Avaliação da qualidade do cadastro ambiental rural (CAR) em uma pequena propriedade no município de Caibaté-RS

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Souza, Jorge Ramone Marx de W
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFFS (Repositório Digital da UFFS)
Texto Completo: https://rd.uffs.edu.br/handle/prefix/668
Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar a qualidade do Cadastro Ambiental Rural (CAR) em uma pequena propriedade, no município de Caibaté – RS, comparando dados coletados a campo com aqueles obtidos através da imagem RapidEye fornecida pelo Ministério do Meio Ambiente. Os dados foram coletados através de Sistema GNSS RTK, tidos como referência, e comparados com dados coletados da imagem RapidEye no Módulo do Cadastro Ambiental Rural – RS. Comparou-se as diferenças de áreas de cada feição relevante para o CAR e a qualidade posicional de pontos de controle coletados na imagem RapidEye com aqueles coletados a campo. No que diz respeito às feições, notou-se diferença significativa nas áreas de cada uma e dificuldade de identificar Áreas de Preservação Permanente, principalmente quando estas estão dentro de vegetação. Para identificação das manchas de vegetação, a imagem RapidEye mostrou-se satisfatória. No que diz respeito à qualidade posicional, nenhum dos pontos de controle apresentou diferença maior que um pixel, o que pode ser considerado bom. Pode-se concluir que a imagem RapidEye é eficiente na identificação de manchas de vegetação e delimitação da área do imóvel, porém esta não consegue identificar corretamente APPs, o que pode levar a erros futuros nos projetos de reposição florestal e até mesmo omissão de informação por parte do proprietário.
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No que diz respeito às feições, notou-se diferença significativa nas áreas de cada uma e dificuldade de identificar Áreas de Preservação Permanente, principalmente quando estas estão dentro de vegetação. Para identificação das manchas de vegetação, a imagem RapidEye mostrou-se satisfatória. No que diz respeito à qualidade posicional, nenhum dos pontos de controle apresentou diferença maior que um pixel, o que pode ser considerado bom. Pode-se concluir que a imagem RapidEye é eficiente na identificação de manchas de vegetação e delimitação da área do imóvel, porém esta não consegue identificar corretamente APPs, o que pode levar a erros futuros nos projetos de reposição florestal e até mesmo omissão de informação por parte do proprietário.The objective of this work was to evaluate the quality of Cadastro Ambiental Rural in a small property, in the town of Caibaté – RS, comparing data collected in the field with those obtained through the RapidEye image provided by the Ministry of the Environment. The data were collected through GNSS RTK System, taken as reference, and compared with data collected through RapidEye image in the Rural Environmental Registry Module – RS. The differences of areas of each relevant feature to CAR were compared and the positional quality of control points collected in the RapidEye image with those collected in the field. Regarding the features, a significant difference was observed in the areas of each one, and it was difficult to identify Areas of Permanent Preservation, especially when these are within vegetation. To identify vegetation patches, the RapidEye image was satisfactory. Regarding positional quality, none of the control points presented difference greater than one pixel, which can be considered good. It can be concluded that the RapidEye image is efficient in identifying vegetation patches and delimitation of the area of the property, but it cannot correctly identify APPs, which can lead to future errors in forest restoration projects and even omission of information by part of the owner.Submitted by Rafael Pinheiro de Almeida (rafael.almeida@uffs.edu.br) on 2017-07-05T21:23:49Z No. of bitstreams: 1 SOUZA.pdf: 1644468 bytes, checksum: ecf7ba5aaaa754815f201963cd837aac (MD5)Approved for entry into archive by Diego dos Santos Borba (dborba@uffs.edu.br) on 2017-07-06T18:47:49Z (GMT) No. of bitstreams: 1 SOUZA.pdf: 1644468 bytes, checksum: ecf7ba5aaaa754815f201963cd837aac (MD5)Made available in DSpace on 2017-07-06T18:47:49Z (GMT). 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