregião me-

tropolitana de Belo Horizonte e na microrregião de Itabi-ra (ver Figura 02). A localização geográfica está inserida entre as coordenadas 43º 33’ 47’’ W, 19º 37’ 47’’ S e 43º 4’ 7’’ W, 19º 34’ 39’’ S. A área do município é de 1254,49 km²,

sendo composta por dois distritos o de Nossa Senhora do Carmo e Ipoema (IGA, 2010). As principais vias de ingres-so ao município são as rodovias BR-120 e a MG-129, essa última fornece o acesso à BR-381, podendo direcionar o condutor à capital mineira, que está localizada a aproxi-madamente 100 km de Itabira (ver Figura 2).

Figura 02 – Localização do Município de Itabira na Mesorregião Metropoli-tana de Belo Horizonte.

Outro fator a ser considerado é que o município de Ita-bira tem o maior índice populacional da microrregião com 109.783 mil habitantes, sendo que 93 % da população con-centram na área urbana (IBGE, 2010).

O destaque da indústria é evidenciado no Produto In-terno Bruto (PIB) do município. No ano de 2006, em va-lores em reais, o PIB industrial alcançou R$1.549.217, 88 seguido pelo setor de serviços com R$ 783.208,08 e por último a produção agrícola alcançou R$ 11.895,50 (FJP,


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2009). Já a renda per capita do município é destaque na microrregião de Itabira, o município alcançou o valor de R$ 264. 52, em 2000, e o mesmo ocorre com Índice de de-senvolvimento Humano (IDH), que apresentou acima do índice nacional em 2000 (0.766) obtendo 0.798 (CLEMEN-TE, et al., 2008)

Carvalho et al (2008) apresentam-se que o município de Itabira encontra-se no clima úmido B1 com um índice de umidade que varia entre 20 e 40, precipitação média anual de 1500 mm e temperatura média anual que oscila 18 ° a 23 °.

No contexto hidrográfico, o município de Itabira insere na bacia federal do Rio Doce, que se dividem em duas sub--bacias a do rio Santo Antônio e rio Piracicaba. A primei-ra compreende 64% da área municipal, evidenciando-se o canal fluvial o rio Tanque, que em seu percurso, fora do limite municipal, deságua no rio Santo Antônio. Já a Bacia do rio Piracicaba representa 36% da área munici-pal, em destaque o rio Santa Bárbara, que deságua no Rio Piracicaba. No município encontram-se vegetações como: Floresta Estacional Semidecidual; Campos; Campos Ru-pestres; Cerrado; áreas plantadas de Eucalipto; e Pinos. (IEF/UFLA, 2005).

Em relação à geologia, Silva (2007, p. 42) relata que o município de Itabira localiza-se no Quadrilátero Ferrífero, inserido na província geotectônica do Cráton São Fran-cisco, na era Paleoproterozóica no período Sideriano do Supergrupo Minas. Também no Surpergrupo Rio das Ve-lhas na era Meso a Neoarqueneano. De acordo Lobato et

al (2005), responsáveis pelo mapeamento do Quadrilátero Ferrífero na escala de 1:50.000, os terrenos Paleoprote-rozóico apresentam granito, sienogranito, augen gnaisse granítico, filito, filito dolomítico, quartzito, dolomito im-puro, filito grafitoso, itabirito dolomítico, metacalcário, metacalcário dolomítico, filito, hematita compacta e friá-vel. A era Mesoarqueano é representada pelas litologias ortognaisse, granodiorítico, granítico entre outras. Dos terrenos Meso a Neoarqueano, gnaisse, xisto anfibolítico, Itabirito dolomítico, metacalcário, metacalcário dolomí-tico, filito, xisto metassedimentar, xisto metavulcânico. Como apresenta a Figura 03.

Para melhor compreensão da área de estudo é relevan-te a observação do Figura 04, assim, este mapa mostra a área de mineração, o perímetro e a mancha urbana, evi-denciando o entrave que a área de extração mineral pro-porciona à expansão urbana.


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Com isso, a aproximação da área de mineração com a sede Municipal gerou conflitos sócio-ambientais no de-correr das décadas, sendo relevante o levantamento de diagnósticos para compreensão das modificações espaciais para melhorar os planejamentos dos prognósticos e conse-qüentemente aplicações de políticas públicas para melho-ria da qualidade de vida da população Itabirana.

RESULTADOS E DISCUSSÕESA mineração está no alicerce do processo de ocupação

do espaço geográfico e da formação da sociedade Itabira-na. Porém, a intensificação da expansão da mancha urba-na ocorreu, a partir no século XX, principalmente após a instalação da Companhia Vale, em 1942. O crescimento da cidade está associado a imigração de operários para trabalhar na produção mineral.

Em análise à evolução da população urbana total de Itabira de 1970 até 2000, percebe-se o contínuo crescimen-to. Esta apreciação possibilita avaliar o fluxo populacional no momento em que a Cia. Vale passou de estatal a priva-tizada no ano de 1997, ocorrendo mudanças significativas na empresa e influenciando (positiva ou negativamente) outras atividades econômicas e o contexto social.

Ao analisar à evolução da população urbana de Itabi-ra nos censos do IBGE de 1970, 1980, 1991, 2000 e 2010, percebe-se o contínuo crescimento demográfico. Essa in-formação, exposta no Gráfico 01, mostra que no intervalo de 40 anos, há um crescimento considerável da população urbana, passando de 41.272 habitantes na área urbana em 1970, para 102.316 habitantes em 2010 (Total 109.783

habitantes no município). Gráfico 01 – Análise da evolução populacional 1970 a 2000

Fonte: IBGE

Entretanto, apesar do significativo crescimento da po-pulação urbana nos trinta anos analisados, ao traçarmos intervalos é notada a queda na taxa de crescimento da população urbana. Entre 1970 a 1980 atingiu uma taxa de crescimento 3.58 da população urbana, já no intervalo de 1980 a 1991 apresentou-se baixa de 2.20, de 1991 a 2000 2.09 e na evolução dos últimos dez anos a queda de 1.32. Uma das explicações mais plausíveis a queda da taxa de crescimento populacional refere-se ao direcionamento dos indivíduos para outras localidades da microrregião de Ita-bira, em que ocorreu a expansão da área de mineração, siderúrgica e o fortalecimento do comércio. O Gráfico 02 apresenta a evolução da população urbana de 1970 a 2010.


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Gráfico 02 – Análise da taxa de crescimento anual 1970 a 2010

Fonte: IBGE

Em relação ao PIB municipal de Itabira, percebe-se que apesar da elevada contribuição da mineração para o destaque do setor industrial, no decorrer dos anos de 1985, 1996 e 2000, apresenta-se maior distribuição da riqueza entre os setores da economia, principalmente o setor terciário.

Apesar do decréscimo do setor industrial, o mesmo tem li-gação no desenvolvimento do setor terciário, já que a trans-ferência de capital para funcionários que trabalham direta-mente em serviços terceirizados ou aposentados pode ser um dos atributos para os investimentos no comércio da cidade. Assim, os dados populacionais e PIB demonstram a influência da mineração na configuração socioeconômica do município de Itabira e conseqüentemente, na modificação do espaço geográ-fico – em destaque a área de mineração e da área edificada.

No município de Itabira, a extração mineral possui relação direta com a área urbana, tanto pela proximidade da lavra

com a área edificada, quanto pela historicidade da cidade que está correlacionada com a exploração de riquezas minerais. Sendo assim, a análise evolutiva das modificações da área de mineração e da mancha urbana se torna válida, já que as informações provenientes do tratamento dos dados espaciais geram atributos relevantes para discutir sobre os conflitos so-cioespaciais.

O direcionamento da lavra para a área edificada agrava a insatisfação da população, principalmente dos bairros pró-ximos à extração mineral. O caso mais evidente é o bairro da Vila Paciência, que sofre com maior intensidade os efeitos oriundos da mineração. Souza alerta (2003, p. 02) que:

Na atividade mineraria a céu aberto, desenvolvida em Itabira, são usados explosivos e equipamentos industriais pesados que provocam diversos danos às casas, à vida e à saúde dos itabira-nos, especialmente daqueles que vivem no bairro Vila Paciência. À medida que se exaure a mina do Cauê e se compro-va a viabilidade econômica da explora-ção das jazidas cada vez mais próximas do sítio urbano, intensifica-se a explo-ração dessas, onde os veios de minérios estão mais profundos. Portanto, exige--se a retirada de grandes camadas de solo (estéril) o que, conseqüentemente, provoca o aprofundamento da mina.

Esse relato do autor supracitado aponta um problema no planejamento e na gestão urbano, pois a área de mineração está muito próxima a Vila Paciência, que é bastante aden-sada. Dessa forma, o poder público tem que adotar medidas


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para evitar o crescimento urbano em direção a mina. A fiscali-zação deve ser intensificada e o cumprimento do zoneamento urbano deve ser aplicado para evitar problemas para a saúde da população que está próxima ao local da atividade mineral.

Para se visualizar a proximidade da área de extração com a mancha urbana, pode ser ilustrado pela figura 1, composta pelas seguintes fotografias: A) vista do bairro Vila Paciência, indicado pela seta na figura, e a área de mineração, e o paredão da mina da Chacrinha; B) apre-senta os paredões de itabirito e hematita; C) cava deixada pela mineração e ao fundo a área urbana; e D) cava da mina do Chacrinha.

Figuras 05–FotografiasdobairroVilaPaciênciaedasCavas

Ao avaliar a evolução da expansão da mancha urbana e

a área de mineração, utilizando as imagens de satélites dos anos de 1985, 1997 e 2007, observa-se o direcionamento da lavra para área urbanizada, criando um limite tênue entre a mina e as edificações.

Observando a figura 5, constata-se que no ano de 1985, parte da área de mineração encontrava próxima das casas, principalmente na parte norte da cidade, onde se localiza a mina do Cauê. No ano em questão a mina estava distante a 260 metros das edificações urbanas. Em 1985, uso destina-do a mineração representava 13,04 km² e a mancha urbana correspondia a 11,56 km². Nesse ano haviam três minas ativas, a mina do Cauê, a mina do Chacrinha e a mina da Conceição.

Em 1997, ocorreu aproximação entre a área edificada e as minas, principalmente pela expansão do espaço de ex-tração mineral. Nesse período a mina do Charinha está a apenas 43 metros da Vila Paciência, sendo separados so-mente pela estrada denominada de 105. No ano de 1997, o setor de extração mineral tem um crescimento de 3,62 km², chegando a um total de 16,66 km² ocupado. Já a cidade cresceu 1,22 km², em comparação com 1985. O crescimento urbano foi maior nas partes sul e sudeste, pois a mineração apresentava como forte barreira para o crescimento da ma-lha urbana, nos outros setores de Itabira.

O aumento da mancha urbana e da área superficial de mineração também é evidenciado no ano de 2007, com a primeira alcançando 19,79 km² e a última 15,37 km². O crescimento urbano continuou nos setores sul e sudeste. Os dados de 2007, conforme exposto na figura 5, comprovam


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a aproximação da área de mineração em direção a mancha urbana.

É relevante relatar que em todos os períodos analisados a área de extração superficial de mineração é maior que a mancha urbana. Em 1985 a mancha urbana apresentou 11,56 km² enquanto que área de mineração 13.04 km², em 1997 a área edificada apresentou 12.78 km² e a exploração mineral 16.66 km² e no último ano estudado, a malha ur-bana atingiu 16.37 km² e o polígono da área de mineração 19.79 km². Assim, os dados demonstram a rápida modifi-cação no espaço geográfico que a mineração proporciona, tendo como consequências, danos irreparáveis ao meio am-biente. As cavas deixadas no relevo, os depósitos de rejeitos de minério a jusante da área de exploração transportada em corpos de água, são fatores visuais deixados pela mine-ração e atributos que prejudicam as redes de drenagens e as vidas biológicas adjacentes ao local explorado.

De acordo com Clemente (2008, p. 01) “a audiência pú-blica realizada em 1998 demonstra a insatisfação dos inte-grantes da comunidade itabirana em relação aos impactos ambientais deixados por essa empresa.” Houve também a intensificação das aplicações das medidas ambientais den-tro da Companhia Vale, efetivando algumas mudanças como: a) o investimento em capacitação de mão-de-obra e equipamentos no órgão interno ambiental; b) maior preocu-pação com a gestão de resíduos e construção de barragens de contenção e rejeitos; c) reabilitação de áreas degradadas; d) investimento em tecnologias e equipamentos no monito-ramento do ar; e outras.

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Diante dessa análise percebe-se que um crescimento espacial convergente entre a mineração e a cidade. Logo, a população urbana está mais próxima dos efeitos am-bientais da atividade mineradora, como a poluição sonora e atmosférica. Essa situação, que neste artigo foi quan-tificada, através de uma incursão histórica até a década de 1980, com auxílio de imagens de satélite, mostra a ne-cessidade de intervenção do poder público municipal. A população local se mostrou preocupada e atingida pelas consequências da mineração, que está muito próxima as suas casas. Diante disso, cabe aos gestores urbanos fisca-lizarem e buscarem alternativas para tornar essa convi-vência mais harmônica.

ConclusõesAs mudanças espaciais são passiveis de serem mape-

adas, com certa precisão, a partir de imagens de satélite, que cada vez estão com melhor resolução. No caso especí-fico da mineração a céu aberto, onde se utiliza a abertura de minas, o sensoriamento remoto detecta facilmente está atividade. Com o uso de imagens antigas é possível verifi-car o crescimento da mina, quando se compara com ima-gens mais recentes, com isso, cria se uma série temporal que poderá gerar dados de área ocupada, além de permite identificar a direção de crescimento desses espaços.

Com a aplicação dessa técnica na cidade de Itabira, este trabalho mostrou que houve um crescimento da área de mineração em direção a área urbana. Como consequ-ência, os moradores próximos as minas sofrem com a po-luição sonora e atmosférica gerada pela mineração, além

dos danos provocados ao meio ambiente com a abertura de minas e com deposito de rejeitos minerais. A partir de relato de moradores, observou, também que a população, apesar de depender economicamente das atividades mine-radoras também tem se demonstrado insatisfeita quanto aos agravantes ambientais provocados pela mineração.

Os dados deste trabalho mostraram que em todos os pe-ríodos analisados a área de mineração foi maior que área ocupada da cidade. Os resultados obtidos revelaram que a mancha urbana tem o crescimento acentuado no senti-do sul e sudeste, já que a mineração apresentou-se como barreira para as construções de novas edificações. Entre-tanto, o direcionamento da extração mineral apresentou mais próxima da área edificada, com a mina do Meio e do Chacrinha.

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ANÁLISE ESPACIAL DOS CONDICIONANTES DA

CRIMINALIDADE VIOLENTA NO ESTADO DE MINAS GERAIS

Wagner BatellaAlexandre Magno Alves Diniz

IntroduçãoA violência é um tema candente, que emerge neste início

de século como um dos principais problemas enfrentados pelos habitantes das grandes cidades. Além das vítimas diretas, ela é responsável pelo sentimento de inseguran-ça e pelo medo que afligem grande número de pessoas, alterando paisagens e comportamentos. Trata-se de um fenômeno complexo e multifacetado, que mobiliza esfor-ços de diversas frentes, formais e informais, na busca de soluções e/ou medidas mitigadoras (FELIX, 1996 e 2002; LIMA, 2002; DINIZ, 2003).

Essa preocupação, que se agrava com as divulgações de estatísticas policiais, gerou um maior engajamento de diver-sas áreas do saber em estudos acerca dos fatores correlatos da violência, o que culminou numa literatura vasta e diversi-ficada, indicando tratar-se de um fenômeno complexo.

A Geografia há algum tempo contribui para este debate, uma vez que a violência guarda consigo um forte compo-nente espacial, que se faz notória por meio da identificação


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de padrões específicos em sua distribuição espacial. Ainda assim, os geógrafos avançaram muito pouco em constru-ções teóricas que visam entender e explicar este fenômeno. Em grande medida, as contribuições destes profissionais se materializam nos trabalhos empíricos, que tratam das relações entre violência e seus condicionantes clássicos, sobretudo àqueles ligados aos aspectos sócio-econômicos, demográficos e ambientais. No geral, essas abordagens fo-cam parte do problema, pois tendem a analisar a violência, principalmente aquela classificada nos códigos penais, e suas relações com um ou outro condicionante. Raras são as contribuições que focam o aspecto multifacetado desse pro-blema, considerando um conjunto maior de variáveis que representariam estes condicionantes.

Uma análise mais aprofundada da literatura sobre essa temática no escopo da Geografia revela, ainda, que os condicionantes da violência não apresentam a mesma significância na sua manifestação espacial. Dessa forma, contextos espaciais distintos guardam consigo relações díspares com tais condicionantes. Em outras palavras: os condicionantes da violência adquirem relevância dife-renciada de acordo com o local onde são analisados (DI-NIZ; BATELLA, 2004; DINIZ, 2005a; DINIZ, 2005b; BA-TELLA; DINIZ, 2006).

A integração desses condicionantes, com o fito de se ob-ter uma análise mais complexa do problema da violência, encontra subsídios nos recursos oferecidos atualmente pelos Sistemas de Informações Geográficas (SIG’s) e pela Estatística Multivariada, elementos que têm proporciona-

do “elevado nível de precisão, eficiência e rapidez na ma-nipulação de grande volume de dados, para fins de análise espacial e de representação gráfica de Informações Espa-ciais” (CASTRO, 2000, p.1).

Diante disso, o presente trabalho pretende contribuir com uma análise sobre os condicionantes dos crimes contra o patrimônio e contra a pessoa numa perspectiva espacial e, levando em conta a complexidade do fenômeno, explora diversas variáveis sugeridas pela literatura e entendidas como fatores correlatos à criminalidade. Dessa forma, a partir de fontes diversas e contando com os modernos re-cursos dos SIG’s e de técnicas de Estatística Multivariada, este estudo apresenta, em primeiro lugar, uma análise da distribuição espacial da criminalidade violenta no Estado de Minas Gerais no ano de 2005; na sequência, busca-se por meio de análises estatísticas, a elaboração de mode-los preditivos que viabilizem a identificação das variáveis mais determinantes para os grupos populacionais mais afetados do Estado de Minas.

Condicionantes da criminalidadeSobre as teorias acerca das causas dos crimes, CER-

QUEIRA e LOBÃO (2004) chamam a atenção para o fato de que, desde meados do século XX, este arcabouço teóri-co tem se desenvolvido em duas direções principais, quais sejam: aquelas focadas nas motivações individuais, bem como nos processos que levariam as pessoas a se tornarem criminosas; e nas tentativas de se compreender as rela-ções entre taxas de criminalidade e suas variações entre diferentes culturas e organizações sociais. Em períodos


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anteriores, os estudos sobre o tema buscavam tão somente causas gerais para explicar o comportamento criminoso, acreditando que sua extirpação seria a solução para a cri-minalidade. No entanto, nos estudos atuais as propostas são mais abrangentes, sendo as maiores contribuições cre-ditadas aos sociólogos, embora há muito conta-se com as colaborações de psicólogos, economistas, médicos e, mais recentemente, de geógrafos, dentre outros. Tais aborda-gens, em geral, têm como objeto quatro elementos: a lei, o criminoso, o alvo e o lugar (SILVA, 2004).

Pela particularidade deste trabalho, o foco recaiu so-bre os elementos ligados ao lugar. Trata-se de um deslo-camento, na análise, das atitudes individuais, tratadas como reação ao comportamento da sociedade, para as di-ferentes características dos lugares no interior de cidades ou regiões, que são trabalhadas como fatores causais da criminalidade (SILVA, 2004). Ou seja, esta perspectiva busca compreender como as características de certas loca-lidades podem influenciar indivíduos a cometer crimes ou a se tornarem vítimas.

Com base na literatura especializada, identificaram-se os fatores mais estudados como condicionantes da crimina-lidade. Apresenta-se, a seguir, um breve comentário sobre as relações entre estes temas e os dados de crimes violentos.

Desenvolvimento humanoOs trabalhos de Beato (1998) e Beato e Reis (2000) dis-

cutiram a relação entre desenvolvimento humano e taxas de criminalidade. Tomando-se estes textos como nortea-dores desta reflexão, esperar-se-ia uma correlação mais

significativa entre os crimes violentos contra o patrimônio e o IDH-M. Tal expectativa é explicada pelas relações que esta categoria de crime guarda com contextos espaciais marcados por elevados indicadores de desenvolvimento. Estes ambientes são caracterizados pela coexistência de diversos fatores que contribuem para o fortalecimento dessa relação, tais como melhores condições econômicas, grandes concentrações populacionais e enfraquecimento dos mecanismos de controle social, garantindo assim mais oportunidades ao ato criminoso.

RiquezaA correspondência entre riqueza e crimes contra o pa-

trimônio foi discutida por Beato (1998). O autor afirma que, contraditoriamente ao proposto em inúmeros traba-lhos, a explicação mais significativa para o crime não é a pobreza, mas a riqueza. Ambientes mais prósperos são sinônimos de oportunidades para ação criminosa, uma vez que fornecem mais alvos viáveis e compensadores, além de enfraquecerem mecanismos tradicionais de controle so-cial e vigilância.

Desigualdade de rendaContextos marcados por desníveis sócio-econômicos

são encarados como ambientes que aproximam realidades muito díspares. Desta forma, apoiando-se nas reflexões de Briceño-León (2002), que afirma que o empobrecimento e a desigualdade são responsáveis pelo incremento da crimi-nalidade, o índice de Gini representaria uma importante medida de concentração de riquezas e, conseqüentemente, uma variável potencialmente reveladora da incidência cri-


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minal. Esperar-se-ia, então, que este descompasso econô-mico fosse responsável pelo desencadeamento de atos cri-minosos, principalmente nas grandes cidades onde pobreza e riqueza coexistem mais estreitamente (FELIX, 2002).

Infra-estruturaSão poucos os trabalhos que versam sobre a relação

entre infra-estrutura e criminalidade. Porém, esta última está ligada, também, ao problema de moradia. “A exclusão territorial faz indivíduos, famílias e comunidades particu-larmente vulneráveis, abrindo espaço para a violência e o conflito” (ROLNIK, 1999, p. 100). Os profundos contrastes entre condições urbanas no interior das cidades, mais do que expressar diferenças econômicas e sociais, impactam na forma e no funcionamento das cidades. Para a arqui-teta Rolnik (1999), a exclusão territorial produz uma vida diária insegura e arriscada, bloqueia acesso a empregos, a oportunidades educacionais e culturais, que estão con-centrados em enclaves pequenos e protegidos dentro das cidades. Estes contrastes contribuem para o incremento das taxas de criminalidade.

EducaçãoA educação formal, ou a falta dela, é um tema comu-

mente explorado como condicionante da criminalidade. Regiões marcadas por baixos indicadores de escolaridade podem vir a se tornar regiões onde a prática do crime seja mais constante. A relação entre educação e criminalidade pode ocorrer de forma direta ou indireta. De forma direta, por exemplo, através de uma maior propensão que gru-pos de indivíduos detentores de baixos níveis educacio-

nais apresentam em recorrer à violência física para me-diar conflitos e desavenças pessoais (BATELLA; DINIZ; TEIXEIRA, 2008). De forma indireta, a educação passa a ser uma pré-condição ao acesso das pessoas a uma me-lhor qualificação profissional e, conseqüentemente, a uma renda melhor. Baixo nível educacional, portanto, significa dificuldade de acesso à renda, ocasionada por um merca-do de trabalho que exige qualificação (BRICEÑO-LEÓN, 2002; CARDIA, 2004).

Estrutura populacionalAs variáveis relacionadas à estrutura populacional

freqüentemente são abordadas em estudos sobre condi-cionantes da criminalidade. Felix (2002) afirma que as elevadas densidades populacionais das cidades de porte elevado dão à vida um caráter anônimo, desestruturando mecanismos de controle social informal. Por sua vez, Bea-to (1998) discute a relação entre tamanho populacional e oportunidades, lembrando que os delitos são dependentes de oportunidades para contato social. Todas essas propos-tas fazem com que as maiores correlações deste tema se-jam com a categoria crimes contra o patrimônio.

ImigraçãoFelix (2002, p.38) afirma que em função das expectati-

vas frustradas, as diversas privações sociais, o baixo poder aquisitivo, baixo nível de instrução, precariedade de mo-radia, desemprego ou ocupação em subempregos, dentre outras tantas características negativas que caracterizam um número significativo de migrantes fazem com que “o saldo migratório esteja significativamente relacionado ao


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crime contra o patrimônio”.

Métodos e técnicasEste estudo priorizou os crimes violentos contra o pa-

trimônio e os crimes violentos contra a pessoa registrados nos Boletins de Ocorrências (BO’s) da PMMG para o ano de 2005, pois este era o período mais recente quando teve início a fase de levantamento dos dados. As categorias de crimes pesquisadas referem-se às seguintes classificações, também adotadas pela PMMG:

crimes violentos contra o patrimônio: são os crimes que atentam contra a propriedade material (roubo, roubo a mão armada, roubo seguido de morte, roubo de veículo e extorsão mediante seqüestro);

crimes violentos contra a pessoa: são os crimes que atentam contra a vida (homicídio consumado, homi-cídio tentado, estupro consumado, estupro tentado, seqüestro e cárcere privado);

A etapa seguinte foi de levantamento das variáveis que permitiram a quantificação dos temas entendidos como condicionantes da criminalidade. Diante da incompatibi-lidade cronológica de produções estatísticas, uma vez que os censos brasileiros são realizados a cada período de dez anos, as variáveis referem-se à última divulgação censitá-ria, ou seja, o ano de 2000. Muitas outras variáveis, elabo-radas por diversos órgãos, que não o IBGE, acompanham as produções deste instituto para elaboração de seus dados, como é caso do IDH-M, elaborado pelo PNUD/IPEA/FJP.

A opção por variáveis do ano de 2000 para análise da

criminalidade violenta registrada no ano de 2005 é justifi-cada, ainda, pelo fato de que a criminalidade pode ser en-tendida como um processo que se desenvolve num cenário sócio-econômico que necessita de um intervalo de tempo para ser construído. Tabela 1- Condicionantes da criminalidade violenta: Temas e Variáveis

Tema Variáveis Fonte

Desenvolvimentohumano IDH-M 2000 PNUD/IPEA/FJP

Riqueza

Renda per Capita (R$), 2000 PNUD/IPEA/FJPPIB Per capita (R$), 2005 IBGEBens de Consumo TV, 2000 IBGEBens de Consumo Telefone, 2000 IBGEBens de Consumo Carro, 2000 IBGEBens de Consumo Geladeira, 2000 IBGEBens de Consumo Computador, 2000 IBGE

Desigualdade de renda Índice de GINI 2000 PNUD/IPEA/FJP

Infra-estrutura

Percentual de pessoas que vivem em domicílios com água encanada, 2000 PNUD/IPEA/FJP

Percentual de pessoas que vivem em domicílios com energia elétrica, 2000 PNUD/IPEA/FJPPercentual de pessoas que vivem em domicílios urbanos com serviço de coleta de lixo, 2000

PNUD/IPEA/FJP

Taxa de Urbanização 2000 IBGE

Educação

Taxa de alfabetização, 2000 PNUD/IPEA/FJPTaxa bruta de freqüência à escola, 2000 PNUD/IPEA/FJPPercentual de pessoas de 15 anos ou mais analfabetas, 2000 PNUD/IPEA/FJP

Estrutura populacional

População total, 2000 PNUD/IPEA/FJPPopulação de 15 a 24 anos de idade, 2000 PNUD/IPEA/FJPDensidadedemográfica,2000 PNUD/IPEA/FJP

Imigração Imigração Inter-estadual, 2000 IBGEImigração Intra-estadual, 2000 IBGE

Fonte: do autor

Na parte de tratamento dos dados, a atenção recaiu a priori sobre dados que foram cedidos em valores absolutos pela PMMG. Estes dados foram separados e submetidos à produção de taxas brutas e corrigidas, por meio de es-timadores bayesianos empíricos, a fim de se evitar as flu-tuações aleatórias inerentes à construção de taxas de cri-


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minalidade brutas para áreas com populações reduzidas. Adotou-se a elaboração de taxas para grupos de 100.000 habitantes, como é comumente realizado em estudos des-ta natureza.

Os dados sobre os condicionantes da criminalidade fo-ram organizados em sete temas, conforme apresentado na tabela 1. Em seguida, os temas que apresentavam mais de uma variável foram submetidos à Análise de Componen-tes Principais (ACP), no programa SPSS, visando reduzi--las a uma única componente com seus respectivos scores. Segundo Castro (2000), esta técnica:

“Consiste em um método de redução de um conjunto de dados multivariados em componentes, denominados prin-cipais, que minimizam a redundância existente entre as variáveis, através de transformações lineares da matriz, de tal modo que as novas variáveis gera-das sejam não correlacionadas entre si, mas expressem sua variabilidade”.

Com esta técnica, as variáveis que compõem os temas riqueza, infra-estrutura, educação, estrutura populacio-nal e condições de vida resultaram em cinco componentes que representam seus respectivos temas. Para o tema imi-gração, trabalhou-se com taxas por 1.000 habitantes.

O passo seguinte refere-se à análise e apresentação dos resultados. Em primeiro lugar foram trabalhadas as in-formações acerca dos crimes violentos contra o patrimônio e contra a pessoa. Essas informações foram exportadas do

software excel para o software MapInfo, onde realizou-se a construção de cartogramas coropléticos e modelos 3D.

Além dessas análises serão elaboradas correlações pe-arsonianas entre as variáveis de crimes e os temas repre-sentativos dos condicionantes da criminalidade. A análise de correlação visa medir a intensidade da relação entre duas variáveis. Segundo Gerardi e Silva (1981, p.99):

“Existem muitos coeficientes de corre-lação em estatística, sendo o coeficiente de correlação denominado produto-mo-mento (product moment correlation coefficient) de Karl Pearson, também conhecido por R de Pearson, o mais uti-lizado”.

Análises dos resultadosApós a tabulação e a respectiva organização em matri-

zes, as taxas corrigidas de crimes violentos contra o patri-mônio foram submetidas ao método de classificação deno-minado Sturges, com o fito de se encontrar o número e o intervalo de classes que melhor comuniquem a dinâmica espacial do fenômeno.

Considerando-se a extrema concentração de taxas supe-riores a 1.000 para cada grupo de 100.000 habitantes em alguns municípios do estado, optou-se por agrupá-los em uma única classe. Dessa forma, foi encontrado o número de 11 classes com intervalos iguais a 76,45. Porém, é im-portante mencionar que experiências na cartografia com-provam que um número de classes muito elevado prejudi-


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ca o leitor na hora de distinguir as variações do fenômeno mapeado. A solução, então, foi agrupar as outras classes em pares com intervalos de 152,90. Ao final, chegou-se ao número de 6 classes, como observado no Figura 01.

Figura 01: Minas Gerais: Crimes Violentos Contra o Patrimônio – 2005

Nota-se inicialmente a não homogeneidade da manifes-tação espacial dos crimes violentos contra o patrimônio, com o Estado apresentando significativas disparidades de incidência do fenômeno. As menores taxas, agrupadas no primeiro intervalo de classes do mapa em análise, são en-contradas na imensa maioria dos municípios mineiros, to-talizando 731 unidades. A população registrada nesta clas-se corresponde a 43% da população total de Minas Gerais.

No outro extremo encontra-se o intervalo de classe superior, onde são encontradas as maiores taxas da mo-dalidade de crime em análise. Neste grupo, formado por apenas cinco municípios, destacam-se importantes pólos econômicos regionais do Estado, como Uberlândia, Con-

tagem, Belo Horizonte, Pirapora e Montes claros. Estes municípios representam 20,32% da população total de Mi-nas e situam-se, ainda, em importantes regiões econômi-cas, tais como: o Triângulo Mineiro, RMBH, além dos dois últimos que se destacam na região Norte. Além dessas, destacam-se as posições dos municípios de Montes Claros e Pirapora que estão postados numa das regiões mais de-primidas do Estado, o Norte de Minas, mas desempenham papéis de destaques no contexto desta região.

Analisando as demais classes, nota-se a existência de uma divisão bastante nítida entre os outros blocos que pode ser vista iniciando-se a noroeste (municípios de Unaí, Paracatu e João Pinheiro), desenvolvendo-se em direção sudeste (passando por Curvelo, Sete Lagoas, RMBH), encaminhando-se em seguida para nordeste (Itabira, Re-gião Metropolitana do Vale do Aço, Governador Valadares e Teófilo Otoni). Este “U” imperfeito, descrito em outros estudos sobre o Estado de Minas Gerais, é conhecido como uma linha divisória das partes norte e sul do Estado que retratam duas realidades bem díspares. Na porção austral encontram-se os municípios com melhores infra-estrutu-ras e economias mais consolidadas, bem como taxas mais elevadas de crimes contra o patrimônio, em detrimento da porção setentrional, onde são encontradas condições sócio--econômicas inferiores às médias estaduais e, concomitan-temente, menores taxas de crimes contra o patrimônio.

Outro ponto importante de discussão é a grande varia-ção das taxas. Enquanto alguns municípios como Água Boa e Piranga apresentam valores inferiores a 5 crimes


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para cada grupo de 100.000 habitantes, municípios como Contagem e Uberlândia concentram taxas superiores a 1.500 para cada grupo de 100.000. As maiores concentra-ções dessas taxas estão nos cinco municípios que consti-tuem a classe superior do Figura 01. O menor valor nes-sa classe é encontrado no município de Montes Claros (1.060,35 por 100.000 habitantes), enquanto o maior valor da classe imediatamente anterior refere-se à Governador Valadares (749,35 por 100.000 hab.). Esta concentração de altas taxas de criminalidade em porções específicas do espaço mineiro faz com que surjam grandes variações que podem ser melhor entendidas com o auxílio do Figura 02, onde cada pico representa a intensidade da concentração de taxas de crimes contra o patrimônio de um município.

Figura 02:MinasGerais:“Topografia”dosCrimesViolentosContraoPatri-mônio –2005

Os valores da categoria de crimes contra a pessoa tam-bém foram submetidos ao método de classificação de Stur-

ges. Após os cálculos, definiu-se um número de 12 classes com intervalos no valor de 20,81. Também aqui se repetiu o critério de redução do número de classes com o objetivo de facilitar a leitura do mapa e, ao final, definiu-se o nú-mero de 6 classes com intervalos de 41,62 (Figura 03).

Figura 03: Minas Gerais: Crimes Violentos Contra a Pessoa – 2005

Na análise da Figura 03, o primeiro aspecto que cha-ma atenção é o padrão de distribuição das taxas. Há uma divisão clara do Estado, onde as maiores concentrações de crimes contra a pessoa encontram-se na porção norte. É possível notar uma linha no sentido oeste-leste, forma-da por municípios que apresentam as maiores taxas de incidência do fenômeno e que dividem Minas Gerais em duas partes. Esta linha tem início no lado ocidental nos municípios de Paracatu, Unaí, passando por Buritizeiro, São Gonçalo do Abaeté, Olhos D’água, São Gonçalo do Rio Preto, Peçanha, Governador Valadares e termina na porção oriental no município de Resplendor. Além destes,


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destacam-se os municípios de Ouro Verde de Minas, Te-ófilo Otoni, Araçuaí, Itaobim e Maxacalis, dentre outros.

Pode-se afirmar que o padrão espacial de distribuição é inverso ao de crimes contra o patrimônio. Enquanto nes-te último as maiores incidências do fenômeno estavam presentes em regiões de economia pujante, as taxas mais elevadas de crimes contra a pessoa são recorrentes em re-giões menos abastadas, tais como as Mesorregiões Norte, Jequitinhonha e Mucuri. Além dessas regiões, há uma sig-nificativa concentração de taxas intermediárias de crimes contra a pessoa no entorno da RMBH, tais como Vespasia-no, Santa Luzia e Ribeirão das Neves.

Além das características já mencionadas acerca da ma-nifestação e distribuição espacial dos crimes contra a pes-soa, faz-se importante destacar que, ao contrário dos cri-mes contra o patrimônio, onde há grande variação entre as taxas, não existem grandes discrepâncias entre os mu-nicípios mineiros no que diz respeito às taxas por 100.000 habitantes de crimes contra a pessoa. Tal afirmação fica mais evidente a partir da análise da Figura 04, o qual não apresenta forte desnível entre os picos que representam a proporção da incidência do fenômeno.

Figura 04:MinasGerais:“Topografia”dosCrimesViolentosContraaPessoa– 2005

Após a descrição da dimensão espacial das taxas de cri-mes violentos contra a pessoa e contra o patrimônio, apre-senta-se a investigação acerca de seus condicionantes.

Os dados foram submetidos a testes estatísticos de correlação de Pearson, com o fito de medir a intensidade da relação entre os temas sugeridos pela literatura como condicionantes da criminalidade e as categorias de crimes violentos contra o patrimônio e contra a pessoa. Os resul-tados são apresentados na tabela 2, com seus respectivos níveis de significância, seguidos da discussão.


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Tabela 2-CoeficientesdeCorrelaçãodePearsondoscondicionantesdoscrimes violentos contra o patrimônio e contra a pessoa

Temas Crimes Contra o Patrimônio

Crimes Contra a Pessoa

Desenvolvimento Humano 0,33(0,01) - 0,28(0,01)

Riqueza 0,43(0,01) 0,26(0,01)

Desigualdade de Renda 0,01ns 0,24(0,01)

Infra-estrutura 0,29(0,01) -0,23(0,01)

Educação 0,35(0,01) - 0,26(0,01)

Estrutura Populacional 0,62(0,01) 0,11(0,01)

Imigração 0,23(0,01) 0,07 (0,05)

Fonte: do autor(0,00) Nível de significâncians – Não significante

Os resultados das análises de correlações revelaram que as variáveis representativas dos condicionantes da criminalidade violenta assumem relevâncias diferencia-das entre as modalidades de crime estudadas. Os testes foram mais significativos para os crimes contra o patrimô-nio, onde os temas desenvolvimento humano, educação, riqueza e estrutura populacional foram os que apresenta-ram correlações mais fortes. Dentre esses, a estrutura po-pulacional foi o que mais se destacou. É importante men-cionar que este tema foi obtido a partir da técnica ACP a partir de três variáveis muito discutidas em estudos sobre criminalidade: população jovem (15 a 24 anos), população total e densidade demográfica.

Há um consenso na literatura especializada de que o fenômeno da criminalidade acompanhou o surgimento e a intensificação de um outro fenômeno, o da metropolização. A grande concentração de pessoas em cidades é respon-sável pelos abismos delineados por desigualdades sociais

que intensificam as frustrações humanas e enfraquecem os mecanismos de controle social informal (FELIX, 2002). Além da dilaceração desses mecanismos de controle so-cial, a cidade caracteriza-se como o espaço das oportuni-dades para atos criminosos, seja pela quantidade de alvos ou pelo anonimato que a vida urbana oferece.

ConsideraçõesfinaisO estudo apresentado é uma análise exploratória so-

bre os condicionantes da criminalidade violenta no Estado de Minas Gerais, interpretados na perspectiva geográfica. A primeira consideração a se fazer refere-se a relevância que o espaço vem ganhando nos diversos campos do saber. Nos estudos sobre a criminalidade, ele passa a ser uma variável muito importante, que vem sendo significativa-mente considerada na compreensão da dinâmica deste fe-nômeno.

A pesquisa acerca da manifestação espacial da crimi-nalidade violenta em Minas Gerais mostrou que há uma assinatura espacial específica para cada modalidade de crime estudado. Confirmando os postulados teóricos, os crimes contra a pessoa tendem a ser mais presentes em áreas economicamente mais deprimidas do estado, em detrimento dos crimes contra o patrimônio, que são mais recorrentes em regiões mais ricas, onde há um contexto de oportunidades para os autores dos delitos. Outro as-pecto discutido neste trabalho refere-se à baixa variação das taxas de crimes contra a pessoa entre os municípios mineiros, o que não ocorre com os crimes contra o patri-mônio. Neste último, nota-se uma intensa concentração


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das maiores taxas na RMBH, no município de Uberlân-dia, além de outros importantes pólos regionais do estado, demonstrando-se tratar de um problema típico de grandes aglomerações urbanas.

A complexidade do fenômeno fica expressa na diversi-dade de temas trabalhados como condicionantes da crimi-nalidade. Porém, as análises de correlação mostraram que o contexto urbano é o mais relacionado à criminalidade.

Durante a pesquisa, o aparato tecnológico dos SIG’s permitiu testar a eficiência das geotecnologias no gerencia-mento de banco de dados espaciais, onde, o cruzamento de informações e seus respectivos mapeamentos possibilita-ram análises rápidas, precisas e de fácil operação. No en-tanto, uma grande dificuldade encontrada diz respeito às limitações das estatísticas produzidas, uma vez que nem todos os crimes são registrados. Trabalhou-se aqui com a idéia de que os dados sobre criminalidade representam uma tendência geral do fenômeno e não a sua totalidade.

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Sensoriamento remoto aplicado ao mapeamento do uso do solo urbano e de assentamentos ilegais em Montes Claros/MG

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SENSORIAMENTO REMOTO APLICADO AO MAPEAMENTO DO USO DO SOLO

URBANO E DE ASSENTAMENTOS ILEGAIS EM MONTES CLAROS/MG

Marcos Esdras LeiteBruno Alves NobreRaul de Magalhães FilhoSara Seand Ferreira Antunes

Introdução O estudo sobre os diversos problemas urbanos está se

expandindo em função da importância desse tema, uma vez que o processo de urbanização em escala global está em crescimento, impulsionado pelos países pobres. As cidades se tornaram o principal ponto de concentração de pesso-as, isso foi constatado no relatório do UNFPA (2007), que apontou, através de estimativas, que a população rural foi superada pela população urbana no mundo. A diversidade econômica e a disponibilidade de serviços básicos e de in-fraestrutura são apontadas como fatores responsáveis por essa atração para a cidade.

Em função das diversas atividades e da alta densida-de demográfica presentes na cidade, esse espaço apresenta complexidade na interpretação do uso do solo. E pensar em desenvolvimento das áreas urbanas exige compreender as diferentes funções e interações entre os componentes que produzem o espaço urbano. Nesse sentido, a identificação

das funções de cada área da cidade é primordial para apre-sentar planos e propostas de desenvolvimento urbano que visem uma melhor qualidade de vida para os citadinos. Essa ideia é ratificada por Tenedório (1989) que afirma que as informações do uso do solo de determinado espaço são imprescindíveis para o planejamento territorial, pois são basilares para o processo de conhecimento da organização do espaço.

Analisar o uso do solo de uma cidade exige uma defini-ção conceitual desse termo, haja vista que há divergência na concepção de alguns pesquisadores. A definição da Or-ganização das Nações Unidas para a Agricultura e Alimen-tação (FAO, 1995) trata o uso do solo pelo critério funcional, assim, entende que o conceito de uso está relacionado à fi-nalidade para a qual a terra é usada pela população local.

Henriques (2008) faz uma consideração importante so-bre o fato de as abordagens sobre o uso do solo estarem relacionadas a um grande recorte espacial (apresentado em mapas de pequena escala), pois está embutida nessa defi-nição a “[...] idéia de solo como matéria-prima necessária ao sustento das pessoas e das suas actividades.” (HENRI-QUES, 2008, p. 107).

Corrobora com essa interpretação Cheng (2003), ao defi-nir uso do solo, de maneira ampla, como o nível de acumu-lação espacial de atividades, tais como produção, transação, administração e residência com fortes relações de dinâmica entre elas. Dessa forma, esse autor define uso do solo ur-bano em uma perspectiva econômica, na qual o uso está relacionado às atividades econômicas e funcionais a que o


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solo se destina. Essa visão expõe o fato de o uso do solo ser um indicador da condição socioeconômica de uma cidade, imprimindo característica peculiar a cada área.

A transição de estado de uso do solo urbano indica mu-dança na dinâmica da cidade, ou seja, quando há uma re-definição funcional no padrão espacial pode-se concluir que houve influência de algum processo recente na cidade. A cidade média apresenta um percentual de crescimento ur-bano maior que outros tipos de cidade, assim essa mudança será mais intensa. Ainda que ocorra essa constante trans-formação nas cidades médias, há escassez de informações que mensurem e auxiliem na análise desse processo.

Essa deficiência de informações pode ser reduzida com a aplicação do sensoriamento remoto, através de imagens de alta resolução. De acordo com Novo (2008), a expressão alta resolução refere-se à imagem da superfície terrestre, captada por sensores orbitais, com resolução espacial me-nor que 5 metros. Entretanto, o avanço da tecnologia mili-tar permitiu que imagem com resolução inferior a 1 metro fosse disponibilizada para uso civil.

O suporte das imagens de alta resolução foi decisivo para os estudos de uso do solo urbano, uma vez que, para mape-ar os alvos intraurbanos, é necessária uma escala que pos-sibilite maior detalhamento, logo, há necessidade de uma base compatível com a escala pretendida. O sensoriamento remoto combinado ao SIG permite sistematização e análise dos padrões de uso de solo com alto índice de confiança.

Com o auxílio dessas tecnologias, este trabalho teve como objetivo principal mapear e analisar o uso do solo da

cidade de Montes Claros. O mapa de uso de solo é definido por Tenedório (1989, p.10) como a “[...] representação te-mática, sobre base topográfica, dos tipos de utilização do solo de determinado território, num momento preciso.” Por isso, esse produto cartográfico permite conhecer os vários tipos de uso do solo urbano, embora, devido à complexida-de de funções no interior de uma cidade, esse mapeamento possa ser direcionado para uma determinada finalidade, ou seja, é possível fazer um mapeamento que prime pela identificação de classes específicas de uso de solo.

Procedimentos Metodológicos Para atingir o objetivo proposto, foi definida uma le-

genda hierárquica ou de especificações sucessivas para o mapa de uso do solo urbano de Montes Claros, visando identificar as classes em níveis graduais. Para tornar a legenda coerente com o objetivo de mapear as ocupações informais, foi adotado um modelo de hierarquização que elimina as classes, que não são o foco deste estudo, no ní-vel subsequente. O intuito dessa metodologia é alcançar o menor nível de detalhamento para ser analisado, no caso desta pesquisa foram os assentamentos urbanos infor-mais, isto é, os loteamentos ilegais e as favelas.

Diante dessa meta há necessidade de classificar o uso do solo urbano baseando-se no detalhamento, a fim de se obter uma representação cartográfica qualitativa e quantitativa da ocupação da cidade. Diante disso, este trabalho apresentou uma classificação hierárquica do uso do solo urbano de Mon-tes Claros/MG, tendo como base o sistema de classificação ela-borado por Anderson, Hardy, Roach e Witmer, em 1976.


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Essa proposta metodológica de mapeamento consistiu no ponto principal para se chegar aos objetivos propostos neste artigo, pois a primeira etapa para compreender o espaço urbano e as formas de ocupação ilegal do solo da cidade de Montes Claros foi mapear o uso do solo. Vale ressaltar que essa adaptação da metodologia de Anderson et al. (1976) foi desenvolvida com contribuições dos níveis do sistema europeu de mapeamento da terra, o CORINE Land Cover. A partir da integração dessas metodologias foi possível propor níveis de mapeamento que contemplas-sem os objetivos deste trabalho.

Esse mapeamento foi realizado com auxílio de dados de sensoriamento remoto, especificamente da imagem do satélite Quick Bird. Com isso, além da adaptação do siste-ma de Anderson et al. (1976), foram consideradas algumas contribuições do trabalho de Henriques (2008) com rela-ção às unidades da classe residencial. Sempre atinando para o objetivo de mapear o uso do solo, visando identifi-car e qualificar os assentamentos urbanos informais, foi definida uma classificação hierárquica, em que as classes de níveis iniciais que não estivessem ligadas à unidade mínima seriam excluídas no nível sucessor.

A figura 01 apresenta o sistema de classificação do uso do solo urbano da cidade de Montes Claros, o qual é composto por cinco níveis, sendo que o detalhamento por classes refere-se, apenas, aos níveis que interessam nesta pesquisa. Esta proposta levou em consideração as características da ocupação do solo na cidade estudada; para atender as especificações desse espaço foi realizada

interpretação visual da imagem Quick Bird acompanha-da de visita a campo para compreender as atualizações de uso. Além disso, foram adotadas como diretrizes para essa classificação: a possibilidade de aplicação em todos os recortes temporais analisados; a integração com dados de outras fontes; a compatibilidade com atualizações; e a utilização em diversas escalas de análises, considerando o nível de detalhamento.

Dessa forma, o trabalho se inicia pela área urbana, haja vista que é a classe menos detalhada nos sistemas de classificações analisados anteriormente. Isso acontece em decorrência da diversidade de usos no espaço urbano que necessita de uma escala muito grande para ser mape-ado. No caso deste trabalho, considerou-se nesta etapa o perímetro urbano da cidade de Montes Claros que compre-ende uma área de 101 km². A figura 01 traz a legenda hie-rárquica definida neste estudo, na qual há os cinco níveis de classificação de uso e ocupação do solo urbano.

Figura 01 -Legendahierárquicacomoscinconíveisdeclassificaçãodeusoe ocupação do solo urbano de Montes Claros.

A partir das etapas anteriores de classificação do uso e


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ocupação do espaço urbano de Montes Claros foi possível chegar ao nível IV do mapeamento, o qual classificou a parte residencial de baixa renda da cidade em área de ocu-pação formal e área de ocupação informal. Para identificar as áreas da cidade de Montes Claros que se enquadram numa situação de ocupação irregular foi necessário rea-lizar pesquisa documental na Divisão de Urbanismo da Secretaria Municipal de Planejamento - SEPLA.

O trabalho de pesquisa documental consistiu em levan-tamento cartográfico na mapoteca da SEPLA, onde foram verificadas as plantas dos loteamentos da cidade. Através das plantas pode-se verificar a condição do loteamento em relação às exigências da Prefeitura Municipal, haja vista que nelas consta a aprovação ou a reprovação da SEPLA. Essas atividades descritas foram acompanhadas por fun-cionários da SEPLA que forneceram relevantes informa-ções no decorrer desta etapa.

O mapeamento das áreas de ocupação irregular, pre-visto no nível V da metodologia desta pesquisa, diferen-ciou os loteamentos ilegais e as favelas. Os documentos e informações fornecidos pela SEPLA subsidiaram a identi-ficação dessas áreas. Em contrapartida, para mapeamen-to dos loteamentos clandestinos foi preciso realizar visita a campo para constatar, através de depoimentos dos mo-radores, a situação da área habitada. Com isso, o processo de identificação dos assentamentos ilegais foi acompanha-do por constantes visitas a campo e entrevista informal com os moradores. Para identificação das favelas foram usadas técnicas de interpretação de imagens de satélites.

Esse método foi útil para localizar área no perímetro ur-bano de Montes Claros que não apresentou regularidade no formato das ruas e falta de padrão nas quadras.

Dessa maneira, o critério principal neste trabalho para classificar um assentamento urbano como favela foi a for-ma de ocupação do solo urbano, isto é, se os moradores ocuparam um imóvel que não lhes pertencia. Esse é o pon-to que distingue a favela das outras formas de moradia informal.

ResultadosMapeamento do uso do solo urbano

O resultado expresso na figura 02 mostra que, dos 101 km² da área urbana de Montes Claros, 59,8 km² estão ocupados, representando 59,3% do perímetro urbano, en-quanto 41,2 km² não estão ocupados, o que corresponde a 41,7% da área urbana. Entretanto, vale destacar que a área não ocupada agrega terrenos que não são passíveis de ocupação humana, pois há impedimentos naturais e le-gais, como os lagos, os parques e as áreas de preservação permanente. Essa ressalva é importante, pois ao apresen-tar esses dados pode-se fazer uma inferência equivocada de que a área não ocupada representa o potencial de solo a ser ocupado ao longo dos anos.

Ao analisar o mapa de uso do solo, outra informação que pode ser absorvida trata da distribuição de espaços não ocupados. A área norte da cidade aparece com o maior percentual de área não ocupada, isso é uma consequên-cia do baixo interesse imobiliário dessa região da cidade.


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O poder público municipal usa esta área para implantar conjunto habitacional popular, e isso se torna um empe-cilho na atração populacional. Uma medida adotada pela Prefeitura Municipal para atrair maiores investimentos para a região norte da cidade foi a cessão de terrenos para implantação de instituições públicas. A doação do terreno para a construção do Instituto Técnico Federal – IFET é um indicativo dessa política.

Para maior detalhamento sobre os usos do espaço ocu-pado na área urbana de Montes Claros, o nível II, ilus-trado, também, pela figura 02, traz informações sobre as categorias usadas nessa classificação, sendo essas: resi-dencial, comércio/serviços e industrial.

A atividade industrial em Montes Claros sofreu, na dé-cada de 1990, uma crise motivada pelo fim dos incentivos da SUDENE e pela competição com novas áreas de atra-ção industrial, tanto no Brasil quanto internacionalmen-te. Essa conjuntura provocou a saída de várias indústrias de Montes Claros. Apesar dessa crise que ocorreu na in-dústria montesclarense, a área destinada a essa atividade econômica se destaca no espaço urbano da cidade analisa-da, representando 6,75 km² na área urbana. Isso devido ao fato de a localização das fábricas ter sido planejada e a sua concentração ter se direcionado para a região norte da cidade, onde se criou o distrito industrial. Além dessa área determinada para as indústrias, outros poucos espaços no interior da cidade são ocupados por esta atividade, confor-me mostrado no mapeamento do uso do solo.

A classe de comércio e serviço tem, de acordo com a

figura 02, o centro da cidade como polo irradiador que se expande para a periferia, através das principais vias de circulação da cidade. O uso da imagem de satélite asso-ciado à visita a campo permitiu verificar um processo de especialização comercial na área central, isto é, o centro da cidade está se tornando um ponto exclusivamente de comércio e serviços. Os imóveis que eram utilizados para uso de moradia foram adaptados e transformados em pon-tos comerciais. Outra tendência observada nessa parte da cidade é a verticalização, em que os imóveis antigos foram demolidos e, no lugar, foram construídos edifícios.

Além dessa inferência pode-se constatar a formação de subcentros comerciais e áreas de serviços especializados ao longo das vias de circulação. A formação de novas áre-as de comércio e serviços provocou o surgimento de lotea-mentos e maior adensamento nos bairros existentes.

Na classe de comércio e serviços destaca-se, em termo de espaço ocupado, a atividade de transporte aéreo, em que está inserido o aeroporto. A área do aeroporto, que no início dos anos 1970 ficava isolada da parte adensada da cidade, atualmente, tem a área residencial se expandindo, sobretudo ao norte e ao sul do aeroporto. O outro setor de destaque na classe comercial e de serviços é o universitá-rio. A concentração de instituições de ensino superior está relacionada com a presença das duas únicas universida-des públicas, a Universidade Estadual de Montes Claros – Unimontes – na parte oeste da cidade e a Universidade Federal de Minas Gerais – UFMG – na área norte.

Há mudança, também, no uso do solo de residencial


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para comercial, com isso o uso de comércio e serviços ocu-pa a segunda maior área no espaço urbano de Montes Cla-ros com 11,19 km² no perímetro urbano. Além da mudan-ça na função do solo urbano, a formação de novas áreas de comércio e serviços altera a classe social que ocupa esse espaço, pois, com a formação de novas centralidades, há aumento no valor do imóvel. Logo, a população de baixa renda é substituída pela classe de maior poder aquisitivo.

A classe residencial, apesar de ceder espaço para a ati-vidade comercial, ocupa a maior parcela do espaço urbano, em dados absolutos 41,86 km², ou seja, quase metade de toda área do perímetro urbano. Com isso, se torna a prin-cipal categoria a ser analisada nesta pesquisa.

Figura 02 - – Setores de uso do solo urbano de Montes Claros/MG.

O uso residencial é uma classificação complexa que pode e deve ser explorada em outros níveis de classifi-


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cação. Nessa perspectiva, a metodologia definida nesta pesquisa previu a identificação dos espaços residenciais e sua classificação de acordo com outros critérios, sendo eles: renda e adensamento. A análise desses outros níveis de classificações permitiu uma melhor compreensão das complexidades do uso residencial, bem como suas mani-festações no espaço urbano de Montes Claros.

Nível III: setor residencial por classes de renda e de densidade:

A variável renda, apesar das críticas recorrentes, como erros de generalização e dificuldade de padronização es-pacial, é um dos principais indicadores para entender o espaço, uma vez que se configura como elemento impor-tante para a análise social, bem como para o estudo da dinâmica econômica. Dessa forma, o planejamento de po-líticas públicas norteadas pelo princípio de justiça social deve perpassar a compreensão da distribuição da renda, isso para não incorrer no agravamento da desigualdade socioeconômica e, consequentemente, na promoção da se-gregação do espaço.

Conforme mostra a figura 03, a distribuição das classes de renda apresenta-se setorizada. As áreas de alta renda estão concentradas no setor centro-oeste da cidade, essa localização é explicada pelo processo de expansão da cida-de. A população de maior poder aquisitivo residia na parte oeste da área central, isso no período em que a maior parte ocupada estava no núcleo da cidade. Dessa forma, a ação di-reta do poder público, como agente imobiliário, financiando a infraestrutura dessa região promoveu a ocupação dessa

população para o oeste da cidade. Essa situação elevou o valor do urbano nessa parte da cidade, o que implicou na formação de cluster de população de maior poder aquisitivo.

Observando a distribuição da população de classe mé-dia nota-se que sua concentração está na área pericentral, embora os novos loteamentos estejam direcionados para a parte sudoeste da cidade, próximos ao setor de alta renda. Nas outras regiões da cidade não se encontram loteamen-tos destinados à população com essa faixa de renda.

Depois de apresentar a área ocupada pela população de alta e média renda, verifica-se que predomina, no espaço urbano de Montes Claros, a população de baixa renda. A população de baixa renda ocupa uma área de 28,7 km² na cidade, o que equivale a 68,5% do espaço de uso residencial. Esta é uma das justificativas para o trabalho ter, como foco principal de aplicação das geotecnologias, o espaço residen-cial da população de baixa renda.

Figura 03 - Uso residencial por classes de renda de Montes Claros/MG – Ní-vel III.


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O padrão de distribuição da população de menor po-der aquisitivo pela periferia se enquadra no modelo pre-dominante nas cidades médias. Usando alguns estudos em cidades médias que mostram a distribuição da popu-lação por faixa de renda, encontra-se uma semelhança na disposição espacial da população de renda baixa lo-calizada na periferia sem infraestrutura.

Outra variável importante na classificação do solo urbano trata-se da densidade de ocupação. A densidade refere-se ao número de imóveis edificados por unidade de área, o que implica no grau de utilização da infraes-trutura (HENRIQUES, 2008). Por trazer essas informa-ções, a densidade de ocupação é usada no zoneamento urbano. O zoneamento, para Souza (2006), é um instru-mento de planejamento urbano por excelência. Embo-ra, para Carvalho e Braga (2001, p.99), ele seja “o mais difundido instrumento urbanístico e, também, o mais criticado, tanto por sua eventual ineficácia, quanto por seus efeitos perversos (especulação imobiliária e segre-gação socioespacial)”.

No zoneamento de uso e ocupação do solo urbano es-tabelece-se uma ordem do uso da propriedade do solo e das edificações, isto é, são definidas zonas na cidade destinadas a funções específicas, além da sua densidade de ocupação. (CARVALHO; BRAGA, 2001). Como esse instrumento determina os usos na cidade e as zonas de adensamento prioritário, bem como as áreas de expan-são da cidade, existem críticas sobre a maneira como são definidas essas zonas e a forma segregatória com

que são impostas.

No caso da cidade de Montes Claros, na densidade das edificações, como representado na figura 04, pre-dominam as zonas de alta densidade, com 22,7 km² da área urbana, o que representa 54,2% do espaço residen-cial da cidade de Montes Claros. O setor residencial de média densidade de edificações está, em sua maior par-te, localizado na área de transição do centro para a pe-riferia e ocupa 11,6 km² da cidade, equivalendo a 27,7% da classe de uso residencial. Enquanto que o setor iden-tificado com baixa densidade está concentrado na peri-feria e representa 18% (7,6 km²) do espaço residencial.

Outras informações importantes que se pode obter do mapa tratam dos locais de médio e baixo adensamento no interior das áreas consolidadas. Essas áreas foram ocupadas nos últimos vinte anos, pois até então eram mantidas vazias como reserva de mercado, isto é, eram usadas para a especulação imobiliária. Com a implanta-ção de infraestrutura e de equipamentos urbanos houve uma significativa valorização do solo urbano, o que le-vou os proprietários dos terrenos a loteá-las.

Pode-se perceber na figura 04 e na tabela 01 que a densidade de ocupação residencial alta predomina em todas as faixas de renda e a renda baixa predomina em todos os níveis de densidade. Logo, prevalece, em Mon-tes Claros, a área residencial de baixa renda e com den-sidade de edificações elevada.


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Tabela 01 – Renda e Densidade (km²)

Renda Alta Renda Média

Renda Baixa Total

Densidade Alta 2,3 4,8 15,6 22,7

Densidade Média 2,2 1,0 8,4 11,6Densidade Baixa 1,6 1,3 4,7 7,6

Total 6,1 7,1 28,7 41,9

Fonte: Imagem Quick Bird, 2005.

Analisando a figura 04, nota-se que a distribuição das classes de densidade por renda segue um padrão em todas as faixas de renda, isto é, independentemente da renda os setores de maior densidade estão próximos ao centro e se tornam rarefeitos em direção à periferia. Essa fragmen-tação do espaço urbano é evidente, também, quando se analisa a distribuição das classes sociais, haja vista que a população de maior renda está concentrada na parte oes-te, enquanto a classe de menor renda ocupa predominan-temente os setores leste, norte e sul. Da mesma forma, a população de classe média localiza-se em grande parte na região pericentral.

Figura 04 - Montes Claros: uso residencial - classes de renda por densidade.

Com esta distribuição fragmentada das classes de uso do espaço intraurbano de Montes Claros, a análise da ocu-pação do solo por classes de renda e densidade é importan-


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te para apontar as áreas de baixa renda, sobretudo as que apresentam elevada densidade, como as ocupações ilegais.

Mapeamento do Espaço Residencial de Baixa Renda Legal e Ilegal

A discussão sobre a cidade legal e a cidade ilegal per-meia os estudos sobre a urbanização brasileira desde seu primórdio, isso ocorre por haver uma relação intrínseca entre urbanização e exclusão. A cidade, como materializa-ção das relações sociais, apresenta internamente espaços dicotômicos e essa desigualdade socioespacial é agravada pelo processo crescente de urbanização.

Na cidade média essa situação tem menor expressão que na cidade grande, visto que a primeira está num pro-cesso intenso de crescimento que culminará no mesmo es-tágio da segunda. Contudo, os problemas de habitação nas cidades intermediárias são preocupantes, principalmente, por estarem em expansão, o que tende a agravar o déficit de moradia, implicando na formação de novas aglomera-ções informais.

Para iniciar a análise do espaço residencial de baixa renda sob o paradigma da informalidade é imprescindí-vel definir a legalidade e a ilegalidade das ocupações, bem como os critérios para essa classificação. Para Costa (2006 p.146), a parte legal da cidade, do ponto de vista da regu-larização urbanística, “[...] é aquela construída pelos agen-tes formalmente instituídos [...] e que traz consigo uma determinada ordem, em geral urbanística; é usualmente fruto de um projeto, pois essa é uma das exigências de tal ordenamento”.

O loteamento é considerado regular ou legal quando, ainda como projeto proposto por um agente ou instituição formal, passa por algumas etapas de fiscalização e apro-vação por parte do poder público municipal até a etapa final que consiste na implantação de fato do empreendi-mento cumprindo todas as exigências legais. Por isso, o loteamento regular, de acordo com Costa (2006, p.148) possui uma “[...] urbanização completa, ou seja, onde todos os itens de consumo coletivo, de equipamentos e serviços encontram-se presentes”.

O descumprimento de alguma diretriz no processo de aprovação e implantação do loteamento torna-o irregular. E, quando há a implantação de um loteamento sem iniciar o processo de regularização, ou seja, sem o conhecimento do órgão responsável, é definido como clandestino.

Dessa forma, a existência de loteamentos irregulares nas cidades brasileiras é comum, haja vista que os entra-ves burocráticos e o custo para completar a regularização do loteamento, além da ineficácia da fiscalização incenti-vam os loteadores a desistir da regulamentação dos imó-veis. No loteamento clandestino, o gasto de implantação é menor para tornar o preço de venda dos lotes mais atrati-vo e elevar o lucro do loteador, logo, apresentam caracte-rísticas específicas, como a acentuada carência de infraes-trutura e o desrespeito à legislação que ordena a ocupação do território.

Diferente dos loteamentos informais, o surgimento da favela não é uma ação mercadológica do solo urbano, isto é, não há um parcelamento do solo e a comercialização


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de lotes por um proprietário do terreno. A favela trata da ocupação de um terreno sem o consentimento do proprie-tário da terra, o que faz com que a demarcação dos lotes não obedeça a uma padronização de parcelamento, com isso, a disposição dos lotes é irregular e as vias de circula-ção são estreitas e sinuosas.

Maricato (2003) alerta para o fato de o loteamento ile-gal e da favela serem as alternativas mais comuns de mo-radia da maior parte da população urbana de renda baixa. E acrescenta afirmando que, nas faixas de menor renda (menos de cinco salários mínimos), se concentra o déficit habitacional brasileiro.

No decorrer da etapa de mapeamento dos assentamen-tos informais foi identificado um problema recorrente nos loteamentos irregulares, trata-se do não cumprimento do percentual de área reservada ao uso social e ambiental, isto é, a área destinada para a criação de áreas verdes e instalação de equipamentos públicos. A Lei 6.766/79 pre-via que a legislação municipal deveria estabelecer pelo menos 35% da gleba parcelada para uso social e ambien-tal, porém a Lei 9.785/99 transferiu para o município a distribuição desse percentual em área mínima para o sis-tema de circulação, a implantação de equipamentos urba-nos e comunitários, a instalação de espaços livres e áreas verdes de uso público. Comumente, os municípios adotam de 15 a 20% para sistema viário; 10 a 15% para área verde e 5 a 10% para uso institucional.

Em Montes Claros, a Lei Municipal 3.720 de 09 de maio de 2007, que dispõe sobre o parcelamento do solo urbano,

prevê que no mínimo sejam destinados, da área total do loteamento, 22,5% ao sistema viário, 7,5% para área verde e 5% para área institucional. Essa Lei trouxe uma impor-tante inovação, em relação às leis municipais anteriores de parcelamento do solo, uma vez que prevê que as áreas reservadas para uso institucional não poderão ser em ter-renos que dificultem e onerem as edificações planejadas para aquela área. Embora exista essa norma, em alguns casos, não tem sido cumprida por falta de fiscalização.

Mesmo que esteja prevista a obrigatoriedade do percen-tual da área do loteamento para espaço verde e para uso institucional, alguns loteamentos de Montes Claros não seguiram essa diretriz. Esse problema foi predominante nos menores loteamentos, apesar da ocorrência em gran-des loteamentos, como o Alterosa, na parte sul da cidade.

Outro entrave na regularização de loteamento na ci-dade analisada ocorre na etapa de registro em cartório do projeto de loteamento aprovado pelo município. As exigên-cias previstas na legislação para concluir essa etapa tor-nam o custo do processo de registro do loteamento elevado, com isso os loteadores não registram o loteamento, assim este fica num estado de irregularidade. Vale destacar que a comercialização de imóveis sem registro em cartório é considerada pela legislação brasileira como crime, logo, passível de multa ou reclusão.

Vale esclarecer que a implantação da infraestrutura mínima prevista na Lei Federal 9785/99 é de responsa-bilidade do loteador que tem o tempo máximo de quatro anos para a concretização das obras previstas no contrato.


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O valor dessa infraestrutura básica deve estar incluso no valor total do lote, podendo, através de negociação, o lote-ador repassar os recursos para a Prefeitura Municipal ou mesmo para os moradores implantarem a infraestrutura.

Ainda que haja essa exigência na legislação, existe o problema da ineficácia da fiscalização que permite que os lotes sejam pagos pelos moradores antes dos quatro anos exigidos para implantar a infraestrutura básica e, depois disso, o loteador não assume o compromisso contratual. Essa situação faz com que alguns loteamentos na cidade não apresentem estrutura de saneamento e energia elétri-ca; com o tempo essa obrigação é assumida pelo município. Por isso, em certas regiões da cidade há falta da infraes-trutura mínima exigida em lei.

Esses problemas mencionados são os principais res-ponsáveis por colocar os loteamentos em uma situação de irregularidade. No caso dos loteamentos clandestinos a ocorrência é pequena, pois, como se encontram totalmente ilegais, os loteamentos surgem rapidamente e na mesma velocidade os lotes são ocupados. Quanto às favelas, apesar de terem especificidades em relação ao loteamento clandes-tino, o processo de ocupação também é muito rápido.

Seguindo a metodologia de mapeamento do uso do solo urbano, foram definidas as etapas de trabalho para mape-ar as áreas de ocupação regular e irregular na cidade de Montes Claros. Como resultado foi gerado a figura 05 que traz uma classificação binária da área residencial de baixa renda, na qual estão identificadas as áreas de ocupação legal (regularizada) e ilegal (loteamento irregular, lotea-

mento clandestino e favela).

Analisando a figura 05 percebe-se que, na área residen-cial de população de baixa renda, há um predomínio das ocupações regulares, apesar de as moradias irregulares ocuparem uma porção significativa, aproximadamente 1/3 desse espaço. A área residencial formal ocupa uma área de 19,1 km², o que equivale a 18,9% do perímetro urbano, a 45,5% da área residencial e a 66,6% do espaço residencial de baixa renda, enquanto que a área de ocupação irregu-lar corresponde a 9,6 km², representando 9,5% do espaço da cidade, 22,9% da classe de uso de moradia e 33,4% da área de menor renda.

Apesar da distribuição equilibrada dos espaços de ocu-pação informal, existe uma maior ocorrência na região norte da cidade. Esse fato pode ser explicado pela caracte-rística socioeconômica dos moradores que se concentram naquela região, com isso, os loteamentos implantados nes-se setor atendem, principalmente, a população de baixa renda. Outro fato que pode ser considerado nessa análise é a baixa valorização do solo urbano nessa área, inibindo a construção de empreendimentos imobiliários.

Outra área de destaque de ocupação irregular é o ex-tremo leste da cidade, na qual se encontram baixos in-dicadores sociais, como a renda per capita. Nessa área a ocupação se intensificou a partir da década de 1990, desde então a população de baixa renda tem se deslocado para essa área, em função da oferta de lotes irregulares de bai-xo valor. Como a disponibilidade de espaço para expansão desses loteamentos é maior, a oferta de lotes nessa área


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tende a crescer. Os dados desta pesquisa revelaram que os loteamentos de baixa renda que surgiram nos últimos cinco anos têm se concentrado nessa parte da cidade. Essa tendência na região leste da cidade provocou uma dicoto-mia social visível no espaço urbano de Montes Claros, haja vista que a região oeste é o ponto de atração da população de alta renda, enquanto que a região leste é responsável por receber a população de menor poder aquisitivo.

Diante dessas afirmações, o setor norte é o espaço de maior número de área de ocupação irregular, embora o maior crescimento nos últimos cinco anos tenha ocorrido na parte leste da cidade, devido à disponibilidade de área e às características dos loteamentos e aglomerados que se encontram implantados e adensados.

A distinção dos tipos de ocupações ilegais está exposta na figura 05, que traz a distribuição delas pelo perímetro urbano da cidade estudada. Com isso, é possível afirmar que o loteamento irregular tem a maior representação nas ocupações informais de Montes Claros. Através da figura 05 percebe-se que há ocorrência de loteamento irregular em todos os setores de baixa renda da cidade, inclusive, na parte leste da cidade, está uma grande área contínua de loteamento irregular. Da mesma forma, ao norte des-taca-se grande espaço de parcelamento irregular do solo urbano. Próximo à área central existem alguns loteamen-tos irregulares, no entanto esses são mais antigos que os localizados na extrema periferia da cidade.

A maior parte dos loteamentos irregulares está próxi-ma a favela, isso indica que as formas de ilegalidade estão

associadas. Existe um magnetismo socioeconômico que atrai pessoas de baixa renda para a proximidade de es-paços de ocupação ilegal. Isso devido ao impacto da vizi-nhança no preço do solo urbano, logo, os terrenos perto de ocupações ilegais são mais baratos.

Essa relação provoca uma concentração de formas de ocupação ilegal do solo em determinados setores da cidade. Como resultado, a figura 05 mostra que as formas ilegais de moradia são limítrofes, isto é, a favela está na mesma parte da cidade que concentra os loteamentos irregulares e clandestinos. A ocorrência de loteamento clandestino é pequena, apenas cinco loteamentos, embora se destaquem por estarem concentrados na parte norte da cidade, sendo que há apenas um na zona sul.


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Figura 05 - Formas de ocupações ilegais de baixa renda.

A tabela 02 traz uma síntese estatística sobre as for-mas de ocupação ilegal e mostra que o loteamento irregu-lar ocupa uma área de 8 km², o que representa 83,3% do espaço de ocupação ilegal. Esse alto percentual está re-lacionado ao tamanho dos loteamentos que permanecem numa situação de irregularidade. Diferente desse último, a favela e o loteamento clandestino ocupam porções meno-res do espaço urbano, por isso, juntos, representam 16,7% da área de moradia informal, sendo que as favelas corres-pondem a 0,94 km² de área e os loteamentos clandestinos ocupam 0,66 km².Tabela 02 - Dados sobre as formas de ocupação ilegal do solo urbano

Ocupação Ilegal Quantidade de Unidades

Área absoluta

Percentual de área em relaçãoao espaço ilegal

Favela 21 0,94 km² 9,8%

Loteamento Irregular 29 8 km² 83,3%

Loteamento Clandestino 5 0,66 km² 6,9%

Fonte: Imagem Quick Bird, 2005. PMMC, 2009. IBGE, 2000. Pesquisa de cam-po, 2009.

Para regularizar os loteamentos ilegais é preciso inves-tir na melhoria da infraestrutura, além de criar instru-mentos legais para a regularização jurídica da área. De acordo com Denaldi e Dias (2003), relatando a experiência na cidade de Santo André, a regularização jurídica passa pela criação do plano diretor, no qual estará prevista a criação das Zonas Especiais de Interesse Social – ZEIS, que são espaços urbanos destinados à regularização fun-diária de áreas de ocupação ilegal e à produção de habi-tações de interesse social. Para definição das ZEIS, estu-dos técnicos sobre a área afetada devem ser realizados,


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incluindo o levantamento cartográfico. Depois de criadas, as ZEIS devem ser aprovadas por decreto municipal e re-ferendadas pelo conselho gestor criado para tomar as deci-sões sobre as ações nessas áreas. Como etapa final, a área de interesse deve ser averbada em cartório e o registro dos lotes ser realizado.

Uma alternativa para regularização fundiária dos lote-amentos ilegais é a usucapião especial coletivo para fins de moradia; esse instrumento acelera o processo, pois os trâmites são mais simples que o processo apresentado an-teriormente. Contudo, essa alternativa somente poderá ser usada em loteamento de ocupação mais antiga e que não esteja em área pública, pois neste caso a usucapião é inválida. Em ocupações ilegais em terrenos públicos a recomendação, como escreveu Lins (2008), é a concessão para uso especial para fins de moradia que garante a se-gurança da posse e o direito à moradia. A concessão não assegura a propriedade, mas afirma o direito à posse e torna esse beneficio transmissível.

ConclusãoA cidade de Montes Claros passou por um processo de

crescimento demográfico, em função do crescimento eco-nômico, o que aumentou sua força centralizadora na rede urbana do Norte de Minas Gerais. Esta mesorregião do es-tado se caracteriza por apresentar municípios com baixos indicadores sociais e uma economia pouco desenvolvida. Esse cenário destoante entre a cidade de Montes Claros e os demais municípios do Norte de Minas Gerais fez com que a migração para a cidade de Montes Claros fosse intensa.

Essa transformação trouxe uma nova configuração so-cial para a cidade. Há de se considerar que a maior parte da população imigrante era de baixa renda, com isso, boa parte do solo urbano foi ocupado por famílias de baixo po-der aquisitivo. Mesmo que em menor quantidade, ocorreu a formação de setores de alta renda, assim como para a população de renda média.

A classe residencial é heterogênea e foi analisado em dois vieses, o de renda e o da densidade. Nesse último, o maior adensamento, naturalmente, concentra-se na área central e suas imediações, uma vez que são os espaços mais antigos da cidade e de maior valorização. No item renda, observou-se que a classe de alta renda está concen-trada na parte centro-oeste da cidade. Da mesma forma, a classe média está concentrada na área pericentral e em al-guns pontos da parte sudoeste do perímetro urbano. Con-tudo, a classe de maior destaque foi a de baixa renda que se apresenta em quase 70% do espaço destinado ao uso residencial. Isso mostra a influência da região no perfil da população de Montes Claros. Essa afirmação se respalda no fato de a migração para essa cidade ser o principal fa-tor do crescimento demográfico.

Esse cenário que se formou, com valorização do solo ur-bano, devido ao desequilíbrio entre oferta de terra e de-manda, provocou a formação de espaços ilegais para fins de moradia. Nesse contexto, foram identificadas três for-mas de moradia ilegal na cidade: o loteamento irregular, o loteamento clandestino e a favela. A maior parte da área da “cidade ilegal” é ocupada por loteamento irregular. No


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entanto, foram identificadas vinte e uma favelas.

Essa constatação mostra que intervenção estatal é im-prescindível para minimizar os efeitos perversos do cres-cimento das cidades médias. A redução dessa centralidade regional e diminuição do fluxo migratório é uma alterna-tiva para o problema do crescimento demográfico elevado nesse tipo de cidade. A criação de programas eficazes de re-gularização urbanística e fundiária, bem como a maior fis-calização do uso do solo urbano são elementos importantes para melhorar a condição da moradia nas cidades médias.

Diante desse quadro, estudos de aplicação das geotec-nologias no estudo urbano são importantes para gerar novos dados do espaço urbano, além de propor metodolo-gias de uso das geotecnologias adequadas para a realida-de local. Consequentemente, esses novos conhecimentos advindos da academia podem ser aproveitados na gestão urbana. Nessa perspectiva, este trabalho foi desenvolvido e os resultados encontrados revelaram novos conhecimen-tos sobre a cidade de Montes Claros, além de demonstrar que as geotecnologias têm um papel primordial na busca de novas informações sobre o espaço urbano.

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UNFPA. Fundo de População das Nações Unidas. Situação da população mundial em 2007: Desencadeando o potencial para o crescimento urbano. Nova Iorque: 2007. 108p.

AUTORES1. Alex Santos Martins

Graduando em Geografia/UNIMONTES. Bolsista de Iniciação Científica PIBIC/CNPq do Laboratório de Geo-processamento/UNIMONTES. [email protected]

2. Alexandre Magno Alves DinizPós-Doutorado em Geografia – McGill University (Ca-

nadá). Doutor em Geografia, Arizona State University – USU (EUA). Professor do Programa de Pós-Graduação em Geografia (PPGG) da Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC - MG). [email protected]

3. André Medeiros RochaGraduando em Geografia/UNIMONTES. Bolsista do

Laboratório de Geoprocessamento/UNIMONTES. [email protected]

4. Bruno Alves NobreGraduando em Geografia/UNIMONTES. Bolsista de

Iniciação Científica BIC/UNI do Laboratório de Geoproces-samento/UNIMONTES. [email protected]

5. Carlos Magno Santos ClementeMestrando do Programa de Pós-Graduação em Ciên-

cias Biológicas – PPGCB/UNIMONTES. [email protected]

6. Deborah Marques PereiraMestranda do Programa de Pós-Graduação em Desen-

volvimento Social/UNIMONTES. Bacharel em Direito, Faculdades Santo Agostinho. [email protected]

7. Expedito José FerreiraDoutor em Engenharia Agrícola pela UFV. Professor

do Departamento de Geociências e Coordenador do Centro de Estudos de Conveniência com o Semiárido (CECS) da UNIMONTES. expedito.ferreira@unimontes

8. Gabriel Alves VelosoMestrando em Geografia pela UFU. Bolsista FAPE-

MIG. [email protected]

9. Gustavo Henrique Gomes de OliveiraGraduando em Geografia/UNIMONTES. Bolsista de

Iniciação Científica do Laboratório do Geoprocessamento, UNIMONTES. [email protected]

10. Jefferson Willian Lopes AlmeidaPós-Graduando em meio ambiente e Desenvolvimento

Regional pela UNIMONTES. Servidor Público Municipal de Montes Claros. [email protected]

11. Jorge Luis Silva BritoDoutor em Geografia Física pela USP. Professor da

Universidade Federal de Uberlândia (UFU). Coordenador do Laboratório de Sensoriamento Remoto e Cartografia da UFU. [email protected]

12. Manoel Reinaldo LeiteMestre em Geografia – Universidade Federal de Uber-

lândia – UFU. Professor do curso de agronegócio da e--TEC. Bolsista FAPEMIG. [email protected]

13. Maykon Fredson Freitas FerreiraPós-Graduando em Meio Ambiente e Desenvolvimento

Regional pela UNIMONTES. Bolsista CNPq. [email protected]

14. Marcos Esdras LeiteDoutor em Geografia, Universidade Federal de Uber-

lândia - UFU. Professor do Departamento de Geociências e do Programa de Pós-Graduação em desenvolvimento Social. Coordenador do Laboratório de Geoprocessamen-to, Universidade Estadual de Montes Claros – UNIMON-TES. [email protected]

15. Mariana Mendes Silva Mestranda em Geografia Instituto de Geografia – Uni-

versidade Federal de Uberlândia. Bolsista CNPQ

16. Marianne Durães FernandesGraduanda em Geografia, Universidade Estadual de

Montes Claros – UNIMONTES. Bolsista de Iniciação Científica do Laboratório de Geoprocessamento, UNI-MONTES. [email protected]

17. Mario Marcos do Espírito SantoDoutor em Ciências Biológicas pela UFMG. Professor

do Programa de Pós-Graduação em Ciências Biológicas/ Universidade Estadual de Montes Claros – UNIMON-TES. [email protected]

18. Mirna Karla Amorim da Silva Doutoranda do Instituto de Geografia – IG/ Universidade

Federal de Uberlândia – UFU. [email protected]

19. Raul de Magalhães FilhoGraduando em Geografia, Universidade Estadual de

Montes Claros – UNIMONTES. Bolsista de Iniciação Científica FAPEMIG, UNIMONTES. [email protected]

20. Renato Emanuel da SilvaMestrando em Geografia – Universidade Federal de

Uberlândia – UFU. [email protected]

21. Roberto RosaDoutor em Geografia Física pela USP. Professor do Ins-

tituto de Geografia – IG, Universidade Federal de Uber-lândia – UFU. [email protected]

22. Wadson de Almeida MirandaMestre em Ciências Agrárias pela UFMG. Especialista

em Recursos Hídricos e Ambientais (ICA/UFMG). Bolsis-ta do Centro de Estudos de Convivência com o Semiárido. [email protected]

23. Wagner Barbosa BatellaDoutorando em Geografia pela UNESP/ Presidente

Prudente. Professor da Universidade Federal da Frontei-ra Sul – UFFS. [email protected]

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