Avaliação da cobertura e perdas de solo na bacia hidrográfica Palmares-Ribeirão do Saco, em Paty do Alferes e Miguel Pereira-RJ, através de técnicas de sensoriamento remoto e SIG

Abstract

A erosão do solo é um problema crescente no mundo atual, em praticamente todos os continentes, que se deve ao crescimento da demanda por alimentos, ao mau uso dos solos e a necessidade de produção de fibras e combustíveis. Por outro lado, o planejamento correto do uso e cobertura dos solos evitando utilizar áreas para a agricultura que tenham alto risco de erosão e alto potencial natural de erosão pode minimizar o processo, sem comprometer a segurança alimentar. O objetivo deste trabalho foi avaliar o risco de erosão e a perda de solo em uma bacia hidrográfica utilizando técnicas de sensoriamento remoto e SIG, associados à evolução temporal dos índices de cobertura e ocupação do solo, em áreas nos municípios de Paty do Alferes e Miguel Pereira, Estado do Rio de Janeiro. Para isso, utilizou-se o modelo de predição de perdas de solos, no caso a RUSLE (“Revised Universal Soil Loss Equation”), associado a técnica de sensoriamento remoto integrada ao índice de vegetação NDVI (“Normalized Difference Vegetation Index”) para determinar a cobertura dos solos em um SIG (Sistema de Informação Geográfica). Para tal, foram utilizadas imagens de satélite dos sensores TM Landsat-5, ETM+ Landsat-7 CCD CBERS-2 e CCD e HRC do CBERS 2B coletadas no período considerado. Os dados de sensoriamento remoto e do sistema de informações geográficas integrados a modelos de predição de perdas de solos caracterizaramse como importantes instrumentos na análise do meio ambiente. A utilização de NDVI constitui-se em ferramenta adequada para a determinação da cobertura, para aplicação em modelos de predição de perda de solo. As perdas de solo, o potencial natural de erosão e o risco mostraram forte relação com as características do relevo, podendo ser utilizados no planejamento do uso e ocupação do solo em áreas urbana e rural. Mais estudos devem ser realizados associando SIG, modelos de predição de erosão e técnicas de sensoriamento remoto no sentido de melhor prever a ocorrência de desastres ambientais, também para criar bancos de informações sobre o comportamento dos solos em relação aos diversos agentes causadores do processo erosivo.