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%0 Thesis
%4 sid.inpe.br/mtc-m21c/2019/08.15.13.00
%2 sid.inpe.br/mtc-m21c/2019/08.15.13.00.58
%T Dinâmica dos fatores de degradação florestal em fronteira agropecuária da Amazônia: a região de Novo Progresso, Pará
%J Forest degradation factors' dynamics in an Amazonian logging frontier: the region of Novo Progresso, Pará
%D 2019
%8 2019-08-19
%9 Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
%P 99
%A Rodrigues, Danilo Avancini,
%E Kampel, Silvana Amaral (presidente),
%E Escada, Maria Isabel Sobral (orientadora),
%E Monteiro, Antonio Miguel Vieira,
%E Rennó, Camilo Daleles,
%E Silva, Edson José Vidal da,
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%C São José dos Campos
%K regressão multivariada, degradação florestal, fronteira agropecuária, multivariate regression, forest degradation, logging frontier.
%X A degradação florestal na Amazônia, causada pela exploração seletiva de madeira e pelo fogo florestal, é um dos principais impactos decorrentes da intensificação da ocupação dessa região, com dinâmica e extensão ainda pouco conhecidas. As alterações na vegetação, causadas por degradação florestal, ocorrem de maneira gradual e no longo prazo, demandando longos períodos de observação. Os fatores que influenciam a degradação florestal variam ao longo tempo e se relacionam com os estágios de desenvolvimento de uma região. Este trabalho identificou os principais fatores, e suas respectivas contribuições (pesos), relacionados com a intensidade da degradação florestal na região de Novo Progresso, município da Amazônia paraense, em diferentes períodos. Essa região é considerada uma ativa fronteira agropecuária, cuja ocupação se intensificou a partir dos anos 2000. O procedimento metodológico foi realizado em duas etapas: na primeira, foi realizado o mapeamento da degradação florestal com técnicas de processamento de imagens e, na segunda, foram identificados os fatores explicativos que influenciam a intensidade da degradação florestal. Na etapa de mapeamento foi realizada a classificação espectral de imagens anuais de 2012 a 2017 para a identificação de feições relativas à degradação florestal. Em seguida, foi realizada uma classificação estrutural, para o mapeamento de padrões de intensidade de degradação florestal. Os dados produzidos foram incorporados a um banco de dados, formando uma série histórica de intensidade de degradação florestal na região de Novo Progresso de 34 anos (1984 a 2017). Esta série histórica foi dividida em três períodos que refletem diferentes contextos do desenvolvimento da região de estudo: 1984 a 1994, 1995 a 2004 e 2005 a 2017. A obtenção e análise dos fatores que influenciam a intensidade de degradação florestal foram realizadas por meio de modelos de regressão multivariados. Os modelos demonstraram que o desmatamento e as estradas, representados pelas variáveis distância de áreas desmatadas, proporção de área desmatada, distância de estradas vicinais e distância da BR-163, influenciaram a degradação florestal durante todos os períodos de estudo. A variável distância da BR-163 foi a de maior contribuição para a degradação florestal no primeiro período, apresentando menor contribuição no segundo período, não sendo significativa no terceiro. Esse resultado evidencia o esgotamento dos recursos florestais às margens da BR- 163. No segundo período, a variável distância de estradas vicinais é incluída mas apresenta uma contribuição relativa inferior no último período. A distância de área desmatada teve sua contribuição ascendente, sendo o fator de menor contribuição no segundo período, e o de maior contribuição no último período. A variável distância de assentamentos rurais foi incluída nos dois últimos períodos, enquanto a variável densidade de focos de calor apareceu apenas no terceiro período. Esses resultados mostram a heterogeneidade de fatores que influenciam a degradação florestal ao longo do tempo e sua identificação é fundamental para subsidiar ações e políticas para um controle mais eficaz da degradação florestal na Amazônia. ABSTRACT: The forest degradation process in Amazonia, through selective logging and forest fires, is one of the main impacts from the intensification of the occupation in Brazilian Amazon, with dynamics not yet well known. Different from the clear cut, forest degradation changes occur gradually and in long-term, which requires long observation period. The factors related to forest degradation, such as forest fragmentation and logging activity, vary through time, related to the stages of development where it occurs. This works purpose is to identify the main factors, and its weights, related to the forest degradation intensity in Novo Progresso region, in different time periods. This region is considered an active logging frontier which occupation was intensified after 2000. The methodological procedures were separated in two steps: the first step is mapping forest degradation through digital image processing from Landsat sensors and the second step is the identification of the factors related to forest degradation using multivariate statistical analysis. Both the steps were sustained by field trips to the study area. On the mapping step, images were spectrally classified for the years 2012 to 2017 to identify indicators of forest degradation. Still on the mapping phase, a second step structurally classified the forest degradation polygons into degraded forest intensity patterns. The data produced were combined with the database of forest degradation intensity from Pinheiro (2015), resulting in a 33-years (1984-2017) time-series of forest degradation intensity in the region of Novo Progresso. This time series were divided in three time periods that reflects the study area context of development: 1984 to 1994, 1995 to 2004 and 2005 to 2017. The acquisition and analysis of the factors influencing forest degradation intensity were performed through multivariate regression models. The models showed that deforestation and roads, represented by the variables distance from deforested areas, deforested area proportion, distance from roads and distance from official roads influenced forest degradation during the study periods. The variable distance from rural settlements was included in the last two periods of analysis because people living in the settlements rely on wood as the primary source of money so they can invest on cattle raising and/or farming. The distance from the BR-163 was the factor with the highest contribution to forest degradation in the first period, turning out to be the variable with the lowest contribution in the second period, and the variable distance from unofficial roads becomes the most important variable. On the last period the distance from BR-163 was not included in the model, while the distance from unofficial roads presented a lower relative contribution than the previous periods, exposing the process of forest resources depletion on the margins of the BR- 163 between the two last periods. The distance from deforested areas had been ascending throughout the periods. On the last period, the kernel heat focus was the variable with the second highest influence on forest degradation intensity. It was not found evidences that measures taken by the federal government to control and reduce forest cover removal had any influence in forest degradation on Novo Progresso, evidencing the lack of governance in the region. The results can subsidize individual actions for a more efficient control of forest degradation in logging frontiers in the Amazon with context and history similar to Novo Progresso.
%@language pt
%3 publicacao.pdf


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