Impact assessment of agrarian reform, by stability indicator and tendency index of changes in land use and cover

A detecção de mudanças no uso e na cobertura da terra é uma aplicação do sensoriamento remoto que utiliza a dimensão temporal para analisar imagens, buscando a identificação das alterações nas respostas espectrais dos pixels homólogos, pela aplicação de limiares que distingam as regiões que sofreram alguma alteração. A análise ponto a ponto permite inferir sobre a quantidade e qualidade das mudanças detectadas, já a análise de resultados comparativos, sobre uma série temporal de imagens permite avaliar a dinâmica das alterações, nos sentidos da topologia e intensidade, permitindo avaliar taxas de mudança e a espacialização de suas ocorrências. Várias técnicas estão disponíveis para detectar alterações no uso e cobertura da terra, a partir de imagens coletadas por sensores orbitais. Dois grupos principais se destacam: técnicas de pré-classificação, e técnicas de pós-classificação, diferindo basicamente na aplicação de limiares que definem mudanças. Este trabalho usa técnicas de detecção baseadas em subtração de imagens em pós-classificação com Máxima Verossimilhança. O objetivo é estimar a sensibilidade e a adequação destas técnicas para a detecção e análise de mudanças na cobertura e uso da terra, em dois períodos de comparação: de 1988 a 2001, e de 2001 a 2006. Além disto, todo o período de 18 anos é estudado. A área de estudo é a região da Campanha, no Estado do Rio Grande do Sul, Brasil, zona predominantemente rural e que sofreu acentuadas mudanças durante o período estudado, especialmente por reforma agrária. Os resultados permitiram a comparação dos dois tratamentos e verificar a acurácia das detecções. As principais dificuldades foram os ciclos fenológicos, as florestas artificiais de ciclo longo, e as áreas cobertas por nuvens. Não foi possível definir claramente a melhor técnica; esta definição depende dos objetivos específicos, da escala e natureza da região de estudo, e das classes de mudanças analisadas, além da qualidade das imagens disponíveis.The detection of alterations in land use and cover is an operation in Remote Sensing which adds a time dimension to the analysis of information in images. This is done when images are compared, by groups of two, at certain space and time, looking for spectral responses stored in pairs ofhomologous pixels, through the application of thresholds which lead to the differentiation between change and non-change. A point-to-point, or instant-to-instant analysis, permits to infer on the amount and quality of alterations detected in a region, during a certain period. The comparative analysis between two or more of these results, via a time series of images, informs on the dynamics of transfotmations in other aspects, as topology, intensity, kind of change (substitution or conversion), and change rate. Several techniques are available to detect alterations in land use and cover, from digital images collected by orbital sensors. Two larger groups can be highlighted: pre-classification techniques, and post-classification techniques. They differ basically on over which products the thresholds defining changes are applied, these products being either thematic ones for image classification, or the image itself. This work uses detection techniques based on image subtraction in post-classification with the Maximum Likelihood. The objective is to estimate the sensitivity and adequacy of these techniques for the detection and analysis of changes in land use and cover during two comparison periods: the first one is from 1988 to 2001; the second, from 2001 to 2006. Besides, the whole 18-years period is studied to detect tendencies of the transformation of the region. The study area is at the Campanha Sul region, at Rio Grande do Sul State, Brazil. It is largely rural, heterogeneous and dynamic, since during the period covered (1988-2006), large estates where either converted into smaller properties, family-managed, through an intensive policy of agrarian reform (from the mid-eighties to the midnineties), or, more recently, by industrial-style cultures of forests to serve the paper industry. The results allowed comparing the different treatments and to verifY the accuracy of detections. The main difficulties were the phenological cycles, the various phases of long-cycle artificial forests, and cloud-covered areas. It was not possible to clearly define the better or more accurate technique; this definition depends of specific objectives, of the scale and nature of the study region, and of the classes of change being analyzed, besides of the quality of available images

Potential areas to native forest occurrence through the geomorphometric data and hydrography, Campos de Cima da Serra Region – RS

As florestas exercem um importante papel na manutenção da biodiversidade natural. Estudos que envolvem a compreensão da dinâmica florestal podem auxiliar nas medidas de mitigação e compensação ambiental, diante dos impactos negativos provocados pelo homem. Neste trabalho, a Floresta Ombrófila Mista foi mapeada com o auxílio de imagens do satélite Landsat 5, na região nordeste do Rio Grande do Sul. O mapeamento serviu de base para a análise estatística da relação da floresta com cinco tipos de variáveis geomorfométricas, obtidas a partir dos dados SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) e a base hidrográfica (escala 1:50.000). Foi estabelecida a relação de ocorrência da vegetação arbórea ao longo do relevo por meio de um mapa de áreas potenciais à formação florestal, gerado pela análise multicritério. As áreas de floresta mapeadas representam 27% do total da área de estudo (9.004,38 km²). As análises indicaram a declividade como fator importante na distribuição espacial da floresta, aliado à proximidade dessa vegetação com a hidrografia local. O mapa de vegetação potencial gerado pela integração entre a declividade e a hidrografia representa 65% da floresta identificada em 2010. Os resultados indicam a possibilidade de aproximação florestal sobre a matriz campestre entre as bacias hidrográficas Taquari-Antas e Apuaê-Inhandava, potencializada pelas sub-bacias dos rios Touros e Cerquinha, ambos tributários do rio Pelotas.Forest play an important role in maintaining natural biodiversity. Studies to understand the forest dynamics may assist in mitigation and environmental compensation result from the human impact on the environment. In the present study, the araucaria forest was mapped through satellite images of Landsat 5 in the northeast region of Rio Grande do Sul state. The mapping was used as basis for the statistical analysis of the forest relation with five types of geomorphometric variables derived from SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) data and watershed (scale 1:50.000). The relation of tree vegetation occurrence along the relief through a map of potential areas to forest shaping was established, generated by Multi-Criteria Evaluation. The mapped forest areas represent 27% of all study area (9.004,38 km²). The analysis indicated the slope as a factor in the forest spatial distribution combined to the proximity of this vegetation with local hydrography. The map of potential vegetation generated by the integration between slope and hydrography represents 65% of the identifi ed forest in 2010. The results present the possibility of forest approximation on the grassland matrix between the Taquari-Antas and Apuaê-Inhandava watersheds, through the Touros and Cerquinha sub-basins, both Pelotas river tributaries

ANÁLISE COMPARATIVA DO NDVI EM FITOFISIONOMIAS NA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO SÃO MARCOS

Este trabalho objetivou a comparação da fenologia de fitofisionomias de cerrado e classes de cobertura da terra utilizando o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) na Bacia Hidrográfica do rio São Marcos. As etapas de trabalho foram: (1) identificação espacial de cada classe de cobertura da terrautilizando o mapa de vegetação PROBIO; (2) vetorização de amostras em cada uma das áreas; (3) extração das médias de NDVI para todas as cenas MODIS entre os anos 2001 e 2011 e (4) elaboração dos gráficos da série temporal para cada fitofisionomia e classe de cobertura da terra. Os resultados mostraram semelhança na distribuição sazonal do NDVI para as áreas de savana parque e gramíneo-lenhosa, sendo que as diferenças anuais se dão em função da época chuvosa ou seca. A área de agricultura apresentou diferença anual mais abrupta devido à ocorrência de monocultura. Na área de atividade pecuária ocorreu diferença sazonal em função das épocas chuvosa e seca, e alteração para valores maiores de NDVI a partir do ano 2005, possivelmente pela inserção de pastagem plantada no local. A utilização do NDVI permitiu a comparação entre afenologia dasfitofisionomias e o entendimento da dinâmica de cobertura da terraque ocorre na área de estud

ANÁLISE TEMPORAL DA SILVICULTURA NO SUDESTE DO RIO GRANDE DO SUL

O objetivo desta pesquisa foi analisar a expansão da silvicultura no sudeste do Rio Grande do Sul por meio de uma série temporal de imagens orbitais Landsat. Para isso, foram obtidas imagens do satélite Landsat 5 (sensor Thematic Mapper) correspondentes a quatro datas (1986, 1998, 2006 e 2011). As imagens foram inseridas no aplicativo SPRING onde foi realizada a interpreta ção visual das imagens. A partir da classificação das imagens das diferentes datas (1986- 2011), foi possível verificar um aumento de 57.829 ha de áreas destinadas à silvicultura (incluindo plantios de eucalipto, pinus e acácia-negra). Com este resultado, conclui-se que a utilização de imagens de sensoriamento remoto mostra-se como uma ferramenta eficaz para análise da dinâmica espacial de áreas de silvicultura, corroborando o aumento desta prática de manejo florestal no R

Análise dos Classificadores Baysianos utilizando dados hiperespectrais Hyperion / EO1

A região nordeste do estado do Rio Grande do Sul abriga extensos conjuntos florestais do Bioma Mata Atlântica. Essas áreas se encontram extremamente fragmentadas e com reduzida parcela de vegetação nativa. O cultivo de banana ocupa extensas áreas principalmente nas encostas, anteriormente vegetadas, gerando um enorme impacto sobre as áreas de Mata Atlântica. O presente trabalho avalia o uso de classificadores bayesianos com dados hiperespectrais para a diferenciação das áreas de Mata Atlântica e de bananais no município de Três Cachoeiras, o maior produtor de banana do Estado. O melhor resultado encontrado utiliza o método Máxima Verossimilhança com limiar de exclusão de 2% , exatidão global de 0,77 e índice Kappa de 0,48. No método Distância Euclidiana foi encontrado o pior resultado com exatidão global de 0,59 e índice Kappa de 0,22

Carbon inventory in a fragment of Mixed Ombrophylous Forest by remote sensing

O trabalho teve como objetivo inventariar o carbono de um fragmento de Floresta Ombrófila Mista utilizando dados provenientes de sensores de média resolução espacial. Uma cena dos sensores ASTER, LISS e TM foi empregada na obtenção dos dados radiométricos (espectrais), e os dados de biomassa e carbono (biofísicos) foram oriundos de parcelas de inventário florestal contínuo em São João do Triunfo, PR. A metodologia consistiu em estabelecer a relação empírica entre esses conjuntos de dados por meio de equações lineares de regressão. À exceção do sensor TM, que apresentou resultado insatisfatório, o uso dos dados oriundos dos sensores LISS e ASTER foi adequado para se inventariar o carbono florestal por detecção remota, com erros inferiores aos estabelecidos nas campanhas de inventários tradicionais (α < 0,05).Palavras-chave: Estoque de carbono; sensoriamento remoto; ASTER; TM; LISS. AbstractCarbon inventory in a fragment of Mixed Ombrophylous Forest by remote sensing. The research aims to make inventory of carbon of a fragment of Araucaria Forest using data from medium spatial resolution sensors. Satellite data from ASTER, TM and LISS were used to obtain the radiometric data. The above ground biomass and carbon data (biophysical data) were derived from the continuous forest inventory located in São João do Triunfo, PR. The methodology consisted of establishing the empirical relationship between spectral and biophysical data sets using linear regression. Except for the TM data, which showed unsatisfactory results, the use of ASTER and LISS satellite data was suited to forest carbon inventory by remote sensing, with errors lower than those set in traditional inventory campaigns (α < 0,05).Keywords: Carbon stock; remote sensing; ASTER; TM; LISS.AbstractThe research aims to make inventory of carbon of a fragment of Araucaria Forest using data from medium spatial resolution sensors. Satellite data from ASTER, TM and LISS were used to obtain the radiometric data. The above ground biomass and carbon data (biophysical data) were derived from the continuous forest inventory located in São João do Triunfo, PR. The methodology consisted of establishing the empirical relationship between spectral and biophysical data sets using linear regression. Except for the TM data, which showed unsatisfactory results, the use of ASTER and LISS satellite data was suited to forest carbon inventory by remote sensing, with errors lower than those set in traditional inventory campaigns (α < 0,05).Keywords: Carbon stock; remote sensing; ASTER; TM; LISS

Espacialização e análise das inundações na bacia hidrográfica do rio Caí/RS

Este estudo teve como objetivos espacializar e analisar as inundações na bacia hidrográfica do rio Caí, RS, a partir de dados obtidos por sensoriamento remoto, de dados fluviométricos e da aplicação de técnicas de geoprocessamento. O tempo de retorno (TR) das cheias no rio Caí foi obtido com base em séries históricas de cota de três estações fluviométricas. A análise dessas séries históricas possibilitou o entendimento da distribuição sazonal das cheias na bacia. Foram utilizados dois modelos digitas de elevação (MDEs). Um deles elaborado pela interpolação das curvas de nível, pontos cotados e linhas de drenagem das cartas da DSG e o outro, a partir dos dados SRTM, disponibilizado na forma matricial, com resolução de 90 m. Através da interpretação de variáveis morfométricas (declividades, curvatura, perfis do relevo, etc.) derivadas dos MDEs e em informações obtidas em trabalhos de campo, foi elaborado um mapa de referência dos limites da inundação ocorrida em 24-25/09/2007. Posteriormente, as áreas de inundação, por elevação do nível dos cursos d’água, foram modeladas a partir dos MDEs SRTM e DSG. Verificou-se que mais de 75% dos eventos de grande magnitude ocorrem entre os meses de junho e outubro. A partir do mapeamento da inundação de 2007, observou-se que os municípios mais afetados foram Montenegro e São Sebastião do Caí, e que existe uma tendência maior de inundações à margem esquerda do rio Caí, provavelmente em virtude da deflexão que ocorre no médio curso. De modo geral, os modelos de inundação superestimaram as áreas atingidas, mas representaram satisfatoriamente os locais de maior avanço das águas.G.G. de Oliveira, D.L. Saldanha, L.A. Guasselli - Spatialization and analysis of flooding in the Caí River Basin/RS. This study aimed to spatialize and analyze the floods in the Caí river basin, RS, from data obtained by remote sensing, from streamflow data and the application of geospatial technologies. The turnaround time (TT) flooding in Caí river was obtained based on historical data quota of three gauged stations. The analysis of historical data allowed an understanding of seasonal flooding in the basin. We used two digital elevation models (DEM’s). One of them produced by interpolating the contour, measured points and drainage lines of the cartography of DSG and the other, from the SRTM data, available in matrix form, with a resolution of 90m.Through the interpretation of morphometric variables (slope, curvature, profile relief, etc.) derived from the DEM’s and information obtained from field campaign, has produced a reference map of the boundaries of the flood that occurred in 24-25/09/2007. Subsequently, areas of flooding, by raising the level of water courses were modeled from the SRTM and DSG DEM’s. It was found that over 75% of events of great magnitude occur between the months of June and October. From the mapping of the flood of 2007, it was observed that the municipalities most affected were Montenegro and São Sebastião do Caí, and there is a higher probability of floods on the left bank of the Caí river, probably due to the deflection that occurs in the middle course. Overall, the models overestimated the flood affected areas, but satisfactorily accounted for the biggest advance in local waters

INFLUÊNCIA DA SAZONALIDADE DOS TEORES DE CARBONO EM ÁREA DE VEGETAÇÃO CAMPESTRE NATURAL NO BIOMA PAMPA

O objetivo deste estudo foi analisar a variação e a interferência sazonal no teor de carbono (C) em uma área de vegetação campestre natural do bioma Pampa em diferentes locais de armazenamento (parte aérea, serrapilheira, raízes e solo). Foram coletadas em campo amostras de parte aérea, serrapilheira, raízes e solo, em dois períodos do ano de 2012 e 2013: verão e inverno, e realizada em laboratório a análise do teor de carbono orgânico pelo método de combustão úmida Walkley Black. As variações sazonais de carbono para cada uma das quatro variáveis foram verificadas através do teste t para comparação de médias. Verificaram-se maiores quantidades médias de carbono estocado no período do verão na biomassa vegetal (parte aérea, serapilheira e raízes). As maiores variações espaciais nos teores de carbono foram verificadas para a parte aérea, serrapilheira e raízes, e menores para o solo. Verificou-se que a sazonalidade interfere no conteúdo de carbono armazenado na vegetação campestre natural. O teor de C no solo não foi influenciado pela sazonalidad

ANÁLISE DAS VARIAÇÕES SAZONAIS DA TEMPERATURA NA ÁREA URBANA E ENTORNO RURAL DE SANTA MARIA – RS, BRASIL, A PARTIR DE PONTOS FIXOS DE COLETA DE DADOS E IMAGENS ORBITAIS

O objetivo deste estudo foi verificar as diferenças térmicas entre o espaço urbano e o entorno rural de Santa Maria – RS no período de março/2017 a março/2018 a partir de pontos fixos de coletas de dados e imagens orbitais. A primeira etapa da pesquisa consistiu na distribuição de 10 data loggers em área urbana e rural, registrando a temperatura do ar (Tar) para o período supracitado. A segunda etapa correspondeu à aquisição da temperatura de superfície (TS) a partir imagens termais Landsat 8, compreendendo as quatro estações do ano. O resultado indicou que as áreas urbanas apresentaram Tar superior ao rural principalmente na primavera e verão. O ponto T6, área centro-comercial, apresentou maior aquecimento que os demais durante a noite e madrugada e no ponto T3, maior altitude e densa arborização, verificou-se as menores temperaturas. Os valores de TS também foram superiores em área urbana, no entanto, no meio rural também verificou-se TS elevada em áreas de solo exposto. De modo geral, TS foi superior à Tar, com maior diferença nos pontos urbanos. Destaca-se que a pesquisa possibilitou a análise da variação da temperatura na área de estudo a partir da integração de dados de campo e de sensoriamento remoto

ESPACIALIZAÇÃO E ANÁLISE DAS INUNDAÇÕES NA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO CAÍ/RS

Este estudo teve como objetivos espacializar e analisar as inundações na bacia hidrográfica do rio Caí, RS, a partir de dados obtidos por sensoriamento remoto, de dados fluviométricos e da aplicação de técnicas de geoprocessamento. O tempo de retorno (TR) das cheias no rio Caí foi obtido com base em séries históricas de cota de três estações fluviométricas. A análise dessas séries históricas possibilitou o entendimento da distribuição sazonal das cheias na bacia. Foram utilizados dois modelos digitas de elevação (MDEs). Um deles elaborado pela interpolação das curvas de nível, pontos cotados e linhas de drenagem das cartas da DSG e o outro, a partir dos dados SRTM, disponibilizado na forma matricial, com resolução de 90 m. Através da interpretação de variáveis morfométricas (declividades, curvatura, perfis do relevo, etc.) derivadas dos MDEs e em informações obtidas em trabalhos de campo, foi elaborado um mapa de referência dos limites da inundação ocorrida em 24-25/09/2007. Posteriormente, as áreas de inundação, por elevação do nível dos cursos d’água, foram modeladas a partir dos MDEs SRTM e DSG. Verificou-se que mais de 75% dos eventos de grande magnitude ocorrem entre os meses de junho e outubro. A partir do mapeamento da inundação de 2007, observou-se que os municípios mais afetados foram Montenegro e São Sebastião do Caí, e que existe uma tendência maior de inundações à margem esquerda do rio Caí, provavelmente em virtude da deflexão que ocorre no médio curso. De modo geral, os modelos de inundação superestimaram as áreas atingidas, mas representaram satisfatoriamente os locais de maior avanço das águas. Palavras-chave: modelagem de inundações, sensoriamento remoto, geoprocessamento, geomorfologia