Effectiveness of sun protection

A escolha da área de estudo foi uma tarefa que resultou do interesse em compreender a disseminação da malária, testando o alcance dos SIG no que concerne ao cruzamento de informação, produção da cartografia do uso e ocupação do solo e o relacionamento da mesma com os dados do paludismo.

De facto, o alcance dos SIG e da DR vai muito além da Geografia convencional. “O uso da Teledetecção como técnica de observação e dos SIG´s como técnica de análise e visualização são, claramente, parte integrante da Geografia actual e dos seus métodos” (Casimiro; 2002:58).

No presente estudo, foram analisados diferentes dados, provenientes de diferentes fontes, nomeadamente dados epidemiológicos, climatológicos, entre outros. Assim, utilizou-se uma imagem Landsat 8, lançado em 11 de Fevereiro de 2013, este satélite orbita a 705 km de altitude, completa cada orbita em 99 minutos e “revisita” o mesmo ponto da superfície terrestre em cada 16 dias.

Não obstante, embora a crescente disponibilização das imagens de satélite, viesse permitir a redução da necessidade de deslocação ao terreno (área de estudo), por sua vez, este facto fomentou a necessidade de um aumento do rigor e exactidão temática, relativamente à extracção das classes de ocupação do solo, facto que em certas situações, esta fortemente dependente da resolução do sensor.

Geralmente, quando se trabalha com imagens de satélite, a resolução do sensor, desempenha um papel fundamental ao objectivo do estudo, na verdade, “é basicamente, a sua capacidade de discriminação, dentro do espectro (tanto a nível das bandas como da capacidade de discriminação), em termos espaciais e temporais” (Casimiro; 2002:69).

Relativamente a resolução do satélite Landsat, importa referir que este utiliza dois sensores (OLI e TIRS)48_{, disponibiliza imagens em 11 bandas espectrais (Quadro} 2), apresentando uma resolução espacial de 30 metros (multiespectral) e 15 metros (pancromático). Também de destacar que, disponibiliza informação com uma resolução espacial de 100 metros (bandas 10 e 11 do sensor TIRS respectivamente), sendo que esta é geralmente aplicada aos estudos da temperatura das correntes de água, incêndios florestais entre outros.

Assim sendo, no presente estudo, com base nos objectivos pré-estabelecidos, utilizou-se o sensor OLI (Operational Land Imager), tendo sido seleccionadas apenas as bandas do visível, infravermelho e infravermelho de ondas curtas (coastal/aerosol, blue, green, red, near IR e SWIR 1), isto porque, estas permitem identificar/discriminar melhor as classes a extrair.

48 _{OLI do inglês Operational Land Imager, faz a aquisição dos dados em 9 bandas, 8 bandas com 30 m de}

resolução e 1 banda pancromática com resolução de 15 m. Por sua vez, TIRS ou Thermal Infrared

Quadro 2. Bandas espectrais do sensor Landsat 8

Spectral bands Wavelenght (micrometers) Resolution (meters) Use Band 1 coastal/aerossol

0.43-0.45 30 Increased coastal zone observations

Band 2 blue 0.45-0.51 30 Bathymetric Mapping; distinguishes soil from

vegetation; deciduous from coniferous vegetation

Band 3 green 0.53-0.59 30 Emphasizes peak vegetation, which is useful for

assessing plant vigor

Band 4 red 0.64-0.67 30 Emphasizes vegetation slopes

Band 5 near IR 0.85-0.88 30 Emphasizes vegetation boundary between land and

water, and landforms

Band 6 SWIR 1 1.57-1.65 30 Used in detecting plant drought stress and

delineating burnt areas and fire-affected vegetation, and is also sensitive to the thermal radiation emitted by intense fires; can be used to detect active fires, especially during nighttime when the background interference from SWIR in reflected

sunlight is absent

Band 7 SWIR – 1

2.11-2.29 30 Used in detecting drought stress, burnt and fire- affected areas, and can be used to detect active

fires especially nighttime

Band 8 panchromatic

0.50-0.68 15 Useful in “Sharpening” multiespectral images

Band 9 cirrus 1.36-1.38 30 Useful in detecting cirrus clouds.

Band 10 TIRS 1 10.60-11.19 100 Useful for Mapping thermal differences in water

currents, monitoring fires and other night studies, and estimating soil moisture

Band 11 TIRS 2 11.50-12.51 100 Same as band 10

Relativamente a obtenção das imagens, estas foram adquiridas através do portal Earthexplorer da USGS, onde se seleccionaram as imagens correspondentes aos Path e Row, referentes ao mês de Janeiro de 2014 (Quadro 3).

Quadro 3. Coordenadas das imagens seleccionadas

Path Row Data de Aquisição

203 051 23-Janeiro-2014 203 052 23-Janeiro-2014 204 051 14-Janeiro-2014 204 052 14-Janeiro-2014 205 051 21-Janeiro-2014 205 052 21-Janeiro-2014

Fonte: Earthexplorer. USGS

A opção pela imagem de Janeiro de 2014, período pós-precipitação, resultou de diversos factores, nomeadamente, a dificuldade em obter imagens espectralmente coincidentes; a problemática relacionada com a hora e as condições de iluminação, o que obrigou a utilização de imagens de outras datas (período pós-precipitação). Tais aspectos foram levados em consideração no momento da selecção das imagens, onde se procurou obter imagens com a mais ínfima diferença das condições atmosféricas, de forma a contornar as distorções que possam decorrer desses fenómenos (nomeadamente, os defeitos causados na resposta espectral dos mesmos) (Figura 10).

Figura 10. Influência das condições de iluminação (composição falsa cor)

Extracto a) sem efeito da iluminação Extracto b) com efeito da iluminação

Relativamente às variáveis demográficas optou-se, por utilizar os dados da malária nomeadamente os de 2004 à 201349_{, onde se procurou incluir as variáveis} relacionadas com o número de casos inferior e superior a 5 anos, número de óbitos registados e as respectivas médias, total de MILDAs distribuídos, GE efectuado, Testes de Diagnóstico Rápido, Consultas Pré-natal, TPI, Exames realizados. No entanto, para efeitos de determinação das regiões de risco, apenas foram considerados os dados dos dois anos propostos para esse estudo (2012-2013).

Relativamente aos dados ambientais, utilizou-se os dados da precipitação (médias anuais) em cada região. Contudo, é de sublinhar que foram utilizados dados da precipitação referente aos períodos de 2004 à 2012. No que respeita a temperatura, apesar de dispor dos registos para três estações meteorológicas (Bolama, Bissau e Bafatá), dos períodos de 1994-2004 e 2000-2011, a inexistência de estações meteorológicas para a recolha de dados da temperatura nas restantes regiões e a reduzida variabilidade dos registos, conduziu a não utilização dessa variável, visto não contribuírem para a explicação da malária, voltaremos a esse assunto no momento oportuno.

49 _{Devido a inconsistência e a ausência de dados em certas regiões no ano 2005, optou-se por não}

considerar as informações referentes a esse período, de forma a evitar problemas relacionados com a limitação da informação.