Análise do desmatamento na Terra Indígena Apyterewa (PA) através de séries temporais de NDVI - Zotelli, Helena [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2025)
Este estudo analisa as transformações no uso e cobertura da terra na Terra Indígena (TI) Apyterewa, localizada no sul do Pará, entre 2014 e 2024, por meio de séries temporais de imagens Landsat-8 e do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI). Os dados foram processados no Google Earth Engine (GEE) e analisados no ArcGIS Pro. A motivação emerge do contexto crítico da TI Apyterewa, território tradicional do povo Parakanã, que tem enfrentado intensas pressões antrópicas: como desmatamento, expansão agropecuária, garimpo e invasões. Essas atividades resultam em severa perda de cobertura florestal, ameaçando a biodiversidade e os direitos indígenas. Assim, o objetivo geral foi caracterizar a dinâmica espaço-temporal da cobertura vegetal; especificamente, buscou-se estruturar uma metodologia sistemática de análise, quantificar áreas vegetadas e não vegetadas e identificar os principais agentes indutores do desmatamento. A metodologia envolveu seleção de imagens, mascaramento de nuvens e sombras, correção de reflectância, cálculo do NDVI, reclassificação em classes (floresta, pastagem e áreas antropizadas) e detecção de mudanças, com validação dos resultados por meio da biblioteca SatVeg da EMBRAPA. Os resultados indicam uma tendência de desmatamento contínuo, com aumento de 171,8% nas áreas não naturais (de 211,44 km² em 2014 para 574,61 km² em 2024) impulsionado principalmente pela conversão de floresta em pastagens, que passam a ocupar 6,26% da TI em 2024. Destacam-se picos de intensificação em 2016 e 2022, associados a práticas de queima sazonal para manejo pecuário. Conclui-se que, entre 2014 e 2024, a TI Apyterewa apresenta um processo contínuo de perda de cobertura vegetal, marcado pela conversão florestal em pastagem e pela expansão de áreas antropizadas, com uma tendência persistente de degradação antrópica do território.

This study analyses the transformations in land use and land cover in the Apyterewa Indigenous Land (IL), located in southern Pará, between 2014 and 2024, through time series of Landsat-8 images and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The data were processed in Google Earth Engine (GEE) and analysed in ArcGIS Pro. The motivation emerges from the critical context of the Apyterewa IL, the traditional territory of the Parakanã people, which has faced intense anthropogenic pressures, such as deforestation, agricultural expansion, mining, and invasions. These activities result in severe loss of forest cover, threatening biodiversity and Indigenous rights. Thus, the general objective was to characterise the spatio-temporal dynamics of vegetation cover – specifically, to establish a systematic analytical methodology, quantify vegetated and non-vegetated areas, and identify the main drivers of deforestation. The methodology involved image selection, cloud and shadow masking, reflectance correction, NDVI calculation, reclassification into classes (forest, pasture, and anthropogenic areas), and change detection, with validation of the results using the SatVeg library from EMBRAPA. The results indicate a continuous trend of deforestation, with an increase of 171.8% in non-natural areas (from 211.44 km² in 2014 to 574.61 km² in 2024), mainly driven by the conversion of forest into pastures, which account for 6.26% of the IL in 2024. Peaks of intensification were observed in 2016 and 2022, associated with seasonal burning practices for livestock management. It is concluded that, between 2014 and 2024, the Apyterewa Indigenous Land presents a continuous process of vegetation cover loss, marked by forest conversion into pasture and the expansion of anthropogenic areas, with a persistent trend of anthropogenic degradation of the territory.
Analysis of deforestation in the Apyterewa Indigenous Territory (PA) using NDVI time series
Keywords: Desmatamento; Sensoriamento remoto; NDVI; Mascaramento de nuvens; Terra Indígena Apyterewa; Apyterewa Indigenous Territory; Deforestation; Remote sensing; Cloud masking