Análise espacial dos registros de focos de calor na área de proteção ambiental do Parque Nacional da Chapada dos Guimarães/MT entre os anos de 2002 a 2021

The present work aims to spatialize, quantify and qualify the records of fires in and around the PNCG (Parque Nacional da Chapada dos Guimarães) in the last 20 years. A cross-referencing of spatial information on hotspots from INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais) was also carried out with data from the Land Management System (Sigef) to analyze the relationship between forest fires and land data. In order to carry out this work, use was made of the orbital data made available through the INPE fire monitoring database and the limits of rural properties made available in INCRA's Sigef. The main results found show that there was a significant increase in hotspots, especially in the last 3 years. The incidence of hotspots in the classes of use and land cover of the vegetation type, Forest Formation, Savanna Formation and Pastures, represent approximately 89.99% of all occurrences of the phenomenon studied. On the land issue, the study area has 166 records of rural properties in Sigef, of these 48 records are within the park. Currently, 50% of the PNCG is effectively controlled by the Instituto Chico Mendes.O presente trabalho tem como objetivo espacializar, quantificar e qualificar os registros dos focos de incêndio dentro e nos arredores do PNCG (Parque Nacional da Chapada dos Guimarães) nos últimos 20 anos. Também foi realizado o cruzamento das informações espaciais dos focos de calor do INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais) com dados do Sistema de Gestão Fundiária (Sigef) para analisar a relação dos incêndios florestais com dados fundiários. Para a realização deste trabalho, fez-se uso dos dados orbitais disponibilizados através do banco de dados de monitoramento de queimadas do INPE e dos limites dos imóveis rurais disponibilizados no Sigef do INCRA. Os principais resultados encontrados mostram que houve um aumento significativo dos focos de calor, principalmente nos últimos 3 anos. A incidência dos focos de calor nas classes de uso e cobertura do solo do tipo cobertura vegetal, Formação Florestal, Formação Savânica e Pastagens, representam aproximadamente 89,99% de todas as ocorrências do fenômeno estudado. Sobre a questão fundiária, a área de estudo possui 166 registros de imóveis rurais no Sigef, destes 48 registros são dentro do parque. Atualmente 50% do PNCG encontram-se sob efetivo domínio do Instituto Chico Mendes

Discriminação de áreas utilizáveis para cultivo de arroz irrigado utilizando imagens MÓDIS e modelo hand

One of the most relevant activities of Brazilian economy is agriculture. Among the main crops in Brazil, rice is one of high relevance. The state of Rio Grande do Sul, in Southern Brazil, is responsible for 68.7% of domestic production (IBGE, 2013). The goal of this study was to develop a low-cost methodology with a regional scope to identify suitable areas for irrigated rice cropping in this state, using spectro-temporal behavior of vegetation index by means of MODIS images and HAND model. The rice-cropped area of this study was the southern half of the State. Using the HAND model, flood areas were mapped to identify irrigated rice cultivation. We used multi-temporal images of vegetation index from MODIS sensor, covering the period from August 2001 to May 2012. To assess the results, we used data collected in the fields and cropped area information from IBGE. The results showed that the proposed methodology was satisfactory, with Kappa 0.92 and global accuracy of 98.18%. As result, MODIS sensor data and flood areas delineation by means of HAND model generated the estimate irrigated rice area for the area of study.Uma das atividades mais relevantes para a economia brasileira é a agricultura. O arroz está entre os produtos de maior importância no cenário agrícola nacional, e o Estado do Rio Grande do Sul é o responsável por 68,7 % da produção nacional (IBGE, 2013). O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia de baixo custo, com uma abrangência regional capaz de discriminar as áreas utilizáveis para o cultivo de arroz irrigado, no Estado do Rio Grande do Sul, a partir do comportamento espectro-temporal de índices de vegetação de imagens MÓDIS e do Modelo HAND. A área de estudo limitou-se à metade sul do Estado do Rio Grande do Sul, que compreende a região produtora de arroz irrigado, onde, a partir do modelo HAND, foram mapeadas as áreas de inundação para discriminar a cultura do arroz irrigado. Foram utilizadas imagens multitemporais de índice de vegetação EVI do sensor MÓDIS, abrangendo o período de agosto de 2011 a maio de 2012. Para avaliar os resultados, foram utilizados dados coletados a campo e dados de área cultivada do IBGE. Os resultados mostraram que a metodologia proposta foi satisfatória, com Kappa de 0,92 e Exatidão Global de 98,18%. Portanto, o uso de dados multitemporais e de moderada resolução espacial, provenientes do sensor MÓDIS, aliados à delimitação de áreas próprias para inundação, utilizando o modelo HAND, torna possível gerar e disponibilizar dados de estimativa de área cultivada de arroz irrigado para a área de estudo

Assessment of spectral-temporal dynamics for mapping the main summer crops in the Rio Grande do Sul State

O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia de baixo custo para o mapeamento das culturas de verão no Estado do Rio Grande do Sul, a partir do comportamento espectro-temporal de índices de vegetação e o Modelo HAND. O estudo foi realizado no Estado do Rio Grande do Sul, e o período foi a safra 2011/2012. Utilizaram-se imagens EVI do Sensor MODIS e dados SRTM. Para avaliar os resultados, foram usados dados de campo e dados do IBGE, além de um mapa referência elaborado com imagens RapidEye. Os resultados da classificação MODIS e os dados do IBGE geraram um coeficiente de correlação (r) de 0,98 para o arroz e 0,89 para a soja. Na validação dos dados coletados em campo, a cultura do arroz irrigado obteve um coeficiente Kappa de 0,66 e a cultura da soja 0,61. Na análise de similaridade Fuzzy, a cultura do arroz irrigado obteve uma similaridade de 87% contra 81% da soja. Portanto, o uso de dados multitemporais do sensor MODIS, aliado à delimitação de áreas de inundação, utilizando o modelo HAND, torna possível disponibilizar dados de estimativa de área cultivada das principais culturas de verão no Estado do Rio Grande do Sul.This study aimed to develop a low-cost method for mapping summer crops in the Rio Grande do Sul State, from the spectraltemporal behavior of vegetation indices and the HAND Model. The study was conducted in the Rio Grande do Sul State in the 2011/2012 harvest. It was used EVI images from the MODIS sensor and SRTM data. To evaluate the results, we used field data and IBGE data and a reference map elaborated with RapidEye images. The results of the MODIS classification and the IBGE data generated a correlation coefficient (r) of 0.98 for rice and 0.89 for soybeans. Validation with data collected in the field, irrigated rice obtained a Kappa coefficient of 0.66 and soybean, 0.61. In the Fuzzy similarity analysis, the irrigated rice achieved a similarity of 87% and soybean, 81%. Therefore, multi-temporal MODIS data, combined with the delineation of flood areas, using the HAND model, allow to estimate the area planted with the main summer crops in the Rio Grande do Sul State

Uso do índice TVDI e modelo HAND para caracterização de condição hídrica

O objetivo do trabalho foi avaliar a adequação do índice TVDI (Temperature Vegetation Dryness Index), obtido com sensores remotos orbitais, para caracterizar a condição hídrica de lavouras de soja no sul do Brasil. Para tanto, foram utilizadas imagens do satélite Landsat 8- OLI, obtidas da base de dados da USGS (United States Geological Survey), de três datas ao longo do ciclo da cultura da soja (5 de dezembro 2014 – implantação, 6 de janeiro 2015 - início de desenvolvimento e 7 de fevereiro de 2015 – pleno desenvolvimento vegetativo). A área de cultivo de soja foi mapeada utilizando classificação digital (máxima verossimilhança) e validada com dados de campo. A área total mapeada foi estratificada em duas classes: áreas de várzea e áreas altas, através do uso do modelo HAND (Height Above the Nearest Drainage). Para tornar possível a comparação entre datas, o TVDI foi determinado usando um triângulo único para as três datas em conjunto, estabelecido a partir dos dados do NDVI (Normalized Difference vegetation Index) e da temperatura de superfície (TS), a qual foi estimada usando o algoritmo split-window. O TVDI permitiu diferenciar as condições hídricas na cultura da soja ao longo do ciclo e entre as classes de altitude; as áreas mais altas apresentaram maiores déficits quando comparadas às áreas de várzea. Foi possível ainda visualizar a migração dos pixels de soja dentro do triângulo evaporativo como consequência da fase de desenvolvimento da cultura e das condições hídricas.This work aims to evaluate the suitability of the Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI), achieved through an orbital remote sensing system used to describe the condition of the water to be used on soybean crops in the South Region of Brazil. The Landsat 8-OLI satellite images were gathered from the USGS (United States Geological Survey) database of three different dates during the soybean crop cycle (December 5 th , 2014 - implementation, January 6 th , 2015 - beginning of growth and February 7 th , 2015 - full vegetative growth). The soybean crop area was mapped using digital classification (maximum likelihood method) and validated with field data. The total mapped area was stratified into two classes: floodplain areas and high areas, using the HAND (Height Above the Nearest Drainage) model. To make the comparison between dates possible, TVDI was determined using a single triangle for all the three dates together, established using the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and surface temperature (TS) data, which was estimated using Split-window algorithm. TVDI allowed us to differentiate the water conditions during the soybean crop cycle and between the two altitude classes; the higher areas presented larger deficits when compared to the floodplain areas. It was also possible to observe the migration of the soybean pixels within the evaporative triangle as a consequence of the crop’s development stage and the water conditions

Classification of homogeneous regions of vegetation cover in the State of Rio Grande do Sul, Brazil and its temporal dynamics, using AVHRR GIMMS and MODIS data sets

This study aimed to classify the homogeneous regions of vegetation cover, which occur in Rio Grande do Sul, formed by clustering of pixels with same pattern of temporal variability of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) of AVHRR GIMMS and MODIS series and to compare their temporal dynamics. We use K means cluster analysis for defi ning homogeneous regions, based on the temporal variability of GIMMS (8 km spatial resolution) and MODIS (1 km spatial resolution) NDVI data sets, using monthly images mean from 2000 to 2008 (overlapping period); and we analyzed the annual pattern of NDVI. Accuracy assessment was done with Landsat images. The results show that the temporal variability of GIMMS and MODIS NDVI allows to delimit similar homogeneous regions in order to mapping the main vegetation cover. MODIS series shows a greater detail in the defi nition of the regions, but with compatibility with those generated by GIMMS. The temporal dynamics show a typical seasonal pattern, with variations of NDVI amplitude between the groups, that allow to monitor phenological changes. The deviations from calibration between times series are linear, which would facilitate a correction in order to construct a long synthetic time series for studies of land cover change

Mapeamento do Potencial de Contaminação das Águas Superficiais e Subterrâneas na Região de Candiota e Entorno, RS, Brasil

A região de Candiota abrange a maior reserva de carvão mineral do Brasil e vem apresentando crescentes mudanças no uso e cobertura do solo devido à introdução e ampliação da silvicultura e cultivos de soja, o que pode alterar a qualidade e a capacidade de infiltração de água no solo. Este trabalho objetiva mapear o potencial de contaminação das águas superficiais e subterrâneas na região de Candiota e entorno, no Rio Grande do Sul, a fim de identificar as diferenças espaciais da vulnerabilidade. Foram utilizados os seguintes mapas: Modelo Digital de Elevação para modelagem hidrológica; hidrogeológico; tipos de solos; e uso e cobertura do solo, gerado a partir de imagens Landsat 8. Valores de curva-número (CN) foram utilizados para mapear o potencial de infiltração inicial de água no solo. Os mapas de vulnerabilidade resultantes permitiram detectar as regiões com maior ou menor susceptibilidade. O mapa de vulnerabilidade latente atribuiu um menor potencial de contaminação das águas subterrâneas às áreas não aquíferas (onde os aquíferos são inexistentes ou pouco produtivos) e um maior potencial às áreas com maior acúmulo de águas superficiais, decorrente do relevo e da direção de escoamento preferencial. O mapa de vulnerabilidade específica adaptada foi fundamental para avaliar a influência do grupo hidrológico do solo e do uso e cobertura do solo sobre à vulnerabilidade dos aquíferos, identificando as áreas onde a influência da textura do solo ou do uso e cobertura do solo foi maior. Além disso, evidenciou a susceptibilidade ao escoamento superficial. O mapa final representou melhor o potencial de contaminação de águas superficiais do que o de águas subterrâneas, uma vez que teve muita influência da capacidade de escoamento, que influencia de forma inversa na contaminação de águas subterrâneas e superficiais, localmente. No que tange às águas subterrâneas, ele representou melhor o risco de contaminação através de rios influentes, mas não de recarga direta do contaminante através do solo. Métodos como este, que analisam o potencial de contaminação com um número de mapas relativamente reduzido, são adequados para escalas regionais. Identificadas as áreas de maior potencial de contaminação, cabe aos órgãos de controle ambiental demandar um maior detalhamento quando necessário, a fim de definir ações prioritárias sobre atividades em curso com potencial poluidor, bem como definir o nível de exigências ambientais para novas atividades

Mapping of the contamination potential of surface and groundwater in Candiota Region and Surroundings, RS State, Brazil

A região de Candiota abrange a maior reserva de carvão mineral do Brasil e vem apresentando crescentes mudanças no uso e cobertura do solo devido à introdução e ampliação da silvicultura e cultivos de soja, o que pode alterar a qualidade e a capacidade de infiltração de água no solo. Este trabalho objetiva mapear o potencial de contaminação das águas superficiais e subterrâneas na região de Candiota e entorno, no Rio Grande do Sul, a fim de identificar as diferenças espaciais da vulnerabilidade. Foram utilizados os seguintes mapas: Modelo Digital de Elevação para modelagem hidrológica; hidrogeológico; tipos de solos; e uso e cobertura do solo, gerado a partir de imagens Landsat 8. Valores de curva-número (CN) foram utilizados para mapear o potencial de infiltração inicial de água no solo. Os mapas de vulnerabilidade resultantes permitiram detectar as regiões com maior ou menor susceptibilidade. O mapa de vulnerabilidade latente atribuiu um menor potencial de contaminação das águas subterrâneas às áreas não aquíferas (onde os aquíferos são inexistentes ou pouco produtivos) e um maior potencial às áreas com maior acúmulo de águas superficiais, decorrente do relevo e da direção de escoamento preferencial. O mapa de vulnerabilidade específica adaptada foi fundamental para avaliar a influência do grupo hidrológico do solo e do uso e cobertura do solo sobre à vulnerabilidade dos aquíferos, identificando as áreas onde a influência da textura do solo ou do uso e cobertura do solo foi maior. Além disso, evidenciou a susceptibilidade ao escoamento superficial. O mapa final representou melhor o potencial de contaminação de águas superficiais do que o de águas subterrâneas, uma vez que teve muita influência da capacidade de escoamento, que influencia de forma inversa na contaminação de águas subterrâneas e superficiais, localmente. No que tange às águas subterrâneas, ele representou melhor o risco de contaminação através de rios influentes, mas não de recarga direta do contaminante através do solo. Métodos como este, que analisam o potencial de contaminação com um número de mapas relativamente reduzido, são adequados para escalas regionais. Identificadas as áreas de maior potencial de contaminação, cabe aos órgãos de controle ambiental demandar um maior detalhamento quando necessário, a fim de definir ações prioritárias sobre atividades em curso com potencial poluidor, bem como definir o nível de exigências ambientais para novas atividades.Candiota region comprises the largest reserve of coal in Brazil and it has presented increasing changes in land use and cover due to the introduction and expansion of silviculture and soybean crops, which in turn can change the water quality and infiltration capacity in the soil. This work aims to map the contamination potential of surface and groundwater in the region of Candiota and surroundings, RS, Brazil, and to identify the spatial differences in the vulnerability. The following maps were used: Digital Elevation Model for hydrological modeling; hydrogeological; soil types; and land use and cover, from Landsat 8 images. Curve-Number (CN) values were used to map the initial infiltration potential for water into the soil. The resulting vulnerability maps indicated the regions with higher or lower susceptibility. The latent vulnerability map attributed a lower potential of groundwater contamination to non-aquifer areas (where aquifers are non-existent or have low productivity), and a higher potential to areas with greater surface water accumulation, due to relief and preferential flow direction. The adapted specific vulnerability map was essential to evaluate the influence of the soil hydrological type and land use and cover on aquifer vulnerability, identifying areas where the influence of soil texture or land use and cover was greater. In addition, it pointed out the susceptibility to surface runoff. The final map represented better the contamination potential for surface water than for groundwater, since it had a high influence of the runoff capacity, which locally influences inversely the contamination of groundwater and surface water. Regarding groundwater, it represented better the risk of contamination through influential rivers, but not contaminant direct reloading through the soil. Methods like this, which analyze the contamination potential with a relatively small number of maps are suitable for regional scales. Once the areas with the greatest contamination potential have been identified, it is up to the environmental control agencies to demand a greater detail when necessary, in order to define priority actions on ongoing activities with potential polluter, as well as to define the level of environmental requirements for new activities

Evaluation of dynamic spectral-temporal targeting mapping of soybean and irrigated rice in Rio Grande do Sul

Uma das atividades mais relevantes para a economia brasileira é a agricultura. Entre os produtos de maior importância no cenário agrícola nacional, estão a soja e o arroz, os quais representam uma grande parcela da produção. Somente o Estado do Rio Grande do Sul é responsável por aproximadamente 67% da produção nacional de arroz e 10% de soja (IBGE, 2012). Portanto, informações confiáveis sobre a produção agrícola são relevantes para o desenvolvimento do setor e o desenvolvimento de metodologias capazes de auxiliar no monitoramento das áreas agrícolas torna-se peça importante na geração de dados confiáveis e com maior rapidez de obtenção. Desta forma, o objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia de baixo custo para a execução do mapeamento da área cultivada de arroz irrigado e soja, em escala municipal e estadual, baseado na análise do comportamento espectro-temporal de índices de vegetação de imagens de satélite de alta resolução temporal. O estudo foi realizado no Estado do Rio Grande do Sul, abrangendo os 497 municípios no ano safra 2011/2012. Para realizar o estudo, foram utilizadas imagens multitemporais do sensor MODIS, índices de vegetação EVI e NDVI. Foi aplicado o modelo HAND para gerar as áreas de inundação, as quais foram utilizadas para discriminar a cultura do arroz irrigado de outras culturas, especialmente a soja. Para avaliar os resultados foram utilizados como dados de referência, os dados coletados a campo, dados de área cultivada do IBGE e dados do mapeamento gerados a partir de imagens do satélite RapidEye. Os resultados mostraram que a metodologia proposta foi satisfatória, com valores médios do índice Kappa de 0,90 para a cultura de arroz irrigado e de 0,84 para a soja. Não houve diferença significativa entre as estimativas de área cultivada utilizando os dados EVI e NDVI para ambas as culturas. A utilização do Modelo HAND para discriminar o arroz irrigado de outros cultivos, mostrou-se muito eficiente, separando as áreas de várzea, que são mais aptas para o cultivo de arroz irrigado. Apesar dos resultados terem sido considerados como satisfatórios alguns municípios apresentaram problemas de subestimação ou superestimação quando foram comparados com os dados oficiais do IBGE. Esses problemas podem estar relacionados ao caráter subjetivo de aquisição de dados por parte do IBGE e também o fato de ter sido utilizada para a validação dos dados da safra 2011/2012 a média das últimas três safras, podendo desta maneira ter fragilizado ou comprometido os resultados para alguns municípios. Portanto, técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento podem ser úteis no auxilio dos atuais métodos de monitoramento e mapeamento de culturas agrícolas, melhorando as estatísticas oficiais do arroz irrigado e soja.One of the most relevant activities for the Brazilian economy is agriculture. Among the products of greatest importance in the national agricultural, are soybeans and rice, which represent a large portion of the production. Only the State of Rio Grande do Sul is responsible for approximately 67% of the national rice production and 10% of soybean (IBGE, 2012). Therefore, reliable information on agricultural production are relevant to the development of the sector and the development of methodologies capable of assist in the monitoring of agricultural areas becomes important part in the generation of reliable data and faster of obtaining. Thus, the objective of this work was to develop a methodology of low cost to implement the mapping of acreage irrigated rice and soybeans, at the municipal and state levels, based on the analysis of the spectral-temporal behavior of vegetation indices from satellite images high temporal resolution. The study was conducted in the state of Rio Grande do Sul, covering 497 municipalities in crop year 2011/2012. To conduct the study, images were used multitemporal MODIS vegetation indices EVI and NDVI. HAND model was applied to generate the inundation areas, which were used to discriminate the rice culture of other crops, especially soybeans. To evaluate the results were used as reference data, data collected in the field, the cultivated area data from the IBGE and mapping data generated from satellite images RapidEye. The results show that the proposed method was satisfactory, with mean values of Kappa 0.90 for irrigated rice and 0.84 for soybeans. There was no significant difference between the estimates of acreage using EVI and NDVI data for both crops. The use of the HAND model to discriminate irrigated rice from other crops, was very efficient, separating the lowland areas, which are more suitable for the cultivation of irrigated rice. Although the results were considered satisfactory as some municipalities had problems underestimation or overestimation when they were compared with the official data. These problems may be related to the subjective nature of data acquisition by the IBGE and the fact of having been used for the validation of data from 2011/2012 season the average of the last three years, and may in this way be weakened or compromised results for some municipalities. Therefore, techniques of remote sensing and GIS can be useful in the aid of the current methods of monitoring and mapping of agricultural crops, improving the official statistics of irrigated rice and soybeans

Boletín oficial de la provincia de Santander: Número 41 - 1860 Abril 04

O objetivo da pesquisa foi verificar a aplicabilidade do uso de séries temporais de imagens de moderada resolução espacial para o mapeamento do uso do solo e cobertura vegetal no Bioma Pampa no Estado do Rio Grande do Sul e identificar os principais processos de transformação da paisagem. O estudo foi conduzido no limite do Bioma Pampa Gaúcho, definido pelo IBGE. Foram utilizadas imagens EVI (Enhanced vegetation índex) do Sensor MODIS, imagens noturnas do DMSP-OLS (Defence Meteorological Satellite Program - Operational Linescan System), dados SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) e imagens Landsat 5 e 8, associados ao classificador hierárquico por Árvore de Decisão (AD), construído utilizando o algoritmo C4.5. Para investigar os processos de transformação da paisagem, foram utilizadas variáveis ambientais, que incluem dados geomorfométricos, métricas da paisagem, dados climáticos e variáveis socioeconômicas. Foram utilizados modelos de regressão linear local (GWR) e global, além de procedimentos de agrupamentos espaciais (SKATER) implementado no software TerraView. Os resultados da metodologia de mapeamento do uso do solo e cobertura vegetal mostraram uma Exatidão Global (EG) que variou entre 89 e 90%. As maiores similaridades espectrais foram encontradas nas classes com cobertura vegetal, como Campo, Floresta e Silvicultura Com relação aos principais processos de transformação da paisagem, foi verificado uma diminuição em torno de 25% da classe Campo num intervalo de 15 anos, de 10.252.740 ha para 7.676.208 ha. Em contrapartida áreas agrícolas, como a classe Soja, obteve um aumento de 145 % do total de sua área, de 855.087 ha em 2000, para 2.099.837 ha em 2014. A classe Silvicultura também teve um aumento de mais de 167 % da sua área total. Para o processo de expansão da soja os principais fatores que contribuíram foram: topográficos (elevação, declividade e modelo HAND), fatores educacionais como taxa de analfabetismo, fatores climáticos (precipitação anual e sazonalidade da precipitação) e fatores de proximidade com áreas degradadas. Já para o processo de expansão da silvicultura foram: topográficos (declividade), rendimento médio mensal (R$), taxa de analfabetismo, precipitação anual e proximidade com áreas degradadas de campo. Este estudo permitiu identificar, através de utilização de técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento, que o padrão de degradação da vegetação campestre é um processo complexo e que envolve uma série de fatores, e que tende a ocorrer muito próximo de áreas já previamente degradadas. O principal processo de degradação da vegetação campestre é a atividade antrópica, em especial a agricultura mecanizada, com o cultivo de soja e áreas de silvicultura.The objective of the research was to verify the applicability of use the time series of moderate images space resolution for the mapping of land use changes and coverage vegetable in the Pampa biome in the State of Rio Grande do Sul and to identify the main processes of landscape transformation. The study was conducted at the boundary of the Pampa Biome, defined by IBGE. We used the images EVI (Enhanced vegetation índex) of MODIS sensor, DMSP-OLS night images (Defence Meteorological Satellite Program - Operational Linescan System), SRTM data (Shuttle Radar Topography Mission) and Landsat images 5 and 8, associated with the hierarchical classifier by Decision tree (AD), constructed using the algorithm C4.5. To investigate the landscape transformation processes, we used environmental variables, which include geomorphometric data, landscape metrics and climatic data and socioeconomic variables. Through local linear regression (GWR) and global models, in addition to spatial grouping procedures (SKATER) implemented in the TerraView software.The results of the methodology of mapping of land use and vegetation coverage with MODIS images and DMSP-OLS night images, Global Accuracy ranged from 89 to 90$), illiteracy rate, annual precipitation and proximity to degraded areas of the grassland. This study allowed to identify, through the use of techniques of remote sensing and geoprocessing, that the pattern of degradation of the country vegetation is a complex process involving a series of factors, which tends to occur very close to previously degraded areas. The main process of degradation of the grassland vegetation is the anthropic activity, especially the mechanized agriculture, with the cultivation of soybean and forestry areas