Abstract Brazil has the most populous and biodiverse semi-arid region in the world (Brazilian Semi-arid - SAB). However, in recent decades, clusters of desertification have emerged, a problem that could intensify from climate change. The objective of this study was to elaborate on the spatial distribution of areas susceptible to climatic desertification in the SAB, considering future climate change scenarios. Understanding this dynamic is essential for SAB's agri-environmental management. Aridity indices and proposition of climate classes for current condition (1970-2000) and future scenarios (2061-2080) of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) were prepared, considering scenarios from Shared Socioeconomic Pathways: Optimistic (SSP 126) and pessimists (SSP 585). The results indicate that by the end of the century, the climate in the SAB should become significantly drier (Kruskal-Wallis = p-value < 0.05), with an intensification of the aridity index in SSP 585. In the scenarios, the expansion of more arid areas over humid climates could reach 56,500 km2 (10%) in SSP 126 and 140,400 km2 (24%) in SSP 585. Consequently, areas with high (622,400 km2 to 706,300 km2) and very high (622,400 km2 to 706,300 km2) are expected to expand. 4,400 to 21,700 km2) susceptibility to climate desertification in the SAB, respectively in scenarios SSPs 126 and 585. Confirming these projections would imply socioeconomic and ecological risks in the SAB. semiarid semi Brazilian Semiarid Semi . SAB) However decades emerged SABs s agrienvironmental agri environmental management 19702000 1970 2000 (1970-2000 20612080 2061 2080 (2061-2080 IPCC (IPCC prepared Pathways 585 585) century KruskalWallis Kruskal Wallis pvalue p value 0.05, 005 0.05 , 0 05 0.05) 56500 56 500 56,50 km 10% 10 (10% 12 140400 140 400 140,40 24% 24 (24% Consequently 622,400 622400 622 (622,40 706300 706 300 706,30 expand 4400 4 4,40 21700 21 700 21,70 1970200 197 200 (1970-200 2061208 206 208 (2061-208 58 00 0.0 5650 5 50 56,5 1 (10 14040 14 40 140,4 2 (24 622,40 62240 62 (622,4 70630 70 30 706,3 440 4,4 2170 21,7 197020 19 20 (1970-20 206120 (2061-20 0. 565 56, (1 1404 140, (2 622,4 6224 6 (622, 7063 7 3 706, 44 4, 217 21, 19702 (1970-2 20612 (2061-2 ( 622, (622 (1970- (2061- (62 (1970 (2061 (6 (197 (206 (19 (20

Resumo O Brasil possui a região semiárida mais populosa e de maior biodiversidade do mundo (Semiárido Brasileiro - SAB). No entanto, nas últimas décadas, núcleos de desertificação têm surgido, um problema que pode intensificar a partir de mudanças climáticas. O objetivo desse estudo foi elaborar a distribuição espacial das áreas suscetíveis à desertificação climática no SAB, considerando cenários futuros de mudanças do clima. O entendimento dessa dinâmica é algo essencial para a gestão agroambiental do SAB. Foram elaborados índices de aridez e proposição de classes climáticas para condição atual (1970-2000) e cenários futuros (2061-2080) do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC), levando em conta cenários do Caminhos Socioeconômicos Compartilhados: otimistas (SSP 126) e pessimistas (SSP 585). Os resultados indicam que até o final do século, o clima no SAB deverá tornar-se significativamente mais seco (Kruskal-Wallis = p-value < 0,05), com intensificação do índice de aridez no SSP 585. Nos cenários, a expansão de áreas mais áridas sobre climas úmidos pode alcançar 56.500 km2 (10%) no SSP 126 e 140,400 km2 (24%) no SSP 585. Consequentemente, espera-se expansão das áreas com alta (622,400 km2 a 706,300 km2) e muito alta (4,400 a 21,700 km2) suscetibilidade à desertificação climática no SAB, respectivamente nos cenários SSPs 126 e 585. Confirmando essas projeções, implicaria em riscos socioeconômicos e ecológicos no SAB. Semiárido . SAB) entanto décadas surgido 19702000 1970 2000 (1970-2000 20612080 2061 2080 (2061-2080 IPCC, IPCC , (IPCC) Compartilhados 585 585) século tornarse tornar se KruskalWallis Kruskal Wallis pvalue p value 0,05, 005 0,05 0 05 0,05) 56500 56 500 56.50 km 10% 10 (10% 12 140400 140 400 140,40 24% 24 (24% Consequentemente esperase espera 622,400 622400 622 (622,40 706300 706 300 706,30 4,400 4400 4 (4,40 21700 21 700 21,70 projeções 1970200 197 200 (1970-200 2061208 206 208 (2061-208 (IPCC 58 00 0,0 5650 5 50 56.5 1 (10 14040 14 40 140,4 2 (24 622,40 62240 62 (622,4 70630 70 30 706,3 4,40 440 (4,4 2170 21,7 197020 19 20 (1970-20 206120 (2061-20 0, 565 56. (1 1404 140, (2 622,4 6224 6 (622, 7063 7 3 706, 4,4 44 (4, 217 21, 19702 (1970-2 20612 (2061-2 ( 622, (622 4, (4 (1970- (2061- (62 (1970 (2061 (6 (197 (206 (19 (20

Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho dos classificadores digitais SVM e K-NN para a classificação orientada a objeto em imagens Landsat-8, aplicados ao mapeamento de uso e cobertura do solo da Alta Bacia do Rio Piracicaba-Jaguari, MG. A etapa de pré-processamento contou com a conversão radiométrica e a minimização dos efeitos atmosféricos. Em seguida, foi feita a fusão das bandas multiespectrais (30 m) com a banda pancromática (15 m). Com base em composições RGB e inspeções de campo, definiram-se 15 classes de uso e cobertura do solo. Para a segmentação de bordas, aplicaram-se os limiares 10 e 60 para as configurações de segmentação e união no aplicativo ENVI. A classificação foi feita usando SVM e K-NN. Ambos os classificadores apresentaram elevados valores de índice Kappa (k): 0,92 para SVM e 0,86 para K-NN, significativamente diferentes entre si a 95% de probabilidade. Uma significativa melhoria foi observada para SVM, na classificação correta de diferentes tipologias florestais. A classificação orientada a objetos é amplamente aplicada em imagens de alta resolução espacial; no entanto, os resultados obtidos no presente trabalho mostram a robustez do método também para imagens de média resolução espacial.

Abstract: The objective of this work was to evaluate the performance of SVM and K-NN digital classifiers for the object-based classification on Landsat-8 images, applied to mapping of land use and land cover of Alta Bacia do Rio Piracicaba-Jaguari, in the state of Minas Gerais, Brazil. The pre-processing step consisted of using radiometric conversion and atmospheric correction. Then the multispectral bands (30 m) were merged with the panchromatic band (15 m). Based on RGP compositions and field inspection, 15 land-use and land-cover classes were defined. For edge segmentation, the bounds were set to 10 and 60 for segmentation configuring and merging in the ENVI software. Classification was done using SVM and K-NN. Both classifiers showed high values for the Kappa index (k): 0.92 for SVM and 0.86 for K-NN, significantly different from each other at 95% probability. A major improvement was observed for SVM by the correct classification of different forest types. The object-based classification is largely applied on high-resolution spatial images; however, the results of the present work show the robustness of the method also for medium-resolution spatial images.

O objetivo deste trabalho foi avaliar a correlação entre variáveis espectrais e o estoque de carbono da biomassa aérea de sistemas agroflorestais da região de Tomé‑Açu, PA. Foram testados 24 índices de vegetação de três grupos (razão simples, diferença normalizada e complexos), gerados a partir de imagens do sensor TM/Landsat‑5, adquiridas em 2008. As variáveis obtidas foram correlacionadas, por meio de regressão linear simples, ao estoque de carbono de quatro classes de sistemas agroflorestais, de diferentes idades e composições florísticas. As correlações obtidas entre as variáveis espectrais e o estoque de carbono foram significativas em 47% dos índices testados e variaram de acordo com as diferenças de biomassa nos sistemas analisados. As melhores correlações foram obtidas pelos índices de vegetação de razão simples e de diferença normalizada, em sistemas agroflorestais jovens, e pelos índices de vegetação complexos, em sistemas agroflorestais mais antigos.

The objective of this work was to evaluate the correlation between spectral variables and aboveground carbon stock of agroforestry systems in the region of Tomé‑Açu, PA, Brazil. Twenty‑four vegetation indices from three groups (simple ratio, normalized difference, and complex), calculated from images of the TM/Landsat‑5 sensor acquired in 2008, were tested. The obtained variables were correlated, by means of simple linear regression, to carbon stock from four agroforestry systems with different ages and floristic composition. The correlations obtained among spectral variables and carbon stock were significant in 47% of the tested indices and changed according to the differences in biomass of the analyzed systems. The best correlations were obtained by the simple ratio and normalized difference indices in young agroforestry systems, and by complex vegetation indices in older agroforestry systems.

O objetivo deste trabalho foi avaliar o mapeamento de área de cana‑de‑açúcar por meio de série temporal, de seis anos de dados do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), oriundos do sensor Vegetation, a bordo do satélite "système pour l'observation de la Terre" (SPOT). Três classes de cobertura do solo (cana‑de‑açúcar, pasto e floresta), do Estado de São Paulo, foram selecionadas como assinaturas espectro‑temporais de referência, que serviram como membros extremos ("endmembers") para classificação com o algoritmo "spectral angle mapper" (SAM). A partir desta classificação, o mapeamento da área de cana‑de‑açúcar foi realizado com uso de limiares na imagem-regra do SAM, gerados a partir dos valores dos espectros de referência. Os resultados mostram que o algoritmo SAM pode ser aplicado a séries de dados multitemporais de resolução moderada, o que permite eficiente mapeamento de alvo agrícola em escala mesorregional. Dados oficiais de áreas de cana‑de‑açúcar, para as microrregiões paulistas, apresentam boa correlação (r² = 0,8) com os dados obtidos pelo método avaliado. A aplicação do algoritmo SAM mostrou ser útil em análises temporais. As séries temporais de NDVI do sensor SPOT Vegetation podem ser utilizadas para mapeamento da área de cana‑de‑açúcar em baixa resolução.

The objective of this work was to assess sugarcane area mapping using six‑year‑old time series of normalized difference vegetation index (NDVI) data from the Vegetation sensor on board of the "système pour l'observation de la Terre" (SPOT) satellite. Three land cover classes (sugarcane, pasture, and forest), from the state of São Paulo, Brazil, were selected as reference spectral‑temporal signatures, which were used as endmembers for spectral classification with the algorithm spectral angle mapper (SAM). Based on this classification, sugarcane areas were mapped by applying thresholds on the sugarcane rule image from the SAM, generated from values from the reference spectra. Results show that the SAM algorithm can be applied to time series of moderate resolution multi‑temporal data, allowing for the efficient mapping of an agricultural crop in a mesoregional scale. Official data from sugarcane areas for the microregions of the state of São Paulo are well correlated (r² = 0.8) with the data obtained with the evaluated method. SAM is a useful algorithm for time series analysis. NDVI time series from the SPOT Vegetation sensor can be used for low-resolution sugarcane area mapping.

O objetivo deste trabalho foi analisar a composição florística e estrutural de sistemas silviagrícolas em Tomé-Açu, Pará. Os dados dendrométricos foram obtidos por inventário em 40 parcelas amostrais, com três unidades cada uma, no total de 120 unidades de 10x10 m. Foi inventariada a média de 1.424,3 indivíduos por hectare, pertencentes a 27 famílias e a 54 espécies. Tendo-se considerado a variabilidade dos estágios vegetativos, os diferentes sistemas silviagrícolas (SAF) foram divididos em quatro classes hierárquicas: SAF 1, SAF 2, SAF 3, e SAF 4, para estabelecer um sistema de classificação passível de ser utilizado em outras avaliações de campo e em classificações digitais por meio do sensoriamento remoto. Espécies observadas em outros sistemas da região amazônica também foram relevantes para este estudo, especialmente Theobroma cacao, T. grandiflorum e Euterpe oleracea que, juntas, apresentaram médias de frequência relativa de 51%, densidade relativa de 69,2%, dominância relativa de 50,1% e índice de valor de importância de 56,8%. Os dados médios de diversidade florística, abundância, área basal e valor de importância indicam os sistemas silviagrícolas da região de Tomé-Açu como sistemas de produção com potencial econômico e ambiental, se adotado manejo adequado e racional.

The objective of this work was to analyze the structural and floristic composition of agroforestry systems in Tomé-Açu, Pará, Brazil. Dendrometric data were obtained through an inventory of 40 sampling plots, with three sampling units each, comprising 120 sampling units with 10x10 m each. The average of 1,424.3 individuals per hectare belonging to 27 families and 54 species was inventoried. Considering the variability of vegetative stages, the different agroforestry systems (SAF) were divided into four hierarchical classes: SAF 1, SAF 2, SAF 3, and SAF 4, to set an classification system which can be used in other field evaluations and in digital classifications developed by means of remote sensing. Species observed in other agroforestry systems in the Amazon region were also relevant to this work, specially Theobroma cacao, Theobroma grandiflorum and Euterpe oleracea which, together, showed averages of 51% relative frequency, 69.2% relative density, 50.1% relative dominance, and 56.8% importance value index. The average data of the floristic diversity, abundance, basal area, and importance value index indicate that the agroforestry systems in the Tomé-Açu region are production systems with economic and environmental potential, if appropriate and rational management is adopted.

Banco de dados geográficos constitui-se em uma referência importante para o planejamento territorial, principalmente quando as informações regionais disponíveis são muito restritas. Os objetivos deste estudo foram quantificar e avaliar o uso e a ocupação das terras de 35 municípios do sul do Rio Grande do Sul. Instrumentais envolvendo geoprocessamento e sensoriamento remoto foram utilizados para classificar digitalmente imagens do satélite Landsat. Foi elaborado um banco de dados geográficos com informações referentes às classes de uso e à ocupação das terras (pastagem natural e cultivada, floresta natural, reflorestamento, banhado e alagadiço, dunas e areia; lâmina d'água; agricultura/solo exposto e área urbana). Os dados foram analisados por município e integrados na forma de instrumentos públicos de gestão territorial (Conselho Regional de Desenvolvimento da Região Sul, Associação dos Municípios da Zona Sul e Bacia Hidrográfica da Lagoa Mirim). Pastagens e agricultura foram as classes mais expressivas e corresponderam a 83% dos valores médios dos municípios. As demais classes não ultrapassaram 5% de ocupação. A análise espacial dos dados e as informações geradas possibilitam a compreensão da dinâmica ocupacional e permitem subsidiar a ordenação do espaço geográfico e o desenvolvimento sustentável da região.

Geographical data base consist in an important reference for the territorial planning, mainly when the available regional information are restricted. This study objectified to quantify and evaluate the land use and occupation of 35 municipalities of the South of the Rio Grande do Sul state. Remote Sensing and Geoprocessing techniques were utilized to classify digital image of the Landsat satellite. Geographical data base were elaborated with concerning information the classes of use and land occupation (natural and cultivated pastures, natural forest, reforestation, swampy and drenched, dunes and sand, water, agriculture, uncover soil and urban areas). The data were analyzed by municipality and integrated in form of public instruments of territorial magement the for the Regional Committee of development of the South Region, for the Municipalities Association of the South Zone of the RS State and for the Lagoa Mirim Water Basin. Pastures and agriculture were the classes most expressive and corresponded 83% of the average securities of the municipalities, being the other classes less expressive (<5%). Spatial analysis data and the information generated make possible the understanding of the occupational dynamics and subsidize the ordenation of the geographical space and the sustainable development of the region.

A utilização de matéria-prima de origem florestal aumentou significativamente nas últimas décadas. A busca por alta produtividade concretizou-se com a introdução de espécies exóticas, principalmente Eucalyptus sp. e Pinus sp. Neste trabalho avaliou-se a precisão da classificação digital obtida no levantamento de povoamentos florestais implantados e naturais da área da carta de Cachoeira do Sul - RS, utilizando técnicas de geoprocessamento, sensoriamento remoto, SIG (sistema de informação geográfica) e GPS (sistema de posicionamento global). Verificou-se que a área é ocupada por vegetação natural (35,54%), Pinus sp. (1,89%) e Eucalyptus sp. (0,77%), cuja precisão na classificação supervisionada digital foi: Exatidão global (85,23%), Kappa (84,90%) e Tau (77,74%). Concluiu-se que os três índices de acurácia podem ser utilizados, apesar de os índices Kappa e Tau mostrarem-se mais consistentes.

The use of forest raw products has increased significantly in the last decades. The search for high productivity has led to the introduction of exotic species, mainly Eucalyptus sp. and Pinus sp. This work evaluated the precision of classification obtained from surveying forest implemented and natural stands in the region of the map area of Cachoeira do Sul - RS, using geoprocessing techniques, remote sensing, GIS (geographic information system) and GPS (global positioning system). It was verified that the area is occupied by natural vegetation (35.54%), Pinus sp. (1.89%) and Eucalyptus sp. (0.77%), with the following values precision in the supervised digital classification: Global precision (85.23%), Kappa (84.90%) and Tau (77.74%). It was concluded that the three accuracy indexes can be used, although Kappa and Tau were more consistent.

Este trabalho tem como objetivo apresentar uma proposta metodológica para o levantamento e análise dos recursos florestais dos povoamentos naturais e implantados, obtido através da utilização de técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto e localizados na carta topográfica SH. 22-Y-A, Cachoeira do Sul, RS. Para tal, utilizaram-se imagens de satélites associadas ao sistema de informações geográficas, processadas por técnicas de classificação digital e funções matemáticas. Dessa forma, realizou-se o levantamento e a quantificação das diferentes bases temáticas. As variáveis e bases temáticas foram obtidas através das imagens de satélite, trabalho de campo, carta topográfica e cruzamentos geoespaciais, obtendo o uso da terra, espécie implantada, área ocupada, além da localização dos povoamentos florestais quanto à declividade, tipo de solo, rede hidrográfica e disponibilidade viária. Assim, essas informações permitiram analisar a situação da cobertura florestal da região de estudo, fornecendo subsídios ao gerenciamento dos recursos florestais e a preservação do meio ambiente.

This study presents a methodology for survey and analysis of the forestal resources of natural and implanted populating located in the topographic leaf SH.22Y-A, Cachoeira do Sul, RS, (Brazil) by using geoprocessing and remote sensing technics. For this purpose, the Geographic Information Systems, associated to satellite images, processed by digital classification and mathematics’ functions were used. In so doing data gathering and quantification of different thematic bases of the studied area. Variables and thematic bases eere accomplished the satellite images, assessed in the field and topographic maps and the geospacials crossings obtaining the land use, implanted species, taken area, besides the localization of the forest concerning slope, edaphic, hydrographic and road availability. Thus, these information obtained by comparing these variables, made it possible to analyze the forestal cover of the study area, supplying subsidy to the forestal resources management and the environmental preservation.