34 resultados para Terras indígenas

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Ferramentas computacionais que disponibilizem informações geográficas e descritivas sobre temas relacionados aos recursos ambientais potencializam agilidade e eficiência a vários processos de gestão ambiental, em especial aos relacionados com licenciamento ambiental. O Sistema Interativo de Suporte ao Licenciamento Ambiental - SISLA Módulo Consultor vem para suprir informações geográficas que subsidiem as atividades passíveis de licenciamento ambiental no Estado do Mato Grosso do Sul. O sistema também orienta o produtor ou o profissional que presta consultoria na área ambiental sobre a intercessão ou proximidade da propriedade de interesse em relação as áreas protegidas ou terras indígenas. O presente trabalho foi desenvolvido a fim de que, não só os empreendedores e consultores, como também usuários interessados possam acessar o SISLA Consultor para que tenham à sua disposição um Manual de uso das funcionalidades do sistema. O objetivo deste Manual é reunir de maneira clara e objetivas, todas as funcionalidades contidas no SISLA Consultor, a fim de que os usuários possam encontrar orientações e instruções de como interagir cada uma das funcionalidades.

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O trabalho apresenta uma síntese do mapeamento do uso e cobertura das terras na Região Oeste da Bahia - para os anos 1985 e 2000 - realizado pela Embrapa Monitoramento por Satélite, atendendo a demanda do Banco Nacional para o Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES). O objetivo do mapeamento foi avaliar a expansão agropecuária na Região Oeste da Bahia, baseando-se em técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento. Contém um mapa, em tamanho A4, da susceptibilidade à erosão da Região Oeste do Estado da Bahia.

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Este trabalho divulga a base de dados espaciais, elaborada para o Município de Campinas, onde foram utilizadas técnicas de geoprocessamento. O município foi mapeado e classificados os usos e cobertura das terras, com ênfase para os remanescentes de vegetação natural e as áreas urbanizadas ou em urbanização.

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O uso dos métodos tradicionais de levantamento do uso das terras, em razão do custo elevado dos instrumentos e a dificuldade de disponibilizar as informações de maneira rápida aos tomadores de decisão, torna proibitivo seu emprego de forma sistemática e repetitiva sobre grandes extensões de território. Desta forma, existe a necessidade de se utilizar métodos que possibilitem o levantamento do uso das terras de maneira eficiente, rápida e que tenham relativamente baixo custo. Neste contexto, a forma mais eficiente e rápida para caracterizar o uso atual das terras é por meio dos recursos instrumentais oferecidos pelo sensoriamento remoto (SR), com auxílio dos Sistemas de Informações Geográficas (SIGs) e dos Sistema de Posicionamento Global (GPSs). O processo de levantamento e caracterização do uso das terras, nesse caso, pode ser grandemente facilitado pela utilização de imagens de satélites e outros recursos de sensoriamento remoto, que podem gerar dados passíveis de serem geocodificados, ou seja, integrados, relacionados e espacializados nos SIGs. Esses, em conjunto com os GPSs, são considerados, atualmente, como a maneira mais eficiente de levantamento e identificação do uso das terras. Desta forma, o trabalho teve como objetivo o mapeamento de uso das terras utilizando o processamento digital de imagem de sensoriamento remoto, utilizando-se a interpretação visual, a classificação digital supervisionada, e a classificação híbrida (classificação digital + interpretação visual), utilizando-se imagem TM do satélite LANDSAT 7.

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A dinâmica do uso das terras no Brasil determina que os censos agrícolas, realizados somente a cada 10 anos, estejam desatualizados quando são publicados. Além disso, existe uma carência metodológica no que se refere à geração de informações atuais sobre o uso da terra de forma mais ágil. Como nos demais municípios, em Holambra no estado de São Paulo, há falta de informações atuais sobre a área rural. Assim, o objetivo deste trabalho foi construir a tipologia dos usos das terras em Holambra-SP, por intermédio de imagem de satélite de alta resolução espacial, o que possibilita geração de informações mais frequentes, precisas e atualizadas. Sendo assim, o suporte metodológico apoiou-se no geoprocessamento, utilizando imagem de satélite de alta resolução espacial, com identificação visual do uso atual da terras. Os resultados mostraram a importância e a operacionalidade no uso de imagem de satélite de alta definição espacial como ferramenta metodológica para levantar o uso das terras por base municipal, usando o instrumental oferecido pelos Sistemas de Informações Geográficas. A metodologia mostrou-se adequada aos estudos propostos para este trabalho e representa, portanto, um interessante caminho para pesquisa futuras sobre análises do uso das terras.

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O trabalho caracterizou o meio físico do Município de Jaguariúna-SP, a partir de imagens de satélite Landsat-TM, empregando-se técnicas de geoprocessamento, com a finalidade de se estabelecer um planejamento agroambiental visando o uso e manejo sustentável de seus recursos naturais.

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O trabalho divulga as diretrizes e recomendações aos agricultores, dos diferentes tipos de uso e ocupação inadequada do meio físico, para orientação do poder público municipal no planejamento de seu território. Aplicou-se ao Município de Jaguariúna-SP

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Solos do nordeste do Estado de São Paulo; Sistema de Avaliação da Aptidão Agrícola das Terras; Mapeamento da Aptidão Agrícola das Terras do Nordeste do Estado de São Paulo.

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O objetivo deste estudo foi mapear o uso e cobertura das terras do Município de Araras na escala 1:50.000 com base em imagem do satélite CBERS do ano de 2007; Geomorfologia; Uso e cobertura das terras;

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A tecnologia de sensoriamento remoto é uma das mais importantes fontes de informação para subsídios na identificação e no monitoramento de mudanças na cobertura da Terra. Objeto dessa tecnologia, a classificação supervisionada, por meio do algoritmo da máxima verossimilhança, tem sido um dos métodos mais utilizados para a extração de informações, principalmente em imagens de média resolução espacial. Utilizando parâmetros estatísticos, esse algoritmo pressupõe a ponderação das distâncias entre as médias dos níveis digitais das classes. Este trabalho objetivou a aplicação desse algoritmo em imagem de satélite de alta resolução. Para isso, foi necessário minimizar a intensidade de informações disponibilizadas por esses sensores, alterando a resolução espacial para 4 m e a radiométrica para 8 bit e, ainda, fazer uma filtragem pós-processamento. O presente trabalho, parte integrante de um projeto de monitoramento orbital de grandes obras de engenharia em infraestrutura, avaliou um método para a extração de informações para o monitoramento dessas obras, inseridas em meio rural ou urbano. A finalidade desse procedimento é subsidiar a análise da dinâmica de desenvolvimento dessas obras em relação a situações precedentes, assim como a possíveis intervenções no seu entorno. O projeto de monitoramento dessas obras utiliza imagens de satélites de vários sensores de alta resolução espacial, captadas em diferentes datas. No entanto, a aplicação do método apresentado neste trabalho exemplifica a utilização de imagem do satélite Ikonos 2 em uma única data. Para a imagem Ikonos 2, foi obtido um índice Kappa geral de 0,84 e apenas a classe caracterizada como Pastagem apresentou concordância relativamente mais baixa (0,71) em comparação a outras classes, mas ainda assim considerada uma boa classificação. Diante disso, a padronização proposta com a finalidade de minimizar as informações em imagens de alta resolução juntamente com o algoritmo da máxima verossimilhança e a posterior filtragem mostraram-se eficientes como suporte para a avaliação da ocupação das terras tomadas pelas obras (área de influência direta) e do seu entorno.

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Caracterização da Área. Localização Geográfica e Extensão Territorial. Relevo e Geologia. Solos. Vegetação, Clima e Hidrografia. Metodologia. Condições Agrícolas das Terras. Fatores de Limitação. Deficiência de fertilidade. Deficiência de água. Excesso de água ou defeciência de oxigênio. Suscetibilidade à erosão. Impedimento à mecanização. Profundidade efetiva. Fator climático. Fator declividade. Avaliação da Aptidão Agrícola das Terras. Resultados e Discussão.