Monitoramento ambiental: estudo de caso no distrito agropecuário da SUFRAMA, Manaus-AM

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Gama, Cleiton dos Santos
• Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/5907102307910606
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Amazonas; Faculdade de Ciências Agrárias; Brasil; UFAM; Programa de Pós-graduação em Ciências Florestais e Ambientais
• Palavras-chave em Português: Monitoramento ambiental; Desflorestamento; Distrito agropecuário - SUFRAMA; Levantamento socioeconômico; CIÊNCIAS AGRÁRIAS: RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL: CONSERVAÇÃO DA NATUREZA
• Link de acesso: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7003

As modificações causadas pelo homem sobre a paisagem vêm sendo pesquisadas de forma ampla por meio do uso das técnicas de sensoriamento remoto e Sistemas de Informações Geográficas (SIG). Por isso, o mapeamento de uso da terra e cobertura vegetal contribui para um planejamento ambiental com ações voltadas para combater, principalmente o desflorestamento e as queimadas. O objetivo dessa pesquisa foi analisar a dinâmica do desflorestamento do ramal ZF-1 e ZF-2, no período de 1999 a 2018 com uso de ferramentas de geoprocessamento e apresentar o quadro atual socioeconômico dos ramais inserido no Distrito Agropecuário da SUFRAMA. Para extrair informações desses ramais foram coletadas imagens orbitais empregando uma série de técnicas Processamento Digital de Imagens que englobam três etapas principais: pré-processamento, técnica de realce de imagem e técnicas de segmentação e classificação de imagens. A metodologia da pesquisa consistiu em avaliar o desempenho de classificadores não supervisionados, supervisionados e baseados por regiões. Foram definidas seis classes temáticas relacionadas à floresta primaria, floresta secundária, área antropizada, água, nuvens e sombra. Para avaliar o desempenho dos classificadores foi utilizada imagens do satélite Planet Scope com resolução de 3 metros. A partir desse procedimento, foi possível avaliar a acurácia dos resultados com índice Kappa. Os resultados apontaram melhor desempenho para o classificador baseado por regiões com o algoritmo Máximo Verossimilhança para o mapeamento da região. Quando ao levantamento atual socioeconômico dos ramais apresentou-se um agravante no estado social das pessoas que ali vivem, sem nenhum tipo de assistência; péssima infraestrutura para produção agrícola e os conflitos fundiários potencializam cada vez mais aberturas de novas áreas contribuindo para o aumento da taxa do desflorestamento. A análise multitemporal do desflorestamento da área pesquisada apresentou alterações em sua cobertura florestal que são influenciadas, diretamente, por fatores antrópicos, devido à falta de controle e monitoramento da ocupação da área do estudo.