MAPEAMENTO E AVALIAÇÃO DE IMPACTO AMBIENTAL UTILIZANDO AERONAVE REMOTAMENTE PILOTADA NO PARQUE NACIONAL SERRA DE ITABAIANA (BRASIL)

Com recursos insuficientes o Parque Nacional Serra de Itabaiana (PARNASI), localizado no estado de Sergipe (Região Nordeste do Brasil) apresenta dificuldades de gestão e os maiores problemas estão associados à situação fundiária em que diversos estudos científicos indicam impactos que comprometem seus ecossistemas. O objetivo desse estudo foi realizar um mapeamento de baixo custo sobre o uso e cobertura da terra na área do PARNASI e avaliar o nível de impacto ambiental uma vez que os recursos escassos, a extensão da área do parque e sua topografia representam um desafio para a gestão. Utilizou-se da técnica de fotogrametria aérea com imagens de alta resolução coletadas por meio de um pequeno drone e utilizando um modelo multicritério para a análise de dados, em que as variáveis foram hierarquizadas e ponderadas atribuindo-se um peso para cada classe de uso e cobertura da terra mapeada. Os resultados demonstram que 82,2% da área mapeada possui níveis de declividade considerados entre muito fraco a médio e não possui níveis significativos considerados alto e muito alto de declividade. Todavia, a área em que o nível de impacto foi considerado alto e muito alto está representada pela soma das classes Cultivo e Desmatamento (7,51%), e representa uma área de 5.944 ha.  Concluiu-se que a integração das tecnologias utilizadas pode aumentar a escala temporal e espacial sobre o estudo dos padrões e processos de uso e cobertura da terra e pode ser considerada uma estratégia de conservação eficaz para o monitoramento de áreas protegidas

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

MAPEAMENTO E AVALIAÇÃO DE IMPACTO AMBIENTAL UTILIZANDO AERONAVE REMOTAMENTE PILOTADA NO PARQUE NACIONAL SERRA DE ITABAIANA (BRASIL)

Com recursos insuficientes o Parque Nacional Serra de Itabaiana (PARNASI), localizado no estado de Sergipe (Região Nordeste do Brasil) apresenta dificuldades de gestão e os maiores problemas estão associados à situação fundiária em que diversos estudos científicos indicam impactos que comprometem seus ecossistemas. O objetivo desse estudo foi realizar um mapeamento de baixo custo sobre o uso e cobertura da terra na área do PARNASI e avaliar o nível de impacto ambiental uma vez que os recursos escassos, a extensão da área do parque e sua topografia representam um desafio para a gestão. Utilizou-se da técnica de fotogrametria aérea com imagens de alta resolução coletadas por meio de um pequeno drone e utilizando um modelo multicritério para a análise de dados, em que as variáveis foram hierarquizadas e ponderadas atribuindo-se um peso para cada classe de uso e cobertura da terra mapeada. Os resultados demonstram que 82,2% da área mapeada possui níveis de declividade considerados entre muito fraco a médio e não possui níveis significativos considerados alto e muito alto de declividade. Todavia, a área em que o nível de impacto foi considerado alto e muito alto está representada pela soma das classes Cultivo e Desmatamento (7,51%), e representa uma área de 5.944 ha.  Concluiu-se que a integração das tecnologias utilizadas pode aumentar a escala temporal e espacial sobre o estudo dos padrões e processos de uso e cobertura da terra e pode ser considerada uma estratégia de conservação eficaz para o monitoramento de áreas protegidas