@Article{SantosAdGoBaArGuCa:2022:PrMeMa,
author = "Santos, Lucyana Barros and Adami, Marcos and Gomes, Alessandra
Rodrigues and Barros, M{\'a}rcia Nazar{\'e} Rodrigues and
Ara{\'u}jo, Lidiane and Guimar{\~a}es, Tamires Lisb{\^o}a and
Carneiro, Francimary da Silva",
affiliation = "{Secretaria de Estado de Meio Ambiente e Sustentabilidade
(SEMAS-PA)} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}
and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and
{Universidade Federal do Par{\'a} (UFPA)} and {} and {Secretaria
de Estado de Meio Ambiente e Sustentabilidade (SEMAS-PA)} and
{Secretaria de Estado de Meio Ambiente e Sustentabilidade
(SEMAS-PA)}",
title = "Proposta metodol{\'o}gica para mapeamentodas {\'a}reas de
n{\~a}o-floresta presentes no projeto de monitoramento de
{\'a}reas desflorestadas da Amaz{\^o}nia Legal Brasileira",
journal = "Research, Society and Development",
year = "2022",
volume = "11",
number = "4",
pages = "e2041142574",
keywords = "Din{\^a}mica de uso da terra, Regi{\~a}o amaz{\^o}nica,
An{\'a}lise da paisagem, Classe n{\~a}o-floresta, Conservation,
Dynamics of land use, Amazon region, Landscape analysis,
Conservaci{\'o}n, Din{\'a}mica del uso de la tierra, Regi{\'o}n
amaz{\'o}nica, An{\'a}lisis del paisaje.",
abstract = "As {\'a}reas com forma{\c{c}}{\~o}es n{\~a}o-florestais
presentes na Amaz{\^o}nia Legal Brasileira est{\~a}o sob a
amea{\c{c}}a devido ao aumento do desmatamento associado {\`a}
agricultura, pastagens, infraestrutura rodovi{\'a}ria e do
aumento populacional das cidades e povoamentos. Todavia a sua
diversidade de fisionomias vegetacionais e seu status de
conserva{\c{c}}{\~a}o ainda s{\~a}o pouco conhecidas. A
presente pesquisa apresenta uma proposta metodol{\'o}gica de
mapeamento das {\'a}reas com forma{\c{c}}{\~o}es n{\~a}o
florestais, com base no melhor entendimento da din{\^a}mica de
uso e cobertura da regi{\~a}o amaz{\^o}nica, seguindo as classes
do Projeto TerraClass. O estudo foi conduzido em uma {\'a}rea
localizada do estado de Rond{\^o}nia e se prop{\^o}s a realizar
a an{\'a}lise da paisagem por meio de t{\'e}cnicas de
sensoriamento remoto e geoprocessamento utilizando a plataforma
Google Earth Engine para o ano de 2019. Os resultados revelam uma
mudan{\c{c}}a na paisagem, onde as classes Pastagem, Floresta e
N{\~a}o-floresta comp{\~o}e a maior parte da paisagem da
{\'a}rea. Os dados de uso da terra gerados a partir do
processamento de imagens de sat{\'e}lite e o cruzamento dos
pol{\'{\i}}gonos de n{\~a}o-floresta mostraram que as classes
Pastagem e Floresta passaram a compor a maior parte da paisagem
onde deveria ter somente a presen{\c{c}}a de n{\~a}ofloresta.
Ressalta-se a import{\^a}ncia da continua{\c{c}}{\~a}o do
mapeamento da din{\^a}mica das mudan{\c{c}}as da paisagem que
garantam a conserva{\c{c}}{\~a}o das {\'a}reas de remanescentes
n{\~a}o-florestais dada intensidade com que as mudan{\c{c}}as
ocorrem na regi{\~a}o. ABSTRACT: The areas with non-forest
formations present in the Brazilian Legal Amazon are under threat
due to the increase in deforestation associated with agriculture,
pastures, road infrastructure and the population increase of
cities and settlements. However, its diversity of vegetation
physiognomies and its conservation status are still little known.
This research presents a methodological proposal for mapping areas
with non-forest formations, based on a better understanding of the
dynamics of use and coverage of the Amazon region, following the
classes of the TerraClass Project. The study was conducted in a
localized area of the state of Rond{\^o}nia and was proposed to
perform landscape analysis through remote sensing and
geoprocessing techniques using the Google Earth Engine platform
for the year 2019. The results reveal a change in the landscape,
where the classes Pasture, Forest and Non-forest make up most of
the landscape of the area. The land use data generated from the
processing of satellite images and the crossing of nonforest
polygons showed that the Pasture and Forest classes began to make
up most of the landscape where it should have only the presence of
non-forest. It is emphasized the importance of continuing the
mapping of the dynamics of landscape changes that ensure the
conservation of areas of non-forest remnants given intensity with
which changes occur in the region. RESUMEN: Las {\'a}reas con
formaciones no forestales presentes en la Amazon{\'{\i}}a Legal
Brasileņa est{\'a}n amenazadas debido al aumento de la
deforestaci{\'o}n asociada a la agricultura, los pastos, la
infraestructura vial y el aumento de la poblaci{\'o}n de ciudades
y asentamientos. Sin embargo, su diversidad de fisonom{\'{\i}}as
vegetales y su estado de conservaci{\'o}n son a{\'u}n poco
conocidos. Esta investigaci{\'o}n presenta una propuesta
metodol{\'o}gica para mapear {\'a}reas con formaciones no
forestales, basada en una mejor comprensi{\'o}n de la
din{\'a}mica de uso y cobertura de la regi{\'o}n amaz{\'o}nica,
siguiendo las clases del Proyecto TerraClass. El estudio se
realiz{\'o} en un {\'a}rea localizada del estado de
Rond{\^o}nia y se propuso realizar an{\'a}lisis de paisajes a
trav{\'e}s de t{\'e}cnicas de teledetecci{\'o}n y
geoprocesamiento utilizando la plataforma Google Earth Engine para
el aņo 2019. Los resultados revelan un cambio en el paisaje, donde
las clases Pastos, Bosques y No Forestales conforman la mayor
parte del paisaje de la zona. Los datos de uso de la tierra
generados a partir del procesamiento de im{\'a}genes satelitales
y el cruce de pol{\'{\i}}gonos no forestales mostraron que las
clases Pastos y Bosques comenzaron a conformar la mayor parte del
paisaje donde deber{\'{\i}}a tener solo la presencia de no
bosques. Se enfatiza la importancia de continuar con el mapeo de
las din{\'a}micas de cambios paisaj{\'{\i}}sticos que aseguren
la conservaci{\'o}n de {\'a}reas de remanentes no forestales
dada la intensidad con la que se producen los cambios en la
regi{\'o}n.",
doi = "10.33448/rsd-v11i4.25794",
url = "http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v11i4.25794",
issn = "2525-3409",
language = "en",
targetfile = "Santos_2022_proposta.pdf",
urlaccessdate = "2024, May 04"
}