ProAE - Programa de Monitoramento de Áreas Especiais - Segunda Edição - AC, MT e RO
Os primeiros resultados do ProAE foram divulgados no início de 2007, ocasião em que foram apresentados os dados do desmatamento acumulado até o ano de 2005 nas TI e UC dos estados do Acre, Mato Grosso e Rondônia. Dando continuidade ao trabalho, o SIPAM apresenta, neste mesmo ano, a segunda atualização do ProAE, contendo dados do avanço do desmatamento nas áreas especiais entre os anos de 2005 e 2006 e a indicação de possíveis áreas de mineração, campos de pouso e vias de acesso, dentre outras informações. A metodologia utilizada nas análises é semelhante a anterior. A área abrangida também coincide, com algumas atualizações, como a inclusão do Parque Nacional Campos Amazônicos e das TI Riozinho do Alto Envira no Acre e Terena Gleba Iriri no Mato Grosso, além de alteração nos limites de algumas áreas, como das TI Uru-Eu-Wau-Wau e Rio Gregório, dentre outras. Nesta segunda atualização as áreas especiais localizadas entre dois Estados foram consideradas tanto de maneira individual quanto para cada Estado, como nos casos das TI Sete de Setembro, Roosevelt e Parque Aripuanã, dentre outras. Para estas, a estatística é apresentada para cada área como um todo e para a porção localizada em cada Estado: Roosevelt (RO), Roosevelt (MT), Roosevelt (RO+MT), etc. Nesta versão foram consideradas nos cálculos, as sobreposições existentes principalmente entre TI e UC, não sendo computadas duas vezes no cálculo da estatística para todo o Estado, o que alterou, de maneira pouco significativa, as estatísticas totais para cada Estado. Ainda cabe citar que algumas correções foram feitas nos dados do desmatamento acumulado até o ano de 2005 para o estado do Mato Grosso, sendo apresentadas juntamente aos dados de 2006.
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(2007) . ProAE - Programa de Monitoramento de Áreas Especiais - Segunda Edição - AC, MT e RO. https://panorama.sipam.gov.br/geonetwork/srv/api/records/d5ff6cff-ad2b-473e-b9c8-47df01ecf5a3
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Projection
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Sistemas de Coordenadas Geográficas - Datum WGS 1984
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- Environment
- Imagery base maps earth cover
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Coupled resource
Coupled resource
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Coupled resource
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Áreas Especiais
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PROAE
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Unidade de Conservação
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Desmatamento
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Monitoramento
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Terra indígena
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Acre
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Mato Grosso
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Rondônia
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-
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2005
-
2006
-
Geographic coverage
))
Temporal reference
Temporal extent
Temporal extent
- Date ( Publication )
- 2007-08-17T09:00:00
Quality and validity
- Lineage
-
Metodologia
Seleção das Imagens
O sensor utilizado para extração de informações que compõe o cenário do desmatamento nas AE foi o “Thematic Mapper” a bordo do Satélite Landsat-5. Este sensor possui 7 (sete) canais,dos quais este projeto fez uso de apenas 3 (três): Vermelho (0,63 - 0,69μm), Infravermelho-Próximo (0,76 - 0,90μm) e Infravermelho-Médio (1,55 - 1,75μm), com área mínima mapeável de 900m2 (Resolução Nominal 30x30m).
A região de estudo, a qual abrange 3 estados brasileiros (Mato Grosso, Rondônia e Acre) contém um total de 78 cenas do Satélite TM/Landsat-5. Estas imagens foram obtidas entre os meses de junho a novembro, concentrando-se nos meses de julho e agosto, devido a menor cobertura de nuvens. Como o Projeto tem o caráter de monitoramento, os acréscimos de desmatamento observados nos meses subseqüentes serão divulgados num próximo relatório, relativo ao ano de 2006, e assim sucessivamente.
Processamento Digital das Imagens
Após a seleção, estas imagens foram registradas de forma automática com base no reconhecimento de padrões radiométricos (AutoSync) utilizando uma Transformação Polinomial de 1a Ordem (mapeamento direto) e Reamostragem pelo método Vizinho mais Próximo (mapeamento inverso). Este procedimento utilizou como referência um mosaico ortoretificado Landsat-7 do ano de 2001, de uso global (Geocover). Em seguida, as imagens foram normalizadas por média ponderada e mosaicadas, gerando informações contínuas para toda a área de execução deste projeto. É importante salientar que na normalização das cenas foi utilizado o método de média ponderada, porque o objetivo deste trabalho é formar um mosaico contínuo para o processo de classificação automática e, em nenhum momento, utilizar parâmetros para realizar medidas físicas nas imagens, as quais necessitariam de técnicas que resguardassem as características radiométricas originais.
Classificação Automática
As imagens já processadas foram submetidas ao processo classificatório. A condução deste processo foi de forma supervisionada (seleção de amostras) com um algoritmo paramétrico de Máxima Probabilidade (Maximum Likelihood), um dos mais populares métodos de classificação em Sensoriamento Remoto, onde cada pixel tem a máxima probabilidade de ser classificado na sua correspondente classe.
Lk = P(K/X) = P(K)*P(X/K)/ΣP(i)*P(X/i), onde:
P(K) = Probabilidade da classe K;
X = número de bandas da imagem;
P(X/K) = Função condicional da probabilidade para observar X na classe K;
P(i)*P(X/i) é igual para todas classes, conseqüentemente Lk depende de P(X/K) ou da função da
densidade de probabilidade.
Foram selecionadas amostras simples para cada classe, e posteriormente estas amostras foram agrupadas, formando assim uma amostra composta para cada classe. Em seguida foi realizada um análise nos valores de média e variância de cada amostra composta afim de avaliar o grau de separabilidade entre as classes nas 3 Bandas utilizadas (RED, NIR e SWIR). Após a análise foi processada a classificação.
A classificação deu origem a uma informação temática, com legenda pré-estabelecida (1- Área Antropizada, 2- Área Não-Antropizada, 3- Rios e Lagos). Visto que o algoritmo utilizado atua a nível de pixel (não contextual), houve a presença de alguns pixel isolados nas diferentes classes. Para contornar tal situação foi aplicado sobre o produto temático um Filtro Majoritário de grade fina (3x3).
Edição Matricial
Grande parte dos produtos gerados por processos automáticos estão sujeitos a erros. A edição matricial é uma forma de corrigir possíveis erros no processo classificatório, a ponto de melhorar o produto final. Neste caso, tal procedimento foi realizado em escala fixa (1:70.000), com
os seguintes objetivos:
* Reavivar as estradas e carreadores – este ítem é de fundamental importância para o
projeto. É através das estradas e carreadores que são escoados os produtos obtidos pela
antropização ilegal; a sua identificação é de extrema importância para a elaboração de
relatórios de denúncias e de inteligência, os quais retratam a logística do transporte do
material, além do acesso a estes locais pelas instituições responsáveis por fiscalização.
* Confusão entre classes – Na região de estudo ocorre uma formação denominada de
“campos naturais” que se enquadra na tipologia Áreas Não-Antropizadas, haja visto que é
uma vegetação natural. Tratando-se de imagens orbitais, esta vegetação natural apresenta
grande similaridade em termos radiométricos com a tipologia Áreas Antropizadas, que
correspondem a áreas que sofreram processo de antropização por corte raso. Visto que a
dimensionalidade da informação é de caráter multiespectral, foi impossível separar os
“campos naturais” (Áreas Não-Antropizadas) da tipologia Áreas Antropizadas. Para corrigir
a classificação, a ponto de identificar os “campos naturais” como Áreas Não-Antropizadas,
foi realizado a edição matricial com base em 2 parâmetros: (1) Forma, e (2)
Temporalidade. 1- Em geral os campos naturais não apresentam formas regulares
ocasionadas pela ação antrópica. 2- A temporalidade é um parâmetro essencial nos
estudos de cobertura vegetal. Foram utilizadas imagens do mesmo sensor, porém de
décadas passadas, onde a ação humana sobre a vegetação local ainda se apresentava
bem incipiente. Nestas imagens foi possível identificar as áreas de “campos naturais” e
editá-las na tipologia de Áreas Não-Antropizadas, corrigindo assim estes erros
ocasionados pela classificação.
A etapa de validação das informações em campo é essencial e indispensável no sentido de garantir melhor consistência nos resultados obtidos. No entanto, não houve a possibilidade da realização desta etapa neste ano, sendo que, nas próximas análises pretende-se fazer um maior acompanhamento, principalmente para áreas que forem consideradas mais críticas.
É importante enfatizar que foi feito um rigoroso trabalho de edição matricial, a ponto de verificar toda a classificação realizada dentro das áreas especiais, visto que tais informações serão utilizadas no SIPAM para apoiar os relatórios de indícios de ilícitos, os quais são, na sua maioria, exigentes no que diz respeito a precisão da informação, além de subsidiar instituições parceiras que atuem nestas áreas.
Cabe também salientar que as áreas de cerrado onde foram identificadas queimadas não foram classificadas como Áreas Antropizadas, visto a impossibilidade de saber a causa do incêndio (natural ou antrópico), exceto quando estas apresentavam formato regular, característico da interferência humana no ambiente.
Análise Quantitativa
A análise quantitativa foi realizada para as 3 classes: Áreas Não-Antropizadas, Áreas Antropizadas, Rios e Lagos. Entretanto o foco da análise se concentrou nas categorias Áreas Antropizadas, que correspondem as áreas que sofreram desmatamento sob a forma de corte raso e áreas onde foi possível identificar também o corte seletivo de árvores em estágio já avançado, além das estradas e carreadores no interior da floresta até o ano de 2005, e Áreas Não-
Antropizadas, que apresentam a vegetação bem próxima do seu estágio natural, sendo ela representada por floresta, cerrado e campos naturais.
A análise quantitativa das áreas desmatadas ocorreu por meio de tabulação cruzada entre o produto temático gerado e os limites das Áreas Especiais. Os limites (vetores) de Terras Indígenas foram obtidos da base de dados da FUNAI e os de Unidades de Conservação dos órgãos ambientais estaduais: SEMA/AC, SEMA/MT e SEDAM/RO e do IBAMA, excetuando-se para:
7 (sete) Terras Indígenas do Mato Grosso, que não constavam no banco de dados da FUNAI,
mas sim entre os dados da SEMA-MT, sendo elas: Menkragnoti, Estação Parecis, Karajá de
Aruana II, Panará, Pequizal do Naruvôtu, Ponte de Pedra e Portal do Encantando.
3 (três) Unidades de Conservação do Mato Grosso, que não constavam no banco de dados da
SEMA/MT nem do IBAMA, por serem unidades criadas recentemente, sendo elas: PARNA
Juruena, MNE Morro de Santo Antônio e APA Nascentes do Rio Paraguai. Para estas, criou-
se o shapefile do limite a partir do memorial descritivo constante no decreto de criação de
cada unidade.
4 (quatro) Unidades de Conservação de Rondônia, cujos limites não constavam nos bancos
de dados da SEDAM/RO e do IBAMA e/ou apresentavam-se desatualizados, por terem sofrido
redução/ampliação de suas áreas, sendo elas: APA do Rio Madeira, PARES Corumbiara,
REBIO Jaru e REBIO Guaporé. Também para estas criou-se vetores do limite a partir do
memorial descritivo da unidade.
Foram encontrados alguns problemas de ordenamento territorial nas informações vetoriais (limites) das Áreas Especais na área de abrangência deste trabalho (Mato Grosso, Rondônia e Acre). Em alguns casos, a área obtida pelo vetor é diferente daquela descrita no memorial, em outros, os limites não correspondem as feições representadas na imagem, além de problemas com sobreposição de áreas.
Visto a impossibilidade de regularização do limite destas áreas em tempo hábil pelas instituições responsáveis, optou-se em trabalhar com a área calculada a partir dos dados vetoriais, conseqüentemente a distribuição espacial dos resultados gerados está estritamente associado a configuração espacial dos limites das AE.
Ainda ocorrem, principalmente entre UCs e TIs, sobreposição de áreas. No cálculo das estatísticas individuais, considerou-se cada AE, independente de existirem sobreposições. No entanto, quando foram somadas as áreas para a determinação das estatísticas médias dos estados e entre as categorias de AE, tais sobreposições não foram consideradas, para tal, sugere-se que análises mais específicas sejam feitas para as AEs de forma individual.
A tabulação cruzada foi realizada entre estes limites vetoriais e a classificação temática (matriz). Com a finalidade de manter as características originais da imagem, onde a menor fração será obrigatoriamente igual a área mínima mapeável na imagem contínua (900m2), optou-se em vetorizar a informação temática sem nenhuma suavização, ou seja, seguindo estritamente as feições que as mesmas apresentavam no formato matricial. Com isso, a área estimada pela classificação não é exatamente igual àquela calculada pelos limites das AE (vetores), e sim um valor aproximado, coerente com a escala de trabalho da imagem.
- Denominator
- 1000000
Conformity
Conformity
Conformity
Conformity
Conformity
Conformity
Restrictions on access and use
- Access constraints
-
É vedado o uso comercial, ilícito ou danoso.
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- Organisation name
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Sistema de Proteção da Amazônia - SIPAM
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Sistema de Proteção da Amazônia - SIPAM
- Date stamp
- 2020-06-10T16:59:15
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- UTF8
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Conformance class 2: interoperable
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