Impacto das áreas verdes urbanas em relação às ilhas de calor no município de Nova Iguaçu: análise temporal utilizando imagens de sensoriamento remoto

Abstract

A urbanização acelerada tem causado a supressão de áreas verdes em centros urbanos, gerando impactos ambientais significativos, como o aumento da temperatura da superfície terrestre (LST, do inglês - Land Surface Temperature) e a formação de ilhas de calor (UHI, do inglês - Urban Heat Island). O uso de Sensoriamento Remoto (SR) permite o monitoramento contínuo e quase em tempo real da superfície terrestre e, assim contribui de forma crucial para estudos ambientais. A partir de imagens de satélite, é possível avaliar os efeitos das mudanças antropogênicas, especialmente no que se refere à redução de áreas verdes. Este estudo teve como objetivo monitorar áreas verdes, áreas verdes convertidas e áreas urbanas no município de Nova Iguaçu – RJ, utilizando imagens dos satélites Landsat 8 e 9 para uma análise temporal da LST e do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI). A pesquisa focou na avaliação dos impactos da mudança de uso e cobertura da terra sobre as ilhas de frescor no centro urbano do município, buscando áreas que foram suprimidas para a construção de empreendimentos, contempladas com medidas compensatórias. O período de análise foi de 2014 a 2025. Os resultados indicaram um aumento médio da variação de LST de 2,78°C e uma redução significativa no NDVI, de 0,65 para 0,15, após a supressão da vegetação, o que evidenciou a perda da função de regulação térmica proporcionada pelas áreas verdes. Áreas adjacentes também apresentaram um incremento de temperatura, intensificando o efeito das UHI. Embora as medidas compensatórias sejam aplicadas, dificilmente conseguem mitigar os impactos ambientais locais, o que sugere a necessidade de políticas públicas que priorizem a preservação das áreas verdes urbanas. Assim, este estudo buscou destacar a importância do uso de SR como ferramenta essencial para a avaliação de mudanças ambientais, fornecendo dados cruciais para estratégias de planejamento urbano sustentável e eficaz.