Identification of Development Poles on Brazilian Amazon Region and Analysis of the Geographic Accessibility

Identification of development poles within the regional planning is important for defining the nodes of a given transport network and plays the role of driving economic growth in a region. Nevertheless, such proceedings are complex, especially in some areas where there is a lack of data that could support studies of this nature, for example in the case of the Amazon region. Thus, this study aims to identify development poles using spatial analysis of production values of soya, coffee, wood, and mineral products like cassiterite, aluminum ore, iron ore and copper. In addition, the geographic accessibility analysis was carried out at these poles in order to identify the potential of the transport network to be structured. Results demonstrated that it is possible to build a dense transport network by identifying more development poles, which would increase the connectivity, allowing more intense exchange of flows and development of the region

Digital Image Classification: a Comparison of Classic Methods for Land Cover and Land Use Mapping

In the classification of images for land cover and land use mapping, several methods can be applied, however, they can present different results in relation to field truth. Therefore, the objective of this work was to test techniques for classifying high spatial digital images obtained from the Google Earth Pro® platform. The images refer to a section of the Federal University of Goias, campus Samambaia Goiania - GO, Brazil. Classification tests were performed on the images obtained, using two classifiers per region and two classifiers per pixel, both available free of charge, in the Spring software of the National Institute for Space Research (INPE / Brazil). For the analysis of the quality of the classifications, the results were compared to a survey by direct method, in this case the topographic one, seeking to identify which classifier came closest to the field truth. The classification that presented the best performance and class separability was the Bhattacharya, with Global Accuracy of 0.85. Bhattacharya was also the classifier that came closest in terms of measured areas, by the topographic survey, with the areas of the “zinc roofing” use class, analyzed and calculated

Análise espacial do tráfico de aves silvestres no estado de Pernambuco, Brasil

Wild animal trafficking is a growing practice worldwide and a complex problem that brings a lot of profit, moving billions of dollars. This illegal trade has Brazil as route due to its rich biodiversity. It is widespread throughout the state of Pernambuco, having constant growth because the state is in a geographical position that favors this type of illegal practice and has a great diversity of species. Thus, the objective of the study was to perform a spatial analysis of wild bird trafficking in the municipalities of the state of Pernambuco in the period from 2016 to 2021, through an exploratory data analysis with seven variables that could explain its occurrence. It was used as methodology the global and local Moran’s indexes, all implemented in the Geographic Information System software. The findings revealed that the municipalities that showed high average rates of wild bird trafficking in the investigated period, in general, are geographically close to those that also showed high rates of seizure of birds, Intentional Lethal Violent Crime, Violent Crime against Property, and unemployment. In general, the results allowed us to conclude that the methods of spatial cluster analysis proved satisfactory for the analysis in question. Moreover, it is important to note that the precarious enforcement favors the continuity of this practice, and there is an urgent need for environmental policies to restrain it effectively.O tráfico de animais silvestres é uma prática crescente em todo o mundo e um problema de difícil solução que traz bastante lucro, movimentando bilhões de dólares. Esse mercado tem o Brasil como rota por possuir rica biodiversidade. O comércio ilegal é amplo em todo o estado de Pernambuco, tendo crescimento constante por estar o estado em posição geográfica que favorece esse tipo de prática ilegal e possuir grande diversidade de espécies. Dessa forma, o objetivo do estudo foi realizar uma análise espacial do tráfico de aves silvestres nos municípios do estado de Pernambuco no período de 2016 a 2021, por meio de uma análise exploratória de dados com sete variáveis que pudessem explicar sua ocorrência. Foram utilizados como metodologia os índices de Moran global e local, todos implementados no software de Sistema de Informação Geográfica. Os resultados revelaram que os municípios que apresentaram altas taxas médias de tráfico de aves silvestres no período investigado, de maneira geral, encontram-se geograficamente próximos daqueles que também demonstraram elevadas taxas de apreensão de aves, taxas de crime violento letal intencional, taxas de crime violento contra o patrimônio e taxa de desemprego. De maneira geral, os resultados permitiram concluir que os métodos de análise espacial de agrupamentos se mostraram satisfatórios para a análise em questão. Além disso, é importante salientar que a fiscalização precária favorece a continuidade dessa prática, havendo necessidade de políticas ambientais com o objetivo de coibir tal prática de forma efetiva

Extensão universitária como oportunidade para favorecer o ensino de ciências em escolas públicas

A extensão universitária é uma função social da Universidade que estabelece espaços dialógicos junto à comunidade externa. Neste sentido, as escolas públicas são ambientes favoráveis aos diálogos que exploram as indagações no contexto de uma sociedade mutável. Assim, este artigo revela os resultados de uma experiência de extensão com escolas públicas. A metodologia foi interativa para o exercício científico, por meio de experimentos básicos subsidiados por tecnologias da informação e o Método Survey foi utilizado para pesquisa de opiniões sobre diferentes temas. A maioria dos participantes foram selecionados a partir da amostragem “bola de neve”. Os resultados revelaram o entusiasmo dos estudantes no aprendizado do uso de tecnologias, bem como do pensar científico através da sua elaboração e aplicação. A análise da satisfação com as atividades realizadas, a maioria dos participantes (14 dos 16) preferiram àquelas atividades relacionadas ao uso do Google Drive e seus aplicativos