1. Introdução

Estudos ambientais vêm ocupando, cada vez mais intensamente, posição de destaque na abordagem geográfica (^{Santos, 2008}). Ainda segundo a autora mencionada anteriormente, desde o início do século passado a relação homem-natureza/meio, tornam-se cada vez mais, cernes de discussões por diversos setores da sociedade, principalmente acadêmicas. No entanto, são poucos os debates sobre o tratamento que a ciência geográfica pode oferecer as questões ambientais afirma ^{Carlos (1991}). Porém, desde o final das últimas décadas, notamos um avanço das pesquisas geográficas principalmente almejando relacionar as questões ambientais, principalmente aquelas relacionadas com a apropriação dos recursos naturais pela sociedade. Neste estudo, traremos a luz das discussões, a questão das atividades agropecuárias e da vegetação de cerrado como uso e cobertura da terra e a possibilidade de relacionamento com aspectos morfológico do revelo.

As atividades agropecuárias, caracterizam-se como um dos principais agentes de mudanças da paisagem no interior do estado da Bahia, principalmente no oeste do estado, uma região caracterizada por integrar as novas “fronteiras agrícolas” do Brasil (^Filho,1989). Localizado na região limítrofes ao sul com o estado de Minas Gerais, ao oeste com Goiás e Tocantins, ao norte com o Piauí, sendo que no estado da Bahia, ocupa a porção do “Além São Francisco”, ou a porção correspondente a margen esquerda do Rio, conforme a Figura 1 na página seguinte. Para ^{Mendonça (2006}), o Oeste Baiano se tornou a principal fronteira agrícola do Estado nas décadas de 1980 e 1990. A região conheceu uma expansão agropecuária sem precedentes, em razão do crescimento e da valoração de grãos, cultivos perenes e agricultura irrigada, as quais produziram importantes transformações da paisagem. Segundo os autores ^{Costa e Mondardo (2013}), Alysson Paulineli, engenheiro agrônomo, ex-ministro da fazenda durante o governo do general Ernesto Geisel (1974 a 1979), foi o principal responsável pelo desbravamento do cerrado baiano, através da criação da Empresa Brasileira de Assistência Técnica e Extensão Rural (EMBRATER), e da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA), que possibilitou desenvolvimento de uma agricultura, tropical e competitiva no país, foi esta última que serviu para viabilizar a ocupação dos cerrados principalmente pelos sulistas, tornando a região uma das mais promissoras do Brasil (Costa e Mondardo, 2013, p.1349).

Segundo a revista Agromagazine, edição do mês de setembro de 2012, afirma que, com 16,2 milhões de hectares em área total, o oeste baiano possui 9,1 milhões de ha de bioma cerrado, dos quais 1,9 milhão destinam-se a reservas legais e 1,7 milhão a preservação permanente. Com possibilidade de uso agrícola, estas áreas, soma-se a um total de 5,5 milhões de ha, enquanto 4,6 milhões destes registram boa pluviosidade (^{Agromagazine, 2012}, p.19). No oeste do estado, a agricultura encontrou terreno fértil considerando aspectos pedológicos, geomorfológicos, climáticos e hidrográfico para o seu crescimento e expansão (^{Donzeli et al. 2003}; ^{Filho, 1989}; ^{Mendonça, 2006}).

De acordo com o Censo Agropecuário de 2017, do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE, 2017), o Oeste Baiano, também se transformou em um dos mais importantes geradores de riquezas agrícolas, a exemplo de produtos como algodão herbáceo, este, apresentando um rendimento médio 17,8%, desta forma, responsável por 27,2% da produção nacional (IBGE, 2017). No oeste do estado, a paisagem natural é caracterizada pelo ecossistema de Cerrado, ao longo das últimas décadas, este ecossistema, vem sendo suprimido em detrimento das áreas de cultivos de algumas commodities agrícolas (soja, milho e algodão). Esta produção é bastante valorizada pelo mercado financeiro interno e externo, ao longo dos últimos 30 anos, a região vem se tornando grande polo de produção agropastoril (^{Mondardo, 2010}).

O Oeste Baiano encontra-se geologicamente na unidade do Grupo Urucuia, abrangendo 86,8% da área; caracterizase por depósitos aluvionares e coberturas dentrito-lateríticas (CPRM, 2008). Os solos são predominantemente Latossolo Vermelho-Amarelo, Neossolo Quartzarênico e solos Hidromórficos associados às veredas. Os solos, em geral, são constituídos por baixa fertilidade, variando de profundos a muito profundos (Moraes, 2003). Segundo ^{Batistella et al (2002}), duas estações climáticas são bem definidas na área de estudos: a estação seca e fria (maio a setembro) e a estação chuvosa e quente (outubro a abril). Sua posição geográfica assegura temperaturas elevadas durante boa parte do ano em razão da forte radiação solar. As temperaturas médias máximas e mínimas da região variam entre 30 ºC e 20 ºC, respectivamente. A pluviosidade anual varia no sentido leste-oeste de 800 mm a 1600 mm, concentrando-se nos meses de novembro a março (Batistella et al., 2002). Estas características ambientais proporcionam aspectos único da paisagem do Oeste Baiano, ao compara-las com o restante do estado.

A partir dos aspectos ambientais favoráveis ao desenvolvimento agropecuário, a ocupação “mal planejada”, em outras palavras, “organizada de maneira não equilibrada”, sem uma visão conservacionista ou de sustentabilidade dos recursos naturais existente, como foi feita no passado, gerou grandes prejuízos ao meio ambiente local e regional, como, por exemplo, alteração do regime hídrico, supressão excessiva da vegetação e aumento exagerado da erosão de solo (Alves et al., 2009). O crescimento econômico da região, implicou em mudanças drástica na paisagem, essas mudanças caracterizam-se principalmente pela supressão da cobertura vegetal nativa (Cerrado) por áreas de cultivos e de pastoreio, além de submeter grandes extensões de áreas naturais a riscos de erosão, devido ao desflorestamento sem controle. O Oeste baiano corresponde a uma considerável porção territorial do estado da Bahia, conforme a Figura 1 a seguir.

Figura 1 Localização do oeste baiano no contexto sul-americano.  

Diante desse cenário, os recursos materiais e metodológicos para investigações no campo cientifico são variados, dentre os quais destacaremos o Sensoriamento Remoto (SR) e suas operações a exemplo do Processamento Digital de Imagens (PDI) (Borges et al., 2007; Panquestor et al., 2004; ^{Hermuche et al., 2002}). O SR pode ser descrito como um conjunto de tecnologias, que permite a obtenção de dados espaciais e temporais da superfície terrestre (^{Florenzano, 2007}; ^{Novo, 1992}). Neste sentido, o SR, representa uma ciência, que tem por objetivo adquirir informações sobre objetos ou fenómenos na superfície da terra sem contato direto com estes (^{Jensen, 2009}). Neste contexto, o processamento digital de imagens de satélite provou ser uma ferramenta importante na detecção de e avaliar as mudanças no uso e ocupação do solo, com o uso de algoritmos que se destacam para fins de classificação ou isolamento do fenômeno que você deseja estudar (^{Herrera, 2004}). Com o desenvolvimento das técnicas de SR, a problemática ambiental vem sendo caracterizada com maior generalização e amplitudes nos últimos anos. Assim, a aplicação desta ciência para alguns, e uma técnica para outros, permite uma visão de “conjunto” ou sistêmica da paisagem da área de estudos deste trabalho (Oeste da Bahia).

O SR através do PDI, possibilita identificar e classificar as feições registradas nas imagens realizadas por sensores remotos abordo de plataformas orbitais (satélites artificiais), segundo ^{Corrêa (2010}), os satélites podem ocupar diversos tipos de órbitas e finalidades (^{Santos e Gomes, 2010}; ^{Rencz e Ryerson, 1999}). Os dados dos satélites, possibilitam uma visão de totalidade da superfície, estas tecnologias, já permitem uma imagem relacionada a uma área com dimensões inalcançáveis caso fosse realizada por outras alternativas sub-orbital como aerofotogrametria e outras técnicas de registro (Gonzalez e Woods, 2002). Em par as aplicações, empregando os sensores remoto também se emprega recursos computacionais (pré-processamento, processamento e pós-processamento), software e algoritmos capazes de processar os dados e informações espacial. O aumento no uso de imagens obtidas por sensores localizados nos satélites, aumentou significativamente desde a ocorrência do Furacão Camille em 1969, conseguindo evidências de mudanças na superfície da Terra (^{Zavala, 2004}). O uso e a aplicação dos Sistemas de Informação Geográfica (SIG) evoluiu drasticamente ao longo dos últimos anos, alcançar hoje um papel essencial em nosso sociedade (^{Silva, 2004}).

A partir das bases teóricas sobre as questões ambientais e geográficas, além dos recursos geotecnológicos disponíveis (dados e informações espaciais, hardwares e softwares), esta pesquisa possui como objetivo, identificar e analisar a espacialização dos fenômenos relacionados com a cobertura e uso da terra no oeste do estado da Bahia, empregando dados do sensor orbital MODIS e do SRTM, a fim de contribuir com o entendimento das questões ambientais e propor ações que visem melhorar a preservação e ou conservação dos recursos naturais na região.

2. Materiais e Métodos

Para realização dos trabalhos foi necessário o levantamento dos dados (rasters e vetores). Os dados raster foram adquiridos através dos serviços de distribuição de dados e informações ambientais do governo norte americano através das agências: United States Geological Survey (USGS) e National Aeronautics and Space Administration (NASA). Sendo uma imagem multiespectral do sensor Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) e um imagem de radar do projeto Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). Este projeto, foi realizado durante a missão do ônibus espa cial Endeavour em fevereiro de 2000. A Missão Topográfica Radar Shuttle é uma missão espacial para obter um modelo digital do terreno (MDT) das zonas da Terra entre os paralelos 56 °S e 60 °N, de modo a gerar uma base completa de cartas topográficas digitais terrestre de alta resolução. Contribuiu para o estudo do Relevo do Brasil.

Os dados vetoriais empregados nesse estudo foram adquiridos junto ao Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e Instituto Brasileiro de Meio Ambiente (IBAMA) através do Sistema Compartilhado de Informações Ambientais (SISCOM). Estes dados vetoriais caracterizam-se como limites municipais, estaduais e hidrografia. Os dados rasters empregados são imagens. O datum e projeção utilizados foram o SIRGAS-2000 e UTM, assim atendendo ao padrão cartográfico atual no Brasil (^{CPRM, 2008}; IBGE, 2009). Os dados vetoriais obtidos a partir do IBAMA, SISCOM e IBGE originalmente possuíam projeções “Córrego Alegre” e “WGS-84 Sul”, os dados do USGS tinha originalmente a projeção “WGS-84 Norte”. O pro cesso de conversão para o padrão oficial brasileiro (SIRGAS-2000) (IBGE, 2009), foi realizado pelo software QGIS, empregando o recuso de conversão em Lotes, uma vez que esta técnica (operações em Lotes) possibilita uma uniformização e minimização das possibilidades de erros durante o processo de conversão.

Os dados vetoriais foram utilizados para deli mitação da área compreendida como oeste baiano, através das malhas municipais e consequentemente geração do polígono (mascara) para recorte da imagem MODIS. A máscara compreendeu ao polígono correspondente a área dos municípios do oeste baiano a partir do “além são Francisco” (margem esquerda do Rio São Francisco até os limites estaduais com Goiás, Tocantins ao oeste e Minas Gerais ao Sul). Foi utilizado o recurso “Dissolver” das ferramentas “Vetores” no software QGIS.

Para os dados rasters foi realizado a composição cor simulada Red/Gree/Blue (RGB) da imagem MODIS atendendo a ordem de RGB-621, onde a banda 6 com pixel de 500m, 1 e 2 com 250m. A composição das bandas e geração da imagem RGB foi realizada também no software QGIS. Foram realizados testes com valores de contraste que variaram de 15% a 30%, o valor definido como mais apropriado foi 23%, quanto a saturação da imagem, foi utilizado valores de 1% a 50%, o valor mais apropriado foi 23%. A utilização dos produtos MODIS possibilitaram a cobertura de toda a extensão da área investigada (Oeste da Bahia), desta forma, não ocorrendo necessidade de mosaicos de cenas.

A imagem empregada no estudo, corresponde ao dia 13 de setembro de 2016 foi tomada as 10h30min (horário de passagem pelo equador) em uma orbita no sentido polar (norte-sul) e com revisita em um ou dois dias (^{Acharya e Ray, 2005}). O período correspondente ao mês de setembro implica em uma estação com altas temperaturas, baixa umidade relativa do ar e baixa pluviosidade. Nesta época também ocorre o maior número de áreas queimadas. A composição RGB-621 (Figura 2) possibilitou a interpretação do uso e cobertura das terras de ma neira mais clara que as outras realizadas durante os testes e exercícios. Esta composição evidenciou os principais aspectos da paisagem da região, des tacando a grande extensão das áreas antropizadas, caracterizadas pela agropecuária e seus processos consequentes a exemplo de queimadas, exposição do solo e substituição de cobertura vegetal nativa. A composição também sinalizou a presença de áreas com remanescentes de vegetação nativa, principalmente cerrado e vegetação de transição entre caatinga e cerrado.

Figura 2 Imagem RGB de referência trabalhada. 

Após a composição RGB, foi realizado a classi ficação da imagem RGB-621 do sensor MODIS foi realizada empregando o método supervisionado, onde ocorreu a coleta de amostras pixelares em forma de polígonos aleatórios ao longo da composição (^{Crosta, 1993}; ^{Jähne, 2002}). Para esta etapa dos trabalhos, foi utilizado o complemento do QGIS denominado “Semi-Automatic Classification Plugin” (SCP plugin), este plugin, possibilita operações de classificação de imagens através do método automatizado e semi-automatizado. Para esta pesquisa, utilizamos o método semi-automatizado, caracterizado pelas coletas de amostras de pixels na imagem.

Foi definido previamente cinco classes de uso e cobertura das terras na imagem, foram elas: Agricultura; Agropecuária; Áreas de Silviopastoril; Vegetação densa (Cerrado); Cicatrizes de queimadas e/ou Sombras do relevo. Esta última (Cicatrizes ou Sombras) foi incorporada em uma única classe, visto que os valores espectrais dos pixels possuíam grande proximidade. O método de classificação escolhido foi o de Máxima Verossimilhança (MaxVer), muito usado nos trabalhos de Sensoriamento remoto. Neste método, a distribuição das classes de uso e cobertura das terras é considerada como sendo gaussiana ou normal, isto é, objetos pertencentes à mesma classe tendem a possuir resposta espectral próxima à média de valores para aquela classe (^{Ribeiro, et al., 2007}; ^{Jähne, 2002}).

Este método, considera a distância média dos valores correspondentes aos pixels, fazendo uso dos parâmetros estatísticos de distribuição destes pixels dentro de uma determinada classe (^{Crósta, 1993}). Para uma classificação adequada com o MaxVer é importante a escolha de um número razoável alto de pixels para cada amostra coletada para o treinamento da classe, sendo que estes devem possuir uma distribuição estatística próxima da distribuição normal (Crósta, 1993). Ainda segundo Crósta (1993), este método de classificação parte do pressuposto que o usuário conheça previamente a área analisada, bem com a distribuição das clas ses, para que desta forma, quando da aplicação da classificação, a seleção de amostras de treinamento possa ser o mais eficiente possível (^{Ribeiro, et al., 2007}; ^{Acharya e Ray, 2005}).

Para a classificação da área correspondente ao Oeste da Bahia foram coletadas uma média de 85 amostras para cada classe, sendo que este número (85) compreende a média 10% de cada classe na imagem RGB. O procedimento de coleta das amostras na imagem, ocorreu a partir da leitura e interpretação da mesma, de maneira dá ênfase aos pontos onde concentravam-se maiores concentrações de pontos correspondentes a classe definida. Nesta etapa foi considerado um acerto com variação de 70% a 80% do conjunto de classe de uso e cobertura da terra na imagem. Para o formato dos arquivos correspondentes as amostras de treinamento do clas sificador, optou-se pelo shapefile (.shp). O mapa de uso e cobertura das terras (Figura 3) corresponde ao resultado final da classificação a qual foi realizada no programa QGIS Desktop 2.18.12.

Figura 3 Mapa de uso e cobertura das terras para o oeste da Bahia. 

Após a etapa de classificação da RGB e con sequente geração do mapa de uso e cobertura das terras, a etapa seguinte foi o tratamento da imagem de radar SRTM a qual possui um pixel de 90m. A imagem SRTM possibilita o Modelo Digital de Terreno (MDT) o qual possibilita a compreensão das formas do relevo da área investigada. Para esta pesquisa o MDT foi classificado de acordo a hipsometria da área qual possui cota mínima 371m nas áreas de vale próximo ao Rio São Francisco, até a cota máxima 1981m nos topos das serras da face oeste (sota-vento) da Chapada Diamantina (Figura 4).

Figura 4 Caracterização altimétrica da área de estudo. 

A partir do processamento dos dados SRTM, foi gerado um MDT tridimensional para a área de estudos (MDT-3D). A visualização tridimensional das formas e objetos da paisagem da região ima geada pelos sensores, possibilitou a visualização volumétrica dos objetos constituintes da paisagem. A visualização volumétrica da forma do terreno somado ao mapa de uso e cobertura das terras, possibilita a “visão de conjunto” e/ou “análise integrada” pela ciência geográfica. As formas do relevo da área de estudos (oeste baiano), apresentam sensibilidade quando submetidas a visualização tridimensional. Isto ocorre, devido as grandes planícies constituintes da paisagem da região e as relativas baixas altimetrias distribuídas, desta forma, implicam em uma necessidade maior de aumento do exagero vertical.

Nesta etapa (modelagem tridimensional), foi utilizado como ferramenta/recurso de software o complemento denominado plugin Qgis2threejs no ambiente do software QGIS, partindo do pres suposto que as etapas de aquisição de dados e processamento, seria utilizado recursos gratuitos. O complemento Qgis2threejs serve para modelagem em 3D e visualização volumétrica. A ferramenta permite a visualização de um modelo em três di mensões em navegadores de internet que suportem a tecnologia WebGL, o qual permitiu uma visão com maior amplitude da relação forma do terreno e disposição/espacialização ao longo da área de estudos (Figura 5).

Figura 5 Perspectiva 3D da altimetria do oeste da Bahia.  

O processamento utilizado no Modelo Digital de Terreno, possibilitou a confecção do mapa de altimetria e morfologia da área delimitada para estudo (^{Felgueiras, 1987}). Através deste mapa, foi possível iniciar o processo de modelagem do uso e cobertura das terras e sua relação com a formato do relevo (Destri, 1987; ^{Crósta, 1993}). Desta forma, possibilitando uma interpretação da espacialização dos fenômenos ligados ao uso e cobertura das terras no oeste da Bahia. Após o trato dos dados e informações, por meio do processamento digital de imagens (PDI) e da modelagem 3-D do uso e cobertura das terras, foi possível ter uma visão de conjunto das relações entre o uso antrópico e a disposição dos recursos naturais na área de estudos. A visualização volumétrica das formas de relevo e a sua combinação com o uso da terra possibilitou entender as relações entre os fatores ou características especiais que levam a manutenção do uso da terra assentados sobre determinadas formas de relevo. No caso deste estudo, a grande área de planalto.

3. Resultados e discussões

A visão tridimensional do uso e cobertura das terras no oeste baiano, possibilitou identificar as feições localizadas na porção do extremo oeste, como uma área de planalto, com características imprescindíveis para a realização da agricultura de precisão voltada a produção de sequeiros e com modities agrícolas, bastante valoradas no mercado financeiro nacional e internacional. Foi possível confirmar as feições de planalto na paisagem, e o quanto é importante e favorável a agricultura de precisão responsável pela alta produção e con sequente geração de riquezas, conforme defende ^{Mondardo (2010}). No entanto, este avanço na atividade agrícola, ocorre também pela fertilização artificial dos solos, uma vez que estes solos em áreas de planaltos possuem baixa fertilidade para a agricultura segundo (Moraes, 2003).

A partir da leitura do MDT gerado para a região, foi possível notar a grande planície a qual a agricultura se desenvolveu e também possibilita continuar se desenvolvendo, através da ampliação das áreas cultivadas sobre as áreas de vegetação nativa, porém localizadas em terrenos planos favoráveis a mecanização. O MDT da área estudos na perspectiva 3D, também possibilitou visualizar a organização da rede de drenagem e sua espacialização ao longo do oeste baiano. Durante os processos de expansão das atividades agrícolas na região, os recursos hí dricos, principalmente os rios e córregos, sofrem com processos de erosão e consequentemente as soreamentos. A rede de drenagem ocupa os veios e áreas mais rebaixadas do relevo cravado ao longo da extensão grande área plana (Figura-5 anterior). A disposição da rede de drenagem ao longo do planalto, possibilita a alimentação das atividades agrícolas através da irrigação uma vez que a grande área plana favorável a agricultura encontra nos canais fonte de abastecimento para os seus pivôs responsáveis pela produção em algumas localidades (^{Soille, 1988}). No entanto, o abastecimento hídrico das atividades agrícolas pode ser comprometido, devido ao processo de assoreamento dos córregos, canais e rios.

Os trabalhos com o MDT (^{Felgueiras, 1987}), também permitiram a elaboração de uma linha tran secto, capaz de fornecer uma perspectiva de perfil de um ponto extremo a outro no sentido oeste-leste da área investigada (Destri, 1987). Este transecto, permitiu visualizar as variações altimétricas no que diz respeito a drenagem e o impacto do fluxo hidro gráfico nas áreas mais rebaixadas do relevo onde localiza-se a calha principal do Rio São Francisco, sendo este o receptor maior do fluxo de drenagem do oeste baiano (Figura 6 a seguir). O uso da linha se transecto como parâmetro para entendimento da dinâmica da morfologia e sua relação com os usos da terra, possibilita entender que a paisagem é mosaico plural com formas que mesmo semelhantes, implicam em uma resposta complexa as dinâmicas das interferências antrópicas na região.

Figura 6 Perfil topográfico do oeste baiano com transecto altimétrico em pontos extremos da área de estudos.  

A linha de transecto gerada a seguir mostra a influência da morfologia do terreno com a rede hí drica a qual fornece água para as atividades agrícolas baseadas na irrigação por meio de pivôs centrais. Além indicar que o volume de drenagem da região tende ao sentido Oeste-Leste (W-E), ou do planalto para o vale do rio São Francisco, onde torna-se o receptor dos fluxos drenados do oeste baiano. Estes fluxos são caracterizados desde a sedimentos arenosos carrilados pelas correntezas até substâncias nocivas provenientes do uso indiscriminado de pesticidas, fertilizantes e demais substâncias empregadas na agricultura na região. A Figura 6 a seguir apresenta a linha de transecto junto ao mapa altimétrico da região com as medidas em metros, em paralelo a escala de distâncias em quilômetros.

A elaboração do MDT-3D e da linha transecto altimétrico ao serem incrementados ao mapa de UCT, possibilitou visualizar a disposição do uso e cobertura das terras de acordo com a altimetria da área. Foi possível verificar que as áreas do extremo oeste da Bahia, possuem uma relação intima entre morfologia e uso da terra, principalmente pelo favorecimento da implantação da agricultura me canizada em grande extensão para fins de produção das commodities. Nesta modalidade, o maquinário envolvido necessita de áreas aplainadas para poder circular de maneria mais rápida e eficiente. As áreas de transição de cotas altimétricas, principalmente nas imediações do vale do Rio São Francisco, possui resquícios de vegetação densa e também pontos de atividades agrícolas de uso intensificado próximos ao do oeste baiano, conforme o mapa de UCT em uma perspectiva tridimensional a seguir (Figura 7).

Figura 7 Uso e cobertura das terras do oeste baiano em perspectiva 3D. 

A partir da ilustração anterior (Figura 7), nota-se também que as áreas de agricultura intensificada, implicam em riscos para a vegetação nativa. Este risco, caracteriza-se pelo desflorestamento (perda da vegetação nativa) e aumento das possibilidades de surgimento de processos erosivos no solo. As áreas de risco no oeste baiano, são evidenciadas por pontos de tensão sinalizados na Figura 7 anteriormente, como pontos de “vizinhanças” entre agricultura, vegetação densa e cicatrizes de queimadas, estas feições estão evidentes na poção sudoeste da área de estudos, próximos aos limites dos estados de Goiás e Minas Gerais.

O mapa de UCT-3D (Figura 7) anterior, permitiu em uma perspectiva tridimensional a elaboração de uma nova linha transecto visando caracterizar o perfil topográfico e a sua relação de uso e cober tura. Inicialmente, no sentido oeste-leste em uma faixa de 0 até 75km existe uma intensificação da agricultura, neste trajeto foi possível identificar uma faixa de transição caracterizada por vegetação densa entre 75km a 95km. As áreas de silvipastoril, ocupam a faixa de 100km a 170km. Entre 180km a 240km existe uma intercalação entre agricultura, vegetação densa, agricultura e atividades silvipasto ril. Entre 225km e 250km localiza-se uma área de transição do planalto para a planície (vale do Rio São Francisco - RSF), nesta área as bordas do topo do relevo encontra-se coberta por vegetação densa enquanto a encosta e maior parte da planície do Rio é marcada pela atividade silvipastoril (Figura 8).

Figura 8 Transector do uso e cobertura das terras no oeste da Bahia. 

Na área da planície do RSF, foi possível iden tificar as cicatrizes de queimadas e também as sombras de relevo, sendo que neste estudo, essas duas classes foram incorporadas como já explicado na metodologia. As áreas de cicatrizes de queimadas encontram-se a distancias aproximadas de 330km (sentido oeste-leste) intercaladas por atividades de silvipastoril e vegetação densa em pontos com elevação topográfica saliente (Figura-6). Em uma distância de 400km do início do transecto encontra-se o vale do Rio Paramirim, o qual é caracterizado pela presença de atividades de silvipastoris, pontos de agricultura intensificada e queimadas e/ou sombras em decorrência da acentuada inclinação das encostas que constituem o conjunto de serras da Chapada Diamantina a aproximadamente 430km de distância do início do transecto conforme Figura 6 anterior.

Conclusões

Neste estudo, a apropriação de técnicas como o Sensoriamento Remoto (SR) combinados com a utilização dos Sistemas de Informações Geográficas (SIG) e a modelagem tridimensional de dados es paciais, possibilitaram uma visão de conjunto de fenômenos e objetos marcantes no espaço geográfico. A pesquisa possibilitou entender a relação entre a morfologia do terreno e o crescimento de atividades agrícolas de precisão e alto rendimento. Foi possível perceber que o oeste da Bahia, reúne característi cas ambientais capazes de facilitar a expansão das atividades agrícolas, assim como também permite intensificar processos de degradação ambiental, como as perdas de vegetação nativa e esgotamento hídrico. Dentre as características ambientais, as quais consideramos “chaves” para expansão dos empreendimentos agropecuária destacados, está a geomorfologia, a pedologia, além de outras como pluviosidade e etc. As técnicas de observação da paisagem empregado neste estudo (geotecnologias) possibilitaram uma visão de síntese dos aspectos físicos do Oeste Baiano.

O emprego do SR e SIG e da modelagem tridi mensional de MDT, possibilitaram a sistematização de um conjunto de interpretações da paisagem de maneira rápida, a qual pode ser aprimorada com o aprofundamento dos trabalhos. A partir dos resul tados e discussões deste estudo, a intensificação de ações de fiscalização e controle do desmatamento da vegetação nativa, assim como o monitoramento do crescimento das áreas destinadas a agricultura, atentando principalmente a preservação das reser vas ambientais obrigatórias por lei, tendo como base, os parâmetros e determinações da legislação ambiental brasileira.

Recomendamos o monitoramento continuo da paisagem do Oeste baiano, empregando o SR como recurso, afim de identificar os pontos de desflorestamento ilegal, a intensificação dos pro cessos erosivos decorrente do preparo da terra para a agricultura. Para estes trabalhos, aconselhamos o uso dos produtos dos satélites de observação de recursos naturais como a plataforma Terra com o sensor MODIS para alcance da totalidade da área em questão (Oeste Baiano). O uso do MODIS também possibilitou recomendar às investigações pontuais (em áreas menores dentro dos municípios da região) o uso de dados de satélites com escala de detalha mento maior, como exemplo e sugestão deixamos a série LANDSAT, principalmente com o satélite número 8 com sensor OLI com resolução de 30m. Sendo assim para as duas possibilidades, é possível realizar o monitoramento descrito anteriormente em uma escala espacial variável e temporal continua, uma vez que essas plataformas encontram-se em perfeito funcionamento e distribuição de dados gratuitos e acessíveis a toda comunidade cientifica.

O monitoramento geográfico empregando o SR e a modelagem de dados, possibilita a comunidade cientifica acedência assim como os órgãos estatais e as organizações civis dedicadas a conservação dos recursos naturais, um instrumento funcional para suas atribuições e compromissos junto a sociedade e as instâncias judiciais (Poder Público). Lembramos que estudos a exemplo deste, requerem baixo recursos financeiros, uma vez que a maior parte dos dados e informações se encontram gratuitamente, porém requer uma mão de obra especializada a qual a academia (universidades) através de suas instancias (pós-graduação) podem oferecer. É importante a valoração dos profissionais envolvidos nestes trabalhos através do incentivo e estimulo as suas práticas voltadas ao compromisso com a sociedade.