http://repositorio.unb.br/handle/10482/42687
Fichier | Description | Taille | Format | |
---|---|---|---|---|
2021_SamuelFernandoSchwaida.pdf | 2,27 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
Titre: | Passado, presente e futuro no planejamento territorial e conservação da biodiversidade : uma análise integrada no Cerrado do Tocantins |
Auteur(s): | Schwaida, Samuel Fernando |
Orientador(es):: | Cicerelli, Rejane Ennes |
Coorientador(es):: | Almeida, Tati de |
Assunto:: | Ecologia da paisagem Geoprocessamento Florestas - legislação |
Date de publication: | 6-jan-2022 |
Data de defesa:: | 27-aoû-2021 |
Référence bibliographique: | SCHWAIDA, Samuel Fernando. Passado, presente e futuro no planejamento territorial e conservação da biodiversidade: uma análise integrada no Cerrado do Tocantins. 2021. 91 f., il. Dissertação (Mestrado em Geociências Aplicadas) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021. |
Résumé: | A perda e fragmentação da vegetação são as principais ameaças para as espécies e serviços ecossistêmicos no Cerrado, segundo maior bioma brasileiro e um hotspot para conservação da biodiversidade. A compreensão dos padrões e fatores relacionados ao desmatamento e a proposição de estratégias de conservação além de Áreas Protegidas e incorporando áreas privadas e mosaicos de usos da terra são fundamentais para sua proteção. Este trabalho objetiva avaliar as mudanças observadas e previstas em uma região de Cerrado de alta importância biológica e apresentar uma metodologia para identificão de áreas prioritárias para conservação. Inicialmente foi avaliado o potencial do algoritmo de classificação de imagens Random Forest para o mapeamento e classificação do uso e cobertura do solo na área de estudo, por meio de processamento na nuvem na plataforma Google Earth Engine. A partir de dados de modelo digital de elevação SRTM, luzes noturnas VIIRS e imagens Landsat-8 OLI de maio a outubro de 2013, foi gerado um cubo de imagens com 38 camadas, submetido a treinamento do classificador com 500 árvores de decisão e pontos aleatórios a partir do mapeamento do projeto TerraClass Cerrado 2013. Apesar do bom desempenho na classificação (Kappa 0,64) e vantagens em termos de tempo de aquisição, preparação e processamento de dado, houve superestimação expressiva da classe ‘agricultura anual’ e ‘área urbana’ e existem limitações para sua replicação em outros anos. Em função disso as mudanças na paisagem foram avaliadas a partir de mapas do projeto MapBiomas (1988-2018) e mapas simulados (2028-2038) por meio de modelagem utilizando autômatos celulares, aplicando métricas e índices de paisagem em nível regional e municipal. Por meio de análise multicritério incorporando projeção de desmatamento, índice de conectividade funcional, dados de ocorrência de espécies ameaçadas e dados do Cadastro Ambiental Rural, os remanescentes de vegetação foram classificados quanto à sua importância para conservação. Entre 1988-2018 houve redução de 20% da cobertura vegetal, aumento da fragmentação e perda da conectividade estrutural e funcional, principalmente a partir de 2008. A vegetação foi substituída principalmente por pastagens e, recentemente, agricultura. Para 2038 espera-se redução da vegetação para 54,97% e maior fragmentação. 399.032 ha foram identificados como excedentes de vegetação, 55,07% de alta importância e 38,94% de importância média para conservação. Há um processo contínuo e gradual de desmatamento e fragmentação e o modelo de desmatamento e a metodologia de priorização desenvolvidos são considerados satisfatórios e de fácil replicação. |
Abstract: | Natural vegetation loss and fragmentation are major threats for species and ecosystem services in the Cerrado, the second largest Brazilian biome and a hotspot for biodiversity conservation. Understanding the patterns and factors associated with its deforestation and proposing conservation strategies beyond Protected Areas and in private properties and land-use mosaics are of key importance. This study aims to evaluate the changes in the landscape in a high importance region for biodiversity in the Cerrado and to present a methodology to identify priority areas for conservation. As a first step, the potential of the Random Forest image classification algorithm for LULC mapping was evaluated using cloud processing in Google Earth Engine platform. Combining data from SRTM digital elevation model, VIIRS night light images and Landsat-8 OLI images, from May to October 2013, we generated a cube of images with 38 layers that was classified by the Random Forest algorithm, with 500 decision trees and random points over the TerraClass Cerrado 2013 map. Despite its good performance (Kappa 0,64) and being less time demanding, there was a significant overestimation for 'annual cropland' and 'urban area' and replication in other years has some limitation. Considering these results, the landscape analysis with landscape metrics and indexes in a regional and municipal level was performed using the maps produced by MapBiomas project (years 1988-2018) and simulated maps (years 2028-2038) generated by spatial modelling using cellular automata approach. A multicriteria analysis combining deforestation projection, the Integral Index of Connectivity (IIC), occurrence data of threatened species and information from the Brazilian Rural Environmental Registry (CAR) was then performed to classify natural remnants according to their importance for species and landscape connectivity. Between 1988-2018 the region lost more than 20% of its natural vegetation between, especially after 2008, and a decrease in connectivity was observed as fragmentation increased. Natural vegetation was replaced mostly by pasture and, recently, by agriculture. It is expected to reduce to 54,97% of its original area by 2038, accompanied by a higher fragmentation. 399,032 ha can be considered vegetation surplus, 55,07% of high importance and 38,94% of medium importance for conservation. The study area faces an ongoing process of habitat loss and fragmentation at a slow rate and both the deforestation model and the multicriteria analysis presented here are considered satisfactory and replicable. |
Description: | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Programa de Pós-Graduação em Geociências Aplicadas, 2021. |
Licença:: | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. |
Agência financiadora: | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) e Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). |
Collection(s) : | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.