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Acesso aberto (Open Access)
Três décadas de mudanças na planície costeira brasileira: O status dos manguezais, da aquicultura e salicultura a partir de séries temporais Landsat e técnicas de aprendizado de máquina
(Universidade Federal do Pará, 2020-03-31) DINIZ, Cesar Guerreiro; SOUZA FILHO, Pedro Walfir Martins e; http://lattes.cnpq.br/3282736820907252
Desde a década de 80, o mapeamento de uso e cobertura da terra (LULC) tornou-se uma tarefa científica comum. No entanto, a identificação sistemática e contínua de qualquer uso ou cobertura terrestre, seja em escala global ou regional, exige grande capacidade de armazenamento e processamento. Esta tese apresenta dois fluxos de processamento de dados orbitais, gerenciados por computação em nuvem para avaliar: 1) a extensão anual dos manguezais brasileiros de 1985 a 2018, em conjunto com a criação e avaliação de um novo índice espectral, o Índice Modular de Reconhecimento de Manguezais (MMRI), que foi projetado especificamente para melhor discriminar as florestas de manguezal da vegetação circundante; e 2) a situação anual da aquicultura e da salicultura nas planícies costeiras do Brasil, de 1985 a 2019. No que se refere ao item 1, a cobertura do manguezal apresentou dois períodos de ocupação distintas, 1985-1998 e 1999-2018. O primeiro período mostra uma tendência ascendente, que parece estar mais relacionada à distribuição temporalmente desigual dos dados Landsat do que à regeneração dos manguezais brasileiros. No segundo período, foi registrada uma tendência de perda de área de manguezal, atingindo até 2% das florestas de manguezal. Em uma escala regional, ~ 80% da cobertura de manguezais do Brasil está localizada na Amazônia, nos estados do Maranhão, Pará e Amapá. Em termos de persistência, ~ 75% dos manguezais brasileiros permaneceram inalterados por duas décadas ou mais, em especial na Amazônia. Já no que tange o item 2, faz-se importante lembrar que a aquicultura e a produção de sal, são dois dos mais clássicos usos da terra costeiros em todo o mundo. No Brasil não é diferente, ambos os usos compõem atividade econômica relevante na Zona Costeira Brasileira (BCZ). No entanto, a discriminação automática de tais atividades, dissociando-as de coberturas ou usos outros, igualmente relacionados a presença de água em superfície, não é uma tarefa fácil. Espectralmente falando, água é água e, a menos que apresente uma alta concentração de compostos opticamente ativos, pouco se consegue fazer para dissociar uma variedade de alvos aquosos. Nesse sentido, Redes Neurais Convolucionais (CNN) têm a vantagem de prever o rótulo de determinado pixel, fornecendo como entrada uma região/local (patches ou chips) no entorno desse pixel. Juntas, a natureza convolucional das CNN, bem como a utilização de mecanismos de segmentação semântica, fornecem ao classificador U-Net, um tipo de CNN, a capacidade de acessar o “domínio do contexto” ao em vez de apenas valores de pixel isolados. Apoiados no domínio do contexto, em detrimento ao domínio puramente espectral, os resultados obtidos nesta tese mostram que as aquiculturas/salinas ocupavam ~356 km² em 1985 e ~544 km² em 2019, refletindo uma expansão de 52% (~188 km²), um aumento de 1,5x em 35 anos de ocupação da BCZ. De 1997 a 2015, a área aquícola cresceu por um fator de ~1.7x, saltando de 349 km² para 583 km², 67% de expansão. Regionalmente, em 2019, o setor Nordeste concentra 93% das superfícies aquícolas/salineiras da BCZ, 6% situa-se no Sudeste e 1% no Sul. Curiosamente, apesar de apresentar extensas zonas costeiras e condições adequadas para o desenvolvimento de diferentes produtos aquícolas, a Amazônia não apresenta sinais relevantes de infraestrutura aquícola/salineira ao longo das 3 décadas analisadas.
Acesso aberto (Open Access)
Uso de imagens de alta resolução, características espectrais e classificação orientada ao objeto no mapeamento de vegetação de manguezal
(Universidade Federal do Pará, 2011-08-25) DINIZ, Cesar Guerreiro; COHEN, Marcelo Cancela Lisboa; http://lattes.cnpq.br/8809787145146228
A utilização do Sensoriamento Remoto é uma das mais eficientes técnicas para avaliação de biomassa e distribuição de manguezais. Entretanto, há ainda um grande problema para a identificação da composição das espécies dentro de uma mesma unidade vegetal. Esta dificuldade está atrelada à mistura de padrões espectrais, resultado da coexistência de um variado número de espécies vegetais e, portanto de respostas espectrais semelhantes em uma mesma unidade de área. Assim, visando à individualização e posterior quantificação espacial da ocupação de árvores de Rhizophora e Avicennia em manguezais da península de Bragança (PA), este trabalho analisou as sutis diferenças nos níveis de reflectância das árvores obtidas a partir de Imagens IKONOS fusionadas e dados de campo com índices de reflectância das folhas da vegetação. Fez-se uso da classificação orientada ao objeto, combinando classificação por amostras e por conhecimento (lógica Fuzzy), apoiadas nas propriedades: média das bandas espectrais, índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), índice de brilho de solo (SBI) e índice de brilho (BI). Desta forma, no dia 22 de setembro de 2003, data da aquisição da imagem, os manguezais ocuparam uma área em torno de 141,39 km2 da península de Bragança, sendo representado principalmente por Rhizophora (104,91 ± 1,59 km2), Avicennia (18,76 ± 3,61 km2) e vegetação de manguezal sombreada (17,72 km2). As classes Terra Firme, Água e Outros ocupam 5.85, 49.09 e 96.55 km2, respectivamente. Os resultados aqui obtidos permitem uma melhor localização e quantificação da cobertura da vegetação de Avicennia e Rhizophora da península de Bragança-PA, e confirmam o uso de sensores orbitais de alta resolução espacial, como adequados para o mapeamento efetivo das vegetações costeiras com a possibilidade de subsidiar futuros estudos de densidade relativa de bosques de manguezal em uma escala regional, estimativas de biomassa, dinâmica do desenvolvimento de florestas de mangue, analise ambiental e capacidade de resiliência dos bosques da península bragantina.