Interceptação e escoamento superficial em diferentes estágios de regeneração da Floresta Atlântica, sul do Brasil

In natural regeneration, vegetation goes through different stages over time, each of them with different conditions to drain the precipitated water to the soil surface. The aim of this study was to evaluate interception loss, throughfall, stemflow and surface runoff in early and advanced stages regeneration at evergreen rainforest subtype sites within the Atlantic Forest, located in the Serra do Itajaí National Park, in southern Brazil. Rainfall was sampled by three rain gauges and throughfall was measured using "U" type gutters. The stemflow was measured in 24 trees per stage (i.e., 48 trees in total). The interception loss was calculated as the difference between rainfall and the sum of the throughfall plus stemflow. The surface runoff was evaluated using metal rails. Vegetation in the initial stage is a composition of 7 species with a basal area of 5.01 m².ha-1 and advanced stage site consists of 28 species with a basal area of 34.7 m².ha-1. Throughfall records were 81.7% in the initial and 74.1% in the advanced regeneration stages. The stemflows registered were 5.93% in the initial stage and 0.54% in the advanced stage while the interception losses were respectively 13.2% and 25.8%. Surface runoffs observations were 11.1% in the initial stage and 10.7% in the advanced stage. Statistically significant differences were found between the regeneration stages for the stemflow and for the interception loss parameters. The study showed that, for some hydrological processes, the behavior of the precipitated water differs for the stage of vegetation regeneration. The regeneration stage does not influence the surface runoff, demonstrating that after a few years of vegetation regeneration, this hydrological process is equivalent to vegetation in an advanced stage.A vegetação em regeneração passa por diferentes estágios ao longo do tempo, cada um com diferentes condições para o escoamento da água precipitada até a superfície do solo. O objetivo deste estudo foi avaliar a interceptação, a precipitação interna, o escoamento pelo tronco e o escoamento superficial em estágios inicial e avançado de regeneração na Floresta Ombrófila Densa Montana no Parque Nacional da Serra do Itajaí em Indaial/SC. A precipitação externa foi amostrada por três pluviômetros e a precipitação interna foi medida através do uso de calhas do tipo "U". O escoamento pelo tronco foi medido em 24 árvores por estágio de regeneração. A perda por interceptação foi calculada pela diferença entre a precipitação total e a soma da precipitação interna e do escoamento pelo tronco. O escoamento superficial foi medido utilizando calhas de metal. A vegetação arbórea do estágio inicial é composta por 7 espécies com área basal de 5,01 m².ha-1 e do estágio avançado é composta por 28 espécies com área basal de 34,7 m².ha-1. A precipitação interna foi de 81,7% da precipitação externa no estágio inicial e 74,1% no estágio avançado. O escoamento pelo tronco foi de 5,93% no estágio inicial e 0,54% no estágio avançado. A perda por interceptação foi de 13,2% no estágio inicial e 25,8% no estágio avançado. O escoamento superficial foi de 11,1% no estágio inicial e 10,7% no estágio avançado. Foram encontradas diferenças estatisticamente significativas entre os estágios de regeneração para o escoamento pelo tronco e para a perda por interceptação. O estudo mostrou que, para alguns processos hidrológicos, o estágio de regeneração da vegetação difere no caminho que a água precipitada. No caso do escoamento superficial, o estágio de regeneração não influencia, demonstrando que, após alguns anos de regeneração da vegetação, este processo hidrológico é equivalente à vegetação em estágio avançado. 

BACKDATING OF INVARIANT PIXELS: COMPARISON OF ALGORITHMS FOR LAND USE AND LAND COVER CHANGE (LUCC) DETECTION IN THE SUBTROPICAL BRAZILIAN ATLANTIC FOREST

A challenge for the use of medium spatial resolution imagery for land use change detection consists of the reduced availability of ground reference data for previous dates. This study aims to obtain invariant training points using the backdating process for supervised classification of images that have no field data available. The study area comprises 1,353 km² in Santa Catarina, southern Brazil. We compared the accuracy performance of invariant area sets (binary change maps) generated by using three methods (IR-MAD - Iteratively Reweighted Multivariate Alteration Detection, CVA - Change Vector Analysis and SGD - Spectral Gradient Difference) for two periods (2017- 2011 and 2011-2006). The classification of the Landsat-5 TM image of 2006 was performed using as training data the sets of points indicated as invariant in the binary maps resulted from the three abovementioned methods. The accuracies for seven land-use classes were computed. The overall accuracy was greater (80,5% and 80,2%) when using training areas achieved by CVA and SGD, respectively than IR-MAD (76%). Were obtained accuracies greater than 80% for the forest class. The results stress that the combination of the IR-MAD and SGD is preferable since the CVA is more time consuming due to the subjective application of thresholds

Mapas de inundação a partir de geoprocessamento e georreferenciamento - o caso de Blumenau (SC)

Floods were and are a constant in Itajaí Valley, Santa Catarina, South of Brazil, being registered since the beginning of colonization in 1852. After the 2011 flood event, it was clear that the flood maps should be reviewed. This paper describes the methods and results to develop new flooding maps for Blumenau. Georeferencing and geoprocessing methods were used to generate a digital model of the 2011 flood and to extrapolate it to other levels of flooding. Analysis of the results shows the impacts of the floods from 8 to 15 meters flood levels.Pages: 4594-460

Estudo da classificação de imagens a partir de sensoriamento remoto de Santa Catarina

ABSTRACTThe mapping of the use of the land in a certain region allows theidentification of the available resources in it. In that way, the areaof remote sensoring searches for ways of processing large amountsof data with reliability in its results. This paper compares the automatedprocess of image, along with a spacial filter, with the imageedited manually. The overall accuracy for each categorized imageresulted in 71,3% for simple category, 72,6% for filtered categoryand 94,5% for manually edited category

MonitoraSC: um novo mapa de cobertura florestal e uso da terra de Santa Catarina

A forest cover and land use map provides fundamental information for territorial management, aiming at socioeconomic development, environmental planning and control and protection of natural resources. In this article, a new forest cover map is introduced, using synergies between field data from Santa Catarina Floristic and Forest Inventory (IFFSC) and remote sensing data. Landsat-8 OLI images (2017) were classified using the Random Forest algorithm. Twelve thematic classes were mapped; the minimum mapping area is 0.5 hectare. The map has an overall accuracy of 95%, with a confidence interval of 1.0% (alpha = 0.05). The average accuracy per class varies between 90% (agriculture) and 97% (restinga). Concerning the forest class, the map showed a 96.2% coincidence with the IFFSC sample points. Native forest cover (forests from the intermediate regeneration stage on) is present in 38.05% of the territory, reforestation in 10.46%, agriculture in 16.73% (including 1.77% of irrigated rice crops), pastures and natural savanna in 29.24%. The area of the original extension of the restinga was determined to be 1,773 km², of which 814.5 km² (or 45.9%) are covered by natural remnants, beaches and dunes. This mapping forms the basis for decision-making by public agents involved in territorial planning and management activities and will serve as a baseline for the continuous monitoring of the extent of the state's forest cover.Um mapeamento da cobertura florestal e dos diferentes usos da terra proporciona informações fundamentais para a gestão territorial visando ao desenvolvimento social e econômico, planejamento e controle ambiental e proteção dos recursos naturais. Neste artigo, é apresentado um novo mapeamento, valendo-se de sinergias entre os dados de campo do Inventário Florístico Florestal de Santa Catarina (IFFSC) e o uso de recursos de sensoriamento remoto. Imagens do satélite Landsat-8 OLI do ano de 2017 foram classificadas, utilizando o algoritmo Random Forest. A legenda é composta por 12 classes temáticas; a área mínima mapeada é de 0,5 hectare. O mapa tem acurácia geral de 95%, com intervalo de confiança de 1,0% (alfa=0,05). A acurácia média por classe varia entre 90% (agricultura) e 97% (restinga).  Para a classe floresta, o mapa apresentou coincidência de 96,2% com os pontos amostrais do IFFSC. A cobertura florestal nativa (florestas a partir do estágio médio de regeneração) está presente em 38,05% do território, reflorestamentos em 10,46%, agricultura em 16,73% (incluídos 1,77% de culturas de arroz irrigado), pastagens e campos naturais em 29,24%. A área da extensão original da restinga foi determinada em 1.773km², dos quais 814,5km² (ou 45,9%) cobertos por remanescentes naturais, praias e dunas. O mapeamento constitui a base para a tomada de decisão de agentes públicos envolvidos em atividades de planejamento e gestão territorial e servirá como linha-base para o monitoramento contínuo da extensão da cobertura florestal do estado