Identificação de áreas prioritárias para a recuperação florestal no município de Paranapanema-SP
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Data
2018-07-31
Autores
Lima, Amanda Aparecida de
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
A fragmentação da vegetação nativa é um processo frequente tanto na paisagem brasileira, quanto na mundial, afetando diretamente e de forma negativa em sua diversidade ecológica. Com isso, a realização de estudos da ecologia da paisagem, voltados ao ordenamento territorial, vêm para levantar subsídios e medidas mitigatórias a fim de reduzir os impactos causados pela fragmentação. Sendo assim, o trabalho foi desenvolvido no município de Paranapanema que está localizado na região Sudoeste do Estado de São Paulo, o qual possui economia voltada ao agronegócio com alta produtividade agrícola. A área definida para a pesquisa é a do município em sua totalidade que possui uma extensão de 1.019,2 km² com grandes áreas degradadas que necessitam de restauração florestal. Logo, esse trabalho teve por objetivo realizar o levantamento das áreas prioritárias para a recuperação vegetal no município com a finalidade de promover a conservação dos recursos hídricos e da biodiversidade. As operações foram desenvolvidas em ambiente de SIG (Sistema de informação Geográfica), fazendo uso do Processo Hierárquico Analítico para uma abordagem multicriterial na análise de fatores, sendo elencados por: proximidade à hidrografia, proximidade aos fragmentos florestais, declividade, erodibilidade, uso e ocupação da terra e áreas urbanizadas. O grau de necessidade da presença vegetativa foi expressa em 5 classes: muito baixa (2,37%), baixa (3,98%), média (22,23%), alta (54,51%) e muito alta (16,91%), resultando em um mapa das áreas de prioridade à recuperação florestal. A caracterização ambiental do município do estudo indicou a necessidade de conservação da cobertura vegetal por meio de atividades de restauração florestal.
Descrição
Palavras-chave
Geoprocessamento, Sensoriamento Remoto, Análise Multicritério, Processo Hierárquico Analítico, Normalização fuzzy