@InProceedings{SantosEsca:2018:ReMoCa,
author = "Santos, Gabriela Veneziani de Souza and Escada, Maria Isabel
Sobral",
affiliation = "{Universidade Estadual Paulista (UNESP)} and {Instituto Nacional
de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
title = "An{\'a}lise da din{\^a}mica do uso e cobertura da terra
associada a atividades produtivas extrativistas e a agricultura de
pequena escala: a regi{\~a}o de Mocajuba e Camet{\'a}, no
nordeste do Par{\'a}",
year = "2018",
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)",
note = "{Bolsa PIBIC/INPE/CNPq}",
abstract = "Este trabalho apresenta os resultados da pesquisa de
inicia{\c{c}}{\~a}o cient{\'{\i}}fica sobre os sistemas de
produ{\c{c}}{\~a}o relacionados com uso da terra da regi{\~a}o
de Mocajuba e Camet{\'a}, no Estado do Par{\'a}, tendo como
{\^e}nfase os sistemas de pequena escala e os agroflorestais.
Estes sistemas podem ser vistos como alternativas para o uso
sustent{\'a}vel da floresta, e s{\~a}o de grande
import{\^a}ncia para a economia local e regional, mas ainda pouco
vis{\'{\i}}veis ao planejamento do territ{\'o}rio e {\`a}s
pol{\'{\i}}ticas p{\'u}blicas. Os sistemas de monitoramento do
uso e cobertura da terra da Amaz{\^o}nia, baseados no uso de
dados de sat{\'e}lite, em geral, utilizam dados de sensores como
os do Landsat, que fornece uma s{\'e}rie temporal de dados desde
1984. Por{\'e}m, devido a resolu{\c{c}}{\~a}o espacial destes
sensores, as categorias de uso e cobertura da terra relativas
{\`a} agricultura de pequena escala e {\`a}s atividades
agroflorestais, s{\~a}o pouco detectadas. Assim, o objetivo deste
trabalho foi desenvolver uma metodologia para classificar classes
de uso e cobertura da terra em imagens de sat{\'e}lite de 2016,
tendo como {\^e}nfase aquelas associadas {\`a}s atividades
produtivas extrativistas e a agricultura de pequena escala. A
economia da {\'a}rea de estudo se baseia fortemente na
produ{\c{c}}{\~a}o do a{\c{c}}a{\'{\i}}, por{\'e}m, as
{\'a}reas de ocorr{\^e}ncia do a{\c{c}}a{\'{\i}}, em geral
n{\~a}o s{\~a}o mapeadas, pois apresentam respostas espectrais
semelhantes {\`a}s {\'a}reas de cobertura florestal
prim{\'a}ria e/ou secund{\'a}ria. Por essa raz{\~a}o, dados
complementares para o mapeamento desse sistema s{\~a}o
necess{\'a}rios, como os limites de {\'a}reas de v{\'a}rzeas e
baixios, onde potencialmente ocorrem os a{\c{c}}aizeiros. Neste
trabalho testamos em uma {\'a}rea piloto (Mocajuba), imagens dos
sat{\'e}lites Mux/Cbers e Landsat/Oli para o ano de 2016 e
tr{\^e}s algoritmos de classifica{\c{c}}{\~a}o fatiamento de
imagens obtidas com o Modelo Linear de Mistura Espectral, um
classificador por pixel (MaxVer) e outro por regi{\~o}es
(Bhattacharya). As seguintes classes foram mapeadas: florestas,
hidrografia, n{\~a}o-floresta, vegeta{\c{c}}{\~a}o
secund{\'a}ria, vegeta{\c{c}}{\~a}o secund{\'a}ria inicial e
outros. O algoritmo e a imagem que produziram melhores resultados
foram o fatiamento e a imagem Mux/Cbers, com acertos de 85,5 %
para a vegeta{\c{c}}{\~a}o secund{\'a}ria, 77% para a
vegeta{\c{c}}{\~a}o secund{\'a}ria inicial e 97% para a classe
outros, e {\'{\i}}ndice Kappa estimado foi de 0,78. Para essa
avalia{\c{c}}{\~a}o foram utilizadas como refer{\^e}ncia
amostras testes e dados de campo. Essa classifica{\c{c}}{\~a}o
foi ampliada para toda a {\'a}rea de estudo e, em uma segunda
etapa, foi mapeada a classe agricultura de pequena escala com um
classificador orientado a objeto. Em paralelo, foi realizado o
mapeamento de {\'a}reas de v{\'a}rzeas e baixios, onde
potencialmente ocorrem os a{\c{c}}aizeiros, com dados do SRTM
(Shuttle Radar Topography Mission) e o algoritmo HAND (Height
Above the Nearest Drainage). As classes de floresta
secund{\'a}ria e prim{\'a}ria foram cruzadas com as {\'a}reas
de baixio e v{\'a}rzea obtidas com o HAND, o que possibilitou
indicar as {\'a}reas potenciais de ocorr{\^e}ncia de
a{\c{c}}a{\'{\i}}. A metodologia desenvolvida neste trabalho
mostrou ser eficaz na detec{\c{c}}{\~a}o das classes de uso e
cobertura da terra da {\'a}rea de estudo, dando visibilidade a
sistemas de produ{\c{c}}{\~a}o que s{\~a}o negligenciados nos
sistemas de monitoramento do uso e cobertura da terra, mas que
s{\~a}o de grande import{\^a}ncia para a economia local e
regional e que devem ser inseridos de forma mais adequada nas
pol{\'{\i}}ticas p{\'u}blicas e no planejamento territorial.",
conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos, SP",
conference-year = "30-31 jul.",
language = "pt",
targetfile = "Santos_analise.pdf",
urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}