Determinação de fragmentos florestais suscetíveis ao desflorestamento na bacia hidrográfica do rio Sorocabuçu, Ibiúna, SP - Costa, Hetiany Ferreira da [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2024)
A interação humana com o território e os recursos naturais é um dos causadores das transformações na superfície terrestre que contribuem com o desequilíbrio dos ecossistemas florestais. Dentre estes, um dos mais afetados está a Mata Atlântica, que se encontra com uma paisagem altamente fragmentada, antropizada e ameaçada. Diante disso, objetivou-se em determinar os fragmentos florestais que estão susceptíveis ao desflorestamento através de geoprocessamento e aprendizagem de máquina, na Bacia Hidrográfica do Rio Sorocabuçu, Ibiúna – SP. Para tal, foi utilizado o uso e cobertura da terra de 2000, 2010 e 2020, seguida das matrizes de transição do uso e cobertura e da extração dos fragmentos florestais. Posteriormente, foi realizado o estudo da evolução da condição dos fragmentos florestais através de variáveis topográficas, antrópicas, estruturais e espectrais. Para atingir o objetivo foi utilizado o algoritmo Gradient Boosting, seguido da modelagem futura do desflorestamento pelo software DINAMICA EGO. Nos três anos estudados, a área de estudo é ocupada majoritariamente por cobertura vegetal, com diminuição de cerca de 5km². Na análise foram encontrados cerca de 11% de transição entre as classes de uso e cobertura da terra. Mais de 60% da cobertura vegetal é ocupada pelos fragmentos maiores que 100ha – com diminuição entre os anos. Antropicamente, a maioria dos fragmentos florestais estão sob médio impacto e com pouco efeito de borda devido sua densidade de borda e sua complexidade; também possuem menos de 50% da área total ocupada pela área central, e a maioria entre dois e quatro áreas centrais disjuntas; além do baixo isolamento. Espectralmente, os fragmentos florestais apresentam resultados condizentes com áreas de vegetação e apresentam resultados melhores nos maiores que 100ha. O modelo criado utilizando Gradient Boosting demonstrou uma acurácia de 77,31% na predição da suscetibilidade de fragmentos florestais. As métricas de precisão, recall e F1-score indicam um bom desempenho geral, evidenciado pela capacidade do modelo de identificar corretamente os casos positivos e negativos, com resultado corroborado através da matriz de confusão. A partir da modelagem através do DINAMICA EGO foi encontrado que a perda de cobertura florestal pode chegar até 3,8% em 2050, em relação à 2020. A expansão da agricultura e urbanização está presente nos três cenários, com um aumento previsto de até 204% nas áreas de pastagem e até 45% nas áreas urbanizadas no cenário tendencial. A mineração também apresenta crescimento significativo, com um aumento projetado de até 100%. Aproximadamente 16% dos fragmentos florestais foram classificados como menos suscetíveis ao desmatamento, apresentando baixa fragmentação e proximidade a áreas de várzea. 76% destes fragmentos menores (5-50 ha) localiza-se próxima a áreas de várzea e outros fragmentos, com baixa fragmentação. As metodologias utilizadas apresentaram resultados semelhantes, com a primeira sendo mais intuitiva e a segunda mais rápida para grandes volumes de dados. A análise de cenários futuros revela a vulnerabilidade dos ecossistemas florestais da bacia hidrográfica do Rio Sorocabuçu a pressões antrópicas. A adoção de práticas de manejo sustentável e políticas públicas são medidas sugeridas para conservar a biodiversidade e para conciliar o desenvolvimento socioeconômico com a conservação ambiental

The interaction between humans, territory and natural resources are one of the causes of land changes, which is a contributing factor to the imbalance of the forest ecosystem. One of the most affected is the Atlantic Rainforest, which have a highly fragmented landscape, anthropized and threatened Considering the above, we aimed to determine the susceptibility of forest fragments to deforestation using geoprocessing and machine learning in Rio Sorocabuçu Watershed, Ibiúna – SP. To this end, we used land use and land cover from 2000, 2010 and 2020, followed by transition matrix and extraction of the forest fragments. Subsequently, the evolution of the conditions of the forest fragments was studied using topographic, anthropogenic, structural and spectral variables. To achieve the objective, we used Gradient Boosting algorithm followed by modeling the future scenario of deforestation through software DINAMICA EGO. Over the three years, the study area it is mostly occupied by forest, with decrease of 5km² between the years. More than 60% of the forest it is occupied by forest fragments larger than 100ha – with losses between the years. It was found that almost 11% of the land use transition. Many of the fragments are with medium anthropic impact, with less effect of edge cause by the edge density and complexity of the fragment, also less than 50% are occupied by core area, mainly with between two and four separate core areas, besides the low isolation. Spectrally, the forest fragments obtained values consistent with vegetation areas and the better values was achieved at fragments larger than 100 hectares. The model created using Gradient Boosting demonstrated an accuracy of 77.31% in predicting the susceptibility of forest fragments. The precision, recall and F1-score metrics indicate good overall performance, evidenced by the model's ability to correctly identify positive and negative cases, with results corroborated by the confusion matrix. From the modeling through DINAMICA EGO, it was found that the loss of forest cover could reach up to 3.8% in 2050, compared to 2020. The expansion of agriculture and urbanization is present in all three scenarios, with a predicted increase of up to 204% in pasture areas and up to 45% in urbanized areas in the business-as-usual scenario. Mining also shows significant growth, with a projected increase of up to 100%. Approximately 16% of forest fragments were classified as less susceptible to deforestation, presenting low fragmentation and proximity to floodplain areas. 76% of these smaller fragments (5-50 ha) are located close to floodplains and other fragments, with low fragmentation. The methodologies used presented similar results, with the first being more intuitive and the second faster for large volumes of data. The analysis of future scenarios reveals the vulnerability of forest ecosystems in the Sorocabuçu watershed to anthropogenic pressures. The adoption of sustainable management practices and public policies are suggested measures to conserve biodiversity and to reconcile socioeconomic development with environmental conservation.
Determination of forest fragments susceptible to deforestation in the Sorocabuçu watershed, Ibiúna, SP
Keywords: Ecossistemas; Geoprocessamento; Desmatamento; Florestas Tropicais; Machine Learning; Geoprocessing; Clearcutting; Rain forests