Análise da Fragmentação Florestal em Áreas do Bioma Mata Atlântica a Partir de Diferentes Sistemas Sensores

Authors

  • Robson Righi da Silva Universidade Federal de Santa Maria, Av. Roraima, n° 1000, Campus UFSM, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal, Prédio 44, sala 5255, Bairro Camobi, 97105-900, Santa Maria, RS, Brasil.
  • Elisiane Alba Universidade Federal de Santa Maria, Av. Roraima, n° 1000, Campus UFSM, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal, Prédio 44, sala 5255, Bairro Camobi, 97105-900, Santa Maria, RS, Brasil.
  • Juliana Marchesan Universidade Federal de Santa Maria, Av. Roraima, n° 1000, Campus UFSM, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal, Prédio 44, sala 5255, Bairro Camobi, 97105-900, Santa Maria, RS, Brasil.
  • Matheus Morais Ziembowicz Universidade Federal de Santa Maria, Av. Roraima, n° 1000, Campus UFSM, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal, Prédio 44, sala 5255, Bairro Camobi, 97105-900, Santa Maria, RS, Brasil.
  • Rudiney Soares Pereira Universidade Federal de Santa Maria, Av. Roraima, n° 1000, Campus UFSM, Centro de Ciências Rurais, Laboratório de Sensoriamento Remoto, Prédio 44 J, Sala 214, Bairro Camobi, 97105-900, Santa Maria, RS, Brasil.

DOI:

https://doi.org/10.11137/2018_2_390_396

Keywords:

Sensoriamento remoto, Fragmentação florestal, Imagens orbitais

Abstract

Conforme o crescimento da população humana vem se intensificando, aumenta também o desmatamento das áreas de florestas nativas. Um dos biomas brasileiros mais degradados é a Mata Atlântica, que após intensa ação do homem se tornou altamente fragmentado. O presente estudo teve como objetivo analisar a influência da resolução espacial de imagens orbitais na detecção automática de fragmentos florestais na sub-bacia do arroio Segredo, situada dentro do bioma Mata Atlântica. Assim, foram utilizados os sistemas sensores RapidEye/REIS, Sentinel-2A, Landsat8/OLI e Modis/TERRA, com resoluções espaciais de 5 m, 10 m, 30 m e de 250 m, respectivamente. As imagens foram processadas realizando o mapeamento do uso e cobertura da terra por meio da classificação supervisionada utilizando o algoritmo Bhattacharya 99,9%, de acordo com sete classes temáticas: Água, Solo Exposto, Área Urbana, Floresta Nativa, Floresta Plantada, Campo e Agricultura. Após foi realizado o estudo isolado da classe Floresta Nativa. A análise da fragmentação florestal foi realizada em Linguagem R. Observou-se uma grande variação quando realizada comparação entre as imagens dos sistemas sensores RapidEye/REIS e Modis/TERRA, apresentando um decréscimo de 96% no número de fragmentos encontrados. Considerando os resultados apresentados neste estudo, pode-se concluir que o sistema sensor Modis / TERRA não apresenta resolução espacial suficiente para adequada análise da área de estudo.

Published

2019-09-09

Issue

Section

Article