Navegando por Assunto "Sensoriamento remoto"

Agora exibindo 1 - 20 de 40

Análise da distribuição espacial do índice de umidade do solo em regiões semiáridas a partir de dados de sensoriamento remoto
(2019-11-26) Santos, Jadiene Moura dos; Silva, Emanuel Araújo; Oliveira, Cinthia Pereira de; http://lattes.cnpq.br/8148643000907549; http://lattes.cnpq.br/2765651276275384; http://lattes.cnpq.br/5414923091157764
A umidade do solo representa uma fração de água que está num nível da superfície da terra onde há interação com atmosfera através da evapotranspiração. Ela é variável fundamental no funcionamento de diversos processos que atuam no sistema terrestre, além de caracterizar a desertificação de regiões semiáridas e áridas. Esse trabalho de conclusão de curso teve como objetivo avaliar a distribuição espacial do índice de umidade do solo em área de floresta tropical seca, no município de Floresta/PE, por meio de imagens orbitais. A metodologia foi aplicada para quatro datas distintas (21/11/15, 23/11/16, 12/12/17 e 13/11/18) e o processamento dos dados para obtenção do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI), Temperatura da Superfície (Ts) e Índice de Umidade do Solo (IUS) foi realizado no software Qgis. Além disso, foram realizadas a classificação da série temporal da precipitação anual do município de Floresta/PE em anos secos, normais ou chuvosos, utilizando método dos quantis e a análise da precipitação mensal em relação as normais climatológicas de 2015 a 2018, por meio dos dados obtidos no site da APAC. Por fim, foi feita a distribuição da nuvem de pontos entre IUSxNDVI e IUSxTs. Os resultados mostraram que a classificação no período de 1999 a 2018 oito anos se comportaram como normais e seis anos como secos e chuvosos, onde os valores para os anos secos variaram de 149,50 a 349,20mm, os normais de 392,70 a 538,1mm e os chuvosos de 559,10 a 750,60mm. Para os anos de 2015, 2016, 2017 e 2018 os valores de precipitações mensais acumuladas foram de 223,00mm, 395,10mm, 399,20mm e 653,50mm, respectivamente. Os valores de NDVI no solo exposto mais vegetação rala variaram de 0,124 a 0,323, na vegetação arbórea entre 0,351 a 0,649 e nos corpos hídricos entorno -0,072. Na temperatura da superfície foram encontrados valores mínimos de 23,80°C e máximos de 44,93°C. Para o índice de umidade do solo foram encontrados valores de 0,240 em solo exposto e vegetação rala, 0,417 a 0,746 na vegetação arbórea e 0,821 na água. Na distribuição da nuvem de pontos de IUS com parâmetros biofísicos NDVI e Ts observou-se que 2015 e 2016 não ocorreram presença pixels na região negativa do NDVI e os pixel de Ts ficaram acima dos 40°C. Por outro lado, em 2017 e 2018 devido a presença de água houve uma redução na Ts, onde a maioria dos pixels ficaram abaixo dos 40°C. O método dos Quantis permitiu identificar num intervalo de vinte anos um padrão irregular entre anos classificados como secos, normais e chuvosos. A precipitação mensal dos quatros mostrou grande variabilidade em relação as normais climatológicas do município. O NDVI permitiu identificar a presença de corpos hídricos, solo exposto com vegetação de caráter herbáceo e arbóreo na fazenda Itapemirim/PE. A obtenção dos baixos valores de temperatura da superfície nas datas imageada estão associados aos altos valores de NDVI e de umidade do solo. Os valores do IUS foram inferiores no solo exposto e mais expressivos na água e sob a vegetação arbórea, devido a rápida resposta das florestas tropicais secas no período de chuva durante a data do imageamento. A distribuição da nuvem de pontos mostrou-se um comportamento crescente para IUSxNDVI e inverso para IUSxTs.
Análise das características dos índices de vegetação em um plantio de Eucalyptus spp. utilizando imagens do Sentinel-2A
(2023-09-14) Silva, Adailton Domingos Salustiano da; Silva, Emanuel Araújo; Sá, Vânia Aparecida de; http://lattes.cnpq.br/5807408661337266; http://lattes.cnpq.br/2765651276275384; http://lattes.cnpq.br/7511858370212406
A tendência de crescimento apresentada pelo Setor Florestal no Brasil ocorre em parte acompanhada com uso de geotecnologias como o sensoriamento remoto, que contribui e otimiza a obtenção de dados de uma floresta. Diante deste cenário, o gênero Eucalyptus possui um maior destaque devido ao grau avançado de estudos desenvolvidos com as espécies do gênero no território nacional sobre seu uso na obtenção de diversos produtos. O sensoriamento remoto é aplicado por meio do uso de imagens de sensores orbitais para medir a radiação eletromagnética – REM, refletida de um alvo. Dessa forma, o presente trabalho visa analisar as características espectrais e a dinâmica dos índices de um plantio de eucalipto por meio de imagens de média resolução, oriundas do satélite Sentinel 2A. O plantio é composto por híbridos de E. grandis x E. urophylla (E. urograndis), especificamente os clones TP361, VCC865, I144 e VE41, implantado no ano de 2017, nas dependências do Centro de Ciências Agrárias – CECA, da UFAL, localizado no município de Rio Largo em Alagoas. As imagens usadas possuem resolução de 10 m e 20 m, que contempla as bandas B02 a B11. Posteriormente, foram processadas pelo software gratuito Google Earth Engine e os dados de precipitação obtidos no portal da Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico – ANA. Os índices utilizados no estudo foram o ARVI, DVI, GNDVI, MVI, NDVI, SR, SAVI e EVI2 para construção de série temporal de 2017 a 2022, e, a partir disso, foram obtidos os valores médios anuais dos índices, e os valores médios anuais de precipitação a fim de correlacioná-los e obter o valor do coeficiente de Pearson para cada índice. O teste para verificação de normalidade de Shapiro-WIlk e a verificação de outliers foram realizados no software R. As séries temporais demonstraram, para os índices de vegetação, comportamento constante de 2019 em diante, no contexto dos valores máximos anuais que foram próximos entre si, ou seja, para o intervalo de 2019 a 2022, o valor máximo de cada ano e próximo ao valor máximo geral, com exceção do SR que somente nos anos de 2019 e 2020 atingiu valores máximos aproximados. Nesse contexto, o SR também apresentou o maior coeficiente de variação dentre todos, porém no geral não houve diferença discrepante nos valores do coeficiente de variação para os índices. Os índices ARVI, DVI, GNDVI, NDVI, SAVI e EVI 2 obtiveram correlação forte enquanto o MVI teve correlação fraca e o SR correlação moderada. Isso demonstra que o Sentinel 2A é eficaz para a obtenção da dinâmica dos índices de vegetação e que a forte correlação dos índices ARVI, DVI, GNDVI, NDVI, SAVI e EVI2 foi claramente influenciada pela precipitação, posto que se configurou imprescindível nos valores encontrados.
Análise de correlação entre a produção primária bruta do sensor MODIS e balanço hídrico do SWAT para bacia hidrográfica do Riacho do Pontal, Pernambuco
(2021-07-19) Brito, Pedro Vinícius da Silva; Silva, Antonio Samuel Alves da; http://lattes.cnpq.br/0249875496935177; http://lattes.cnpq.br/2946714997867399
Avaliou-se a correlação entre produção primária bruta e o balanço hídrico da bacia hidrográfica do Riacho do Pontal, localizada no estado de Pernambuco, Brasil. Para isso, utilizou-se as componentes de precipitação (PRECIP), produção de água (WYLD), armazenamento de água no solo (SW), escoamento superficial (SURQ), evapotranspiração potencial (PET) e evapotranspiração real (ET) do balanço hídrico simuladas pelo modelo SWAT e o produto de sensoriamento remoto MOD17A2H de produção primária bruta (Gross Primary Productivity - GPP) do sensor MODIS (MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer). Os dados obtidos pelo sensor MODIS e o modelo SWAT, foram analisados, e em seguida, correlacionados utilizando o coeficiente de correlação de Spearman. Os resultados mostram que a GPP mínima com o escoamento superficial obteve o menor valor de correlação de toda a analise (de 0,13), uma correlação negativa com a evapotranspiração potencial (de -0,63) e positiva com as demais componentes do balanço hídrico, variando de 0,22 com a precipitação a 0,38 com a evapotranspiração real. Com a GPP média, obteve-se correlação negativa para a evapoternspiração potencial (de -0,74), e com as demais componentes do balanço hídrico, teve-se correlação positiva, variando de 0,36 com o escoamento superficial a 0,6 com a evapotranspiração real. Na GPP máxima, ocorreu novamente correlação negativa com a evapotranspiração potencial (de -0,76), e correlação positiva com todas as outras componentes do balanço hidrico, variando de 0,28 com o escoamento superficial a 0,46 com a evapotranspiração real e produção de água. Foi observado a existência de correlação entre a produção primária bruta e o balanço hídrico, mesmo que seja baixa, como ocorreu entre a GPP mínima e o escoamento superficial. A correlação entre GPP e evapotranspiração real e potencial, foi maior do que a correlação da GPP com as demais componentes do balanço hídrico, com exceção da GPP máxima com a produção de água, que teve o mesmo valor da GPP máxima com a evapotranspiração real. Desta forma, o monitoramento da evapotrnaspiração, em regiões semiáridas, é de grande importância para a previsão da produção primária bruta. E de acordo com os prognósticos do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC, sigla em inglês), que prevê o aumento de eventos extremos em regiões semiáridas, é possível afirmar que se os cenários das mudanças climáticas vierem ocorrer, há uma forte tendência da produção primária bruta, em regiões semiáridas, diminuir.
Análise de degradação ambiental na bacia do Rio Moxotó através de imagens de satélite
(2023-04-19) Aires, Giovanna da Cunha; Nascimento, Cristina Rodrigues; http://lattes.cnpq.br/9289129949520610; http://lattes.cnpq.br/1000446236815556
A exploração desordenada dos recursos naturais, o uso inadequado dos solos e o desmatamento irracional vem provocando inúmeros problemas ambientais, que acarreta a degradação ambiental, com isso o sensoriamento remoto vem ganhando espaço através do monitoramento ambiental no espaço e no tempo com eficácia e à baixo custo, permitindo planejamento e tomadas de decisões para uso sustentável dos recursos naturais. Diante disso objetivou-se analisar através de uma série temporal de imagem do satélite LANDSAT, espaçadas em intervalos de cinco anos, a degradação ambiental sofrida na Bacia do Rio Moxotó. A análise climática foi baseada em uma série mensal de vinte e um anos de dados (2000-2021), através da técnica dos Quanti s. As imagens de satélites analisadas foram provenientes do MapBiomas e processadas no software QGIS. Também foi realizada a análise de detecção de mudança através da imagem diferença, resultante de técnicas baseadas na observação dos pixels e na mudança que ocorreu com os mesmos em decorrência do tempo. Com isso observou-se que o período chuvoso da Bacia do Rio Moxotó tem a duração de quatro meses, sendo de janeiro a abril, representando cerca de 72% da chuva anual e apresentando uma média de total anual de precipitação de 482,65mm. Por meio da análise de uso e cobertura do solo foi possível verificar o crescimento da agricultura na bacia, através das classes de lavoras temporárias, com crescimento de 97,13% entre os anos 2005 e 2021, e das classes de lavouras perenes e áreas de pastagem, com crescimento entre os anos 2000 e 2021 de 97,64% e 5,35%, respectivamente. A vegetação savánica é a de maior abrangência na bacia, entretanto as áreas de formação florestal são minoria na bacia, tendo assim baixa presença de vegetação densa. Em relação a degradação da Bacia do Rio Moxotó, houve uma diminuição de 98,74% do ano 2000 para 2019, sendo os Municípios mais afetados pela degradação Ibimirim-PE, Inajá-PE, Custódia-PE, Mata Grande-AL, Piraconha-AL e Delmiro Gouveia-AL. As classes de regeneração apresentaram um aumento de 32,63% de 2000 a 2019. Através da análise de imagem diferença também foi possível verificar permanências de áreas recuperadas, entretanto a transição de áreas degradadas para recuperadas foi abaixo do esperado. Com isso o sensoriamento remoto por meio das imagens do satélite LANDSAT, possibilitaram a classificação e análise das classes de uso do solo, dos anos 2000, 2005, 2010, 2015, 2020 e 2021, bem como a análise de áreas degradadas e recuperadas dos anos 2000, 2005, 2010, 2015 e 2019 de forma satisfatória de modo a ser possível realizar um monitoramento adequado das transformações sofridas pela bacia do Rio Moxotó. Com os estudos foi verificada a necessidade de projetos de recuperação ambiental na bacia, além monitoramentos constantes para auxiliar nas políticas públicas para esta região.
Análise temporal do uso e cobertura da terra do município de Macaparana - Pernambuco
(2020-11-03) Moura, Lucas Araujo; Duarte, Simone Mirtes Araújo; Moreira, Giselle Lemos; http://lattes.cnpq.br/6171199372079024; http://lattes.cnpq.br/5876968040869585; http://lattes.cnpq.br/2567696308015910
As geotecnologias atreladas ao sensoriamento remoto se mostram como ferramentas essências, para compreender o uso e ocupação de um território, além de auxiliar de forma efetiva e econômica no monitoramento dos recursos naturais. Por meio de dados de diferentes anos, é possível criar um estudo dos principais fatores de degradação dos recursos naturais. Dessa forma, o presente trabalho objetivou em elaborar uma análise temporal do munícipio de Macaparana - PE para os anos de 2007 e 2018. Todas as atividades de geoprocessamento para a classificação supervisionada e a geração do índice de vegetação, foram computadas por meio do software Qgis versão 2.18.10 e 3.10.9, a classificação supervisionada foi realizada por meio do Semi Automatic Classification Plugin (SCP), onde foram selecionadas várias amostras na composição das bandas para os devidos anos, e por meio da Máxima Verossimilhança – MaxVer, foram computados as classes de solo exposto/área urbana, cultura agrícola, florestas e recursos hídricos. Para a acurácia dos dados foi realizado o índice kappa. O índice kappa para os anos de 2007 e 2018 ficou em 0.49 e 0.79 mostrando ser um bom mapeamento. E através dos mapas gerados e das classes quantificadas, em que o solo exposto da área aumentou em 48%, a vegetação teve um decréscimo de 35%, a cultura agrícola teve sua área reduzida em 10% e os recursos hídricos aumentaram cerca de 303%. Houve uma grande alteração nos resultados dos recursos hídricos devido a quantidade de nuvens na imagem de 2018, que atrapalhou a classificação, porem na ida ao campo foi possível observar, falta de vegetação na área ao redor dos recursos hídricos, podendo ocorrer um processo de assoreamento dos rios. Foi possível estabelecer uma relação entre o solo exposto e a cultura agrícola, a falta de manejo efetivo em busca de uma maior produtividade ao invés de cortar mais áreas para plantar, justificou com os dados da área de vegetação, que diminuiu para dar espaço a novas culturas agrícolas. E relacionando a área florestal obtida por meio da classificação supervisionada, com a área computada do IVDN, apresentaram homogeneidade nos resultados, variando menos de 5% para os dois anos. Portanto é possível concluir que as atividades antrópicas, sem nenhum plano de manejo para plantação e colheita, estão tendo efeitos diretos na diminuição da vegetação da área, sendo necessário um melhor controle na sua produção e alternativas que não necessitem na queima da cana para o corte, onde tem impactos diretos sobre o solo.
Avaliação da contaminação por metais pesados em solos urbanos da Região Metropolitana do Recife: bioacessibilidade e correlação com NDVI
(2024-03-07) Mello, Lucas José Souza de; Biondi, Caroline Miranda; Lins, Simone Aparecida da Silva; http://lattes.cnpq.br/7329862411748916; http://lattes.cnpq.br/8326756664758702; http://lattes.cnpq.br/8741487779369891
A poluição urbana por metais pesados é um assunto de grande relevância socioambiental, devido aos potenciais efeitos deletérios a saúde humana e ecológica. O sensoriamento remoto, particularmente o uso do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), emerge como uma ferramenta promissora para avaliar a saúde da vegetação e possíveis impactos da contaminação do solo. Neste sentido, o presente trabalho buscou avaliar os teores totais e a bioacessibilidade dos metais pesados presentes em solos urbanos da Região Metropolitana do Recife e suas propriedades químicas, obter o NDVI das áreas amostradas e a sua correlação com os teores totais dos metais analisados. A pesquisa foi conduzida na Região Metropolitana do Recife (RMR), onde amostras de solo superficial foram coletadas em áreas urbanas distintas e seus pontos foram georreferenciados. As amostras foram analisadas quanto aos valores de pH, Carbono Orgânico, capacidade de troca de cátions do solo. Os teores totais de metais pesados foram estimados usando Fluorescência de Raios X por Energia Dispersiva (pXRF). Os teores dos metais foram comparados com Valores de Referência de Qualidade, além de que ensaios in vitro foram realizados para determinar a bioacessibilidade dos metais no solo. Para a estimativa do NDVI foram utilizadas imagens obtidas do satélite CBERS-4ª com resolução espacial de 8m e a partir dos pontos amostrados foram feitos buffers com 55, 110 e 220m de raio para demarcação da área a ser analisada. Os resultados revelaram altos teores de metais pesados nas áreas urbanas da RMR que são maiores que os VRQ para o estado de Pernambuco, porém os metais possuem uma baixa bioacessibilidade. Com relação ao tamanho da área analisada, não houve diferença significativa em relação aos valores obtidos. Além disso, observou-se uma correlação negativa entre a maioria dos teores de metais no solo e o NDVI, ou seja, à medida que o NDVI aumenta, os teores dos metais diminuem.
Determinação da cobertura vegetal de Olinda-PE: um subsídio a gestão florestal urbana
(2019-12-03) Lopes, Iran Jorge Corrêa; Lima Neto, Everaldo Marques de; Pessoa, Mayara Maria de Lima; http://lattes.cnpq.br/4721886920195910; http://lattes.cnpq.br/6791561445213969; http://lattes.cnpq.br/3433274611248891
A expansão urbana sem o planejamento adequado cria uma série de efeitos colaterais para seus habitantes, tanto ambiental quanto socialmente. Cada vez mais a vegetação vem sendo associada à qualidade de vida, devido aos comprovados benefícios que ela promove no ambiente urbano. O objetivo desta pesquisa foi classificar o uso do solo da cidade de Olinda - PE, bem como quantificar sua floresta urbana. Para isso, foram utilizadas técnicas do sensoriamento remoto, com a finalidade de gerar informações espaciais que serviram de base para o planejamento de uso e ocupação do solo urbano. Para tal foram identificadas por meio do software QuantumGIS as classes de infraestrutura urbana, água, solo exposto, vegetação e nuvem por meio da classificação supervisionada Maxver, com imagens de satélite SENTINEL-2 com resolução espacial de 10m, datadas de fevereiro de 2018. Foram determinados e quantificados os índices de floresta urbana da cidade. O município de Olinda apresentou cobertura para as classes de 6,32% de água, 12,96% de solo exposto, 59,86% de infraestrutura urbana, 12,72% de vegetação e 8,14% de nuvem. A quantidade de floresta urbana nas regiões foram variáveis, mas foram insatisfatórias para promover benefícios ambientais à população, com exceção da Zona Rural, local onde há maior quantitativo de vegetação da cidade. Observou-se que Olinda é uma cidade com baixa presença de vegetação, em comparação com algumas listadas neste trabalho. Foi possível perceber que o município carece de projetos de criação de áreas verdes e arborização.
Determinação do teor de nitrogênio em folhas de manga (Mangifera indica l.) utilizando sensor multiespectral acoplado a VANT
(2026-07-16) Silva, Josefa Edinete de Sousa; Alba, Elisiane; http://lattes.cnpq.br/1465154212352591; http://lattes.cnpq.br/6345085217000649
O estudo teve como objetivo determinar o teor de nitrogênio (N) foliar em mangueiras cultivadas na região do Submédio São Francisco Pernambucano, utilizando imagens multiespectrais de alta resolução obtidas por VANTs. Foram avaliadas três áreas de cultivo, localizadas nos municípios de Cabrobó, Petrolina e Petrolândia, com diferentes variedades de manga. No total, foram coletadas 190 amostras foliares, submetidas ao método Kjeldahl para digestão e determinação do N total. Paralelamente, foram realizados voos com VANT DJI Matrice 350 RTK equipado com sensor multiespectral Altum-PT, capaz de adquirir imagens nas bandas azul, verde, vermelho, red edge e infravermelho próximo. A partir das imagens obtidas, foram calculados 46 índices espectrais, além da extração dos valores de reflectância das bandas espectrais, correlacionados com os teores de N foliar. As análises estatísticas incluíram correlação de Pearson e modelagem preditiva com diferentes algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo RF, SVM, XGBoost, GBM, Cubist e PLSR. A capacidade preditiva foi avaliada por meio da divisão dos dados em conjunto de treinamento e validação, utilizando múltiplas sementes aleatórias para aumentar a robustez das estimativas. Os resultados mostraram que apenas o pomar localizado em Petrolândia exibiu valores médios de N foliar dentro da faixa de suficiência recomendada (12–14 g kg⁻¹), enquanto os pomares de Petrolina e Cabrobó registraram valores inferiores, indicando deficiência de N. Entre os índices espectrais avaliados, o NDRE apresentou a associação mais consistente com os teores de N foliar, evidenciando o potencial do sensoriamento remoto para o monitoramento do estado nutricional da cultura. O RF apresentou melhor desempenho preditivo, com menor erro médio (RMSE = 1,4868 g kg⁻¹) e estimativas mais próximas dos valores observados. Os modelos XGBoost, GBM e Cubist tiveram desempenho intermediário, enquanto o PLSR, apesar de maior R², registrou erros de predição mais elevados. O SVM obteve o menor desempenho entre os algoritmos avaliados. Conclui-se que a integração entre análises foliares, índices espectrais e algoritmos de aprendizado de máquina, especialmente o RF, constitui uma estratégia promissora para estimar o teor de N foliar em mangueiras, fornecendo suporte ao manejo nutricional de precisão e contribuindo para sistemas de produção mais eficientes na fruticultura no semiárido brasileiro.
Diagnóstico ambiental por índices de vegetação no Parque Estadual Mata da Pimenteira no período chuvoso e seco
(2022-05-23) Rocha, Alessandro Higor Gomes da; Bezerra, Alan Cezar; http://lattes.cnpq.br/3690303625468223; http://lattes.cnpq.br/1372320248183121
Devido às necessidades de monitoramento, bem como da compreensão das condições da vegetação do Parque Estadual Mata da Pimenteira, objetivou-se analisar índices de vegetação gerados com bandas do vermelho e infravermelho, com imagens do Sentinel-2 para verificar a cobertura do solo no período chuvoso e seco de 2016 a 2021. O local de estudo situa-se no município de Serra Talhada, Pernambuco. As imagens foram processadas no Google Earth Engine para obter uma composição dos dois períodos estudados, na sequência, no software QGIS versão 3.18.3 (Zurich), foi determinado os índices de vegetação (NDVI e VCI) pela calculadora raster, uma ferramenta de cálculo disponível no Qgis que usa como base os valores dos pixels das camadas. Após a obtenção dos índices, foram alcançadas as estatísticas descritivas das imagens e classificadas a partir da ferramenta r.recode, com posterior contagem das classes de vegetação pelo r.report, para que a partir disso, foi ser feito o mapa temático para as análises e diagnóstico da área de estudo. Os resultados indicam maior média do NDVI para 2016 e 2017 com 0,7 no período chuvoso, e 0,36 no seco. O VCI teve sua maior média em 2016 com 86,04 e menor em 2018 com 63,63. No período chuvoso mais de 90% da área foi composta pela alta densidade de vegetação com o NDVI e com o VCI da classe muito leve. No período seco, a maior parte da área foi da classe “baixa densidade de vegetação” pelo NDVI e “severo” pelo VCI.
Diagnóstico da arborização de vias públicas no entorno dos reservatórios elevados de água no município de Paulista-PE
(2018) Silva, Satyro Barbosa da; Duarte, Simone Mirtes Araújo; Silva, Hernande Pereira da; http://lattes.cnpq.br/1800835100486343; http://lattes.cnpq.br/5876968040869585; http://lattes.cnpq.br/6865576903260120
São indiscutíveis os benefícios que a arborização urbana fornece às comunidades onde há árvores estabelecidas, como fornecimento de sombra para pedestres, estabilização física do solo, redução do impacto da chuva, evitando ilhas de calor e desertos biológicos, fornecendo beleza cênica e bem-estar psicológico, barrando ou canalizando o vento e amortecendo o som. No entanto, são muitas as dificuldades encontradas para se estabelecer um projeto de arborização em comunidades urbanas consolidadas, principalmente, pela falta de planejamento, adequação do mobiliário urbano, além dos equipamentos de telefonia, saneamento e elétricos. As árvores, por vezes, são consideradas como pontos negativos de conflito, sendo responsabilizadas por destruir calçadas, atrapalhar fiações elétricas, romper encanamentos e provocar acidentes pela queda dos galhos ou por sofrerem tombamento. Com base no princípio de que quanto mais árvores, melhor a sensação térmica e menor a necessidade do uso da água tratada na busca desse equilíbrio, este trabalho vem propor um projeto de arborização no entorno dos cinco reservatórios administrados pela Companhia Pernambucana de Saneamento – COMPESA, como forma de beneficiar as comunidades, não apenas com o saneamento, mas também com a arborização. Para tanto, usou-se imagens de recobrimento aerofotogramétrico de resolução 0,50 x 0,50 m, efetuou-se o censo das árvores no entorno dos cinco reservatórios utilizados no estudo do município de Paulista, do qual se extraiu diversos índices que permitiram avaliar e elaborar um plano de arborização nas vias que ofereciam condições físicas para tal. Foram levantados um total de 1.222 indivíduos, distribuídos em 19 famílias botânicas e 43 espécies, em que 86,7% das espécies são exóticas à flora brasileira e 13,3% são nativas. As espécies mais frequentes no entorno dos reservatórios foram: Ficus benjamina L. (29,7%), Roystonea oleracea (Jacq.) O.F. Cook. (11,3%) e Terminalia catappa L. (10,8%). Tendo como base as normas vigentes e literatura similar, foram propostos locais, quantidade, distância adequada e espécies a serem plantada na via pública, com intuito de trazer de volta o bem-estar que a população tanto necessita, totalizando 415 árvores distribuídas em 15 espécies de origem nativa. O estudo também mostra a necessidade da intervenção do poder público através de campanhas de conscientização da importância das árvores e principalmente na estruturação das vias que carecem da devida atenção.
Diagramas interativos para análise de risco de incêndio florestal
(2026-02-12) Almeida, Iago Leal Ferreira de; Bocanegra, Silvana; http://lattes.cnpq.br/4596111202208863
Neste trabalho é proposto o desenvolvimento de um protótipo de ferramenta para monitoramento de incêndios florestais. Com uma interface interativa é possível acompanhar a evolução do risco de fogo em diversas localidades, transformando dados meteorológicos complexos em uma ferramenta de suporte visual. Utilizando dados oficiais do INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais) e uma arquitetura automatizada em nuvem com Streamlit, aplicou-se um modelo de Diagramas de Risco, que integra o Risco de Fogo Observado (RF) e a Tendência Temporal de Risco (TTR) para estimar a evolução do risco de uma determinada localidade ao longo do tempo. A validação da metodologia baseou-se em estudos de caso nos biomas Amazônia (Amapá) e Cerrado (Tocantins) durante os períodos críticos observados nos meses de maio e setembro de 2025. Os resultados demonstraram alta aderência entre as projeções do modelo e os registros oficiais de emergência, capturando com precisão tanto a degradação gradual quanto a intensificação súbita das condições críticas. Conclui-se que o protótipo tem potencial para se transformar em uma ferramenta eficaz para a tomada de decisão estratégica, permitindo aos gestores antecipar cenários de risco e otimizar a alocação de recursos de combate.
Dinâmica da cobertura da terra (2016-2023): um estudo no Parque Natural Municipal Mata do Frio e seu entorno, Paulista - PE
(2023-09-18) Lima, Richely da Silva; Lima Neto, Everaldo Marques de; Silva, Emanuel Araújo; http://lattes.cnpq.br/2765651276275384; http://lattes.cnpq.br/6791561445213969; http://lattes.cnpq.br/5078677187654553
As Unidades de Conservação (UC) no Brasil são utilizadas como ferramentas para o aumento da preservação ambiental e dos ecossistemas. Porém, sem a devida fiscalização e gestão essas se tornam alvos de degradação e crimes ambientais, em destaque aquelas unidades presentes no meio urbano, que acabam por sofrer pressão antrópica. Levando em consideração as denúncias realizadas de desmatamentos ocorridos dentro do Parque Natural Municipal Mata do Frio em Paulista – PE, este estudo teve como objetivo analisar o uso e cobertura da terra dessa unidade de conservação por meio de técnicas de sensoriamento remoto, utilizando-se o Índice de Vegetação Normalizada (NDVI) para avaliar a área em um intervalo de 7 anos a partir de imagens oriundas do Satélite Planet. Para isso, foram utilizados recortes da área de estudo dos anos de 2016 e 2023, assim como foi gerado um buffer de 1 km para avaliar a área de influência. Com as imagens recortadas foi aplicado o cálculo do NDVI, e as classes foram reclassificadas de acordo com os seus valores em água, solo exposto, área antropizada, vegetação rasteira e vegetação densa. Além disso, as imagens dos anos estudados foram correlacionadas para verificar as mudanças de cobertura da terra. A partir deste estudo, verificou-se um aumento da vegetação densa na UC, saindo de 26,72% para 65,81%, além de uma redução nas áreas antropizadas de 3,33% para 1,89% da área total. Observou-se a conversão de áreas de ocupação antrópica em vegetação rasteira e vegetação densa, sendo 4,74% e 0,28%, respectivamente. Apesar destes dados positivos, observou-se o desmatamento de 1,17 ha (5,70% da área de vegetação). Em relação a área do entorno, verificou-se um aumento na área antropizada de 33,17% para 47,12% devido a expansão urbana, sendo parte dessa área antropizada reflexo de desmatamento de 67,41 ha de vegetação rasteira. Para validação da acurácia dos dados obtidos, foi utilizado o índice kappa, que apresentou valores acima de 80% (muito boa) para as imagens de 2016, e acima de 90% (excelente) para as imagens de 2023. Os resultados do estudo permitiram verificar que as degradações ambientais ocorridas na UC em questão não foram expressivas, mas puderam ser observadas, implicando na necessidade do aumento das fiscalizações e práticas de educação ambiental com a comunidade, além da realização do plano de manejo da unidade e a delimitação da sua zona de amortecimento, visto que há pressão antrópica na área circundante do Parque.
Dinâmica de uso e cobertura da terra em floresta tropical seca no sertão pernambucano
(2019) Barreto, Thiago Henrique Lagos; Silva, Emanuel Araújo; Salami, Gabriela; http://lattes.cnpq.br/3382724343640625; http://lattes.cnpq.br/2765651276275384; http://lattes.cnpq.br/9289202346311385
Diante da degradação crescente que a Caatinga sofre nos últimos anos, principalmente em Pernambucano, este trabalho objetivou mapear o distúrbio em floresta tropical seca utilizando imagens de média resolução no município de Salgueiro-PE. Para isto, utilizou-se imagens do satélite LANDSAT 5 nos períodos de 1998 e de 2008, e do LANDSAT 8 para 2018. Todas as cenas foram georreferenciadas pelo Datum SIRGAS 2000 e as bandas utilizadas foram a 5, 4 e 3 para o LANDSAT 5, e as bandas 6, 5 e 4 para o LANDSAT 8, gerando a classificação de seis classes (florestas, agricultura, solo exposto, corpos d’água, mata ciliar e infraestrutura), utilizando o software QGIS e a função Semi-Automatic Classification Plugin (SCP). A acurácia dos mapas foi verificada pelo coeficiente de Kappa. Foi realizado o cruzamento dos mapas dos três anos para a quantificação da floresta remanescente, da expansão da floresta e do desmatamento. O índice de Kappa encontrado para 1998 foi de 0,72, para 2008 e 2018 foi acima de 0,8, indicando uma acurácia muito boa para 1998, e excelente para 2008 e 2018. Nestes 20 anos, as classes que diminuíram de tamanho foram as florestas, o solo exposto, os corpos d’água e a infraestrutura, sendo uma perca de 48,2 km², 84,9 km², 9,4 km² e 16,7 km², respectivamente. Enquanto que a agricultura e a mata ciliar aumentaram 81,0 km² e 78,1 km², respectivamente. A diminuição do solo exposto é devida, principalmente, a um período de seca extrema em 1998, onde só houve chuva nos dois primeiros meses. A diminuição das florestas se deve à diversos fatores, como o aumento populacional, extração vegetal na região, a um polo industrial de cerâmica vermelha e as transformações da Caatinga em áreas de agricultura. Quando observada as alterações que ocorreram das classes nestes 20 anos, a floresta remanescente foi de 438,1 km², a expansão da floresta de 181,1 km² e o desmatamento de 229,5 km², indicando uma boa capacidade de regeneração das florestas e um processo prejudicial de desmatamento neste município. Logo, conclui-se que Salgueiro sofreu intensas ações antrópicas danosas à vegetação durante 1998 e 2018, provocando o desmatamento, que proporciona problemas socioeconômicos e ambientais, mostrando, portanto, a necessidade urgente de uma ação pública eficiente.
Dinâmica do risco de incêndios sob efeito do El Niño em paisagem do bioma Caatinga em Petrolina - PE
(2023-02-17) Feitosa, Márcio Faustino; Silva, Emanuel Araújo; Souza, Ioneide Alves de; http://lattes.cnpq.br/0383867840261318; http://lattes.cnpq.br/2765651276275384; http://lattes.cnpq.br/7669915736150355
As técnicas de sensoriamento remoto são tecnologias usadas desde os anos 60, com finalidade de se trabalhar num determinado objeto ou uma área específica. Com o passar do tempo, as tecnologias ganharam aperfeiçoamentos e surgiram novos softwares e satélites de alta resolução. O satélite Landsat-8 consegue captar cenas com até 705 km de distâncias da terra, com um percentual de 10% de nuvens, essas cenas podem ser processadas e estudadas com determinada finalidade, entre essas foi trabalhado a dinâmica do risco de incêndio sob efeito do El Niño em paisagem do bioma Caatinga. Diante disso, pretende-se estudar a vulnerabilidade da Caatinga e o uso das tecnologias de monitoramento. O objetivo deste trabalho é avaliar a influência do El Niño na dinâmica do risco de incêndio sob paisagem do bioma Caatinga em Petrolina-PE, fazendo o monitoramento do risco de incêndio em relação à severidade do El Niño. No site da USGS foram obtidas imagens do satélite Lansat-8, do município de Petrolina-PE. Foram adotados os seguintes critérios para seleção de imagens: Imagens dos anos de 2015 até 2020, contando a partir do dia 01 de agosto até o dia 31 de dezembro, nas épocas em que se nota poucas precipitações, poucas nuvens e altas temperaturas devido aos meses mais quentes. A ferramenta no processamento de dados foi softwares Qgis, um software de licença livre, indicado para quem buscam alta qualidade em trabalhos acadêmicos na área de sensoriamento remoto. No intervalo desses anos foram obtidos seis mapas de risco de incêndios. Para gerar os mapas de risco de incêndios florestais foi adotada a metodologia AHP, a qual muitos autores utilizam. Nessa metodologia foram adotadas oito variáveis: mapa hipsométrico, uso e ocupação do solo, orientação de encostas, declividade, sistema viário, precipitação, temperatura da superfície e índice de vegetação da diferença normalizada. De acordo com os resultados obteve-se uma análise temporal de riscos de incêndios que comprovam que os anos de 2015 a 2018 teve um aumento contínuo, e em 2019 e 2020 nota-se uma queda de risco de incêndios, entre esses últimos anos ocorreu um El Niño e uma La Niña e em 2020 foi o ano que ocorreu a pandemia, ou seja, houve poucos fluxos de transporte nas rodovias, ocasionando baixo risco de incêndios.
Dinâmica espacial do cenário florestal em paisagens do bioma Caatinga no município de Araripina - PE
(2022-05-27) Andrade, Adrielle; Silva, Emanuel Araújo; Melo, Lorena de Moura; http://lattes.cnpq.br/1486808425687522; http://lattes.cnpq.br/2765651276275384; http://lattes.cnpq.br/8750022516521279
A região semiárida do Brasil é chamada de Caatinga, pois apresenta vegetação xerófila que é influenciada pelo clima e relevo da região. Situado nesta região semiárida está o município de Araripina, que possui grande concentração de empresas de produção de gesso, sendo um dos municípios que compõe a Chapada do Araripe onde é denotada a maior região do mundo de produção de gesso a partir da calcinação na gipsita. Neste local há grande exploração florestal incentivado pelo uso da madeira como matriz energética, que se não for manejado de forma correta pode acarretar em grandes problemas ambientais. A fim de compreender os grandes efeitos causados pela exploração existem estudos utilizando o sensoriamento remoto para mapear e classificar vastas regiões de forma mais rápida e eficiente. Neste contexto, o presente estudo teve como objetivo avaliar a eficiência do Google Earth Engine (GEE) como plataforma de utilização para classificar uso e cobertura da terra. Foram utilizadas imagens do satélite LANDSAT 8 por meio do sensor OLI para análise temporal dos índices de vegetação NDVI, na produção de mapas de uso do solo em função da vegetação para os anos de 2013 e 2020 determinadas por diferentes classes de solo, que foram: Agropecuária, Floresta, Solo exposto e Água. Com base nas análises feitas comparando as modificações entre os anos estudados, foi constatado aumento nas áreas destinadas à Agropecuária e de Floresta, e diminuição em locais de solo exposto e água. Os dados de confiabilidade coletados foram positivos, e isso mostra grande potencial da plataforma do GEE para análises temporais e identificação de áreas susceptíveis à desertificação trazendo maior possibilidade de intervenção para redução de danos.
Dinâmica espaço-temporal de índices de vegetação obtidos por VANT e Sentinel-2/MSI: análise do desenvolvimento da cultura de soja irrigada em pivô central
(2024-02-22) Silva, Mateus Dias Cezar da; Pandorfi, Héliton; http://lattes.cnpq.br/7981297368478991; http://lattes.cnpq.br/0572428299964865
Os índices de vegetação desempenham um papel preponderante no monitoramento do desenvolvimento de culturas agrícolas. Esse estudo buscou avaliar a dinâmica espaço-temporal de índices de vegetação em uma área de cultivo de soja irrigada por pivô central na Fazenda Agro Centro-Oeste localizada no município de São Luís de Montes Belos no estado de Goiás, utilizando imagens obtidas através de VANT e Sentinel-2/MSI, validando a aplicabilidade das imagens do satélite por meio de correlações com as imagens. Foram avaliados os índices de Vegetação Ajustado às Condições do Solo (SAVI), o Índice de Área Foliar (IAF, m2.m-2) e o Índice de Refletância Fotoquímica Modificado (MPRI) bem como a caracterização das chuvas na região de estudo. Todos dados foram submetidos à análise estatística descritiva para obtenção da média, desvio padrão e coeficiente de variação (CV, %) e posteriormente as análises geoestatísticas, a fim de dar apoio na caracterização da dinâmica dos índices de vegetação. No período de avaliação entre os anos de 2018 e 2019, observou-se que ao longo dos estádios de desenvolvimento da soja os índices tiveram comportamento homogêneo e crescente, apresentando um coeficiente de variação (CV) alto (CV=24%) no período inicial e final, mas após estabilização não se tem uma maior variabilidade do CV. Portanto, conclui-se que as análises dos índices de vegetação podem desempenhar um papel fundamental no acompanhamento e no gerenciamento da cultura da soja, bem como efetivar a aplicabilidade das imagens de satélite e correlacionar com as imagens de VANT, auxiliando os agricultores a tomar decisões informadas para otimizar a produção e economizar recursos.
Estimativa da Evapotranspiração Real e Produtividade Primária Bruta na Caatinga com o uso de dados PlanetScope
(2025-08-08) Oliveira, Ana Lyvia Ferreira De Paula; Alba, Elisiane; http://lattes.cnpq.br/1465154212352591; http://lattes.cnpq.br/5060175428469818
A evapotranspiração real e a produtividade primária bruta são variáveis ecológicas essenciais para entender o funcionamento dos ecossistemas terrestres, principalmente em regiões semiáridas como a Caatinga. A obtenção contínua de dados de evapotranspiração real e produtividade primária bruta em larga escala pode ser viabilizada por técnicas de sensoriamento remoto, sendo essas informações essenciais para o monitoramento ecológico de ecossistemas semiáridos. Este trabalho teve como objetivo estimar a evapotranspiração real e a produtividade primária bruta da vegetação em área de Caatinga, utilizando técnicas de sensoriamento remoto e algoritmo de aprendizado de máquina. Os dados de evapotranspiração real e produtividade primária bruta foram coletados mensalmente no período de 2021 a 2023 pelo sistema Eddy Covariance acoplado em torre micrometeorológica, localizada na cidade de Serra Talhada-PE. Os dados espectrais corresponderam a 43 cenas do mesmo período, obtidas pela plataforma PlanetScope com resolução espacial de 3 metros captadas pelo sensor SuperDove. Foi realizado um buffer de 100 m a partir da torre onde foram extraídos valores médios de refletância das bandas do azul, verde, vermelho e infravermelho próximo, a partir das quais foram elaborados 22 índices espectrais. Para modelar e prever as variáveis ecológicas, aplicou-se o algoritmo de aprendizado de máquina Random Forest, com avaliação baseada no coeficiente de determinação, erro quadrático médio e erro absoluto médio. Os índices RGR e NDRGRI foram as variáveis espectrais que apresentaram melhor correlação com a evapotranspiração, com coeficientes de 0,52 e 0,43, respectivamente, enquanto os índices GOSAVI e GSAVI, apresentaram r= 0,37 ao avaliar a respostas para a produtividade primaria bruta. A modelagem da evapotranspiração apresentou melhor desempenho (R² = 0,62; RMSE = 0,9830; MAE = 0,7654) comparado à da produtividade primária bruta (R² = 0,57; RMSE = 4,1786), indicando maior precisão na estimativa da evapotranspiração. O algoritmo Random Forest, onde demonstrou boa capacidade preditiva, especialmente na predição da evapotranspiração.
Estimativa de Biomassa e índice de Área Foliar de BRS Capiaçu com aplicação de machine learning e sensor RGB em veículo aéreo não tripulado (VANT)
(2025) Moura, Gabriel Cavalcanti de; Bezerra, Alan Cezar; http://lattes.cnpq.br/3690303625468223; http://lattes.cnpq.br/1993436766686475
A criação de ruminantes é fundamental para a agricultura brasileira, tanto no agronegócio quanto na agricultura familiar. A pecuária brasileira é baseada em pastagens, fontes de nutrientes essenciais. O capim-elefante, em especial a cultivar BRS Capiaçu, se destaca pela alta produtividade e valor nutricional. Essa cultivar é amplamente utilizada para silagem e capineira, requerendo manejo eficiente. VANTs permitem o monitoramento remoto da forragem, utilizando imagens para avaliar características das plantas. A fotogrametria auxilia na extração de índices de vegetação, ajudando a estimar biomassa e qualidade do pasto. Além disso, técnicas de Machine Learning permitem criar modelos preditivos para otimizar esse processo. Sendo assim, esse trabalho objetiva estimar através de imagens de sensor RGB acoplado a veículo aéreo não tripulado (VANT), Biomassa e Índice de Área Foliar da BRS Capiaçu com algoritmos de aprendizagem de máquina (machine learning). De maneira que foram realizadas as modelagens com os algoritmos Random Forest (RF) e o Support Vector Machines (SVM). Sobre o banco composto pelos dados espectrais obtidos a partir de sensor RGB, bandas (Red, Green, Blue) e 15 Índices de Vegetação (IVs). Como também pelos dados de campo aferidos na área de BRS Capiaçu, Biomassa e Índice Área Foliar (IAF). Com o intuito de aprimorar a performance dos algoritmos, procedeu-se com uma seleção de variáveis pós-modelagem. As correlações não apresentaram forte relação com as variáveis de interesse. A performance dos algoritmos foi semelhante para as duas variáveis de interesse, com ligeiras diferenças entre si. A seleção de variáveis pós-modelagem também não melhorou a eficiência da maioria dos modelos, pelo contrário, piorou as métricas desses. Com pequeno incremento apenas para Biomassa com SVM. Os modelos de RF e SVM não produziram ajuste satisfatório para estimar a Biomassa e o IAF. Provavelmente o banco de dados foi inconclusivo para o aprendizado dos modelos. Pelo underfitting que ficou nítido para a Biomassa com SVM, e pela pela dificuldade do sensor RGB em captar a assinatura espectral da cultura. O uso de sensores multiespectrais alinhada ao aumento do volume de dados biofísicos, podem contribuir com esse tipo de modelagem na BRS Capiaçu futuramente.
Estimativa de variáveis dendrométricas a partir do sensor LiDAR no IPHONE 13 PRO
(2024-02-29) Santana, Larissa Maria Lopes; Silva, Emanuel Araújo; http://lattes.cnpq.br/2765651276275384; http://lattes.cnpq.br/0582963735033837
Nos últimos anos, o uso de tecnologias de sensoriamento remoto, como o sensor LiDAR, tornou-se fundamental na análise de variáveis dendrométricas em áreas florestais, e o LiDAR no iPhone 13 Pro representa uma inovação, oferecendo uma maneira acessível e eficiente de obter dados precisos sobre a estrutura florestal. Este trabalho visa avaliar a eficácia do sensor LiDAR do iPhone 13 Pro na estimativa de variáveis dendrométricas, como diâmetro e altura das árvores, em um povoamento de Mogno Africano, comparando medições com métodos convencionais para verificar a precisão dos dados obtidos pelo LiDAR. A tecnologia LiDAR tem avançado significativamente, permitindo a obtenção de dados tridimensionais detalhados sobre a estrutura das florestas, sendo amplamente utilizada na engenharia florestal para inventário, planejamento de manejo e modelagem de crescimento de árvores; aplicativos que incorporam LiDAR, como ForestScanner e Arboreal Tree, têm mostrado potencial em fornecer estimativas precisas de variáveis dendrométricas. O estudo foi realizado na Estação Experimental de Cana-de-açúcar do Carpina, em Pernambuco, onde dados de diâmetro e altura foram coletados manualmente e por meio dos aplicativos ForestScanner e Arboreal Tree, utilizando o sensor LiDAR do iPhone 13 Pro, e as medições foram comparadas para avaliar a precisão dos dados obtidos pelos aplicativos em relação aos métodos convencionais. Os resultados mostraram uma forte correlação entre as medições convencionais e as obtidas pelos aplicativos, com o ForestScanner apresentando um coeficiente de determinação (R²) de 0,852 e um RMSE de 2,24 cm para o diâmetro, enquanto o Arboreal Tree mostrou um R² de 0,9501 e um RMSE de 1,44 cm; para a altura, o Arboreal Tree apresentou um R² de 0,7857 e um RMSE de 1,31 m, indicando que ambos os aplicativos fornecem estimativas precisas e podem ser usados como alternativas eficientes aos métodos convencionais de medição. A utilização do sensor LiDAR no iPhone 13 Pro, combinada com os aplicativos ForestScanner e Arboreal Tree, mostrou-se eficaz na estimativa de variáveis dendrométricas, destacando a importância da tecnologia LiDAR em dispositivos móveis como uma ferramenta inovadora e prática para a coleta de dados florestais, oferecendo precisão, economia de tempo e custos na obtenção de informações sobre a estrutura florestal.
Histórico das mudanças nas classes de uso e cobertura do solo nas fazendas da Eucatex no estado de São Paulo
(2022-09-27) Silva, Yasmim Victória de Araújo e; Berger, Rute; Marques, Luísa Pereira; http://lattes.cnpq.br/1603075418219366; http://lattes.cnpq.br/5395827385005105; http://lattes.cnpq.br/0643141145421813
O consumo de produtos de base florestal aumentou nas últimas décadas e a silvicultura vem sendo considerada um segmento estratégico para colaborar e incentivar o aumento na produção de produtos madeireiros. Até o ano de 2019 as plantações florestais representavam cerca de 9,8 milhões de hectares no Brasil. O primeiro sistema de classificação de uso e cobertura do solo com dados de sensoriamento remoto tinha o objetivo de identificar as diferentes categorias de classes de solo. As mudanças de cobertura da terra podem ter relação com conversões, que são a substituição completa de um tipo de cobertura por outro. O objetivo deste trabalho foi mensurar a conversão de áreas nas fazendas de manejo de floresta plantada com Eucalyptus sp. da Eucatex Florestal, que são escopo de certificação florestal (FSC-FM), acompanhando a floresta natural em um intervalo de até 27 anos (1994 – 2021). As áreas de estudo correspondem a 51 fazendas da Eucatex Florestal nas regiões de Botucatu, Sorocaba e Bauru, no estado de São Paulo, distribuídas em 18 municípios. Neste estudo o Eucalyptus não está plantado em junção com a floresta natural, e sim em talhões para fins comerciais, e as áreas com espécies nativas estão separadas por recuos ou carreadores. Foram utilizadas imagens dos satélites Landsat 5, 7 e 8, a depender da disponibilidade para a data solicitada. O download das imagens foi feito no site Earth Explorer e foi aplicado o método de máxima verossimilhança. Das 51 fazendas analisadas, 43 tiveram aumento em suas áreas de floresta natural e apenas oito tiveram algum tipo de perda de vegetação. A fazenda Morrinhos Radar apresentou maior aumento na classe “floresta natural” desde o ano de 1994, totalizando 455,13 ha convertidos. A fazenda Santa Filomena teve a maior perda de área, com 39,82 ha das suas áreas de floresta natural perdidas, e as outras sete fazendas perderam menos de 10 ha. Houve um aumento da cobertura florestal natural de forma espontânea, sem aplicação de técnicas de restauração florestal, apenas com o isolamento das áreas. As fazendas perderam mais área de floresta natural antes de serem adquiridas pela empresa, onde após a implantação dos talhões de Eucalyptus, houve aumento nas áreas naturais. A cultura do Eucalyptus sp. não causou interferência à regeneração das áreas de floresta natural.