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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorLuiz, Carlos Henrique Pirespt_BR
dc.contributor.authorFaria, Sergio Donizetept_BR
dc.contributor.authorEscada, Maria Isabelpt_BR
dc.date.accessioned2020-01-24T10:32:34Z-
dc.date.available2020-01-24T10:32:34Z-
dc.date.issued2019pt_BR
dc.identifier.citationLUIZ, Carlos Henrique Pires; FARIA, Sergio Donizete; ESCADA, Maria Isabel. Modelagem da expansão do reflorestamento com eucalipto e efeitos na estrutura da paisagem. Mercator (Fortaleza), v. 18, e18019, 2019. DOI: https://doi.org/10.4215/rm2019.e18019. Disponível em: http://scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1984-22012019000100215. Acesso em: 27 abr. 2020. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________pt_BR
dc.identifier.citationLUIZ, Carlos Henrique Pires; FARIA, Sergio Donizete; ESCADA, Maria Isabel. Modelling approach for predicting landscape changes in expanding eucalyptus plantations in Brazil. Mercator (Fortaleza), v. 18, e18019, 2019. DOI: https://doi.org/10.4215/rm2019.e18019. Disponível em: http://scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1984-22012019000100215. Acesso em: 27 abr. 2020.-
dc.identifier.urihttps://repositorio.unb.br/handle/10482/36631-
dc.description.abstractNeste artigo trabalhamos uma metodologia combinada de sensoriamento remoto, modelagem ambiental e ecologia da paisagem para análise dos impactos da expansão do reflorestamento com eucalipto na estrutura da paisagem. O uso combinado dessas técnicas possibilitou a simulação de cenários futuros, utilizando-os não apenas como uma ferramenta de análise, mas, sobretudo, para auxiliar no planejamento. O trabalho teve como área de estudo os municípios da Bacia do Rio Piracicaba e da Região Metropolitana do Vale do Aço, região que abriga importantes indústrias do setor siderúrgico, de papel e celulose em Minas Gerais. Foram utilizados dados da cobertura da terra obtidos a partir de classificações de imagens de satélite (TM/landsat) para os anos de 1985, 2010 e 2013. Em conjunto à cobertura da terra foram exploradas diversas fontes de variáveis estimuladoras e restritivas à mudança para criação de um modelo de cobertura da terra capaz de simular a expansão das áreas de eucalipto considerando um cenário de manutenção da tendência de crescimento observada entre 1985 e 2010. Os resultados do mapeamento mostraram que entre 1985 e 2010 houve aumento de cerca de 12% nas áreas de reflorestamento com Eucalipto, ao passo que as áreas de floresta diminuíram aproximadamente 9% e as de pastagem 3%.pt_BR
dc.language.isoptpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Cearápt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleModelagem da expansão do reflorestamento com eucalipto e efeitos na estrutura da paisagempt_BR
dc.title.alternativeModelado de expansión de reforestación de eucalipto y efectos sobre la estructura del paisaje-
dc.title.alternativeModelling approach for predicting landscape changes in expanding eucalyptus plantations in Brazil-
dc.typeArtigopt_BR
dc.subject.keywordReflorestamentopt_BR
dc.subject.keywordEcologia da paisagempt_BR
dc.rights.license(CC BY) - This is an open access article under the CC BY Creative Commons license.-
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.4215/rm2019.e18019pt_BR
dc.description.abstract1This paper combines remote sensing, environmental modeling, and landscape ecology to investigate the impacts of the expansion of eucalyptus reforestation. Using these techniques, a methodology was developed to analyze and predict future land cover and landscape structure trends. The study area was comprised of the river basin municipalities in Rio Piracicaba and the metropolitan region of Vale do Aço (RMVA), a region that is home to large steel, paper, and cellulose industries in Minas Gerais. This major hub of economic development in the state has altered the landscape through deforesting native vegetation and planting eucalyptus trees. Land cover data were taken from satellite image classifications (TM/Landsat) from 1985, 2010 and 2013 in order to study the land cover changes. A number of variables that stimulate or restrict these alterations and the eucalyptus expansion observed between 1985 and 2010 were used to simulate the eucalyptus expansion, through Multi-Layer Perception Neural Networking. The results showed that the areas of Eucalyptus reforestation increased by about 12% between 1985 and 2010, whereas forest areas contracted by approximately 9%, and pasture by 3%. The simulated eucalyptus expansion indicated that by 2035 the structure of the landscape will have changed, with an increased level of isolation of the forest patches and a decrease in their nuclear area.-
dc.description.abstract2En este artículo trabajamos una metodología combinada de teledetección, modelado ambiental y ecología del paisaje para analizar los impactos de la expansión de la reforestación con eucalipto en la estructura del paisaje. El uso combinado de estas técnicas posibilitó la simulación de escenarios futuros, utilizándolos no sólo como una herramienta de análisis, sino, sobre todo, para auxiliar en la planificación. El trabajo tuvo como área de estudio los municipios de la Cuenca del Río Piracicaba y de la Región Metropolitana del Valle del Acero, región que alberga importantes industrias del sector siderúrgico, de papel y celulosa en Minas Gerais. Se utilizaron datos de la cobertura de la tierra obtenidos a partir de clasificaciones de imágenes satelitales (TM / landsat) para los años 1985, 2010 y 2013. En conjunto con la cobertura de la tierra se exploraron diversas fuentes de variables estimuladoras y restrictivas al cambio a la creación de un modelo de cobertura de la tierra capaz de simular la expansión de las áreas de eucalipto considerando un escenario de mantenimiento de la tendencia de crecimiento observada entre 1985 y 2010. Los resultados del mapeamiento mostraron que entre 1985 y 2010 hubo aumento de cerca del 12% en las áreas de reforestación con Eucalipto, mientras que las áreas de bosque disminuyeron aproximadamente 9% y las de pastoreo 3%.-
dc.identifier.orcidhttp://orcid.org/0000-0002-2317-0593-
dc.identifier.orcidhttp://orcid.org/0000-0003-2347-1051-
dc.identifier.orcidhttp://orcid.org/0000-0002-5822-8265-
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