Dimensão das Áreas Cobertas pela Fitofisonomia da Floresta Ombrófila Mista e Floresta Plantada no Município de Painel, SC

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Loiola, Táscilla Magalhães
Data de Publicação: 2020
Outros Autores: Fantinel, Roberta Aparecida, Benedetti, Ana Caroline Paim
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Anuário do Instituto de Geociências (Online)
Texto Completo: https://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/39924
Resumo: Acompanhar a dinâmica da região de ocorrência da Floresta Ombrófila Mista é primordial para o planejamento das ações que poderão ocorrer nesses locais, sendo as geotecnologias uma grande aliada nesse sentido. Por isso, o trabalho buscou dimensionar os fragmentos de Floresta Ombrófila Mista contendo Araucaria angustifolia no município de Painel em Santa Catarina, bem como, determinar as áreas com florestas plantadas, em um período de quatro anos (2013-2017). Com imagens do satélite Landsat 8, sensor OLI(Operational Land Imager), realizou-se a análise e o mapeamento da cobertura florestal da área em estudo. Para tal, foram executadas as seguintes etapas no software SPRING versão 5.2.7: realce por contraste linear, após a aquisição das amostras de treinamento, análise das composições das imagens, classificação da imagem empregando o classificador de Máxima Verossimilhança e por fim a avaliação dos resultados por meio do índice Kappa. A partir da classificação digital observou-se que no ano de 2013 a classe floresta plantada ocupava uma área de 35,75 km², floresta nativa 285,28 km² e a classe outros usos 421,15 km². Já em 2017 computou-se para essas mesmas classes 85,68 km², 231,36 km² e 425,14 km² respectivamente. Assim, é possível inferir que houve diminuição nas áreas com floresta nativa enquanto que as áreas com floresta plantada aumentaram no mesmo período.
id UFRJ-21_d7da2d4ae1dd0c74feec4aacb5d17d38
oai_identifier_str oai:www.revistas.ufrj.br:article/39924
network_acronym_str UFRJ-21
network_name_str Anuário do Instituto de Geociências (Online)
repository_id_str
spelling Dimensão das Áreas Cobertas pela Fitofisonomia da Floresta Ombrófila Mista e Floresta Plantada no Município de Painel, SCSensoriamento Remoto; Cobertura Florestal; Araucaria angustifoliaAcompanhar a dinâmica da região de ocorrência da Floresta Ombrófila Mista é primordial para o planejamento das ações que poderão ocorrer nesses locais, sendo as geotecnologias uma grande aliada nesse sentido. Por isso, o trabalho buscou dimensionar os fragmentos de Floresta Ombrófila Mista contendo Araucaria angustifolia no município de Painel em Santa Catarina, bem como, determinar as áreas com florestas plantadas, em um período de quatro anos (2013-2017). Com imagens do satélite Landsat 8, sensor OLI(Operational Land Imager), realizou-se a análise e o mapeamento da cobertura florestal da área em estudo. Para tal, foram executadas as seguintes etapas no software SPRING versão 5.2.7: realce por contraste linear, após a aquisição das amostras de treinamento, análise das composições das imagens, classificação da imagem empregando o classificador de Máxima Verossimilhança e por fim a avaliação dos resultados por meio do índice Kappa. A partir da classificação digital observou-se que no ano de 2013 a classe floresta plantada ocupava uma área de 35,75 km², floresta nativa 285,28 km² e a classe outros usos 421,15 km². Já em 2017 computou-se para essas mesmas classes 85,68 km², 231,36 km² e 425,14 km² respectivamente. Assim, é possível inferir que houve diminuição nas áreas com floresta nativa enquanto que as áreas com floresta plantada aumentaram no mesmo período.Universidade Federal do Rio de JaneiroLoiola, Táscilla MagalhãesFantinel, Roberta AparecidaBenedetti, Ana Caroline Paim2020-12-18info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/3992410.11137/2020_4_48_54Anuário do Instituto de Geociências; Vol 43, No 4 (2020); 48_54Anuário do Instituto de Geociências; Vol 43, No 4 (2020); 48_541982-39080101-9759reponame:Anuário do Instituto de Geociências (Online)instname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)instacron:UFRJporhttps://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/39924/pdf/*ref*/Alvares, C.A.; Stape, J.L.; Sentelhas, P.C.; Gonçalves, J.L.M. & Sparovek, G. 2014. Köppen’s Climate Classification Map for Brazil. Meteorologische Zeitschrift, 22(6): 711-728. Bracelpa. Associação Brasileira de Celulose e Papel. 2011. Dados do Setor. BRACELPA, São Paulo: 28p. Congalton, R.G. 1991. A review of assessing the accuracy of classifications of remotely sensed data. Remote Sensing of Environment, 49(12): 1671-1678. Costa, A.E.; Hess, A. & Finger, G.A.C. 2017. Estructura y crecimiento de los bosques de Araucaria angustifolia en el sur de Brasil. Bosque, 38(2): 229-236. Hess, A.; Loiola, T.M.; Souza, A.I. & Nascimento, B. 2016. Morfometria de la copa de Araucaria angustifolia em sítios naturales en el sur de Brasil. Bosque, 37(3): 603-611. Higuchi, P.; Silva, A.C.; Júnior, B.F.; Negrini, M.; Ferreira, T.S.; Souza, S.T.; Santos, K.F. & Vefago, M.B. 2015. Fatores determinantes da regeneração natural em um fragmento de floresta com araucária no planalto catarinense. Scientia Forestalis, 43(106): 251-259. Hoff, D.N. & Simioni, F.J. 2004. O setor de base florestal na Serra Catarinense – Lages. Lages (SC): Ed. UNIPLAC, 268p. Ibama. 2018. Instituto Brasileiro de Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis. Disponível em: < http://www.mma.gov.br/informma/itemlist/category/51-especies-ameacadas-de-extincao>. Acesso em: 24 de mai. de 2018. Ibge. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. 2012. Manual técnico da vegetação brasileira. 2.ed. Rio de Janeiro: IBGE. 275p. (Manuais Técnicos em Geociências 1). IUCN. 1996.The world Conservation Union. IUCN Red List of Threathened Animals. Gland, Landis, J. & Koch, G. 1977. The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics, 33: 159–174. Longley, P.A.; Goodchild, M.F.; Maguire, D.J. & Rhind, D.W. 2013. Sistemas e ciência da informação geográfica. 3ª Ed. Bookman Editora. Porto Alegre. 540p. Maciel, M.N.M.; Watzlawick, L.F.; Schoeninger, E.R. & Yamaji, F.M. 2003. Classificação ecológica das espécies arbóreas. Revista Acadêmica: ciências agrárias e ambientais, 1(2): 69-78. Mendes, R.H. 2005. Caracterização do perfil dos proprietários rurais da região do Planalto Serrano Catarinense. Programa de Pós-graduação em Engenharia Florestal, Universidade Federal do Paraná, Dissertação de Mestrado, 163p. Meneses, P. & Sano, E.E. 2012. Classificação pixel a pixel de imagens. In: MENESES, P.R.; ALMEIDA, T. (Org.). Introdução do processamento de imagens de sensoriamento remoto. 1. ed. Brasília, DF, p. 191-208. Minatti, M.; Hess, A.; Ricken, P. Loiola, M.T. & Souza, I. 2016. Shape and size relationships of Araucaria angustifolia in South Brazil. African Journal of Agricultural Research, 11(41): 4121-4127. Moreira, M.A. 2001. Fundamentos do sensoriamento remoto e metodologias de aplicação. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 250 p. Novo, E.M.L.M. 1998. Sensoriamento Remoto: Princípios e Aplicações. 2. ed. São Paulo: Edgard Blucher, p 308. Vaeza, R.F.; Filho, P.C.O.; Maia, A.G. & Disperati, A.A. 2010. Uso e ocupação do solo em Bacia Hidrográfica urbana a partir de imagens orbitais de alta resolução. Floresta e Ambiente,17 (1): 23-29.Copyright (c) 2020 Anuário do Instituto de Geociênciashttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccess2021-12-28T02:11:17Zoai:www.revistas.ufrj.br:article/39924Revistahttps://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/indexPUBhttps://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/oaianuario@igeo.ufrj.br||1982-39080101-9759opendoar:2021-12-28T02:11:17Anuário do Instituto de Geociências (Online) - Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)false
dc.title.none.fl_str_mv Dimensão das Áreas Cobertas pela Fitofisonomia da Floresta Ombrófila Mista e Floresta Plantada no Município de Painel, SC
title Dimensão das Áreas Cobertas pela Fitofisonomia da Floresta Ombrófila Mista e Floresta Plantada no Município de Painel, SC
spellingShingle Dimensão das Áreas Cobertas pela Fitofisonomia da Floresta Ombrófila Mista e Floresta Plantada no Município de Painel, SC
Loiola, Táscilla Magalhães
Sensoriamento Remoto; Cobertura Florestal; Araucaria angustifolia
title_short Dimensão das Áreas Cobertas pela Fitofisonomia da Floresta Ombrófila Mista e Floresta Plantada no Município de Painel, SC
title_full Dimensão das Áreas Cobertas pela Fitofisonomia da Floresta Ombrófila Mista e Floresta Plantada no Município de Painel, SC
title_fullStr Dimensão das Áreas Cobertas pela Fitofisonomia da Floresta Ombrófila Mista e Floresta Plantada no Município de Painel, SC
title_full_unstemmed Dimensão das Áreas Cobertas pela Fitofisonomia da Floresta Ombrófila Mista e Floresta Plantada no Município de Painel, SC
title_sort Dimensão das Áreas Cobertas pela Fitofisonomia da Floresta Ombrófila Mista e Floresta Plantada no Município de Painel, SC
author Loiola, Táscilla Magalhães
author_facet Loiola, Táscilla Magalhães
Fantinel, Roberta Aparecida
Benedetti, Ana Caroline Paim
author_role author
author2 Fantinel, Roberta Aparecida
Benedetti, Ana Caroline Paim
author2_role author
author
dc.contributor.none.fl_str_mv
dc.contributor.author.fl_str_mv Loiola, Táscilla Magalhães
Fantinel, Roberta Aparecida
Benedetti, Ana Caroline Paim
dc.subject.por.fl_str_mv Sensoriamento Remoto; Cobertura Florestal; Araucaria angustifolia
topic Sensoriamento Remoto; Cobertura Florestal; Araucaria angustifolia
description Acompanhar a dinâmica da região de ocorrência da Floresta Ombrófila Mista é primordial para o planejamento das ações que poderão ocorrer nesses locais, sendo as geotecnologias uma grande aliada nesse sentido. Por isso, o trabalho buscou dimensionar os fragmentos de Floresta Ombrófila Mista contendo Araucaria angustifolia no município de Painel em Santa Catarina, bem como, determinar as áreas com florestas plantadas, em um período de quatro anos (2013-2017). Com imagens do satélite Landsat 8, sensor OLI(Operational Land Imager), realizou-se a análise e o mapeamento da cobertura florestal da área em estudo. Para tal, foram executadas as seguintes etapas no software SPRING versão 5.2.7: realce por contraste linear, após a aquisição das amostras de treinamento, análise das composições das imagens, classificação da imagem empregando o classificador de Máxima Verossimilhança e por fim a avaliação dos resultados por meio do índice Kappa. A partir da classificação digital observou-se que no ano de 2013 a classe floresta plantada ocupava uma área de 35,75 km², floresta nativa 285,28 km² e a classe outros usos 421,15 km². Já em 2017 computou-se para essas mesmas classes 85,68 km², 231,36 km² e 425,14 km² respectivamente. Assim, é possível inferir que houve diminuição nas áreas com floresta nativa enquanto que as áreas com floresta plantada aumentaram no mesmo período.
publishDate 2020
dc.date.none.fl_str_mv 2020-12-18
dc.type.none.fl_str_mv

dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/39924
10.11137/2020_4_48_54
url https://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/39924
identifier_str_mv 10.11137/2020_4_48_54
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/39924/pdf
/*ref*/Alvares, C.A.; Stape, J.L.; Sentelhas, P.C.; Gonçalves, J.L.M. & Sparovek, G. 2014. Köppen’s Climate Classification Map for Brazil. Meteorologische Zeitschrift, 22(6): 711-728. Bracelpa. Associação Brasileira de Celulose e Papel. 2011. Dados do Setor. BRACELPA, São Paulo: 28p. Congalton, R.G. 1991. A review of assessing the accuracy of classifications of remotely sensed data. Remote Sensing of Environment, 49(12): 1671-1678. Costa, A.E.; Hess, A. & Finger, G.A.C. 2017. Estructura y crecimiento de los bosques de Araucaria angustifolia en el sur de Brasil. Bosque, 38(2): 229-236. Hess, A.; Loiola, T.M.; Souza, A.I. & Nascimento, B. 2016. Morfometria de la copa de Araucaria angustifolia em sítios naturales en el sur de Brasil. Bosque, 37(3): 603-611. Higuchi, P.; Silva, A.C.; Júnior, B.F.; Negrini, M.; Ferreira, T.S.; Souza, S.T.; Santos, K.F. & Vefago, M.B. 2015. Fatores determinantes da regeneração natural em um fragmento de floresta com araucária no planalto catarinense. Scientia Forestalis, 43(106): 251-259. Hoff, D.N. & Simioni, F.J. 2004. O setor de base florestal na Serra Catarinense – Lages. Lages (SC): Ed. UNIPLAC, 268p. Ibama. 2018. Instituto Brasileiro de Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis. Disponível em: < http://www.mma.gov.br/informma/itemlist/category/51-especies-ameacadas-de-extincao>. Acesso em: 24 de mai. de 2018. Ibge. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. 2012. Manual técnico da vegetação brasileira. 2.ed. Rio de Janeiro: IBGE. 275p. (Manuais Técnicos em Geociências 1). IUCN. 1996.The world Conservation Union. IUCN Red List of Threathened Animals. Gland, Landis, J. & Koch, G. 1977. The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics, 33: 159–174. Longley, P.A.; Goodchild, M.F.; Maguire, D.J. & Rhind, D.W. 2013. Sistemas e ciência da informação geográfica. 3ª Ed. Bookman Editora. Porto Alegre. 540p. Maciel, M.N.M.; Watzlawick, L.F.; Schoeninger, E.R. & Yamaji, F.M. 2003. Classificação ecológica das espécies arbóreas. Revista Acadêmica: ciências agrárias e ambientais, 1(2): 69-78. Mendes, R.H. 2005. Caracterização do perfil dos proprietários rurais da região do Planalto Serrano Catarinense. Programa de Pós-graduação em Engenharia Florestal, Universidade Federal do Paraná, Dissertação de Mestrado, 163p. Meneses, P. & Sano, E.E. 2012. Classificação pixel a pixel de imagens. In: MENESES, P.R.; ALMEIDA, T. (Org.). Introdução do processamento de imagens de sensoriamento remoto. 1. ed. Brasília, DF, p. 191-208. Minatti, M.; Hess, A.; Ricken, P. Loiola, M.T. & Souza, I. 2016. Shape and size relationships of Araucaria angustifolia in South Brazil. African Journal of Agricultural Research, 11(41): 4121-4127. Moreira, M.A. 2001. Fundamentos do sensoriamento remoto e metodologias de aplicação. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 250 p. Novo, E.M.L.M. 1998. Sensoriamento Remoto: Princípios e Aplicações. 2. ed. São Paulo: Edgard Blucher, p 308. Vaeza, R.F.; Filho, P.C.O.; Maia, A.G. & Disperati, A.A. 2010. Uso e ocupação do solo em Bacia Hidrográfica urbana a partir de imagens orbitais de alta resolução. Floresta e Ambiente,17 (1): 23-29.
dc.rights.driver.fl_str_mv Copyright (c) 2020 Anuário do Instituto de Geociências
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Copyright (c) 2020 Anuário do Instituto de Geociências
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Rio de Janeiro
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Rio de Janeiro
dc.source.none.fl_str_mv Anuário do Instituto de Geociências; Vol 43, No 4 (2020); 48_54
Anuário do Instituto de Geociências; Vol 43, No 4 (2020); 48_54
1982-3908
0101-9759
reponame:Anuário do Instituto de Geociências (Online)
instname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
instacron:UFRJ
instname_str Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
instacron_str UFRJ
institution UFRJ
reponame_str Anuário do Instituto de Geociências (Online)
collection Anuário do Instituto de Geociências (Online)
repository.name.fl_str_mv Anuário do Instituto de Geociências (Online) - Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
repository.mail.fl_str_mv anuario@igeo.ufrj.br||
_version_ 1797053537398554624