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.

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.

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 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.

O objetivo deste trabalho foi avaliar dados multitemporais, obtidos pelo sensor "moderate resolution imaging spectroradiometer" (MODIS), para o estudo da dinâmica espaço-temporal de duas sub-regiões do bioma Pantanal. Foram utilizadas 139 imagens "enhanced vegetation index" (EVI), do produto MOD13 "vegetation index", dados de altimetria oriundos do "shuttle radar topography mission" (SRTM) e dados de precipitação do "tropical rainfall measuring mission" (TRMM). Para a redução da dimensionalidade dos dados, as imagens MODIS-EVI foram amostradas com base nas curvas de nível espaçadas em 10 m. Foram aplicadas as técnicas de análise de autocorrelação e análise de agrupamentos aos dados das amostras, e a análise de componentes principais na área total da imagem. Houve dependência tanto temporal quanto espacial da resposta espectral com a precipitação. A análise de agrupamentos apontou a presença de dois grupos, o que indicou a necessidade da análise completa da área. A análise de componentes principais permitiu diferenciar quatro comportamentos distintos: as áreas permanentemente alagadas; as áreas não inundáveis, compostas por vegetação; as áreas inundáveis com maior resposta de vegetação; e áreas com vegetação ripária.

The objective of this work was to evaluate multitemporal data, obtained by moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) sensor, for the study of spatial-temporal dynamics in two subregions of the Pantanal biome. One hundred and thirty nine enhanced vegetation index (EVI) images, from MOD13 vegetation index product, altimetry data from shuttle radar topography mission (SRTM) and tropical rainfall measuring mission (TRMM) precipitation data were used. In order to reduce data dimensionality, MODIS EVI images were sampled based on contour lines spacing of 10 m. The autocorrelation and cluster analysis were used for spatial and temporal evaluation of the samples; and the principal components analysis was applied to all dataset for spatial and temporal analysis. Results showed a spatial and temporal dependence between spectral response and precipitation. The cluster analysis indicated two spatial groups, suggesting the need for the analysis of the entire study area. The principal components analysis allowed to distinguish four behaviors: the areas permanently flooded; nonflooded areas composed by vegetation; flooded areas with higher spectral vegetation response; and riparian vegetation areas.

Mudanças no uso e cobertura da terra, como as ocorridas nas áreas de expansão agrícola na Amazônia Legal, geram uma série de impactos sociais, econômicos e ambientais. O entendimento destes processos pode permitir um melhor planejamento de políticas públicas a fim de monitorar e mapear áreas mais suscetíveis a problemas ambientais. Sendo assim, este trabalho teve como objetivo analisar a dinâmica de ocupação da Bacia do Rio Suiá-Miçu, um dos afluentes do Rio Xingu localizado ao norte do estado do Mato Grosso. Os mapas de uso e cobertura da terra para cada um dos períodos analisados (1973, 1984 e 2005) foram confeccionados com o auxílio de imagens dos sensores MSS/Landsat-1, TM/Landsat-5 e do sensor MODIS/Terra. Os resultados mostraram que até 1984, 13% da vegetação natural da bacia havia sido desflorestada, enquanto que em 2005 as atividades agrícolas já ocupavam 40% da área de estudo. Desta forma, tendo em vista as mudanças na paisagem observadas ao longo das últimas décadas, torna-se notória a necessidade urgente de estudos mais aprofundados visando a avaliação dos impactos ambientais, bem como a preservação dos recursos naturais na região.

Land use and land cover changes, as seen in the agricultural expansion areas in the Brazilian Legal Amazon, have as consequence several social, economic and environmental impacts. The understanding of these processes allows a better planning of public policies in order to monitor and map areas more susceptible to environmental problems. Hence, this work had as objective to analyze the land use/land cover changes dynamics in the Suiá-Miçu River Basin, located in the north part of Mato Grosso state, Brazil. The land use/land cover maps for each of the analyzed periods (1973, 1984 and 2005) were made using images from the MSS/Landsat-1, TM/Landsat-5 and the MODIS/Terra sensors. The results showed that until 1984, 13% of the natural vegetation of the watershed was deforested, while in 2005 the agricultural areas increased to around 40% of the study area. In that manner, the landscape changes observed along the last decades show the urgent need for studies in order to preserve the natural resources of the region.

O objetivo do presente artigo foi o de avaliar o produto MOD14 quanto à sua performance para detectar áreas queimadas na Amazônia, mais específicamente no norte do Estado do Mato Grosso, considerando o período entre 21/06/2004 e 07/07/2004, comparando os resultados fornecidos pelo MOD14 e interpretações visuais de áreas queimadas obtidas de imagens TM/Landsat-5. O produto MOD14 detectou 51,58% do total de áreas queimadas, cujo tamanho médio foi de 83,14 ha; os restantes 48,42% não detectados tinham tamanho médio de 38,74 ha. O produto MOD14 superestima a quantidade de áreas queimadas ao classificar solos expostos, florestas e outros tipos de coberturas da terra como pixels "hot spots"; além disso, este produto não detecta áreas queimadas de dimensões pequenas (< 100 ha), proporcionando erros de classificação em grandes áreas de solos expostos.

The main objective of this paper was to evaluate MOD14 product performance to detect burned areas in Amazonia, more specifically in the north of Mato Grosso State (Brazil), considering the period of 06/21/2004 to 07/07/2004, by comparing the results provided by MOD14 product with visual discrimination of burned areas using TM/Landsat-5 images. MOD14 product detected 51.58% of the total burned areas, which have an average size of 83.14 ha; the remaining 48.42% undetected burned areas have an average size of 38.74 ha. MOD14 product overestimates the burned areas by classifying exposed soils, forests and other types of land cover as hot pixels. In addition MOD14 product does not detect small burned areas (< 100 ha), generating classification errors in large areas of exposed soils.

Este trabalho objetiva desenvolver uma metodologia de integração de multisensores para um sistema de monitoramento da Amazônia. O sistema proposto baseia-se no Vegetation Continuous Fields (VCF) que utiliza um algoritmo de árvore de decisão. O algoritmo utiliza um conjunto de variáveis independentes, no caso métricas multitemporais do MODIS, para recursivamente particionar uma variável dependente, no caso dados de treinamentos provenientes de classes de uso da terra, em subconjuntos, que maximizam a redução do quadrado da soma residual. Os dados de treinamentos são obtidos pela classificação de imagens de alta resolução (Landsat/TM, ETM+ e CBERS 2/CCD). Neste estudo, um algoritmo foi desenvolvido a partir da linguagem IDL, no programa ENVI, e uma rotina estatística do programa S-PLUS. A área de estudo é o Estado do Mato Grosso com uma extensa área de cobertura de Floresta Amazônica. As cenas são classificadas em três classes: floresta, não floresta e água. Comparações do produto final com o mapa regional de uso da terra derivado do PRODES revelam uma concordância geral. Portanto, os resultados desse estudo sugerem que a metodologia é apropriada para a determinação da cobertura da terra na Floresta Amazônica.

This paper aims to develop a methodology of multisensor integration for an Amazon monitoring system. The proposed system employs the Vegetation Continuous Fields (VCF) method that uses the decision tree algorithm. The algorithm uses a set of independent variables, in this case MODIS multi-temporal metrics, to recursively split a dependent variable, in this case training data from class memberships, into subsets, which maximize the reduction of squares of sum of the residuals. The training data are obtained by high-resolution imagery classification (Landsat/TM, ETM+ and CBERS 2/CCD). In this study, an automated algorithm was developed from IDL language in the ENVI software and the statistical procedure of the S-PLUS software. The study area is Mato Grosso State with an extensive area of Amazon forest. The scenes are classified in three classes: forest, non-forest, and water. Comparisons of the final product with regional land cover maps derived from PRODES revel general agreement. Therefore, the results of this study suggest that the methodology is appropriate for land cover determination in the Amazon forest.

O objetivo desta pesquisa foi avaliar os dados do sensor MODIS para detectar e monitorar cicatrizes de áreas recém queimadas. Utilizamos imagens da reflectância de superfície do sensor MODIS: produto MOD09 (dia 5 de outubro) e produto MOD13A1 (meses de outubro e novembro). Foi avaliada também uma série temporal de um ano dos índices de vegetação (IV) EVI e NDVI (produto MOD13A1). Uma imagem do sensor ETM+ (dia 5 de outubro) foi utilizada como base para a delimitação dos polígonos amostrais e avaliação dos dados MODIS devido a sua melhor resolução espacial. A metodologia focou na aplicação do modelo linear de mistura espectral nas imagens reflectância para a geração das imagens fração sombra. Análises de regressão foram efetuadas para comparação entre o percentual de sombra derivado da imagem ETM+ e das imagens MODIS. As alterações multitemporais nas imagens IV foram avaliadas com base no teste de Tukey. Os resultados mostraram que a imagem fração sombra gerada a partir do produto MOD09 apresentou um R² = 0,66 (p < 0,01) em relação aos dados ETM+. Para as imagens do produto MOD13A1 não foram identificadas relações significativas. Os IV dentro dos mesmos polígonos apresentaram uma variação sazonal durante o ano. No entanto, não houve uma diminuição significativa dos valores destes índices nos meses onde foram observadas as cicatrizes de áreas recém queimadas. Portanto, o produto MOD09 mostrou-se mais eficiente que o produto MOD13A1 para a detecção de cicatrizes de áreas recém queimadas. A análise multitemporal dos IV sugeriu que não foi possível detectar este mesmo padrão na área de estudo.

The aim of this research was to evaluate the MODIS sensor data to detect and monitor recent burned scars areas. We used MODIS sensor surface reflectance images, including: MOD09 product (October 5th) and MOD13A1 product (October and November). We also used one year temporal series of the vegetation indices (VI) EVI and NDVI (MOD13A1 product) to evaluate its capability to detect recent burned scars areas. An ETM+ sensor image (October 5th) was used as basis for the samples polygons design and to evaluate the MODIS data due to its higher spatial resolution. The methodology focused on the application of a linear spectral mixing model on the reflectance images to generate the shade fraction. Regression analyses were carried out for the comparison between the shade percentage derived from the ETM+ image and the MODIS images. The multitemporal change detection over the VI images were evaluated based on the Tukey test. The results showed that the shade fraction image derived from the MOD09 product presented a R² = 0,66 (p < 0,01) with the ETM+. For the MOD13A1 product images were not found a significant relationship. The VI over the same samples polygons presented seasonal variations during the year. Even though, was not observed a significant decrease in their values on the months that we detect the burned scars. We conclude that the MOD09 product was more efficient than the MOD13A1 product to detect burn scars. The multitemporal analysis of the VI suggested that it is not possible to detect this same pattern over the study area.

O objetivo desse trabalho foi analisar a distribuição da cobertura vegetal de diversas porções da Floresta Nacional (FLONA) do Tapajós (FNT), no Pará, através de atributos florísticos e fitossociológicos apoiados por imagens de satélites, em áreas de floresta primária (FP) e floresta secundária (FS). Para isso foram amostrados 35 transectos de 10 m ' 250 m em áreas de FP de alto e baixo platô, incluindo também as áreas alteradas por de corte florestal seletivo de madeira e 29 transectos de 10 m ' 100 m em áreas de FS em vários estágios regenerativos. Em cada um desses transectos foram levantadas informações dendrométricas como DAP (Diâmetro à Altura do Peito), altura total (AT) e altura comercial (AC), além de localização dos indivíduos arbóreos dentro das amostras. Os diâmetros de inclusão para as áreas de floresta primária e secundária foram de 10 cm e 3 cm, respectivamente. Foram inventariados 7666 indivíduos (6607 árvores ou arbustos e 1059 palmeiras) em uma área amostral de 11,65 ha, distribuídos em diferentes regiões da FNT. Foram identificadas em áreas de FP e FS 190 espécies de árvores, arbustos e palmeiras distribuídas entre 153 gêneros e 46 famílias. Nas FP e FS foi encontrado um índice de diversidade de Shannon-Wiener (H') de 4,44 e 4,09 nits.indivíduos-1, respectivamente, indicando uma alta diversidade biológica para essas duas fitofisionomias. Através de análises multivariadas foi possível concluir que existe uma diferença florística e quantitativa na porção norte, centro e sul da FLONA. As áreas de FS apresentaram uma grande heterogeneidade ambiental, dificultando o processo de agrupamento das suas fases sucessionais. Através desse trabalho foi possível concluir que o apoio das imagens ETM+/Landsat e RADARSAT-1 otimizou o processo de amostragem da FNT e possibilitou a análise espacial das regiões com maior diferenciação florística e fitossociológica da Floresta Nacional.

The objective of this work was to analyze the distribution of the vegetation cover of several portions of the Tapajos National Forest (TNF) in the State of Pará, through phytosociologic and floristic attributes supported by satellite images in primary (PF) and secondary (SF) forest areas. For this it was sampled 35 transects of 10 m ' 250 m in PF areas of high and low plateau, including areas disturber by activities selective logging areas and 29 transects of 10 m ' 100 m in SF areas in several regrowth stages. In each activities of these transects it was surveyed dendrometric information such as DBH (Diameter of Breast Height), total height (TH), and commercial height (CH), besides the location of the individual trees within the samples. The diameters considered for primary and secondary forest areas were 10 cm and 3 cm, respectively. It was inventoried 7666 individuals (6607 dicot trees or shrubs and 1059 palm trees) in a 11.65 ha total sample area distributed over different regions of the TNF. 190 species of trees, shrubs, and palm trees distributed among 153 genera and 46 families were identified in the primary and secondary forest areas. In the PF and SF areas, it was found a diversity index of Shannon-Wiener (H') of 4.44 and 4.09 nits.indivíduos-1, respectively, indicating a high biological diversity for these two forest types. Using multivariate analysis, it was possible to conclude that exist a structural and floristic difference in the North, Central and South portion of the National Forest. The SF areas presented a large environmental heterogeneity, making difficult to perform the clustering process of their succession stages. Through this work, it was possible to conclude that the support of ETM+/Landsat and RADARSAT-1 images optimized the sampling process of TNF, end allowed to perform the spatial analysis of the regions with higher phytosociologic and floristic differentiation of the National Forest.