Análise do uso e cobertura da terra associados à atividades extrativistas e à agricultura de pequena escala: a região do Baixo Tocantins, PA - Santos, Gabriela Veneziani de Souza [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2018)
This study presents the results of the research on the production systems related to land use in the municipalities of Mocajuba, Cametá and part of Baião and Moju, in the State of Pará, with emphasis on small scale systems and agroforestry. These systems can be seen as alternatives for the sustainable use of the forest and are of great importance for the regional economy, but still not visible to the planning of the territory and the public policies. Land use and land cover monitoring systems from INPE, which use satellite data, such as Landsat, provide data since 2004. However, due to the spatial resolution of these sensors, the land use and land cover categories small-scale agriculture and agroforestry activities are poorly detected. Thus, the objective of this work was to develop a methodology to classify these areas. The economics of the area are strongly based on the production of açaí, however, the occurrence areas of the açaí are generally not mapped, since they present similar spectral responses to the areas of primary and / or secondary forest coverage. For this reason, complementary data for the mapping of this system are necessary, such as the limits of floodplain areas, where potentially occur the açaí trees. In this work, we tested in a pilot area, images from the PAN10/CBERS and OLI/Landsat satellites for the year 2016 and three classification algorithms, image slicing obtained with the Linear Spectral Mixing Model, one classifier per pixel (MaxVer) and another by regions (Bhattacharya). The following classes were mapped: Forests, Hydrography, Non-forest, Advanced Secondary Vegetation (VSA), Inicial Secondary Vegetation (VSI) and Others. The best result was the PAN10/CBERS image with TerraClass methodology with Kappa index 0.80, however, due to the high cloud cover in the images of the year 2016, the slicing and the OLI/Landsat image were used, with indexes of correctness 92% for VSA, 84% for VSI and 97% for Others. The...

Este trabalho apresenta os resultados da pesquisa sobre os sistemas de produção relacionados com uso da terra dos municípios de Mocajuba, Cametá e parte de Baião e Moju, no Estado do Pará, tendo como ênfase os sistemas de pequena escala e os agroflorestais. Estes sistemas podem ser vistos como alternativas para o uso sustentável da floresta e são de grande importância para a economia regional, mas ainda pouco visíveis ao planejamento do território e às políticas públicas. Os sistemas de monitoramento do uso e cobertura da terra da Amazônia do INPE, que utilizam de dados de satélite, como os do Landsat, fornecem dados desde 2004. Porém, devido a resolução espacial destes sensores, as categorias de uso e cobertura da terra relativas à agricultura de pequena escala e às atividades agroflorestais são pouco detectadas. Assim, o objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia para classificar estas áreas. A economia da área se baseia fortemente na produção do açaí, porém, as áreas de ocorrência do açaí, em geral não são mapeadas, pois apresentam respostas espectrais semelhantes às áreas de cobertura florestal primária e/ou secundária. Por essa razão, dados complementares para o mapeamento desse sistema são necessários, como os limites de áreas de várzeas, onde potencialmente ocorrem os açaizeiros. Neste trabalho, testamos em uma área piloto, imagens provenientes dos satélites PAN10/CBERS e OLI/Landsat para o ano de 2016 e três algoritmos de classificação, fatiamento de imagens obtidas com o Modelo Linear de Mistura Espectral, um classificador por pixel (MaxVer) e outro por regiões (Bhattacharya). As seguintes classes foram mapeadas: Florestas, Hidrografia, Não-floresta, Vegetação Secundária Avançada (VSA), Vegetação Secundária Inicial (VSI) e Outros. O melhor resultado foi a imagem PAN10/CBERS com metodologia do TerraClass com índice Kappa 0,80, entretanto, devido a alta cobertura de...
Keywords: Florestas; Agricultura; Solo - Uso; Economia ambiental; Agricultura sustentável; Açaí; Landsat (Satelites); Monitoramento ambiental; Sensoriamento remoto; Para; Amazônia