As geotecnologias estão sendo cada vez mais utilizadas como ferramentas para analisar e detectar problemas ambientais em diversas partes do mundo, inclusive para constatar alterações e impactos do crescimento urbano no clima de cidades. Podem ser entendidas como novas tecnologias ligadas às geociências e ciências correlatas, as quais trazem avanços significativos no desenvolvimento de pesquisas, em processos de gestão e manejo, em ações de planejamento e em tantos outros aspectos relacionados à estrutura do espaço geográfico (FITZ, 2008).
O termo Geotecnologias é complexo e amplo, pois envolve diversas tecnologias de tratamento e manipulação de dados geográficos, que se utilizam de programas computacionais. Dentre as principais tecnologias destacam-se: o sensoriamento remoto, a cartografia digital, os SIGs (Sistema de Informações Geográficas) e a utilização de GPS (Sistemas de Posicionamento Global). Muitas dessas tecnologias permitem adquirir, armazenar, tratar, processar e gerar dados georreferenciados com o objetivo de alcançar resultados almejados (THOMAS et al., 2001).
Frente a isso, o avanço dessa tecnologia tem proporcionado cada vez mais o aprimoramento e o desenvolvimento de modernos SIGs para a composição cartográfica. Os SIGs são uma das geotecnologias mais utilizadas para compor pesquisas em diversas áreas ambientais. Pode ser considerado como um modelo matemático dinâmico e conceitual do mundo real, que integra um banco de dados digitais a bases espaciais, gerenciados para promover a atualização e a aplicação de dados georreferenciados (LIU, 2006).
Os SIGs possuem como características principais a integração em uma mesma base de dados, informações espaciais provenientes de dados cartográficos, dados de censo e de cadastro rural e urbano, imagens de satélite, redes e modelos numéricos de terreno; podendo também combinar várias informações usando algoritmos de manipulação, para gerar mapeamentos derivados, e também consultar, recuperar, visualizar e plotar as informações da base de dados geocodificadas (CÂMARA e QUEIROZ, 1998).
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Segundo Rosa (2009), um bom SIG tem que ser composto de programas de alto nível, capazes de completar as necessidades de cada projeto, mantendo sempre um bom desempenho, também sendo capaz de operar em ambiente multi-usuário e multi-tarefa, e integrar dados vindos de outras fontes e nos formatos vetorial e raster. Suas operações de consulta e manipulação de dados geográficos compõem a essência do sistema, diferenciando-o de tecnologias como a Cartografia Automatizada e Projeto Auxiliado por Computador (CÂMERA e QUEIROZ, 1998).
Para tanto, outra ferramenta das geotecnologias mais utilizada para estudos ambientais, sobretudo climáticos em áreas urbanas, é o sensoriamento remoto, uma vez que permite estabelecer relações dinâmicas sobre o uso e ocupação do solo e o campo térmico, a fim de subsidiar o planejamento urbano. O sensoriamento remoto permite a obtenção de informações sobre um objeto sem que haja contato físico com o mesmo, como por exemplo, os sistemas que adquirem imagens da superfície terrestre a bordo de plataformas aéreas (aviões) e orbitais (satélites) (THOMAS et al., 2001). É através da captação e do registro da energia refletida ou emitida pela superfície, que se obtém imagens e outros tipos de dados da superfície terrestre com o uso do sensoriamento remoto (COSTA, 2007).
Como os elementos contidos na superfície terrestre (vegetação, água, solo) refletem, absorvem e transmitem radiação eletromagnética em dimensões que variam com o comprimento de onda, segundo as características biológicas e físico-químicas de cada um, torna-se possível, em função dessas variações, distinguir esses objetos nas imagens de sensores remotos, que podem variar do preto (quando refletem pouca energia) ao branco (quando refletem muita energia) (COSTA, 2007). As imagens podem ser interpretadas pela tonalidade/cor, textura, tamanho, forma, sombra, altura, padrão e localização (FLORENZANO, 2002).
Contudo, é importante destacar que as áreas urbanas possuem características que tornam complexas a sua classificação, por não apresentar continuidade nem homogeneidade. Essas áreas são constituídas por diversos materiais que refletem ou irradiam a energia eletromagnética de várias formas, apresentando grande amplitude espectral e altas frequências espaciais dificilmente separáveis. Essa diversidade espectral se dá em detrimento dos materiais que compõem os alvos, como o concreto, asfalto, telhados com cerâmica, solo exposto, áreas verdes, fibrocimento, entre outros (IWAI, 2003).
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a 14μmdo espectro eletromagnético), o sensoriamento remoto baseia-se no princípio de que todo objeto e superfície que apresente temperatura acima do zero absoluto emite energia eletromagnética. Alguns sensores remotos possuem a capacidade de detectar a radiação em ondas longas emitidas na faixa do infravermelho termal, cujos valores variam em função de sua temperatura (STEINKE et al., 2004). Através das características dos sensores e o estabelecido pela Lei de Planck, no qual diz que: quanto maior a temperatura de um dado comportamento de onda, maior será a quantidade de energia emitida por um corpo negro (BIAS et al., 2003), será possível obter a temperatura de determinado local ou objeto através da transformação dos níveis de cinza das imagens termais em valores estimados de temperatura, em conjunto com a aplicação de um algoritmo (NASCIMENTO e OLIVEIRA, 2012).
Alguns satélites vêm sendo utilizados na captação de dados na faixa do infravermelho termal desde a década de 1960. Porém, os primeiros deles com baixa resolução espacial. Contudo, o avanço tecnológico dos sensores remotos permitiu melhorias na resolução espacial e espectral nas imagens orbitais. A disponibilidade de imagens possibilitou o emprego de dados obtidos por satélite para estudos sobre as condições térmicas superficiais, como o Moderate Resolution Imaging
Spectroradiometer (MODIS), e o Advanced Space Borne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER), ambos a bordo do satélite TERRA, o IRMSS, a bordo
do CBERS e os sensores TM e ETM+, ambos dos satélites da série Landsat (NASCIMENTO e OLIVEIRA, 2012).
Frente ao exposto, fica claro que foi a partir do desenvolvimento e aprimoramento dessas tecnologias, que muitas pesquisas que envolvem estudos ambientais, e principalmente estudos climáticos, se intensificaram ao longo de vários anos, tanto no Brasil como no mundo. Isso se deve ao fato das mesmas contribuírem com um leque de informações e dados que são considerados importantes para detectar, investigar e monitorar problemas ambientais estudados, proporcionando através disto medidas mitigadoras sobre os possíveis impactos derivados das atividades do homem sobre o meio ambiente, sobretudo no clima.
Como exemplo pode-se citar o estudo realizado por Lombardo et al. (2012), que utilizaram imagens multiespectrais orbitais do satélite Landsat 5 e o software TNT Mips 2010 MicroImages, para processar as imagens, visando identificar o grau de degradação do espaço de São Paulo, tendo como referencial os mapas termais e de uso e ocupação do solo no Município.
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Silva et al. (2010) também fizeram uso de imagens do Landsat 5-TM e alguns dados complementares, para determinar as componentes do balanço de radiação e de energia, e também a evapotranspiração diária na Bacia do Mogi-Guaçu e na Bacia do Baixo Jaguaribe, com o objetivo de avaliar alterações climáticas promovidas pela substituição da vegetação primária nessas áreas.
Visando avaliar o ambiente térmico urbano da cidade de Fuzhou, China, Zhang et al. (2013) também utilizaram imagens de satélite do Landsat 5-TM e Landsat 7- ETM+, de 1989 e 2001 e um modelo de balanço de calor e dados de estações meteorológicas para esclarecer a contribuição de descargas de calor antropogênicas para o ambiente térmico urbano, com o objetivo de estimar essa descarga na forma de fluxo de calor sensível em ambientes urbanos complexos.
Andrade et al. (2012) avaliaram os parâmetros biofísicos de superfície do bioma Pantanal no Brasil, através da aplicação de geotecnologias. Para esse estudo foram utilizados o algoritmo SEBAL, imagens do sensor MODIS, e o mapa de classes de uso e cobertura da terra. De acordo com o estudo, os resultados obtidos para o NDVI, temperatura da superfície, albedo, fluxo de calor sensível diário, saldo de radiação diário e evapotranspiração real diária apresentaram-se coerentes com dados de literatura para os diferentes usos e cobertura do solo, e também corroboram a eficiência analítica das estimativas do SEBAL. Os resultados também mostraram o potencial das geotecnologias na implementação de modelos ou algoritmos voltados para a compreensão da dinâmica de processos biofísicos de interação solo-planta-atmosfera do Pantanal.
O estudo realizado por Jesus e Coelho (2013) utilizou geotecnologias como o sensoriamento remoto e o software Arcgis 9.3, para realizar o mapeamento térmico da cidade de Cariacica-ES,interceptando com os dados referentes às áreas com cobertura vegetal coletados em pesquisa anterior. Os resultados demonstraram uma visualização das variações de temperatura em todo território do município de Cariacica e contribuíram para a observação dos materiais que compreendem o uso do solo, permitindo a sua composição ao associar com valor já apresentado em estudo anterior. Esse estudo também possibilitou validar a utilização dos dados de Sensoriamento Remoto e dos SIGs para o mapeamento do campo térmico de qualquer localidade, contribuindo para a disseminação de geotecnologias e para possíveis atualizações no acervo cartográfico e na tomada de decisões por parte dos órgãos governamentais frente ao planejamento urbano.
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Leite (2012) buscou analisar, com o auxílio de dados do Landsat 5-TM, de documentos cartográficos, do SIG ENVI e do algoritmo SEBAL as relações entre as mudanças no uso da terra e a variação da temperatura e do albedo de superfície, no período sazonal de inverno da Bacia do Rio Vieira – MG nos últimos 25 anos. O estudo enfatizou a importância das geotecnologias em especial o sensoriamento remoto nos modelos de monitoramento e gestão dos ambientes naturais e antrópicos, haja vista a possibilidade de discriminação de diferentes formações vegetais numa área caracterizada pela complexidade de diferenciação de tipos florestais.
O estudo realizado por Borges et al. (2011) buscaram quantificar e analisar através de imagens de satélite TM/Landsat 5 na faixa termal, o aumento da temperatura da superfície, em uma porção Oeste da Bahia, adotando como recortes temporais os anos de 1984, 1992, 2000 e 2008. Teve como relevância permitir uma análise espacializada de como as mudanças no uso do solo alterou os valores de temperatura de superfície a partir das atividades que mudaram a paisagem nos períodos avaliados. De acordo com a análise, os resultados mostraram que a agricultura em grande escala é o principal elemento responsável por mudanças no uso da terra e, por conseguinte, o aumento da temperatura da superfície no período analisado. Os autores também enfatizaram que os dados de sensoriamento remoto termal mostraram-se eficientes no estudo do comportamento termal dos alvos e permitiram relacioná-los com a temperatura aparente de superfície, por meio do modelo estatístico adotado na pesquisa.
Tsuyuguchi et al. (2010) fizeram uso de geotecnologias, como as técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto, para espacializar dados de precipitação, índice de vegetação e temperatura de superfície na Bacia do Rio Taperoá – PB e fazer uma correlação entre esses parâmetros, visando subsidiar estudos hidrológicos. A partir dos mapas de espacialização da chuva e dos estudos de NDVI e temperatura, os resultados mostraram o quanto uma variável pode interferir ou influenciar a outra, e o quanto as mudanças na cobertura vegetal foram determinantes para explicar as variações de temperatura na região.
Weng e Yang (2006) analisaram, através das imagens do Landsat 5 TM, o padrão de poluição atmosférica local, densidade urbana e temperatura de superfície terrestre em Guangzhou, China.
Karenia (2011), em estudo realizado na cidade de Caracas – Venezuela, propôs utilizar as geotecnologias para o estudo do clima urbano, com o objetivo de analisar a variação espacial das condições socioambientais relacionadas com as temperaturas da
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superfície urbana (o fenômeno de ilha de calor urbano). Para essa análise foram utilizadas a temperatura da superfície urbana, uso do solo urbano e o índice de vegetação. O estudo mostrou que a diferença de temperatura em algumas partes da região está relacionada com a densidade urbana, quantidade de vegetação e com a qualidade dos materiais de construção de casas de baixa renda. A pesquisa também teve a intenção de proporcionar melhores informações para o planejador urbano e para os tomadores de decisão sobre essa questão na região.
Diante do exposto, pode-se considerar que as geotecnologias, principalmente os sistemas de informações geográficas e o sensoriamento remoto, são instrumentos considerados poderosos para detectar problemas ambientais, fazer o levantamento de informações, mapear e monitorar esses problemas em diferentes cenários, facilitando também a sua mitigação.
2.6. Aplicações do algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land)