Introdução

A leishmaniose visceral (LV) é considerada um dos grandes problemas de saúde pública mundial, provocando cerca de 200 a 400 mil novos casos e de 20 a 40 mil mortes anuais ¹. Na América Latina, a doença já foi descrita em pelo menos 11 países, sendo que 90% dos casos ocorrem no Brasil, com registros de ocorrências em 21 das suas 27 Unidades Federadas e taxa de incidência em torno de 2 casos por 100 mil habitantes ¹.

A LV tem como agente etiológico, no Novo Mundo, protozoários da espécie Leishmania infantum (sin. Leishmania chagasi), sendo o flebotomíneo Lutzomyia longipalpis o principal vetor no Brasil ². A transmissão ocorre pela picada de fêmeas de flebotomíneos que ingeriram sangue de um mamífero infectado.

No Brasil, existe um evidente processo de urbanização da doença, determinado por uma série de fatores ambientais, sociais e econômicos, destacando-se as más condições sanitárias e o desmatamento associados à ocupação desordenada das periferias das cidades por grandes contingentes populacionais ³. Nesse contexto, o papel do vetor Lu. longipalpis para manutenção do ciclo urbano de transmissão é primordial, já que se trata de uma das poucas espécies de flebotomíneos que se adaptou com facilidade ao ambiente domiciliar e peridomiciliar ⁴.

O cão (Canis familiaris) tem sido incriminado como o principal reservatório doméstico do parasito no meio urbano, o que tem sustentado a eliminação de cães infectados como uma das estratégias de controle LV no país ⁵, apesar de essa estratégia não ter surtido o efeito desejado de interromper a disseminação da doença e da relativa ausência de estudos demonstrando sua efetividade ^6,7. Mesmo diante da reconhecida importância do cão como fonte de infecção em meio urbano, há ainda enormes lacunas no conhecimento sobre os fatores associados à infecção por L. infantum nesses animais ⁸.

Até o momento, a maior parte dos estudos sobre esses reservatórios tenderam a avaliar mais as características individuais dos animais, como sexo, idade, raça, tamanho, entre outras, do que os aspectos socioambientais associados à infecção ⁸.

Diante disso, o presente estudo teve como objetivo examinar o papel de fatores ambientais relacionados à ocupação urbana na ocorrência de infecção por L. infantum em cães, utilizando imagens de sensoriamento remoto (SR).

Métodos

Área de estudo

Este estudo foi realizado no bairro Angelim, localizado na cidade de Teresina, capital do Estado do Piauí (Figura 1). O bairro Angelim é uma área de expansão da cidade de Teresina, que ocupa terras que pertenciam à Fazenda Angelim. Apresenta crescimento acelerado e desorganizado. Em 1991, possuía apenas 12 habitantes. No ano 2000, o número de habitantes era de 14.395, aumentando para 19.559 habitantes em 2010 (Prefeitura de Teresina. Teresina, perfil dos bairros: Angelim. http://semplan.teresina.pi.gov.br/wp-content/uploads/2014/09/ANGELIM.pdf, acessado em 29/Abr/2015). Na primeira década do século XXI, mais de 100 casos autóctones de LV humana foram registrados no bairro Angelim, correspondendo a quase 10% de todos os casos da cidade de Teresina.

Figura 1 Bairro Angelim, Município de Teresina, Piauí, Brasil. 

Dados e variáveis

Fonte de dados

Os dados dos cães foram obtidos no serviço de controle de zoonoses, mediante consulta às fichas padronizadas do inquérito soroepidemiológico realizado no ano de 2007, no bairro Angelim. Essas fichas continham o nome do animal, sexo, idade, nome do proprietário, endereço do domicílio e resultado de exame sorológico.

Diagnóstico de infecção

Nas fichas do inquérito soroepidemiológico, estavam registrados os resultados das sorologias caninas realizadas por meio da reação de imunofluorescência indireta, com o kit de Bio-Manguinhos (Fundação Oswaldo Cruz, Rio de Janeiro, Brasil). As amostras que apresentaram fluorescência na diluição a partir de 1:40, inclusive, foram consideradas positivas, e as que não apresentavam fluorescência foram consideradas negativas.

Aferição de covariáveis

Foram realizadas entrevistas com os proprietários no domicílio dos cães selecionados, utilizando-se um questionário abrangendo questões sobre condições socioeconômicas, estrutura da moradia, presença de cães e de animais de outras espécies no domicílio e peridomicílio e presença de abrigos e criadouros.

Essas informações foram utilizadas para gerar quatro indicadores potencialmente associados à probabilidade de transmissão da Leishmania: (1) escolaridade do chefe do domicílio (Ensino Fundamental incompleto ou maior escolaridade); (2) índice de vulnerabilidade ambiental (combinação linear de informações sobre adequação ou não de esgotamento sanitário, disponibilidade de água encanada e acúmulo de lixo no ambiente peridoméstico); (3) índice de vulnerabilidade domiciliar (combinação linear de informações sobre adequação ou não do domicílio em termos de existência de muro de alvenaria, domicílio com paredes de alvenaria, teto de laje ou telha e presença de forro); (4) presença de animais e criadouros de animais (combinação linear de informações sobre presença ou não de gatos, aves de corte, porcos, cavalos, ovinos, caprinos, entre outros, e presença de canil e galinheiro).

Aferição de variáveis ambientais por sensoriamento remoto

a) Imagem utilizada

Para captação de informações ambientais, foram utilizadas as cenas do satélite CBERS 2 (CCD) de julho de 2006, com resolução espacial de 20m e uma CBERS 2B (HRC) de outubro de 2008, com resolução espacial de 2,5m, disponíveis no site do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).

b) Processamento da imagem

Inicialmente foi realizado o registro de imagem CBERS 2 (CCD) de julho de 2006, através da imagem do satélite Landsat 5 de junho de 2006, disponível na página de Internet Global Land Cover Facility (GLCF) da Agência Espacial dos Estados Unidos (NASA). Para o registro, foi utilizada a rotina de registro de imagens do software SPRING (INPE, São José dos Campos, Brasil) ¹⁰.

Posteriormente ao registro, as imagens CBERS 2 (CCD) e CBERS 2B (HRC) foram fusionadas para gerar uma imagem multiespectral com alta resolução espacial pelo método de IHS. A técnica de fusão IHS consiste em realizar uma combinação de imagens no sistema de cor vermelha (R), verde (G) e azul (B), para produzir as partes componentes: intensidade (I), que representa a energia total envolvida; matiz (H), que representa a cor dominante ou a medida do comprimento de onda médio da luz que foi refletida ou transmitida; e saturação (S), que expressa o intervalo de comprimento de onda ao redor do comprimento de onda médio, no qual a energia é refletida ou transmitida. Com a obtenção dessas componentes, substitui-se a componente I pela imagem pancromática, de melhor resolução espacial, no procedimento de retorno ao domínio RGB. Dessa maneira, a informação espectral da composição RGB é integrada à informação espacial da banda pancromática ^11,12.

Nessa perspectiva, a técnica de fusão IHS possibilita integrar a melhor resolução espacial da banda pancromática com a melhor resolução espectral das demais bandas, produzindo imagem colorida que reúne ambas as características.

A classificação da imagem teve como objetivo extrair variáveis referentes ao “uso e cobertura do solo”. Uso e cobertura do solo são conceitos inter-relacionados mas intrinsecamente diferentes, sendo a cobertura do solo resultante do seu uso ^13,14. A cobertura do solo compreende a caracterização biofísica da superfície terrestre, podendo envolver, por exemplo, tipo e quantidade de vegetação, coleções de água, prédios e pavimentação. Já o uso do solo refere-se às formas e finalidades com que o homem utiliza o solo e seus recursos, incluindo agricultura, conservação e preservação de áreas, estruturas construídas com finalidade comercial ou residencial, entre outras ^14,15.

São grandes as dificuldades para a produção de mapas separados de “uso do solo” e “cobertura do solo”, particularmente a partir de uma única imagem de SR, já que ambos apresentam diferentes características temporais. Por exemplo, como a “cobertura do solo” pode variar rapidamente, ela tende a ser definida em um momento específico do tempo, enquanto o “uso do solo” necessita ser avaliado em períodos temporais mais longos ^13,14. Em que pesem essas diferenças, mapas de cobertura do solo permitem captar características do uso do solo em momentos específicos do tempo. Assim, como este estudo se baseia em uma única imagem de SR, considera-se que a classificação proposta mais propriamente apresenta características simultâneas de “uso e cobertura do solo”, não havendo meios práticos de discriminá-las neste contexto.

Na Tabela 1, são descritas as oito classes de “uso e cobertura do solo” de interesse, assim como a racionalidade epidemiológica para a utilização de cada uma delas no contexto deste estudo ^{2,4,16,17,18,19}. Para obtenção dessas classes de “uso e cobertura do solo”, foi realizada uma classificação baseada em objetos (object-based image analisys - OBIA), envolvendo cinco etapas: caracterização das classes, segmentação da imagem, elaboração da rede semântica, classificação e avaliação dos resultados.

Tabela 1 Descrição das variáveis ambientais utilizadas no estudo e racionalidade epidemiológica para sua utilização. 

Variáveis ambientais (classes)	Descrição	Racionalidade epidemiológica
NDVI alto	% de área das quadrículas com altas densidades de vegetação verde	A maior densidade de vegetação está associada a presença de vetores transmissores da LV e a maior incidência de LV humana 2,18,19
NDVI médio	% de área das quadrículas com densidades intermediárias de vegetação verde
NDVI baixo	% de área das quadrículas com baixas densidades de vegetação verde
Solo exposto	% de área das quadrículas coberta por solo exposto	O solo exposto em uma cidade em expansão, como Teresina, representa o processo de urbanização em sua etapa intermediária: destruição ambiental para posterior ocupação com grandes projetos residenciais na periferia da cidade. Foi descrito como elemento da paisagem associado a maior incidência de LV humana 16
UD alta 1	% de área das quadrículas coberta por estruturas residenciais com pouca vegetação	O processo de urbanização tem sido associado a um aumento de incidência da LV devido a alta adaptabilidade do principal vetor da LV, Lutzomyia longipalpis, às condições peridomiciliares, explorando o acúmulo de matéria orgânica gerada por animais domésticos e más condições sanitárias 2,4,18
UD alta 2	% de área das quadrículas coberta por estruturas residenciais com muita vegetação
Urbana verde	% de área das quadrículas coberta por estruturas residenciais esparsas com muita vegetação	A presença de vegetação abundante próxima a residências representa o ambiente típico de transmissão da LV em que convivem os ciclos de transmissão silvestre e peridoméstico 17
Água	% de área das quadrículas coberta por água	Não utilizada nas análises, na medida em que coleções de água não representam habitat preferencial de flebotomíneos 2

LV: leishmaniose visceral; NDVI: Normalized Difference Vegetation Index; UD: urbana densa.

O procedimento de classificação das imagens, realizado no aplicativo Definiens 7.0 (http://www.definiens.com/), incluiu basicamente dois passos: segmentação multirresolução e classificação por algoritmos com lógica fuzzy e booleana. Essa abordagem utiliza combinações de informações espectrais, texturais e contextuais/topológicas. Na segmentação, são criados objetos em diferentes escalas, de acordo com critérios de forma, cor e homogeneidade, conectados entre si. Na classificação, os objetos passam a se relacionar por meio da definição de uma rede hierárquica (herança dos atributos que descrevem a classe) e rede semântica (estrutura lógica de relação entre as classes). Dessa forma, a classificação orientada a objetos realiza-se por meio da análise de segmentos da imagem (objetos), e não apenas sobre os pixels. Os objetos com características comuns são agrupados em classes, e as classes são organizadas em forma de rede hierárquica e semântica. A análise de imagens orientada a objetos emprega informações espaciais em seu processamento e, por isso, tem se mostrado mais eficiente na aplicação em áreas urbanas ¹⁶.

A Figura 2 apresenta a rede semântica e os níveis de segmentação e classificação utilizados no processo de classificação. O Nível 1 objetivou discriminar a área de estudo nas superclasses “Água” e “Não água”. O Nível 2 separou a superclasse “Não água” em “Vegetação” e “Área antropizada”. No Nível 3, os níveis do Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) foram utilizados para dividir a superclasse “Vegetação” nas classes “NDVI alto”, “NDVI médio” e “NDVI baixo”, de acordo com as condições e densidade da cobertura vegetal. A superclasse “Área antropizada” também foi subdividida entre as classes “Solo exposto” e área “Urbana verde”; criou-se, ainda, uma superclasse representando área “Urbana densa”. No Nível 4, a superclasse “Urbana densa” foi subdividida nas classes “UD alta 1” e “UD alta 2”, atingindo-se, assim, o nível final de classificação.

Figura 2 Rede semântica entre as classes e os níveis de segmentação e classificação. 

Com o intuito de avaliar os erros associados ao processo de classificação, identificaram-se cerca de cinco pontos de referência para cada classe para posterior comparação com classes obtidas por meio do Google Earth (http://www.google.com/earth), considerado, nesse caso, o padrão de autenticidade das características de uso e cobertura do solo. Essa comparação é apresentada por meio de uma matriz de confusão ou de erros ²⁰. A matriz de confusão, com acurácia global de 90%, indicou bom desempenho da classificação, com poucas situações divergentes entre a classificação realizada e o padrão de autenticidade (Google Earth), isto é, existiram poucas situações de classificação fora da diagonal da matriz de confusão (Tabela 2).

Tabela 2 Resultado da avaliação da classificação da imagem fusionada CBERS 2 (CCD) de 2006, e CBERS 2B (HRC) 2008, no bairro Angelim, Município de Teresina, Piauí, Brasil. 

Classes	NDVI alto	NDVI médio	NDVI baixo	Solo exposto	UD alta 1	UD alta 2	Urbana verde	Água	Não classificada	Total de pixels
NDVI alto	27	3	0	0	0	0	0	0	0	30
NDVI médio	0	31	2	0	0	0	2	0	0	35
NDVI baixo	0	3	25	0	0	0	2	0	0	30
Solo exposto	0	0	0	35	2	1	0	0	0	38
UD alta 1	0	0	0	0	27	3	0	0	0	30
UD alta 2	0	0	0	2	2	32	0	0	0	36
Urbana verde	0	0	0	0	1	2	33	0	0	36
Água	0	0	0	0	0	0	0	20	0	20
Não classificada	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
Total de pixels	27	37	27	37	32	38	37	20	0	255
Acurácia global *	0,90

NDVI: Normalized Difference Vegetation Index; UD: urbana densa.

* Obtida pela divisão do total de classificações corretas (230, somatório da diagonal principal) pelo número total de pixels da matriz de confusão (255).

c) Definição de variáveis ambientais

A área de estudo foi dividida em quadrículas de 25m de lado (área de 625m²). As características de “uso e cobertura do solo” de cada quadrícula (em quantidade de m²) foram atribuídas aos domicílios nela incluídos. Para os domicílios que se localizaram na interseção de quadrículas, foi feita uma média das características dessas quadrículas, e essa média foi atribuída a esses domicílios.

As variáveis ambientais foram categorizadas em quatro classes, de acordo com a área coberta por cada uma das características de “uso e cobertura do solo” (≤ 25m²; 26m² a 312m²; 313m² a 599m²; ≥ 600m²), de forma a situar nas classes extremas aquelas situações em que uma determinada característica de “uso e cobertura do solo” estava presente (classe inferior ≤ 25m²) ou ausente (classe superior ≥ 600m²) em apenas 25m² (até 4%) da área da quadrícula.

Resultados

A Figura 3 mostra o resultado da classificação das imagens de satélite. Observa-se que, nas áreas mais urbanizadas, onde se localizam os domicílios investigados para LV canina, as características de uso e cobertura do solo “NDVI alto” e “NDVI baixo” estão ausentes, e as características “NDVI médio” e “Solo exposto” estão presentes em apenas seis e uma das 446 quadrículas avaliadas, respectivamente.

Figura 3 Classes de uso e cobertura do solo e localização de cães positivos e negativos. Bairro Angelim, Teresina, Piauí, Brasil, 2007. 

A Tabela 3 mostra a associação entre características ambientais e ocorrência da infecção canina por Leishmania. A chance da infecção foi duas vezes maior para domicílios localizados em quadrículas nas quais a área coberta por estruturas residenciais com pouca vegetação (“UD alta 1”) era ≤ 25m², quando comparadas com aquelas em que essa cobertura alcançava ≥ 600m², mesmo após ajuste por escolaridade do chefe do domicílio, presença de animais ou abrigos de animais no peridomicílio e indicadores de vulnerabilidade ambiental e domiciliar. De forma análoga, observou-se que domicílios localizados em quadrículas com até metade da área coberta por estruturas residenciais com muita vegetação (“UD alta 2”) apresentavam chances cerca de 65% menores de infecção canina quando comparadas com residências localizadas em áreas quase totalmente cobertas por esse tipo de cobertura do solo. A variável “urbana verde” não apresentou associação estatisticamente significante com o desfecho.

Discussão

Os resultados deste estudo demonstram que determinadas características do ambiente relacionadas ao uso e cobertura do solo estão associadas à ocorrência de infecção canina por Leishmania. Em geral, observou-se que habitações localizadas em áreas com maior cobertura vegetal mais frequentemente albergam cães soropositivos.

Esse resultado é consistente com outros estudos que apontaram maior soropositividade canina para Leishmania em moradias próximas a regiões de mata ^{21,22,23,24,25,26}. A proximidade de locais com vegetação mais densa favorece uma interação entre ciclos silvestre e peridoméstico da doença e propicia melhores condições para a manutenção de populações de flebotomíneos ².

A importância das transformações ambientais no processo de urbanização da LV no país tem sido salientada por diversos autores ^3,4,27,28, mas ainda são poucos os estudos especificamente delineados para avaliar o papel de características de uso e cobertura do solo na ocorrência da LV em ambiente urbano, especialmente aqueles que focalizam a população canina.

Nesse contexto, sistemas de informações geográficas (SIG) e SR são ferramentas que propiciam uma nova perspectiva para a abordagem deste assunto. O desenvolvimento de estudos neste campo é importante até para que se possa avaliar o potencial efetivo dessas ferramentas nas investigações sobre os fatores relacionados aos padrões de ocorrência e disseminação de doenças transmissíveis e definição de áreas prioritárias para implementação de medidas de controle ²⁹.

Abordagens espaciais para estudar a epidemiologia das doenças infecciosas empregando SIG e SR para definir áreas de alto risco de transmissão vêm sendo utilizadas há bastante tempo ^30,31, principalmente em estudos sobre malária ^30,32. Entretanto, seu uso para o estudo da LV é bem mais recente e relativamente infrequente, particularmente no Brasil, onde a transmissão é zoonótica ³³.

Consultando as bases MEDLINE (PubMed) e LILACS em 31 de dezembro de 2015, identificaram-se somente 12 estudos utilizando SR para avaliação da relação entre características de uso e cobertura do solo e a distribuição espacial da LV no contexto brasileiro ^{16,18,19,29,34,35,36,37,38,39,40,41}.

Somente dois desses estudos abordaram a associação entre feições ambientais extraídas de imagens de satélite com a LV canina ^34,38. Em um deles, um estudo ecológico em 33 municípios do Estado da Bahia, Bavia et al. ³⁸ encontraram associação inversa entre cobertura vegetal e ocorrência de casos de LV canina. Nesse estudo, a cobertura vegetal foi avaliada por meio do NDVI, obtido por meio de imagens de satélite do sensor AVHRR, com resolução de 64km². Já o estudo de Machado da Silva et al. ³⁷, na localidade de Barra de Guaratiba, no Município do Rio de Janeiro, encontrou mais altos títulos sorológicos para infecção canina por Leishmania em áreas com vegetação preservada. Nesse estudo, a caracterização da cobertura vegetal foi obtida por meio de aerofotos.

Naqueles outros dez estudos que não avaliaram a LV canina, sete enfocaram a incidência de LV em humanos e três, a presença de flebotomíneos. Ainda com relação aos dez estudos em questão, nove utilizaram imagens de satélite Landsat com resolução de 15 a 30 metros ^{16,18,19,29,34,35,39,40,41} e apenas um utilizou imagem IKONOS com resolução de 1 a 4 metros ³⁶. No que tange aos aspectos ambientais avaliados, sete avaliaram cobertura vegetal, principalmente por meio do NDVI, e três avaliaram características de uso e cobertura do solo. Seis estudos de LV humana encontraram associação direta entre cobertura vegetal e risco de LV ^{16,18,19,29,39,40} e apenas um identificou uma relação inversa ⁴¹. Nos estudos de vetores, dois encontraram maior densidade de vetores em áreas com pouca cobertura vegetal ^34,35 e um encontrou uma relação direta entre cobertura vegetal e presença de vetores ³⁶.

Esta pesquisa traz uma série de novas contribuições para o estudo das relações entre ambiente e LV. Primeiro, é um dos poucos trabalhos abordando a LV canina zoonótica utilizando imagens de satélite, sendo o que apresenta o maior tamanho amostral. Segundo, exceção feita a um estudo de vetores que utilizou imagem IKONOS ³⁶, a presente investigação é a que utiliza imagens de mais alta resolução (2,5 metros) no Brasil, o que tem sido identificado como uma importante característica a ser considerada no estudo da LV, particularmente em meio urbano ^29,42. Terceiro, o uso da classificação orientada a objeto, que combina informações espectrais com atributos de textura e contexto, permite maior flexibilidade para avaliação de características de uso e cobertura do solo em ambiente urbano ¹⁶.

Ainda assim, os resultados aqui apresentados devem ser vistos com cautela. Viés de informação, por exemplo, pode ter ocorrido em relação às perguntas realizadas na entrevista. Entretanto, já que a situação de infecção canina era desconhecida pelo proprietário, julga-se que, se presente, um viés de informação não deve ter sido influenciado pelo diagnóstico da infecção canina, sugerindo um erro não diferencial ⁴³. Da mesma forma, a baixa sensibilidade e especificidade do exame sorológico utilizado poderia levar a erros de classificação do desfecho, mas também aqui tenderiam a ser não diferenciais. A definição de “caso”, baseada na existência de pelo menos um cão positivo na residência, também é uma questão a ser considerada na interpretação dos resultados. Por esse critério, são incluídos como “casos” diferentes tipos de domicílios, desde aqueles com apenas um cão (positivo) ou com múltiplos cães, sendo que estes últimos podem albergar apenas um ou diversos cães positivos. Essa heterogeneidade na população de “casos” pode encobrir diferenças na força da associação entre características de uso e cobertura do solo e infecção por Leishmania no que tange ao número de cães no domicílio. Esse aspecto pode ser importante na medida em que domicílios com apenas um cão positivo podem ter menor relevância para a transmissão do que os domicílios com mais de um cão infectado.

Em que pesem essas limitações, os resultados deste estudo reforçam a hipótese de que a identificação de fatores ambientais associados à LV canina pode ser útil para a delimitação de áreas sob maior risco para LV humana, na medida em que a infecção canina costuma preceder a ocorrência de casos humanos ⁴⁴.