Modelos de simulação dinâmica do desmatamento na Amazônia

Bibliographic Details
Main Author: Ruhoff, Anderson Luis
Publication Date: 2010
Other Authors: Cruz, Ibraim Fantin da, Collischonn, Walter
Format: Article
Language: por
Source: Repositório Institucional da FURG (RI FURG)
Download full: http://repositorio.furg.br/handle/1/871
Summary: Atualmente, a Amazônia é foco de diversos estudos científicos que buscam analisar impactos da ocupação humana sobre a cobertura florestal. Os principais questionamentos relacionados a esta temática diz respeito à evolução do processo de desmatamento e a maneira de prevê-los. Por isso, este trabalho teve por objetivo simular e validar a dinâmica do desmatamento em uma região Amazônica. Para tanto, são ajustados dois modelos de simulação: (1) Cadeias de Markov, e, (2) Redes Neurais Artificiais, com dados de uso e cobertura da terra extraídos de imagens LANDSAT, nos períodos de 1997 e 2001. Para validação dos modelos, foram comparados os valores simulados e observados do ano de 2004. Dados de uso e cobertura da terra indicam que na área estudada as taxas absolutas de desflorestamento diminuíram de 4,71% para 1,43%, enquanto as taxas de regeneração florestal aumentaram de 0,14% para 2,53%, durante o estudo. A simulação por Cadeias de Markov apresentou menores variações (12,5%) quando compradas as redes neurais (23%) para áreas de não-florestas entre dados observados e simulados. Os modelos de simulação não mostraram-se eficientes uma vez que o processo de desmatamento não ocorreu de forma estacionária.
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spelling Ruhoff, Anderson LuisCruz, Ibraim Fantin daCollischonn, Walter2011-08-17T23:26:55Z2011-08-17T23:26:55Z2010ROHOFF, Anderson Luis; FANTIN-CRUZ, Ibraim; COLLISCHONN, Walter. Modelos de simulação dinâmica do desmatamento na Amazônia. Caminhos de Geografia, Uberlândia, v. 11, n. 36, p. 258-268, dez. 2010. Dispponível em: <http://www.caminhosdegeografia.ig.ufu.br/viewissue.php?id=64> Acesso em: 16 ago. 2011.1678-6343http://repositorio.furg.br/handle/1/871Atualmente, a Amazônia é foco de diversos estudos científicos que buscam analisar impactos da ocupação humana sobre a cobertura florestal. Os principais questionamentos relacionados a esta temática diz respeito à evolução do processo de desmatamento e a maneira de prevê-los. Por isso, este trabalho teve por objetivo simular e validar a dinâmica do desmatamento em uma região Amazônica. Para tanto, são ajustados dois modelos de simulação: (1) Cadeias de Markov, e, (2) Redes Neurais Artificiais, com dados de uso e cobertura da terra extraídos de imagens LANDSAT, nos períodos de 1997 e 2001. Para validação dos modelos, foram comparados os valores simulados e observados do ano de 2004. Dados de uso e cobertura da terra indicam que na área estudada as taxas absolutas de desflorestamento diminuíram de 4,71% para 1,43%, enquanto as taxas de regeneração florestal aumentaram de 0,14% para 2,53%, durante o estudo. A simulação por Cadeias de Markov apresentou menores variações (12,5%) quando compradas as redes neurais (23%) para áreas de não-florestas entre dados observados e simulados. Os modelos de simulação não mostraram-se eficientes uma vez que o processo de desmatamento não ocorreu de forma estacionária.The Amazon rainforest today is the focus of a variety of scientific studies that seek to analyze the impact of human occupation on the forest cover. The main issues relating to this theme involve the evolution of the deforestation process and how to predict it. Therefore, the objective of this work was to simulate and validate the dynamics of deforestation in region of the Amazon. To this end, two simulation models: (1) Markov Chains, and (2) Artificial Neural Networks, were fitted with data on land use and cover extracted from LANDSAT images from the periods of 1997 and 2001. To validate the models, comparisons were made of the simulated values and the values observed in 2004. Data on land use and cover indicate that in the area of study the absolute deforestation rates declined from 4.71% to 1.43%, while the forest regeneration rates increased from 0.14% to 2.53% during this study. Markov Chain simulation showed small variations (12.5%) compared with neural network (23%) between observed and simulated data for non-forest areas. The simulation models proved to be inefficient, since the deforestation process did not occur in a stationary mode.porUso e ocupação do soloDesflorestamentoDinâmica da paisagemCadeias de MarkovRedes neurais artificiaisLANDSATLand use and occupationDeforestationLandscape dynamicsMarkov chainsModelos de simulação dinâmica do desmatamento na AmazôniaDynamic simulation models of deforestation in the Amazon rainforestinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da FURG (RI FURG)instname:Universidade Federal do Rio Grande (FURG)instacron:FURGORIGINALMODELOS DE SIMULAÇÃO DINÂMICA DO DESMATAMENTO NA AMAZÔNIA1.pdfMODELOS DE SIMULAÇÃO DINÂMICA DO DESMATAMENTO NA AMAZÔNIA1.pdfapplication/pdf528534https://repositorio.furg.br/bitstream/1/871/1/MODELOS%20DE%20SIMULA%c3%87%c3%83O%20DIN%c3%82MICA%20DO%20DESMATAMENTO%20NA%20AMAZ%c3%94NIA1.pdf27b8ee50e519cf2ca9552534d429eee5MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81724https://repositorio.furg.br/bitstream/1/871/2/license.txt5b92b9704b4f13242d70e45ddef35a68MD52open access1/8712011-10-31 17:39:55.859open accessoai:repositorio.furg.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.furg.br/oai/request || http://200.19.254.174/oai/requestopendoar:2011-10-31T19:39:55Repositório Institucional da FURG (RI FURG) - Universidade Federal do Rio Grande (FURG)false
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