Cartografia das áreas de risco no Rio Rolante-RS e estratégias de recomposição da mata ciliar

Os motivos provocadores deste trabalho se debruçam sobre uma das inúmeras variantes da relação da sociedade com a natureza, a qual ocorre com freqüência como se fosse um confronto. Pretende-se desenvolver análises para demonstrar o grau de redução da mata ciliar, de evidenciar a sua relação e importância quanto aos processos morfogenéticos nas margens dos rios e de avaliar que a sua recomposição é uma alternativa viável e de grande importância, como agente capaz de diminuir a intensidade desses processos. A identificação e localização dos pontos de interesse do estudo são feitas a partir da cartografia das áreas de risco mais suscetíveis a esses processos. Além disso, esses pontos no rio são selecionados com a intenção de constituírem subsídios para possíveis projetos de recomposição, atrelados a projetos que incorporem o aspecto educativo. A área deste estudo foi analisada com o uso da carta topográfica na escala de 1:50.000, levantamento fotográfico, croquis, relatos e vídeos. Também foram realizadas visitas, em diversas ocasiões, quando então se procede a identificação das áreas de risco e dos locais onde devem ser implementadas ações de proteção das margens através do plantio de árvores, com a finalidade de restabelecer a vegetação. Isto é, a quantidade a ser introduzida naquele local, como também as espécies necessárias para a recomposição da mata ciliar. A partir destes levantamentos identifica-se 30 espécies, utilizadas na recomposição, a opção de manejo a ser empregado em 20 locais estabelecidos para o plantio e os quatro locais onde é necessária a aplicação da técnica de enrocamento. Como forma de monitoramento utiliza-se a técnica dos pinos de erosão/deposição em quatro locais distintos. Na execução dos plantios, sempre que o local oferece condições adequadas, há a participação dos alunos das redes de ensino, das escolas municipais, estaduais e particulares, assim como das pessoas da comunidade e dos agricultores proprietários das áreas utilizadas.

Subsídios à previsão de safra da soja no Rio Grande do Sul usando técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto

Informações sobre as condições de crescimento e expectativa de produção de culturas são importantes para a economia brasileira, visto que permitem um planejamento adequado da economia agrícola, contornando problemas de escassez e administrando com vantagens o excesso de produtos. Neste contexto, as tecnologias de sensoriamento remoto e geoprocessamento permitem a obtenção de informações precisas, em tempo hábil e com baixo custo. O presente trabalho teve como principal objetivo gerar subsídios para o aprimoramento do sistema atual de acompanhamento e previsão da safra de soja no Brasil, incorporando técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento. Como objetivos específicos, buscou-se avaliar a acurácia da classificação digital de imagens LANDSAT para estimativa da área cultivada com soja e verificar a influência de aspectos regionais, tais como condições climáticas, de ocupação e de manejo, sobre a evolução temporal do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), obtidos de imagens NOAA, visando o monitoramento da cultura da soja em projetos de previsão de safras. A estimativa de área cultivada com soja foi realizada através da classificação digital não supervisionada. Como verdade terrestre foram selecionadas 24 lavouras de soja, individualizadas na imagem com diferentes tamanhos e de diferentes regiões de uso e cobertura do solo, as quais foram quantificadas usando GPS de precisão topográfica. A verificação da acurácia da estimativa foi feita através de análise de regressão linear, sendo testada a significância do coeficiente de determinação. O monitoramento da cultura da soja foi realizada usando imagens decendiais de máximo NDVI. Nestas imagens, foram selecionadas 18 janelas amostrais, sendo extraídos os valores de NDVI e expressos na forma de perfis espectrais. Os resultados mostraram que a estimativa de área das lavouras cultivadas com soja, obtida através do processo de classificação digital não supervisionada em imagens LANDSAT, foi acurada e precisa para pequenas, médias e grandes lavouras, mostrando-se ser uma técnica eficiente para ser utilizada em projetos de previsão de safras de soja na região estudada. A evolução temporal do NDVI, obtida de imagens NOAA, apresentou sensibilidade quanto às diferenças de uso e cobertura do solo, demonstrando que as escalas espacial e temporal das imagens NOAA são adequadas para o acompanhamento em nível regional da evolução temporal da biomassa. Existe, ainda, potencial de uso de imagens NDVI para inferir sobre a área cultivada com soja em projetos de previsão de safras em escalas regionais, desde que a cultura seja predominante no pixel.