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@InProceedings{SantosEscaSouz:2019:ReMoCa,
               author = "Santos, Gabriela Veneziani de Souza and Escada, Maria Isabel 
                         Sobral and Souza, Anielli Rosane de",
          affiliation = "{Universidade Estadual Paulista (UNESP)} and {Instituto Nacional 
                         de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "An{\'a}lise da din{\^a}mica do uso e cobertura da terra 
                         associada {\`a}s atividades produtivas extrativistas e {\`a} 
                         agricultura de pequena escala: a regi{\~a}o de Mocajuba e 
                         Camet{\'a}, no nordeste do Par{\'a}",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2019",
               editor = "Santos, Rafael Duarte Coelho Dos and Mattos, Ariane Frassoni Dos 
                         Santos De and Mello, Carina Barros and Queiroz, Gilberto Ribeiro 
                         De and Vasconcelos, Leandro Guarino De and Vieira, Luis Eduardo 
                         Antunes and Forti, Maria Cristina and Gatto, Rubens Cruz",
         organization = "Semin{\'a}rio de Inicia{\c{c}}{\~a}o Cient{\'{\i}}fica e 
                         Inicia{\c{c}}{\~a}o em Desenvolvimento Tecnol{\'o}gico e 
                         Inova{\c{c}}{\~a}o (SICINPE)",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                 note = "{Bolsa PIBIC/INPE/CNPq}",
             keywords = "cobertura da terra, uso da terra, produ{\c{c}}{\~a}o 
                         extrativista.",
             abstract = "Este trabalho apresenta os resultados da pesquisa de 
                         inicia{\c{c}}{\~a}o cient{\'{\i}}fica sobre os sistemas 
                         produtivos associados {\`a}s atividades agroflorestais e 
                         agr{\'{\i}}colas de pequena escala da regi{\~a}o do Baixo 
                         Tocantins, nordeste do estado do Par{\'a}. Na Amaz{\^o}nia, 
                         esses sistemas, em especial, o extrativismo do 
                         a{\c{c}}a{\'{\i}} (Euterpe oleracea), podem ser vistos como 
                         alternativas para o uso sustent{\'a}vel da floresta e para a 
                         economia local e regional. Embora importante, esses sistemas 
                         s{\~a}o pouco vis{\'{\i}}veis ao planejamento do 
                         territ{\'o}rio e {\`a}s pol{\'{\i}}ticas p{\'u}blicas, 
                         al{\'e}m de n{\~a}o estarem contemplados de forma espacialmente 
                         expl{\'{\i}}cita nos sistemas de monitoramento do uso e 
                         cobertura da terra da Amaz{\^o}nia como, TerraClass, MapBiomas e 
                         IBGE, devido {\`a} resolu{\c{c}}{\~a}o espacial dos sensores 
                         utilizados e {\`a}s t{\'e}cnicas utilizadas na 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o. Assim, o objetivo deste trabalho foi 
                         desenvolver uma metodologia de classifica{\c{c}}{\~a}o do uso e 
                         cobertura da terra, considerando principalmente o mapeamento da 
                         agricultura anual de pequena escala e as {\'a}reas potenciais de 
                         ocorr{\^e}ncia de a{\c{c}}a{\'{\i}}. Neste trabalho foi 
                         utilizada a imagem do OLI/Landsat-8 do ano de 2016 para 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o do uso e cobertura da terra, 
                         desenvolvida a partir de duas abordagens distintas: 1. Na primeira 
                         abordagem foram classificadas as classes, vegeta{\c{c}}{\~a}o 
                         secund{\'a}ria inicial, vegeta{\c{c}}{\~a}o secund{\'a}ria 
                         avan{\c{c}}ada e outros, utilizando t{\'e}cnica de fatiamento da 
                         fra{\c{c}}{\~a}o vegeta{\c{c}}{\~a}o, obtida com o Modelo 
                         Linear de Mistura Espectral. 2. A segunda abordagem consistiu na 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o da agricultura anual de pequena escala, 
                         desenvolvida com o classificador K-Vizinho Mais Pr{\'o}ximo 
                         (KNN), segmenta{\c{c}}{\~a}o multiresolu{\c{c}}{\~a}o, 
                         considerando n{\~a}o apenas atributos espectrais mas tamb{\'e}m 
                         atributos de forma. As classes florestas, hidrografia e 
                         n{\~a}o-floresta foram adquiridas do dado do projeto PRODES 
                         compondo, assim, o mapa tem{\'a}tico de uso e cobertura da terra. 
                         Para mapeamento das {\'a}reas extrativistas (sistemas 
                         agroflorestais com base na coleta do a{\c{c}}a{\'{\i}}), 
                         al{\'e}m do dado de uso da terra, foi o utilizado o algoritmo 
                         descritor do terreno HAND (Height Above the Nearest Drainage) e o 
                         SRTM (Shuttle Radar Topography Mission), que possibilitou mapear 
                         {\'a}reas de baixio, ec{\'o}tono e plat{\^o}. Considerando que 
                         o a{\c{c}}a{\'{\i}} ocorre predominantemente em {\'a}reas de 
                         v{\'a}rzea, as {\'a}reas mapeadas com o HAND foram utilizadas 
                         para restringir a ocorr{\^e}ncia do a{\c{c}}a{\'{\i}} nas 
                         regi{\~o}es de baixio e de floresta prim{\'a}ria e 
                         secund{\'a}ria. Para a obten{\c{c}}{\~a}o dos mapas com 
                         {\'a}reas potenciais de ocorr{\^e}ncia de a{\c{c}}a{\'{\i}}, 
                         os dados do HAND e de uso e cobertura da terra gerados foram 
                         combinados a partir da opera{\c{c}}{\~a}o booleana. Como 
                         resultado obteve-se um mapa cujas classes alto, moderado e baixo 
                         potencial de ocorr{\^e}ncia de a{\c{c}}a{\'{\i}} representaram 
                         19%, 13% e 59% da {\'a}rea de estudo, respectivamente. A 
                         metodologia de classifica{\c{c}}{\~a}o de uso e cobertura da 
                         terra desenvolvida mostrou-se eficaz. Os mapas gerados foram 
                         avaliados com dados coletados em campo obtendo-se um 
                         {\'{\i}}ndice Kappa de 0,86 e exatid{\~a}o global de 91%. Essa 
                         metodologia de classifica{\c{c}}{\~a}o semiautom{\'a}tica pode 
                         ser replicada para outras regi{\~o}es da Amaz{\^o}nia, com 
                         alguns ajustes, podendo contribuir para aumentar a visibilidade e 
                         revelar os sistemas de produ{\c{c}}{\~a}o de pequena escala de 
                         grande import{\^a}ncia para a economia local e regional.",
  conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
      conference-year = "12-13 ago. 2019",
             language = "pt",
         organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                  ibi = "8JMKD3MGPDW34R/3U53EDL",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34R/3U53EDL",
           targetfile = "2019 Gabriela Veneziani.pdf",
                 type = "SRE",
        urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}


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