Fechar

@PhDThesis{Graça:2004:MoCaÁr,
               author = "Gra{\c{c}}a, Paulo Maur{\'{\i}}cio Lima de Alencastro",
                title = "Monitoramento e caracteriza{\c{c}}{\~a}o de {\'a}reas 
                         submetidas {\`a} explora{\c{c}}{\~a}o florestal na 
                         Amaz{\^o}nia por t{\'e}cnicas de detec{\c{c}}{\~a}o de 
                         mudan{\c{c}}as",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2004",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2004-12-15",
             keywords = "observa{\c{c}}{\~a}o da terra, monitoramento ambiental, 
                         explora{\c{c}}{\~a}o forestal, detec{\c{c}}{\~a}o de 
                         mudan{\c{c}}as, Amaz{\^o}nia, floresta tropical, sensoriamento 
                         remoto, environmental monitoring, forest management, change 
                         detection, Amazon region (South America), rain forest, remote 
                         sensing.",
             abstract = "A explora{\c{c}}{\~a}o florestal seletiva tem afetado extensas 
                         {\'a}reas de florestas prim{\'a}rias na Amaz{\^o}nia. Esta 
                         atividade quando praticada de forma predat{\'o}ria causa impactos 
                         severos ao ambiente, tais como, eros{\~a}o e 
                         compacta{\c{c}}{\~a}o do solo, aumento das emiss{\~o}es de 
                         carbono, aumento da susceptibilidade aos inc{\^e}ndios florestais 
                         e aumento do risco de extin{\c{c}}{\~a}o de esp{\'e}cies 
                         locais. O monitoramento da atividade madeireira {\'e} fundamental 
                         para estabelecer planos de a{\c{c}}{\~a}o e estrat{\'e}gias que 
                         contribuam para o uso sustent{\'a}vel dos recursos florestais. No 
                         entanto, a detec{\c{c}}{\~a}o e o monitoramento desta atividade 
                         por imagens de sat{\'e}lite s{\~a}o dif{\'{\i}}ceis, em 
                         consequ{\^e}ncia das altera{\c{c}}{\~o}es pouco 
                         percept{\'{\i}}veis causadas pela redu{\c{c}}{\~a}o parcial da 
                         cobertura florestal no processo de extra{\c{c}}{\~a}o seletiva 
                         das {\'a}rvores. Assim, o principal objetivo deste trabalho foi 
                         desenvolver procedimentos metodol{\'o}gicos a partir de 
                         t{\'e}cnicas de detec{\c{c}}{\~a}o de mudan{\c{c}}as para 
                         mapear, monitorar e quantificar as {\'a}reas submetidas {\`a} 
                         explora{\c{c}}{\~a}o madeireira em florestas de 
                         transi{\c{c}}{\~a}o na regi{\~a}o de Cl{\'a}udia e 
                         circunvizinhan{\c{c}}as, no norte do estado de Mato Grosso, 
                         utilizando dados multitemporais dos sensores {\'o}pticos ETM e TM 
                         Landsat. Para isto, utilizaram-se as t{\'e}cnicas de 
                         subtra{\c{c}}{\~a}o de imagens NDVI, rota{\c{c}}{\~a}o 
                         controlada por eixo de n{\~a}o mudan{\c{c}}a (RCEN) e a 
                         an{\'a}lise por vetor de mudan{\c{c}}a (AVM). Adicionalmente, 
                         foi realizado um levantamento florestal com a finalidade de 
                         caracterizar as mudan{\c{c}}as na estrutura fision{\^o}mica de 
                         florestas submetidas {\`a} explora{\c{c}}{\~a}o seletiva de 
                         madeira sob diferentes n{\'{\i}}veis de intensidade. A 
                         t{\'e}cnica AVM (com o suporte do classificador por crescimento 
                         de regi{\~o}es), seguida pela t{\'e}cnica RCEN (com suporte de 
                         filtragem tem{\'a}tica) obtiveram um alto desempenho na 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o tem{\'a}tica de {\'a}reas afetadas 
                         pela explora{\c{c}}{\~a}o madeireira. No entanto, a t{\'e}cnica 
                         AVM foi mais sujeita {\`a} interven{\c{c}}{\~a}o humana durante 
                         o processo de classifica{\c{c}}{\~a}o. Posteriormente, a 
                         t{\'e}cnica AVM foi adaptada para mapear {\'a}reas florestais 
                         afetadas por inc{\^e}ndios. Os mapas de explora{\c{c}}{\~a}o 
                         florestal obtidos pela t{\'e}cnica AVM foram armazenados em um 
                         SIG com objetivo de monitorar as mudan{\c{c}}as de cobertura e 
                         uso da terra em {\'a}reas sob explora{\c{c}}{\~a}o madeireira e 
                         florestas afetadas pelo fogo, respectivamente, no per{\'{\i}}odo 
                         de 2001 a 2003 e de 1999 a 2003. Observou-se, com base em 
                         informa{\c{c}}{\~o}es auxiliares obtidas de um banco de dados 
                         hist{\'o}rico para o per{\'{\i}}odo de 1989 a 2001, que as 
                         florestas intervindas pela atividade madeireira representaram mais 
                         do que a metade (51%) da {\'a}rea total de floresta existente no 
                         per{\'{\i}}odo de 1989 a 2003, com taxas anuais de 
                         explora{\c{c}}{\~a}o acima daquelas encontradas para o 
                         desmatamento no per{\'{\i}}odo de 2001 a 2003. No entanto, 
                         at{\'e} 2003, apenas 17% da atividade do desmatamento ocorreram 
                         em florestas que j{\'a} foram exploradas para a retirada de 
                         madeira. Este fato demonstra um papel importante da atividade 
                         madeireira na conserva{\c{c}}{\~a}o parcial da cobertura 
                         florestal. Por{\'e}m, a explora{\c{c}}{\~a}o predat{\'o}ria, 
                         atrav{\'e}s da {"}garimpagem florestal{"}, associada {\`a} 
                         ocorr{\^e}ncia de inc{\^e}ndios florestais pode resultar em um 
                         alto n{\'{\i}}vel de degrada{\c{c}}{\~a}o florestal, 
                         comprometendo a sustentabilidade dessa atividade na regi{\~a}o. 
                         ABSTRACT: Selective logging has been affecting extensive areas of 
                         primary forests in Amazonia. This activity, when practiced in a 
                         predatory way, causes severe environmental impacts such as erosion 
                         and soil compaction, increased carbon emissions, increased 
                         forest-fire susceptibility and increased risk of local species 
                         extinction. Monitoring logging activity is fundamental to 
                         establishing action plans and strategies to promote sustainable 
                         use of forest resources. However, detection and monitoring of 
                         selective logging from satellite imagery is difficult because of 
                         the subtle disturbances caused by the partial reduction of forest 
                         canopy cover during selective tree harvesting. The main purpose of 
                         this study was to develop methodological procedures using 
                         change-detection techniques to map, monitor and quantify 
                         selectively logged areas in transitional tropical forests in the 
                         area of Cl{\'a}udia and neighborhood, in northern Mato Grosso, 
                         using multitemporal data from the ETM and TM Landsat optical 
                         sensors. For this, techniques were used such as subtraction of 
                         NDVI images, rotation controlled by the axis of no change (RCANC) 
                         and change vector analysis (CVA). Additionally, a forest inventory 
                         was carried out for the purpose of characterizing the structural 
                         and physiognomic changes in forests logged selectively at 
                         different intensity levels. The best thematic classification of 
                         selective logging areas was obtained using the CVA technique (with 
                         the support of the region growth classifier method) followed by 
                         application of the RCANC technique. However, the CVA technique 
                         required more human intervention during the classification 
                         process. Later, the CVA technique was adapted to map areas 
                         affected by forest fires. The maps of logged areas obtained using 
                         the CVA technique were stored in a GIS with the objective of 
                         monitoring land-cover and land-use changes in areas subjected to 
                         logging (in the 2001-2003 period) and in forests affected by fire 
                         (in the 1999-2003 period). It was found, based on supplementary 
                         information obtained from a historical databank for the 1989-2003 
                         period, that the forests affected by logging represented more than 
                         half (51%) of the total area classified as forest, and that with 
                         annual rates of logging were greater than the rates of 
                         deforestation over the 2001-2003 period. However, the logged 
                         forests contributed only 17% to the deforestation total up to 
                         2003. This fact demonstrates the important role of logging in the 
                         partial conservation of forest cover. Nevertheless, predatory 
                         logging (or forest mining) associated with the occurrence of 
                         forest fires and can result in a high level of forest degradation, 
                         jeopardizing the sustainability of this activity in the region.",
            committee = "Santos, Jo{\~a}o Roberto dos (presidente/orientador) and Soares, 
                         Jo{\~a}o Vianei (orientador) and Shimabukuro, Yosio Edemir and 
                         Nelson, Bruce Walker and Couto, Hilton Thadeu Zarate de and 
                         Soares, Vicente de Paulo",
           copyholder = "SID/SCD",
         englishtitle = "Monitoring and characterization of areas submitted to logging in 
                         Amazonia by change-detection techniques",
             language = "pt",
                pages = "275",
                  ibi = "6qtX3pFwXQZ3P8SECKy/FbrQK",
                  url = "http://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZ3P8SECKy/FbrQK",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "05 maio 2024"
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