Análise de estágios sucessionais em um fragmento florestal no município de Corumbataí do Sul – PR

• Autor(a) principal: Silva, Cayo Murillo Araujo da
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/6957
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::METEOROLOGIA::SENSORIAMENTO REMOTO DA ATMOSFERA; Sensoriamento remoto; Satélites artificiais em sensoriamento remoto; Pesquisa florestal; Remote sensing; Artificial satellites in remote sensing; Forests and forestry - Research

Atualmente, restam poucos fragmentos florestais, porém de grande importância ecológica. Existem diversas tecnologias que podem auxiliar no conhecimento de características físicas e biológicas destes remanescentes. O sensoriamento remoto é uma destas ferramentas e pode ser utilizado para classificar os diferentes estágios sucessionais de um local. A área de estudo é um fragmento florestal de 42,5 ha localizada em Corumbataí do Sul – PR. Objetivou-se a identificação dos principais estágios de vegetação, definidos de acordo com a Resolução CONAMA nº 10 de 1993, sendo eles, estágio inicial, médio e avançado. Para o processamento de imagens foi utilizado imagens do satélite RapidEye®, adquiridas junto ao Geo catalogo do MMA. Essas imagens foram georreferenciadas e sofreram um pré- processamento afim de minimizar os efeitos atmosféricos da radiância. Após esse procedimento, utilizou-se o QGIS 2.8.3, para a classificação visual das imagens pixel a pixel. A verificação da acurácia do mapeamento, deu-se por meio de expedições a campo, com a utilização de um GPS de precisão e auxilio. Como resultado, foi confeccionado um mapa temático com as classificações dos estágios sucessionais, sendo possível perceber que o fragmento apresenta maior estágio médio e avançado, podendo concluir assim que há um certo grau de preservação, e que as características da Floresta Estacional Semidecidual podem ter influência neste resultado, devido a época do ano em que estas imagens foram levantadas. A utilização de sensoriamento remoto se mostrou eficiente, haja visto que os pontos verificados na visita em campo realmente correspondem com a classificação já efetuada pelo programa SPRING, demonstrando que esta ferramenta pode ser utilizada em vários estudos relacionados a vegetação.