Análise da Trajetória Evolutiva da Cobertura Florestal do Município de Teresópolis/RJ utilizando o Algoritmo LandTrendr
DOI:
https://doi.org/10.11137/2020_2_316_324Keywords:
Séries temporais, Landsat, VegetaçãoAbstract
A Mata Atlântica fluminense foi historicamente pressionada pelos ciclos econômicos e ocupações humanas. Alguns dos mais preservados remanescentes estão localizados na Região Serrana do estado do Rio de Janeiro. O município de Teresópolis, situado nesta Região, vem sofrendo mudanças em sua cobertura florestal desde o século XIX. Neste sentido, este trabalho visa, por meio de uma análise multitemporal (1985 – 2017) orientada a pixel, utilizando o algoritmo LandTrendr, compreender o caráter das mudanças observadas neste município, buscando o entendimento dos motivos que potencializam os distúrbios. Os resultados são apresentados como trajetórias e os vértices representam mudanças, nas trajetórias florestais foram detectados 2.090 hectares, sendo 85% supressões e 15% regenerações. As supressões antigas (1985) ocorreram na área mais densamente povoada, enquanto que as perdas florestais recentes foram nos distritos mais distantes do centro da cidade. As regenerações estão associadas à recuperação pós deslizamentos de 2011 e à silvicultura. Quanto ao relevo, as mudanças predominaram nas áreas menos declivosas.References
Costa, D.P. 2005. Utilização de geotecnologias na análise da
transformação sócio-espacial urbana da região Serrana Fluminense: o estudo de caso do distrito sede de
Teresópolis. Dissertação de Mestrado em Geografia,
UNESP. Rio Claro, SP. 185 p.
Congalton, R.G. 1991. A review of assessing the accuracy of
classifications of remotely sensed data. Remote Sensing of Environment, 37: 35-76.
Cronemberger, F.M. 2014. Paisagens da Serra do Mar: uma
análise geoecológica da dinâmica da paisagem. Programa de Pós-Graduação em Geografia, Universidade
Federal Fluminense, Tese de Doutorado, 159 p.
Embrapa. 2006. Empresa Brasileira De Pesquisa Agropecuária.
Sistema Brasileiro de classificação de solos. Brasília,
DF, 2ª edição. 353 p.
Ferraz, D.P.G.B. 2017. Dinâmica espaço-temporal da produção de silvicultura no estado do Rio de Janeiro entre
e 2014. Programa de Pós-Graduação em Geografia, Universidade Federal Fluminense, Dissertação de
Mestrado, 83 p.
Fernandes, P.J.F.; Vicens, R.S. & Furtado, L.F.A. 2017. Modelo automático de normalização radiométrica de série
multitemporal Landsat-5 usando pontos pseudoinvariantes, PIF. Revista Brasileira de Cartografia, 69 (2):
-251.
Fragal, E.H. 2015.Reconstrução histórica de mudanças na cobertura florestal em várzeas do baixo Amazonas utilizando o algoritmo Landtrendr. Programa de Pós-Graduação em Sensoriamento Remoto, Instituto Nacional
de Pesquisas Espaciais, Dissertação de Mestrado, 126
p.
IBGE. 2010.Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística.
Cidades, Teresópolis, RJ. Disponível em:
cidades.ibge.gov.br/brasil/rj/teresopolis/panorama>.
Acesso em 10 de dezembro de 2018
Kennedy, R.E.; Yang, Z. & Cohen, W.B. 2010. Detecting trends
in forest disturbance and recovery using yearly Landsat time series: 1. LandTrendr - Temporal segmentation algorithms. Remote Sensing of Environment, 114:
-2910.
Landis, J.R. & Koch, G.G. 1977. The measurement of observer
agreement for categorical data. Biometrics, 33: 159-
Lu, D.; Mausel, P.; Brondizio, E. & Moran, E. 2004. Change
detection techniques. International Journal of Remote
Sensing, 25(12): 2365-2407.
Veloso, H.P.; Rangel Filho, A.L.R. & Lima, J.C.A. 1991.Classificação da vegetação brasileira, adaptada a um sistema universal. Rio de Janeiro: IBGE/DERNA. 123 p.
Weckmüller, R. & Vicens, R.S. 2019. Detecção de Mudanças
Florestais em Séries Temporais Utilizando os Algoritmos Landtrendr: Estudo de Caso no Estado do Rio de
Janeiro. Revista do Departamento de Geografia, 37:
-57.
Weckmüller, R. &Vicens, R.S. 2016. Método híbrido de detecção de mudanças: uma associação entre classificação
baseada em objetos e baseada em pixels. Revista Brasileira de Cartografia, 68(5): 883-899.
Weckmüller, R.; Zebende, J.V. & Vicens, R.S. 2018. Escolha
do melhor descritor para a detecção de trajetórias em
florestas tropicais utilizando os algoritmos LandTrendr. Revista Continentes, 7(13): 68-84.
Weckmüller, R. 2018. Trajetórias evolutivas das coberturas
florestais do estado do Rio de Janeiro utilizando os
algoritmos LandTrendr. Programa de Pós-Graduação em Geografia, Universidade Federal Fluminense,
Tese de Doutorado, 123 p. Disponível em: https://goo.
gl/9KuJnK.
Zebende, J.V.; Weckmüller, R. & Vicens, R.S. 2017. Desenvolvimento de máscara de floresta utilizando classificação orientada a objeto. In: XXVII CONGRESSO
BRASILEIRO DE CARTOGRAFIA e XXVI EXPOSICARTA SBC, Rio de Janeiro - RJ, 452-456.
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