Padrão Espacial de Ocorrência de Plantação de Mandioca na Amazônia Brasileira: a Região Oeste do Estado do Pará

Os principais sistemas de monitoramento do uso e cobertura da terra no Brasil não distinguem a agricultura de pequena escala, categoria que inclui áreas de plantação de mandioca na Amazônia. Gerar informações sobre a distribuição espacial desses sistemas historicamente invisibilizados é fundamental para o desenvolvimento de políticas que visem fortalecer essa economia. O objetivo deste trabalho é identificar áreas potenciais de ocorrência de plantação de mandioca em municípios do Oeste do Pará, com o uso de técnica de inferência geográfica fuzzy. A área de estudo corresponde aos municípios de Aveiro, Belterra, Santarém e Mojuí dos Campos. Foram utilizadas variáveis associadas a áreas de plantação de mandioca: proporção de área de vegetação secundária e de mosaicos de ocupação, proximidade de vilas e corpos d’água, presença de unidades de conservação de uso sustentável (UCUS) e de projetos de assentamento (PA).  As variáveis foram inseridas em uma grade regular de células de 2 x 2 km e combinadas por meio do operador espacial fuzzy gamma. Os resultados indicaram um acerto de 70% na classificação de áreas de médio e alto potencial de ocorrência de plantação de mandioca. Essas áreas estão mais presentes no município de Santarém (58 – 81%), seguido por Mojuí dos Campos (11 – 14%), Aveiro (9 – 14%) e Belterra (9 – 10%). As áreas de plantação de mandioca concentram-se em áreas ribeirinhas. Nessas áreas também se localiza a maior parte das UCUS e dos PA. Esse método se mostrou robusto e pode ser replicado em períodos intracensitarios, apoiando a compreensão sobre a dinâmica e a distribuição espacial, importantes para políticas públicas

PADRÃO DA PAISAGEM ASSOCIADO AO USO E COBERTURA DA TERRA EM COMUNIDADES RIBEIRINHAS E DE TERRA FIRME SITUADAS NO SUDOESTE DO PARÁ

O presente artigo faz uma análise de padrões de paisagem associados ao uso e cobertura da terra de ·áreas no entorno de comunidades ribeirinhas e de terra firme da região sudoeste do Pará, com indicadores na escala da paisagem que medem a intensificação do uso da terra e a diversidade da paisagem. Esses indicadores foram utilizados conjuntamente com dados obtidos em levantamentos de campo, relativos à produção agropecuária e extrativista, possibilitando caracterizar o padrão da paisagem e o potencial econômico associado às atividades de uso e cobertura da terra, além de inferir por meio da análise de padrões da paisagem e de dados da produção, a possibilidade de inserção das comunidades em Arranjos Produtivos Locais, em cadeias econômicas constituídas ou a se constituir. Para a geração desses indicadores foram considerados modelos teóricos sobre intensificação, o uso de métrica de diversidade da paisagem, além de dados de uso e cobertura da terra do TerraClass-2012, contidos no espaço celular de [8x8] km, integrados a partir de técnicas de geoprocessamento. Os indicadores apontaram que a intensificação na região está em curso e a paisagem não foi totalmente incorporada pelo agronegócio, nem dominada por uma única classe de cobertura da terra. Embora, as ·áreas de agricultura anual (agronegócio) nas proximidades de Santarém, Belterra e Mojuí dos Campos, sejam mais intensificadas do que as de áreas de agricultura familiar, observou-se que elas também têm os maiores Índices de diversidade. Essa aparente contradição se dá porque a região ainda compartilha o espaço, onde se estabeleceu a produção de grãos, com a agricultura familiar e a pecuária. Porém, com o avanço do agronegócio na região, a partir da implantação de novos projetos e logísticas de transporte a tendência é de que novas áreas sejam incorporadas, implicando em uma significativa redução da diversidade da paisagem, especialmente se considerarmos o Estado do Mato Grosso como referência, onde há alta concentração de terras e grande pressão sobre as terras dos pequenos produtores rurais. Essa redução implica na diminuição de alternativas econômicas e de subsistência para a população local inserida nessas regiões, resultando em uma paisagem com baixo potencial econômico, seja para geração de renda, ou para criação de condições para subsistênci

Cartography of the Invisible: Revealing Small-scale Agriculture by RapidEye Imagery in the Region of Lower Tocantins, PA.

Remote sensing-derived data combined with the use of digital classification techniques provides a synoptic view and information about the temporal dimension of the studied phenomena on the territory, making possible to generate information about the landscape dynamic and spatial pattern in regions of large territorial extensions such as Amazon. In the mapping of large areas, such as those performed by INPE for the Legal Amazon with satellite images, land use and land cover classes are in general defined as a function of the spatial and radiometric resolution of the sensors used, so that small areas with diversified uses are generally aggregated into single and mixed class. This is the example of the so-called Mosaic of Uses class of the Land Use and Land Cover Monitoring System of the Amazon-TerraClass. This class represents in part, household agriculture, however, as this mapping is carried out based on TM or OLI images from Landsat series satellites, due to its spatial resolution of 30m and the minimum mapping area of 6.25 hectares (ha) defined by TerraClass, the identification of small production scale is compromised, since they are aggregated with other land use and land cover areas no longer distinguishable. For studies that seek to give visibility to small-scale economy spatial patterns, it is necessary to refine these classes with resolution data of better definition. In this context, the main objective of this work is to test three semi-automatic classification algorithms based on pixel and regions were tested, such as MAXVER, Bhattacharya and k-nearest neighbor (KNN) to evaluate theirs refinement capacity of the Mosaic of Uses class of the data produced by TerraClass-2014. The study area comprises part of the municipalities of Cametá, Mocajuba, and Baião, located in the northeastern region of Pará, where the production of cassava, black pepper, cacao, and açaí are economically important for the local population. For the mapping of the categories contained in the Occupancy Mosaic class, images of RapidEye, REIS sensors, orthoimage with 5m spatial resolution were used. The accuracy of the tested algorithms were estimated in 26%, 38% and 78% for MAXVER, Bhattacharya and k-nearest neighbor algorithms, respectively. In addition to the greater Global accuracy (78%), the k-nearest neighbor algorithm presented better results in relation to secondary vegetation, hydrography, and dirty pasture classes, with more than 90% of accuracy. The small-scale agriculture class presented 62% of accuracy, while the other two algorithms tested did not exceed 8%. The methodological approach developed demonstrated the feasibility of using spatial high-resolution images and semi-automatic methods to distinguish land use and land cover classes present into TerraClass's Mosaic of Uses class. The methodology can be used to complement the existing databases for the Amazon (TerraClass, MapBiomas, and IBGE), emphasizing small-scale agricultural categories, giving visibility to their production systems, frequently neglected in large extent mappings.Dados derivados de sensoriamento remoto aliados ao uso de técnicas de classificação digital de imagens fornecem uma visão sinóptica e informações sobre a dimensão temporal dos fenômenos espaciais, possibilitando gerar informações sobre a dinâmica e os padrões espaciais da paisagem em áreas de grandes extensões territoriais como a Amazônia. Nos mapeamentos extensivos, como os realizados com imagens de satélite pelo INPE para a Amazônia Legal, é comum a definição e descrição de classes de uso e cobertura da terra em função da resolução espacial e radiométrica dos sensores utilizados. Por essa razão, pequenas áreas que não atingem o tamanho mínimo da área de mapeamento e/ou com usos diversificados são, em geral, agregadas em uma única classe. Esse é o exemplo da classe denominada Mosaico de Ocupação presente na legenda do sistema de monitoramento do uso e cobertura da terra da Amazônia-TerraClass. Esta classe procura representar, em parte, a agricultura familiar, no entanto, como o mapeamento é feito pelo sensor TM ou OLI dos satélites da série Landsat, com resolução espacial de 30m e como o TerraClass define uma área mínima de mapeamento de 6,25 hectares (ha), a identificação de pequenas áreas agrícolas é comprometida, pois essas categorias são agregadas em classes mistas e não são mais distinguíveis. Para estudos que procuram dar visibilidade aos padrões espaciais de atividades de produção de pequena escala torna-se necessário realizar o refinamento dessas classes com dados de resolução espacial com melhor definição. Neste contexto, o objetivo desse trabalho é testar três algoritmos semiautomáticos de classificação, baseados em pixel e em regiões: os algoritmos MAXVER, Bhattacharya e K-Vizinho Mais Próximo (KNN), para avaliar a capacidade de refinamento da classe Mosaico de Ocupação do dado produzido pelo TerraClass-2014. A área de estudo compreende parte dos municípios de Cametá, Mocajuba e Baião, localizados na região Nordeste do Pará, onde a produção de mandioca, pimenta-do-reino, cacau e açaí têm grande importância econômica para população local. Para o mapeamento das categorias contidas na classe Mosaico de Ocupação, foram utilizadas imagens do RapidEye, sensor REIS, ortoimagens com 5m de resolução espacial. Foi estimada a exatidão global dos algoritmos testados obtendo-se índices de 26%, 38% e 78%, para os algoritmos MAXVER, Bhattacharya e K-Vizinho Mais Próximo, respectivamente. Além da maior exatidão Global (78%), o algoritmo K-Vizinho Mais Próximo apresentou melhores resultados relativo às classes de vegetação secundária, hidrografia, e pasto sujo, com mais de 90% de acerto. A classe agricultura anual de pequena escala apresentou acerto de 62%, enquanto o índice de acerto dos outros dois algoritmos testados não passou de 8%. A abordagem metodológica desenvolvida demonstrou a viabilidade do uso das imagens de alta resolução espacial e de métodos semiautomáticos para a classificação de classes de uso e cobertura da terra associadas à classe Mosaico de Ocupação do TerraClass. A metodologia pode ser utilizada para complementar às atuais bases de dados existentes para a Amazônia (TerraClass, MapBiomas e IBGE), explicitando as categorias agrícolas de produção em pequena escala, dando visibilidade a esses sistemas de produção, frequentemente negligenciados nos mapeamentos que abrangem grandes extensões territoriais