Caraterização de áreas úmidas em Garopaba (SC) utilizando métodos indiretos e diretos de investigação

Abstract

As Áreas Úmidas (AUs) desempenham um papel essencial na regulação do ciclo hidrológico, na manutenção da biodiversidade e na mitigação de enchentes, sendo definidas por critérios como solos hidromórficos, vegetação adaptada e influência das inundações periódicas ou permanentes. Este estudo aplicou duas metodologias para identificar e caracterizar AUs ao sul da Lagoa de Garopaba, SC. A primeira utilizou dados de radar (Sentinel-1) e sensores ópticos (Sentinel-2B) para mapear alagamentos, umidade do solo e cobertura vegetal. O Sentinel-1 apresentou limitações na detecção de inundações em áreas vegetadas, sendo que apenas a imagem de 20/05/2018 revelou sinais evidentes de alagamento. O Sentinel-2, por meio da composição RGB (R8 G11 B12), realçou variações na umidade do solo devido à sensibilidade do NIR e do SWIR ao teor de água. A análise espectral indicou tonalidade esverdeada em depósitos lagunares-praiais, que foram classificadas como áreas úmidas potenciais. Para validação, vistorias de campo com medições do nível freático e coleta de solos confirmaram que a maioria das áreas classificadas como úmidas apresenta solo rico em matéria orgânica e lençol freático aflorante ou pouco profundo (<0,45m). O coeficiente Kappa indicou uma acurácia geral de 0,73, com maior dificuldade na classificação das AUs (precisão de 0,66), refletindo a complexidade do ambiente. A análise dos índices NDVI e NDWI mostrou eficácia na identificação de corpos d'água e vegetação arbórea, mas dificuldade em diferenciar dunas de áreas urbanizadas e plantações de vegetação herbácea/arbustiva. Alterações nos valores dos índices entre períodos secos e úmidos indicaram que regiões de vegetação herbácea/arbustiva sofrem inundações corroborando os dados do Sentinel-1. A segunda metodologia empregou fotointerpretação de imagens aéreas históricas (1957 e 1978), analisando principalmente a tonalidade para identificar AUs, com validação em campo. Regiões mais escuras nas imagens apresentaram nível de água aflorante ou pouco profundo (<0,45m), solos ácidos, ricos em matéria orgânica e com predomínio de silte e areia fina, formando depósitos paludial-lagunares associados à colmatação de corpos aquosos costeiros e regiões mais claras por depósitos arenosos e geralmente mais secos. A vegetação presente é característica de AUs, com restinga arbórea e herbácea/arbustiva. A região ao sul da Lagoa de Garopaba foi classificada como uma AU Costeira separada do mar, com nível de água relativamente estável.

Abstract: Wetlands play a crucial role in regulating the hydrological cycle, maintaining biodiversity, and mitigating floods. They are defined by criteria such as hydromorphic soils, adapted vegetation, and the influence of periodic or permanent flooding. This study applied two methodologies to identify and characterize wetlands south of Lagoa de Garopaba, SC, Brazil. The first approach employed radar (Sentinel-1) and optical sensors (Sentinel-2B) to map flooding, soil moisture, and vegetation cover. Sentinel-1 showed limitations in detecting floods in vegetated areas, with only the image from May 20, 2018, revealing clear signs of inundation. Sentinel-2, using an RGB composite (R8 G11 B12), highlighted variations in soil moisture due to the NIR and SWIR bands' sensitivity to water content. Spectral analysis revealed a greenish hue in lagoon-beach deposits, which were classified as potential wetlands. For validation, field surveys including groundwater level measurements and soil sampling confirmed that most classified wetlands had organic-rich soils and shallow or emergent water tables (<0.45 m). The Kappa coefficient indicated an overall accuracy of 0.73, with greater difficulty in classifying wetlands (precision of 0.66), reflecting the complexity of the environment. NDVI and NDWI analyses proved effective in identifying water bodies and arboreal vegetation but struggled to differentiate dunes from urban areas and croplands from herbaceous/shrubby vegetation. Variations in index values between dry and wet periods showed that herbaceous/shrubby vegetation areas experience flooding, corroborating Sentinel-1 data. The second methodology involved photointerpretation of historical aerial images (1957 and 1978), focusing mainly on tonal variation to identify wetlands, with field validation. Darker regions in the images corresponded to areas with emergent or shallow water tables (<0.45 m), acidic soils rich in organic matter, and a predominance of silt and fine sand, forming paludal-lagoonal deposits associated with the silting up of coastal water bodies. Lighter areas were linked to sandy, generally drier deposits. The vegetation is typical of wetlands, including arboreal and herbaceous/shrubby restinga. The area south of Lagoa de Garopaba was classified as a Coastal Wetland, separated from the sea, with a relatively stable water level.