ÍNDICES DE VEGETAÇÃO OBTIDOS DE IMAGENS MULTIESPECTRAIS APLICADOS NA DISCRIMINAÇÃO DA COBERTURA VEGETAL EM RELEVO MONTANHOSO / VEGETATION RATES OBTAINED FROM MULTISPECTRIC IMAGES APPLIED IN THE DISCRIMINATION OF VEGETABLE COVERAGE IN MOUNTAIN RELIEF

Os índices de vegetação são utilizados para investigar as propriedades espectrais da vegetação e podem ser relacionados a parâmetros biofísicos. Também podem ser utilizados para minimizar os efeitos de iluminação causados pela topografia na resposta espectral, o que dificulta a discriminação da fisionomia da vegetação. Para avaliar a eficiência dos índices de vegetação na discriminação da cobertura vegetal em áreas montanhosas, foram calculados dois índices de imagens multiespectrais do LANDSAT8/OLI que cobrem o Maciço da Tijuca, situado na área central da cidade do Rio de Janeiro. Os resultados revelaram que ambos índices (IVDN e RS) foram eficientes para separar os corpos d'água e discriminar as classes de vegetação e não-vegetação. Contudo, a área urbana, sombra e rocha ficaram misturadas, enquanto não foi possível classificar a fisionomia da vegetação devido ao efeito da iluminação nos índices de vegetação. A floresta localizada nas encostas sul, que recebia menor iluminação no momento de coleta dos dados pelo sensor orbital, apresentou índices similares à vegetação herbácea e, desta forma, não foi possível separá-las. Enquanto a floresta localizada nas vertentes norte e oeste, que recebiam menos iluminação solar, apresentaram os maiores índices e não confundiu com outras classes de cobertura da terra. Conclui-se que os índices de vegetação (IVDN e RS) não foram eficientes na minimização dos efeitos topográficos na discriminação da fisionomia da vegetação. Por outro lado, os índices mostraram-se eficientes para demonstrar que as bacias hidrográficas situadas em áreas protegidas apresentaram índices mais elevados do que as bacias localizadas próximas às áreas urbanas

AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO DE ATRIBUTOS ESTATÍSTICOS E TEXTURAIS EM UMA CLASSIFICAÇÃO DE COBERTURA DA TERRA BASEADA EM OBJETO

Este artigo tem como objetivo avaliar o desempenho de duas redes semânticas geradas por mineração de dados para a classificação de cobertura da terra por meio de análise de imagens baseada em objetos geográficos (GEographic Object-Based Image Analysis – GEOBIA). Para isto, uma rede utilizou-se de descritores estatísticos e texturais, e a outra, apenas de descritores estatísticos. A base de dadosfoi constituída de imagens ALOS/AVNIR fusionadas com imagens ALOS/PRISM e dados de relevo provenientes do banco de dados TOPODATA. A área de estudo corresponde ao município de Nova Friburgo, com 933 km², localizado na região serrana do estado do Rio de Janeiro. O índice Kappa alcançado pela classificação baseada em árvore de decisão composta por descritores estatísticos e texturais foi de0,81, enquanto que este valor para a classificação derivada apenas de descritores estatísticos foi de 0,84. Considerando os índices alcançados, conclui-se que ambos os resultados apresentam excelente qualidade quanto à acurácia da classificação. O teste de hipótese entre os dois índices mostra, com nível de significância de 5%, que não há diferenças entre as duas classificações quanto à acurácia

AVALIAÇÃO DE MÉTODOS DE INTERPOLAÇÃO ESPACIAL APLICADOS À PLUVIOSIDADE EM REGIÃO MONTANHOSO NO LITORAL SUL DO ESTADO RIO DE JANEIRO

Os estudos da distribuição espacial das chuvas baseiam-se em dados diários de pluviosidade coletados por estações pluviométricas. Aplicando de métodos de interpolação, é possível estimar valores pluviométricos para locais sem dados e gerar uma superfície contínua representando a distribuição espacial de chuvas. Existem dois tipos de métodos: determinísticos, baseados na vizinhança para a estimativa de valores ausentes, e estocásticos, que se baseiam na autocorrelação espacial entre as amostras. O presente trabalho tem como objetivo avaliar os modelos digitais de distribuição espacial de chuvas, gerados por métodos de interpolação determinístico e estocástico, através da aplicação de técnicas de validação. A área de estudo, Região Hidrográfica da Baía da Ilha Grande, situada no litoral sul fluminense, apresenta uma distribuição espacial da precipitação heterogênea em decorrência, principalmente, da topografia acidentada. Foram aplicados os métodos Curvatura Mínima, Índice da Distância ao Quadrado e Krigagem para interpolar dados de dezoito estações de chuva. Os modelos digitais foram validados através do cálculo de medidas de erro e da análise do comportamento espacial das chuvas. Os resultados revelaram a distribuição espacial heterogênea da precipitação na área de estudo foi adequadamente representada pelo modelo gerado pela Krigagem, contudo, de acordo com as medidas de erros, o Inverso da Distância ao Quadrado foi o interpolador que obteve o melhor desempenho. Conclui-se, assim, que o método estocástico, apesar de representar melhor o comportamento espacial, pode não ser adequado na estimativa de dados, quando a variabilidade espacial pluviométrica é alta e o número de estações é insuficiente para geração do semivariograma adequado.

DESLIZAMENTOS E FRAGMENTAÇÃO FLORESTAL NA REGIÃO SERRANA DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO

Forest fragmentation is a process in which continuous natural vegetation areas are divided into patches of different sizes, originated by human activities or natural causes associated with environmental changes and high magnitude events. This work aims to characterize and to analyze the dynamics of forest fragmentation and the vulnerability of disturbance patches resulting from landslides, originated by heavy rainfall events that occurred in the mountain ranges of Rio de Janeiro state in the year 2011. The fragmentation pattern before and after the events was evaluated by the use of landscape metric indexes, extracted from land cover and landslide scars maps made by the analysis of satellite images. The indexes show a 6% reduction of the forest area and an increase of 107% in the number of forest patches, especially of small ones. A loss of 17% of forest core area and an increase of 43% in the number of forest cores and of 28% of edge density has occurred. The distance from the nearest neighbor decreased 46% due to the narrow and elongated shape of landslide scars. The overall results show that the rainfall events have caused an intensification of the historical process of forest fragmentation, promoting an increase of the ecological vulnerability and instability of the forest remnants, highlighting how high magnitude natural events can cause rapid landscape changes

MINERAÇÃO DE DADOS APLICADA À DISCRIMINAÇÃO DA COBERTURA DA TERRA EM IMAGEM LANDSAT 8 OLI

O presente trabalho tem como objetivo investigar os descritores espectrais, extraídos das bandas do Landsat 8, e topográficos, provenientes de dados do TOPODATA, que auxiliam na discriminação das classes de cobertura da terra através de uma árvore de decisão gerada por mineração de dados. Foram extraídas medidas estatísticas de amostras referentes a 12 classes, coletadas no município do Rio de Janeiro, de um banco de dados composto por 18 planos de informação. Os resultados apontaram que entre os descritores estatísticos, prevaleceram a média e mediana. Como descritor espectral, merece destaque a banda 1 (ultra-azul), selecionada para discriminar, além das classes de água, as classes de vegetação e não-vegetação. O minerador utilizou o Índice de Vegetação por Razão Simples (RS) em todas as árvores a despeito do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (IVDN). A declividade também foi inserida nas três árvores para separar o afloramento rochoso da vegetação de baixo porte. Em relação aos níveis digitais, não foi utilizado nenhum descritor de radiância nas quatro árvores. Considerando o grande volume de dados produzidos e armazenados atualmente, pode-se afirmar que a mineração é um importante recurso para a extração de informações de volumosos bancos de dados em curto espaço de tempo

DESLIZAMENTOS E FRAGMENTAÇÃO FLORESTAL NA REGIÃO SERRANA DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO

Forest fragmentation is a process in which continuous natural vegetation areas are divided into patches of different sizes, originated by human activities or natural causes associated with environmental changes and high magnitude events. This work aims to characterize and to analyze the dynamics of forest fragmentation and the vulnerability of disturbance patches resulting from landslides, originated by heavy rainfall events that occurred in the mountain ranges of Rio de Janeiro state in the year 2011. The fragmentation pattern before and after the events was evaluated by the use of landscape metric indexes, extracted from land cover and landslide scars maps made by the analysis of satellite images. The indexes show a 6% reduction of the forest area and an increase of 107% in the number of forest patches, especially of small ones. A loss of 17% of forest core area and an increase of 43% in the number of forest cores and of 28% of edge density has occurred. The distance from the nearest neighbor decreased 46% due to the narrow and elongated shape of landslide scars. The overall results show that the rainfall events have caused an intensification of the historical process of forest fragmentation, promoting an increase of the ecological vulnerability and instability of the forest remnants, highlighting how high magnitude natural events can cause rapid landscape changes.A fragmentação florestal é um processo em que áreas contínuas de vegetação natural são subdivididas em manchas de tamanhos diversos, originado por atividades antrópicas ou causas naturais associadas às mudanças ambientais e eventos de grande magnitude. O presente trabalho tem por objetivo caracterizar e analisar a dinâmica da fragmentação florestal e a vulnerabilidade das manchas de distúrbios resultantes de deslizamentos ocasionados por chuvas intensas na região serrana do estado do Rio de Janeiro em 2011. Para tanto foi realizada uma avaliação do padrão espacial das manchas antes e após os eventos por meio de índices métricos de paisagem, estimados a partir de mapas de cobertura da terra e das cicatrizes dos deslizamentos, produzidos através da análise de imagens orbitais. Houve uma redução de 6% da área de floresta e um acréscimo de 107% no número de fragmentos, principalmente de pequenos. Ocorreu uma perda de 17% da área nuclear, um acréscimo de 43% do número de núcleos e de 28% da densidade de borda. A distância média do fragmento mais próximo diminuiu 46%, em virtude da forma das cicatrizes, alongadas e estreitas. Os resultados mostram que os deslizamentos ocasionaram uma intensificação do processo histórico de fragmentação florestal, promovendo um aumento da vulnerabilidade e instabilidade ecológica dos remanescentes florestais, evidenciando como eventos naturais de grande magnitude podem alterar rapidamente a paisagem

CLASSIFICAÇÃO SEMIAUTOMÁTICA DE CICATRIZES DE MOVIMENTOS DE MASSA POR MEIO DE TÉCNICAS DE DETECÇÃO DE MUDANÇAS

Movimentos de massa são fenômenos naturais que muitas vezes causam perdas e danos à sociedade. Inventários de cicatrizes podem auxiliar no entendimento da suscetibilidade de um local frente a esses processos. Nessa vertente, o uso de ferramentas de sensoriamento remoto para detecção e mapeamento de cicatrizes de movimentos de massa pode ser vantajoso, principalmente em escalas regionais e em áreas de difícil acesso. No entanto, mapeamentos semiautomáticos ainda se mostram incipientes no âmbito nacional. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho foi avaliar múltiplas técnicas de detecção de mudanças para o mapeamento semiautomático de cicatrizes de movimentos de massa. Como estudo de caso, foram analisados os movimentos deflagrados em janeiro de 2011 em uma porção do município de Nova Friburgo (RJ). Para isso, foram geradas imagens de detecção de mudanças por meio das técnicas PCA, ICA, MNF, SA, OSAVI e subtração de bandas espectrais. Os produtos que melhor destacaram os movimentos de massa foram selecionadas como dados de entrada para a classificação por meio do algoritmo Random Forest. A diferença entre o índice de vegetação OSAVI pré e pós-evento foi considerada a técnica de maior importância para o classificador. Já na análise visual, verificou-se que a 3ª e 4ª componentes ICA, MNF e PCA também destacaram bem as cicatrizes. O desempenho da classificação foi considerado satisfatório, uma vez que detectou mais de 80% das cicatrizes de movimento de massa na área de estudo. Esse trabalho permitiu verificar que o uso de métodos semiautomatizados pode ser uma abordagem em potencial para a detecção de cicatrizes de movimento de massa, sobretudo aplicada a mapeamentos preliminares e emergenciais.</p

Áreas de Preservação Permanente (APP) no topo de morros no estado do Rio de Janeiro: uma avaliação dos dispositivos legais em diferentes unidades geomorfológicas

The Permanent Preservation Areas (APP), established by the Forest Code in 1965, depict an integrating element of the landscape as defined by the National Plan of Protected Areas. However, the Native Vegetation Protection Law, approved in 2012, has produced several changes in the parameters for the delimitation of APP, especially in those that define APPs on hilltops. As a result, to recover part of the lost area, in 2014, the State Environmental Institute of Rio de Janeiro (INEA) published the Resolution 93, which established its own methodology of delimitation for the state. The goal of this study is to analyze the spatial distribution of the hilltop APP through mapping and calculating landscape metrics, based on legal provisions applied in four areas with different geomorphological units that represent most of the Rio de Janeiro’s relief, considering the Forest Code of 1965, the Native Vegetation Protection Law of 2012, and the INEA Resolution of 2014. APP mapping was done by spatial digital automatic mode and the use of a Digital Terrain Model at 1:25.000 scale. The results showed that the changes in the parameters that delimit the APP on hilltops resulted in a significant reduction of area (up to 85%) and number patches (up to 95%), as well as the increase of the average distance (from 135 m to &gt; 800 m) between hilltop APP patches. It was observed that the distribution of APP is preserved in all geomorphological units mapped with the Forest Code of 1965, while in the other legal scenarios the indicators are worse, as the relief becomes less rugged. Thus, it can be concluded that the Native Vegetation Protection Law of 2012 leads to a fragmented landscape with the close extinction of the hilltop APP. The scenario is mitigated by Resolution 93, that preserves part of the APP only in the rugged relief, while the Forest Code of 1965 has the best indicators that represent the extension, connectivity and the spatial arrangement in the studied geomorphologic units. In this way, the changes on legal provisions represent a scenario of greater fragmentation and smaller structural connectivity between the hilltops.As Áreas de Preservação Permanente (APP), instituídas pelo Código Florestal em 1965, representam elemento integrador e, conforme definido pelo Plano Nacional de Áreas Protegidas, devem ser consideradas no planejamento da paisagem com a função estratégica de conectar os fragmentos florestais. No entanto, a Lei de Proteção da Vegetação Nativa de 2012 alterou os parâmetros topográficos (altura, declividade e base das elevações) que definem as APP no topo de morros, o que ocasionou o quase desaparecimento deste tipo de APP no país. Por sua vez, para recuperar parte da área perdida, o Instituto Estadual do Ambiente (INEA) promulgou a Resolução 93 em 2014, que estabeleceu uma metodologia própria para a delimitação APP no topo de morros no estado do Rio de Janeiro. Como forma de analisar o arranjo espacial decorrente das alterações nos dispositivos legais, este estudo realizou a delimitação e calculou as métricas de paisagem das manchas de APP no topo de morros em quatro unidades geomorfológicas representativas no estado do Rio de Janeiro, tendo como base o Código Florestal de 1965, a Lei de Proteção da Vegetação Nativa de 2012 e Resolução INEA de 2014. Os mapeamentos foram realizados de modo automático através de Geoprocessamento e com uso de Modelo Digital de Terreno na escala 1:25.000. Os resultados mostraram que as alterações nos dispositivos legais acarretaram a redução da área (até 96%) e do número de manchas (até 95%) na APP no topo de morros, bem como o aumento da distância média (de 135 m para mais que 800 m) entre as manchas. Constatou-se que a distribuição das APP se mantém nas unidades geomorfológicas mapeadas de acordo com o Código de Florestal de 1965, contudo, nos demais dispositivos legais, os indicadores pioram nos terrenos menos acidentados. Conclui-se, assim, que a adoção da Lei de Proteção da Vegetação Nativa de 2012 implica em um cenário de paisagem fragmentada com quase desaparecimento das APP no topo de morros. Este cenário é amenizado pela Resolução INEA de 2014, que mantém parte expressiva das APP apenas na área de relevo mais acidentado, enquanto o Código Florestal de 1965 possui os melhores indicadores que expressam a extensão, a conectividade e o arranjo espacial nas unidades geomorfológicas estudadas. Dessa forma, a alteração dos dispositivos legais correspondeu a um cenário de maior fragmentação e menor conectividade estrutural entre as manchas de APP no topo de morros

ANÁLISE DE IMAGEM BASEADA EM OBJETO PARA CLASSIFICAÇÃO DAS FISIONOMIAS DA VEGETAÇÃO EM IMAGENS DE ALTA RESOLUÇÃO ESPACIAL

Este artigo tem como objetivo avaliar o desempenho da análise de imagem baseada em objeto (Object-Based Image Analysis - OBIA) na discriminação de fisionomias da vegetação em imagem de altíssima resolução espacial. A área de estudo, com 16 km², está localizada em Nova Friburgo, região serrana do estado do Rio de Janeiro. A rede semântica, gerada de modo heurístico, foi composta por descritores espectrais, texturais e topológicos extraídos das imagens QuickBird-2 e de Modelos Digitais de Elevação (MDE) originários de levantamento aerofotogramétrico. Foram utilizadas quatro classes para o mapeamento da fisionomia: gramínea rala, gramínea, herbácea-arbustiva e arbórea. O índice Kappa alcançado na classificação foi de 0,73, considerado de muito boa qualidade quanto à acurácia. Todas as classes obtiveram valor de Kappa condicional acima de 0,5, sendo que o melhor desempenho coube à classe gramínea rala, por apresentar resposta espectral distinta das outras classes de vegetação