Modelagem do Status de Degradação em Campos Nativos Alagáveis (Malezales) no Nordeste de Corrientes, Argentina
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Data de Publicação: | 2020 |
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Título da fonte: | Anuário do Instituto de Geociências (Online) |
Texto Completo: | https://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/37228 |
Resumo: | Os “malezales” são campos naturais alagados localizados em planícies do nordeste da Argentina. Muitos malezales se desenvolvem sobre Inceptisols (USDA Soil Taxonomy) com horizontes pouco desenvolvidos e frequentemente saturados com água. Apesar de sua importância econômica e ambiental, os malezales são pouco estudados. Devido à sua utilização na produção pecuária e conversão recente em florestas cultivadas, a importância de sua biodiversidade está aumentando. O status de degradação do malezales foi avaliado com base em dois modelos distintos, baseados em ferramentas de geoprocessamento e sensoriamento remoto. Ambos os modelos sugeriram que os malezales estão, atualmente, moderadamente degradados, e que a degradação é maior na parte central da área de estudo do que em suas bordas. Entretanto, os modelos mostraram alta discrepância nos níveis de degradação, principalmente entre as categorias Não Degradada e Moderadamente Degradada (22 e 28% de discrepância, respectivamente). A concordância entre os pixels classificados por ambos os modelos foi pobre, apenas 50%. Sumariamente, nossos resultados mostram que a degradação pode se tornar uma grande ameaça à biodiversidade e à pecuária, não apenas se a mudança na cobertura da terra aumentar, mas também se o manejo das pastagens permanecer como o usual. |
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Modelagem do Status de Degradação em Campos Nativos Alagáveis (Malezales) no Nordeste de Corrientes, ArgentinaDegradação da Terra; LANDSAT 8; Sensoriamento RemotoOs “malezales” são campos naturais alagados localizados em planícies do nordeste da Argentina. Muitos malezales se desenvolvem sobre Inceptisols (USDA Soil Taxonomy) com horizontes pouco desenvolvidos e frequentemente saturados com água. Apesar de sua importância econômica e ambiental, os malezales são pouco estudados. Devido à sua utilização na produção pecuária e conversão recente em florestas cultivadas, a importância de sua biodiversidade está aumentando. O status de degradação do malezales foi avaliado com base em dois modelos distintos, baseados em ferramentas de geoprocessamento e sensoriamento remoto. Ambos os modelos sugeriram que os malezales estão, atualmente, moderadamente degradados, e que a degradação é maior na parte central da área de estudo do que em suas bordas. Entretanto, os modelos mostraram alta discrepância nos níveis de degradação, principalmente entre as categorias Não Degradada e Moderadamente Degradada (22 e 28% de discrepância, respectivamente). A concordância entre os pixels classificados por ambos os modelos foi pobre, apenas 50%. Sumariamente, nossos resultados mostram que a degradação pode se tornar uma grande ameaça à biodiversidade e à pecuária, não apenas se a mudança na cobertura da terra aumentar, mas também se o manejo das pastagens permanecer como o usual.Universidade Federal do Rio de JaneiroPereira, Luís FlávioKurtz, Ditmar Bernardo2020-08-21info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/3722810.11137/2020_2_255_262Anuário do Instituto de Geociências; Vol 43, No 2 (2020); 255_262Anuário do Instituto de Geociências; Vol 43, No 2 (2020); 255_2621982-39080101-9759reponame:Anuário do Instituto de Geociências (Online)instname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)instacron:UFRJporhttps://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/37228/pdf/*ref*/Aguiar, D.A.; Mello, M.P.; Nogueira, S.F.; Gonçalves, F.G.; Adami, M. & Rudorff, B.F.T. 2017. 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Carnevali, R. 1994. Fitogeografía de laprovincia de Corrientes. Corrientes, INTA – Gobierno de la provincia de Corrientes. 324 p. Congalton, R.G. & Green, K. 2008. Assessing the Accuracy of Remotely Sensed Data: Principles and Practices. New York, CRC Press. 200 p. Gaitán, J.; Navarro Rau, M.F.; Vuegen, L.T.; Pizarro, M.J.; Carfagno, P. & Rigo, S. 2017. Estimación de lapérdida de suelo por erosión hídrica em la República Argentina. Buenos Aires, Ediciones INTA. 65 p. Gao, Q.; Li, Y.; Wan, Y.; Lin, E.; Xiong, W.; Jiangcun, W.; Wang, B. & Li, W. 2006. Grassland degradation in Northern Tibet based on remote sensing data. Journal of Geographical Sciences, 16(2): 165-173. Hott, M.C.; Carvalho, L.M.T.; Antunes, M.A.H.; Santos, P.A.; Arantes, T.B.; Resende, J.C. & Rocha, W.S.D. 2016. Vegetative growth of grasslands based on hyper-temporal NDVI data from the Modis sensor. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 51(7): 858-868. Kurtz, D.B.; Schellberg, J. & Braun, M. 2010. 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