RESUMO Este trabalho apresenta uma nova abordagem para a estimativa de altura de árvores em florestas secundárias em duas áreas de estudo na Amazônia brasileira: Manaus (Amazônia central) e Santarém (Amazônia oriental). A abordagem consistiu em ajustar modelos hipsométricos separados por área de estudo e grupos ecológicos de espécies: pioneiras, secundárias iniciais e secundárias tardias. No total, 1178 árvores foram medidas em diâmetro e altura em duas etapas de campo: agosto de 2014 em Manaus e Setembro de 2015 em Santarém. Foram testados cinco modelos log-lineares e não lineares mais utilizados na literatura. O modelo hiperbólico: H = a.D/(b+D) foi o que apresentou o melhor ajuste quando avaliado com os dados de validação. Diferenças significativas nos parâmetros de ajuste foram observadas entre as espécies pioneiras e secundárias de Manaus e Santarém pelo teste F, significando que equações específicas por grupos ecológicos e área de estudo deveriam ser utilizadas para estimar a altura (H) a partir do diâmetro (D) com maior acurácia. Esta nova abordagem fornece equações específicas para localidade e grupo ecológico, para estimar a altura das árvores em florestas secundárias. O conjunto de equações desenvolvidas permitirá melhorar as estimativas de biomassa e a quantificação dos estoques de carbono nas florestas secundárias da Amazônia brasileira.

ABSTRACT This paper presents a novel approach for estimating the height of individual trees in secondary forests at two study sites: Manaus (central Amazon) and Santarém (eastern Amazon) in the Brazilian Amazon region. The approach consists of adjusting tree height-diameter at breast height (H:DBH) models in each study site by ecological species groups: pioneers, early secondary, and late secondary. Overall, the DBH and corresponding height (H) of 1,178 individual trees were measured during two field campaigns: August 2014 in Manaus and September 2015 in Santarém. We tested the five most commonly used log-linear and nonlinear H:DBH models, as determined by the available literature. The hyperbolic model: H = a.DBH/(b+DBH) was found to present the best fit when evaluated using validation data. Significant differences in the fitted parameters were found between pioneer and secondary species from Manaus and Santarém by F-test, meaning that site-specific and also ecological-group H:DBH models should be used to more accurately predict H as a function of DBH. This novel approach provides specific equations to estimate height of secondary forest trees for particular sites and ecological species groups. The presented set of equations will allow better biomass and carbon stock estimates in secondary forests of the Brazilian Amazon.

RESUMO As técnicas de classificação, como a análise de agrupamento, utilizadas nas áreas biológicas, em chaves de classificação de plantas e animais, também são úteis para definição de regiões homogêneas, seja para dados climáticos ou para identificação ou monitoramento da vegetação. O objetivo desse trabalho foi caracterizar a dinâmica espaço-temporal do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) dos grandes grupos vegetais do Rio Grande do Sul, agrupar regiões homogêneas com base na variabilidade temporal do NDVI e analisar o padrão de variabilidade anual do NDVI dos diferentes grupos. Para tanto, foram utilizados dados de NDVI da série Global Inventory Modeling and Mapping Studies (GIMMS), derivadas do Advanced Very High Resolution Radiometer / National Oceanic and Atmospheric Administration (AVHRR/NOAA) do período de janeiro de 1982 a dezembro de 2008. Foram definidos seis grupos, os quais foram comparados ao macrozoneamento ambiental do Estado. Os resultados mostraram que a variabilidade de NDVI, obtida da série GIMMS/AVHRR, permite agrupar regiões homogêneas, de forma a identificar e mapear os principais grupos vegetais que ocorrem no estado do Rio Grande do Sul. Os grupos são caracterizados por um padrão sazonal típico, porém, com variações de amplitude de NDVI entre eles, o que possibilita monitorar as variações fenológicas da vegetação em decorrência da sua dinâmica temporal.

ABSTRACT The classification techniques, such as cluster analysis, used in biological areas, in the plants and animals classification keys, are also useful for defining homogeneous regions, for climate data or for identification or monitoring of vegetation. The objective of the research was to characterize the spatiotemporal dynamic of NDVI (Normalized Vegetation Index Difference) of vegetation groups of Rio Grande do Sul, clustering homogeneous regions based on NDVI temporal variability and to analyze the pattern of NDVI annual variability of the different groups. For this NDVI data from the Global Inventory Modeling and Mapping Studies (GIMMS) series, derived from Advanced Very High Resolution Radiometer / National Oceanic and Atmospheric Administration (AVHRR/NOAA) over the period from January 1982 to December 2008 were used. Six groups were defined, which were compared to environmental macrozoning. The results showed that the variability of NDVI, obtained from GIMMS/AVHRR series, allows clustering homogeneous regions in order to identify and map the main vegetation groups that occur in the Rio Grande do Sul State. Vegetation groups are characterized by a typical seasonal pattern, however, with amplitude variations of NDVI between them, which allow to monitor phenological changes in vegetation due to its temporal dynamics.

Hedgerows are linear structures found in agricultural landscapes that may facilitate dispersal of plants and animals and also serve as habitat. The aim of this study was to investigate the relationships among diversity and ecological traits of woody plants, hedgerow characteristics (size, age, and origin), and the structure of the surrounding Atlantic Forest landscape. Field data were collected from 14 hedgerows, and landscape metrics from 1000-m buffers surrounding hedgerows were recorded from a thematic map. In all sampled hedgerows, arboreal species were predominantly zoochoric and early-succession species, and hedgerow width was an important factor explaining the richness and abundance of this group of species. Connection with forest vegetation did not explain richness and abundance of animal-dispersed species, but richness of non-zoochoric species increased in more connected hedgerows. These results suggest that hedgerows are probably colonized by species arriving from nearby early-succession sites, forest fragment edges, and isolated trees in the matrix. Nonetheless, hedgerows provide resources for frugivorous animals and influence landscape connectivity, highlighting the importance of these elements in the conservation of biodiversity in fragmented and rural landscapes.

O objetivo principal deste trabalho consistiu na avaliação dos impactos das queimadas na modificação da temperatura do solo e da radiação de ondas curtas no Estado de Rondônia nos anos de 2000 a 2011, utilizando o RegCM4 para a modelagem dos dados. Este modelo necessita da entrada de dados como o uso e cobertura da terra (com e sem queimadas) e parâmetros físicos como o albedo da superfície (separados em radiação fotossinteticamente ativa e reflectância no infravermelho próximo e médio), o índice de área foliar e a fração de cobertura vegetal. Assim, os mapas de uso da terra foram atualizados a partir do produto MCD12A1 do sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Para o mapeamento das queimadas foram utilizadas imagens dos produtos MOD09 e MYD09 do sensor MODIS, a partir do Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME), segmentação das imagens fração sombra e edição manual. Os dados do albedo da superfície e da fração de cobertura vegetal foram coletados em campo com o FieldSpec Pro e o índice de área foliar foi obtido dos produtos MYD15A2 e MOD15A2 do sensor MODIS. Os resultados indicaram que as queimadas apresentam uma variabilidade significativa no Estado de Rondônia, com destaque para os anos de 2005, 2010 e 2004 e ocorrem frequentemente em áreas que já possuem algum tipo de uso, como áreas de extrativismo vegetal, pecuária de animais de grande porte e cultivos permanentes diversificados. Os valores de albedo apresentam uma diminuição de 16% na ocorrência de uma queimada, fator que provoca modificações no balanço de radiação de ondas curtas. Estas modificações ocasionam o aumento da temperatura do solo, que podem atingir valores máximos diários superiores a 10°C, provocando alterações significativas em diversas variáveis climatológicas que podem impactar a climatologia local e regional.

The main objective of this work is to analyze the impacts in soil temperature and short-wave radiation balance derived from biomass burning in Rondônia State for 2000-2011 years, using RegCM4 for meteorological modeling. This model requires some input data such as land use and land cover maps (with and without burned areas) and physical parameters such as the surface albedo (separated in photosynthetic active radiation and in shortwave infrared reflectance), leaf area index and the fraction of vegetation cover. Thus, the land use and land cover maps were updated from MCD12A1 product of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor. The MOD09 and MYD09 products of MODIS were utilized for the burned areas mapping, obtained from the Linear Spectral Mixture Model (SLMM), segmentation of shadow fraction images and manual editing. The surface albedo and the fraction of vegetation cover data were collected in the fieldwork with FieldSpec Pro equipment and leaf area index was obtained from MYD15A2 and MOD15A2 of MODIS products. The results indicated that the burned areas exhibit significant variability in Rondônia State, especially in 2005, 2010 and 2004 years, and these burnings occur in majority in areas that already have some type of use (areas of vegetation extraction, large animals livestock areas and diverse permanent crops). The albedo values showed a decrease of 16% with the occurrence of a fire, a factor that causes changes in short-wave radiation balance. These changes occasioned the elevation of soil temperature, which can reach maximums values of 10°C per day, resulting in significant changes in different climatic variables that may alter the local and regional climate.

O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho do índice de vegetação realçado (EVI) e do índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI) - ambos do sensor "moderate resolution imaging spectroradiometer" (Modis) -, para discriminar áreas de soja das áreas de cana‑de‑açúcar, pastagem, cerrado e floresta, no Estado do Mato Grosso. Foram utilizadas imagens adquiridas em dois períodos: durante a entressafra e por ocasião do pleno desenvolvimento da cultura da soja. Para cada classe analisada, foram selecionadas 31 amostras de mapas de referência e avaliadas as diferenças nos valores de cada índice de vegetação, para a classe soja, foram avaliadas frente às demais classes, por meio do teste de Tukey‑Kramer. Em seguida, foram avaliadas as diferenças entre os índices de vegetação, por meio do teste de Wilcoxon pareado. O NDVI apresentou melhor desempenho na discriminação das áreas de soja na entressafra, particularmente com uso das imagens do dia do ano (DA) 161 a 273, enquanto o EVI apresentou melhor desempenho no período de pleno desenvolvimento da cultura, especificamente com uso das imagens de DA 353 a 33. Portanto, o melhor resultado para classificação da soja, no Estado do Mato Grosso, via séries temporais do sensor Modis, pode ser obtida por meio do uso combinado do NDVI na entresssafra e do EVI no pleno desenvolvimento da soja.

The objective of this work was to evaluate the performance of the enhanced vegetation index (EVI) and the normalized difference vegetation index (NDVI) - both from the moderate resolution imaging spectroradiometer (Modis) sensor - to discriminate soybean cultivated areas from sugarcane, pasture, cerrado, and forest ones in the state of Mato Grosso, Brazil. Images acquired during two periods were used: off-season and maximum soybean crop development. For each analyzed class, 31 samples were selected from reference maps, and the differences in the values of each soybean vegetation index were evaluated against the other classes using the Tukey‑Kramer test. Afterwards, the differences between the vegetation indices were assessed using the Wilcoxon paired test. NDVI performed best in discriminating soybean areas during the off-season period, particularly when using images acquired from day of year (DOY) 161 to 273, whereas EVI performed best during maximum crop development, particularly when using images from DOY 353 to 33. Therefore, best classification results for soybean in the state of Mato Grosso can be achieved by coupling Modis NDVI images acquired during off-season period and EVI images acquired during the maximum crop development period.

O presente trabalho avalia o emprego da energia radiativa do fogo (ERF) para estimar as emissões de material particulado com diâmetro menor que 2,5µm (PM2,5µm), a partir da obtenção do coeficiente multiplicativo, que relaciona o consumo de biomassa com a ERF liberada. Para isto, foram utilizados dados provenientes dos produtos do MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) e do produto derivado do satélite GOES (Geostationary Operational Environmental Satellite), para calcular o total de aerossóis emitidos para a atmosfera. O CCATT-BRAMS (Coupled Chemistry-Aerosol-Tracer Transport model coupled to Brazilian Regional Atmospheric Modelling System) foi utilizado para estimar a concentração de PM2,5µm provenientes da queima de biomassa. Estes dados foram comparados com os dados de campo obtidos nos experimentos do LBA (Large Scale Biosphere-Atmosphere) SMOCC (Smoke, Aerosols, Clouds, rainfall, and Climate) e RaCCI (Radiation, Cloud, and Climate Interactions). A estimativa da emissão de PM2,5µm (µg.m-3) apresentou uma correlação com os dados do SMOCC/RaCCI superiores a 92%. Ainda, constatou-se que o consumo máximo diário pode exceder 5 Tg (milhões de toneladas), com uma média diária de 2,1 Tg. O método resultante das análises de laboratório permitiu estimar a biomassa consumida em 0,28 ± 0,01 Pg (10(15) g) para a América do Sul, entre Julho e Novembro de 2002.

The present study evaluates the use of fire radiative energy (FRE) to estimate the emissions of particulate matter with diameter less than 2.5 μm (PM2,5µm) from the multiplicative coefficient relating the biomass consumption with the released FRE. The MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) and GOES (Geostationary Operational Environmental Satellite) products were utilized to calculate the total amount of aerosol emitted to the atmosphere. The CCATT-BRAMS (Coupled Chemistry-Aerosol-Tracer Transport model coupled to Brazilian Regional Atmospheric Modelling System) model was used to estimate the PM2,5µm concentration generated by biomass burning. The model results were compared with data obtained from the LBA (Large Scale Biosphere-Atmosphere), SMOCC (Smoke, Aerosols, Clouds, rainfall, and Climate) and RaCCI (Radiation, Cloud, and Climate Interactions) field experiments. The estimated PM2,5µm emission has a correlation with the SMOCC/RaCCI data greater than 92%. It was also verified that the maximum daily consumption can exceed 5 Tg (5,000,000 ton.), with a daily average of 2.1 Tg. The resulting method from laboratory analysis estimated a total of 0.28 ± 0.01 Pg (10(15) g) biomass consumed from July to November 2002 in South America.

O presente trabalho teve por objetivo identificar e quantificar, por meio de imagens de sensoriamento remoto, as áreas atingidas pelas inundações ocorridas no período do verão de 2008/2009 na região Norte Fluminense, Rio de Janeiro. Para isso, foram utilizadas imagens dos sensores TM Landsat-5 e CCD CBERS-2B adquiridas antes e após a ocorrência das inundações. Nessas imagens foram aplicadas o Modelo Linear de Mistura Espectral - MLME para realçar as áreas ocupadas com os corpos d'água. Concluiu-se que, após comparar a imagem TM do dia 26/07/2007 (sem inundação) com as imagens TM (17/11/2008) e CCD (20/01/2009) tomadas depois do período chuvoso na região, o espelho d'água da região sofreu um incremento de 2,61 vezes, correspondendo a área total de 99.000 ha atingida pelas águas.

This study aimed to identify and to quantify the flooded area in the 2008/2009 summer period in the Norte Fluminense region, Rio de Janeiro state using remote sensing images. For this, Landsat-5 TM and CBERS-2B CCD images acquired before and after flooding occurrence were used. In these images, the Linear Spectral Mixture Model - LSMM was applied in order to highlight the areas occupied by water bodies. It was concluded that the water bodies in the region suffered an increment of 2.61 times corresponding to 99,000 ha of total area of water surface based on the comparison of the TM image acquired on July 26, 2007 (without flooding) with TM acquired on November 17, 2008 and with the CCD image of January 20, 2009 acquired after the rainy season in this region.

Rajasthan, India/Pakistan, recorded heavy rainfall in August 2006. This unusual event led to severe floods. In the monsoon season of 2010 there was also high rainfall, but not as heavy as in August 2006. The high rainfall in 2010 occurred during the entire monsoon season, but in 2006 several stations registered very heavy downpour of about 125 mm in 24 hours. A recent study showed that in the future similar extreme events may tend to occur in central India, which includes a part of Rajasthan. These events are studied in the context of a probable climate change using satellite data. The MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) vegetation indices (NDVI, Normalized Difference Vegetation Index and EVI, Enhanced Vegetation Index) and precipitation data from TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) satellite for 11 years (2000 through 2010) were used. Both NDVI and EVI MODIS (MOD13) revealed unusual growth of vegetation in September 2006 and August and September 2010 over the Rajputana desert. The analysis of rainfall and EVI data confirmed the growth of vegetation in 2006 and 2010, showing the utility of satellite data in capturing changes in this region. Some earlier studies found that the rainfall over West Rajasthan during the monsoon season showed a significant increasing tendency. Thus in the future, a rising tendency of vegetation growth in Rajputana desert seems to be highly plausible.

En agosto de 2006 la región de Rajasthan registró lluvias excepcionalmente intensas que provocaron severas inundaciones. También, en la temporada del monzón de 2010 Rajasthan recibió fuertes lluvias, aunque no superiores a las de agosto de 2006. Pero los altos valores de precipitación en el año 2010 se produjeron durante toda la temporada del monzón. En el 2006 varias estaciones registraron lluvias intensas de alrededor de 125 mm en 24 horas. Un estudio reciente mostró que, en el futuro, eventos extremos similares tenderán a ocurrir en la India Central, que incluye una parte de Rajasthan. En este trabajo estos eventos son estudiados en el contexto de un probable cambio climatico sobre esta región usando datos de satélites. Para ello fueron usados los índices de vegetación NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) y EVI (Enhanced Vegetation Index), derivados del MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) y los datos de precipitación del satélite TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) para 11 años (2000-2010). Ambos productos NDVI y EVI revelaron un crecimiento exuberante de la vegetación sobre el desierto de Rajputana en setiembre de 2006 y en agosto y setiembre de 2010. El análisis de los datos de precipitación y EVI confirmó el crecimiento de la vegetación en 2006 y 2010, mostrando la utilidad de los datos obtenidos por satélite en la captura de los cambios en esta región. En algunos estudios previos se ha señalado que la lluvia sobre la región Oeste de Rajasthan durante la temporada del monzón muestra una importante tendencia creciente. Así, en el futuro, el crecimiento de la vegetación en el desierto Rajputana parece ser muy posible.

A humanidade sempre utilizou a biomassa para fins energéticos, porém com o aumento da demanda, ameaças à segurança energética e os danos para o ambiente e para a saúde decorrentes da utilização dos combustíveis fósseis, a importância desta fonte renovável vem sendo resgatada. Neste cenário, o planejamento agroenergético passa a ser de grande importância para países tropicais como o Brasil, pois permite viabilizar a produção de biomassa para energia onde esta é requerida, de forma sustentável, sem deixar de considerar os aspectos sociais e ambientais. Desta forma, o presente artigo tem por objetivo apresentar importantes questões relacionadas ao planejamento energético regional, como forma de contribuir para soluções e políticas públicas relacionadas à produção de energia de biomassa. Ademais, é apresentada a contribuição das técnicas de Sensoriamento Remoto e Sistemas de Informações Geográficas para avaliações de áreas potenciais ao cultivo de culturas bioenergéticas, além de um modelo conceitual que demonstra como essas técnicas podem constituir-se em ferramentas de apoio à tomada de decisão estratégica nesta área de bioenergia. Adicionalmente, algumas dificuldades e limitações para o planejamento territorial e agroenergético também foram relacionadas.

Since early times, the human kind has been using the biomass for energy purposes. However, the current increasing energy demand can endanger the energy security of the nations and, as well, could put in risk the planet's environmental quality and human health. Thus, by the issues concern about the fossil fuels utilization, the importance of renewable energy sources is being rescued. In this scenario, the biomass energy planning becomes very important to tropical countries, like Brazil, because it would allow stimulating the production of biomass for energy where it is required, but in a sustainable way, considering the social and environmental aspects. Thus, this study aims to present important aspects related with regional energy planning as a contribution for proposing better solutions to energy demands and to think about better public policies related to energy production from biomass. Besides, a contribution of Remote Sensing and Geographic Information System in order to assess areas for biomass energy production and a conceptual model are presented as framework which demonstrates how these techniques can constitute support tools to strategic decision making process in bioenergy issues. Some difficult and constraints to territorial and agro-energy planning in Brazil was also presented.

This paper analyses the associations between Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Enhanced Vegetation Index (EVI) on the prevalence of schistosomiasis and the presence of Biomphalaria glabrata in the state of Minas Gerais (MG), Brazil. Additionally, vegetation, soil and shade fraction images were created using a Linear Spectral Mixture Model (LSMM) from the blue, red and infrared channels of the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer spaceborne sensor and the relationship between these images and the prevalence of schistosomiasis and the presence of B. glabrata was analysed. First, we found a high correlation between the vegetation fraction image and EVI and second, a high correlation between soil fraction image and NDVI. The results also indicate that there was a positive correlation between prevalence and the vegetation fraction image (July 2002), a negative correlation between prevalence and the soil fraction image (July 2002) and a positive correlation between B. glabrata and the shade fraction image (July 2002). This paper demonstrates that the LSMM variables can be used as a substitute for the standard vegetation indices (EVI and NDVI) to determine and delimit risk areas for B. glabrata and schistosomiasis in MG, which can be used to improve the allocation of resources for disease control.

A cada ano grandes extensões terrestres sofrem com a ação antropogênica e natural das queimadas. Estima-se que mais de 100 milhões de toneladas de aerossóis provenientes da fumaça sejam lançados na atmosfera, dos quais 80% ocorrem em regiões tropicais do globo. O processo de combustão da biomassa libera para a atmosfera gases traços e partículas de aerossóis que afetam significativamente a qualidade do ar, a química troposférica e estratosférica, o balanço de radiação e a dinâmica e microfísica das nuvens. O presente trabalho tem como objetivo principal utilizar a energia radiativa do fogo (ERF) derivada do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) e do GOES (Geostationary Operational Environmental Satellite) para estimar as emissões de monóxido de carbono (CO) e de material particulado com diâmetro menor que 2.5µm (PM2,5µm) para o período de queimadas de 2002 na América do Sul, e modelar estas emissões no CCATT-BRAMS (Coupled Chemistry-Aerosol-Tracer Transport model coupled to Brazilian Regional Atmospheric Modeling System). Com uma correlação superior a 86% entre os dados de emissão de aerossóis (kg.s -1) e a ERF (MJ.s -1), originaram-se três coeficientes para os dados provenientes do satélite GOES. O uso da ERF e dos coeficientes de emissão para estimar o PM2,5µm e CO emitido na queimada mostrou uma correlação de aproximadamente 91 % entre os dados estimados e os dados utilizados como verdade terrestre obtidos a partir dos experimentos do LBA (Large Scale Biosphere-Atmosphere Experiment in Amazônia) SMOCC (Smoke, Aerosols, Clouds, rainfall, and Climate) e RaCCI (Radiation, Cloud, and Climate Interactions).

Every year large areas of the globe are submitted to the action of anthropogenic and natural fires. It is estimated that more than 100 million tons of aerosols from smoke are emitted into the atmosphere, which 80% occur in tropical regions of the globe. The process of biomass burning releases into the atmosphere trace gases and aerosol particles that affect significantly the air quality, the tropospheric and stratospheric chemistry, the radiation balance and the dynamics and microphysics of clouds. This study aims to use the fire radiative energy (FRE) derived from MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) and GOES (Geostationary Operational Environmental Satellite) to estimate emissions of carbon monoxide (CO) and particulate matter with diameter less than 2.5 micrometer (PM2.5µm) for 2002 South America fires, and to model these emissions in CCATT-BRAMS (Coupled Chemistry-Aerosol-Tracer Transport model coupled to Brazilian Regional Atmospheric Modeling System). With a correlation greater than 86% between the aerosol emission data (in kg.s -1) and the FRE (MJ.s -1), three coefficients for GOES satellite data were originated. The use of FRE and emission coefficients to estimate the PM2.5µm m and CO emitted in biomass burning showed a correlation of approximately 91 % between modeled data and the data used as ground truth obtained from LBA (Large Scale Biosphere-Atmosphere Experiment in Amazônia) SMOCC (Smoke, Aerosols, Clouds, rainfall, and Climate) and RaCCI (Radiation, Cloud, and Climate Interactions).

O objetivo do presente trabalho foi avaliar o potencial de uso do modelo linear de mistura espectral (MLME), aplicado em imagens "Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer" (MODIS), para discriminar as classes de cobertura vegetal natural e antropogênica do Cerrado matogrossense. O monitoramento do bioma Cerrado está se tornando muito importante devido à sua forte antropização, principalmente nas últimas quatro décadas. Nesse contexto, o sensor MODIS apresenta-se como opção devido à sua alta resolução temporal. Entretanto, considerando sua moderada resolução espacial, é indicada a decomposição de sua resposta espectral. O MLME apresenta-se como uma técnica viável, pois permite estimar o percentual dos componentes do pixel. Os dados utilizados nos perfis temporais das classes corresponderam às seguintes imagens fração do MLME: vegetação, solo e sombra. A discriminação das classes naturais e antropogênicas foi avaliada por meio do cálculo da distância Mahalanobis e apresentada por meio de dendrogramas. As imagens fração permitem análises de séries temporais na caracterização espacial e temporal das classes. As imagens fração solo e sombra, na estação seca, apresentam melhores resultados na discriminação das classes selecionadas. Para discriminação de classes com composições florísticas semelhantes, são indicadas as imagensfraçãoda estação chuvosa.

The objective of the present work was to evaluate the potential of the spectral linear mixture model (SLMM), applied to Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) images, to discriminate natural and anthropic classes of vegetation in the portion of Mato Grosso state covered by Cerrado vegetation. The monitoring of the Cerrado biome is becoming very important due to its strong human disturbance, especially in the last four decades. In this context, the MODIS sensor appears as an option due to its high temporal resolution. However, considering its moderate spatial resolution, the decomposition of its spectral response is indicated. The SLMM appears to be a viable technique, since it permits estimating the percentage of components within the pixel. The data used in the temporal class profiles corresponded to the following fraction images derived from SLMM: vegetation, soil, and shade. Discrimination of natural and anthropogenic classes was determined through the Mahalanobis distance, presented by dendrograms. The fraction images allow time series analyses for spatial and temporal characterization of the classes. Soil and shade fraction images, in the dry season, present better results in the discrimination of selected classes. For the discrimination of classes with similar floristic composition, fraction images from the rainy season are indicated.

A prática agrícola da queima da palha da cana-de-açúcar tem por finalidade facilitar a colheita manual. No Estado de São Paulo, essa prática está submetida a uma rigorosa legislação ambiental devido ao impacto negativo para o meio ambiente. Está previsto que a queima da cana deve ser gradativamente eliminada até 2017. O presente trabalho tem por objetivo avaliar a área de cana colhida com e sem queima em todo o Estado de São Paulo. Para tal, foram utilizadas as imagens disponíveis do sensor TM a bordo do satélite Landsat-5. As imagens foram adquiridas de abril a dezembro de 2006, que corresponde ao período de colheita da cana. Essas imagens foram analisadas por meio de técnicas de processamento digital e interpretação visual. A área de cana colhida sem queima foi avaliada em 1.085.730 ha e corresponde a 34,7% do total da área mecanizável colhida. Isso atende à legislação ambiental que, para o ano de 2006, previa que 30% da área de cana fosse colhida sem queima. A sequência temporal de imagens adquiridas entre abril e dezembro permite identificar as áreas de cana colhidas sem queima e, portanto, distingui-las das áreas de cana colhidas com queima.

The agricultural practice of burning the sugarcane straw has the intention of facilitating the manual harvest. In São Paulo state this practice is subjected to a rigorous environmental legislation, due to the negative impact for the environment. It is anticipated that sugarcane burning should gradually be eliminated until 2017. The present work has the objective of evaluating the sugarcane area harvested with and without burning in the entire state of São Paulo. For that purpose, available images from TM sensor, on board of Landsat-5 satellite, were used. Images were acquired from April to December 2006, which corresponds to the sugarcane harvest period. These images were analyzed by using digital processing and visual interpretation techniques. The sugarcane area harvested without burning was estimated as 1,085,730 ha and corresponds to 34.7% of the total mechanized harvested area. This is according to the expectation of 30% established by the environmental legislation for the year of 2006. The temporal image sequence acquired between April and December allows us to identify the sugarcane areas harvested without burning and, therefore, distinguish them from the sugarcane areas harvested with burning.

A precipitação é um dos principais fatores que determina a dinâmica sazonal da vegetação na região de savanas tropicais, como é o caso do cerrado brasileiro. Neste trabalho foram analisadas as relações da precipitação sazonal, com o comportamento sazonal das classes de uso e cobertura da terra (UCT), principalmente as fisionomias de cerrado do Estado de Tocantins. Foi analisada a dinâmica sazonal do cerrado, incluindo áreas florestadas e não florestadas, a partir da análise de imagens do MODIS/TERRA IV (Índices de Vegetação) de janeiro a dezembro de 2004, bem como dados diários de precipitação de 2004 e uma série de precipitação diária do período de 1969 a 2005. Os resultados da análise de precipitação mostram que a área de estudo apresentou uma alta sazonalidade, com estação seca de maio a setembro. As análises dos IV mostram que a dinâmica sazonal das formações de cerrado é similar àquela das áreas convertidas para outros usos. O padrão sazonal das classes de UCT segue os padrões da precipitação, cujos menores valores foram registrados no mês de agosto de 2004, mês este que apresentou os menores valores dos IV. Diferentemente das demais classes de UCT, a formação florestal não se ajustou ao padrão de precipitação, apresentando valores de IV similares ao longo do ano com leve decréscimo no mês de setembro de 2004.

Precipitation is one of the main factors that determine the seasonal dynamics of the vegetation in tropical savanna areas, as the Brazilian cerrado. In this work the relationship of the seasonal precipitation with the seasonal behavior of the land use and land cover (LULC) types, mainly savannah physiognomies of the Tocantins State, was investigated. We analyzed the savanna seasonal dynamics, including forest and converted areas, with MODIS/TERRA VI (vegetation indexes) satellite measurements from January to December 2004 and daily precipitation of 2004 and daily precipitation series from 1969 to 2005. The results of the precipitation analysis show that the study areas exhibited a high seasonality with a dry season from May to September. The analysis of the VI showed that the seasonal dynamic of the savanna formations and the converted areas were similar. The seasonal pattern of these LULC types follows the precipitation pattern, when the lowest VI values were recorded in August of 2004. Differently of these LULC types, forest formations do not fitted to the precipitation pattern, this LULC type keep similar VI values along year with light decrease in September of 2004.

A savana é o principal tipo de vegetação no Brasil Central, cobrindo aproximadamente 23% do território nacional. Localmente é conhecido como Cerrado, sendo formado por um mosaico de fisionomias tais como Campo, Campo Cerrado e Cerrado que possuem um ciclo fenológico típico. Neste contexto, os dados do MODIS fornecem medidas diárias que permitem monitorar a fenologia sazonal da vegetação. O presente trabalho objetiva avaliar o emprego de assinaturas temporais para detectar tipos de savanas no Parque Nacional da Chapada dos Veadeiros. A metodologia adotada pode ser subdividida nos seguintes passos: (a) elaboração do cubo 3D das imagens temporais NDVI-MODIS, onde o perfil em z corresponde à assinatura temporal, (b) tratamento do ruído pela combinação das técnicas de Filtro de mediana e o Minimum Noise Fraction, (c) detecção dos membros finais utilizando o invólucro convexo, e(d) classificação espectral usando o método Spectral Correlation Mapper. Os resultados demonstram que as fisionomias do Cerrado apresentam assinaturas temporais típicas. Os membros finais correspondem aos três maiores domínios fisionômicos: (a) Campo, região com dominio do extrato herbáceo; (b) Cerrado, uma mistura de campo e arbustos; e (c) Cerrado Denso, densamente coberto por árvores. Comparações com imagem Landsat 7/ETM+ demonstram a eficiência da classificação das séries temporais. O estudo concluiu que as séries NDVI são úteis na diferenciação dos tipos de vegetação. A eficiência da metodologia tem sido provada para delimitação regional das fisionomias de savana, mesmo considerando abaixa resolução espacial de 250m do sensor MODIS e a alta mistura espectral.

Savannas are the main vegetation type in Central Brazil, covering approximately 23% of the national territory. Locally known as Cerrado, Brazilian Savannas are formed by amosaic of different physiognomies such as grassland, shrubland and woodland that have atypical phenological cycle. ln this context, the MODIS data provide daily measurements well suited to monitor the seasonal phenology of vegetation. The present work aims to evaluate the advantages of the temporal signatures to detect Brazilian Savanna vegetation types in the Chapada dos Veadeiros National Park, Brazil. The adopted methodology may be subdivided into the following steps: (a) elaboration of the 3D cube of NDVI from temporal MODIS images, where the z profile corresponding to temporal signature, (b) noise elimination by combining Median Filter and Minimum Noise Fraction techniques, (c) endmember detection, and (d) spectral classification using Spectral Correlation Mapper method. The results demonstrate that the savanna physiognomies present typical temporal signatures. The endmembers correspond to the three major physiognomic domains: (a) Cerrado grassland, herbaceous dominated region; (b) Cerrado, mostly amixture of grasses and shrubs; and (c) Cerrado woodland, densely covered by trees. Comparison with Landsat 7/ETM+ image demonstrates the classification efficiency of the temporal series. The study concluded that the NDVI series is useful in differentiating the amount of vegetation types The methodology efficiency has been proved for regional delimitation of savanna physiognomies even considering the low spatial resolution of the 250m MODIS sensor and the high spectral mixture.