SP09: Coberto de Solo & Gerenciamento de Dados Geográficos

A pesquisa sobre os fluxos de carbono / nitrogênio e sobre os habitats necessita de ser baseada na quantificação de modelos. Para gerenciar conflitos de uso do solo considerando a otimização dos fluxos de carbono, e assegurar a biodiversidade, a produção de alimentos e a segurança econômica é necessário um conhecimento profundo e atualizado sobre o uso do solo.

A identificação de possíveis vias de desenvolvimento permite a recolha de conhecimento melhorado e assim definir cenários prováveis de uso do solo futuro. Análises de sensoriamento remoto e de modelagem de uso do solo fornecem esses dados de uma forma consistente, de uma forma explícita espaço-temporalmente e através de várias escalas. Nós nos concentramos no mapeamento do uso do solo em alta resolução para grandes áreas e ao longo das últimas décadas, analisando as relações espaciais entre estruturas de paisagem diferentes, identificando ligações entre mudanças na paisagem e seus efeitos nos gases de efeito de estufa (GEE), e contruindo cenários para uma gestão sustentável da terra.

Análises geoestatísticas permitem-nos avaliar os padrões da paisagem e as ligações entre diferentes estruturas da paisagem (Lakes and Pobloth 2005). Os processos relacionados com as mudanças no uso e no coberto do solo (LULCC) e as decisões dos stakeholders manifestam-se a nível da paisagem. Ao mesmo tempo, o Sul da Amazônia é uma área extensa que requer uma cobertura a grande escala. Desse modo, nós iremos desenvolver métodos que permitam a análise de sensoriamento remoto com a resolução ao nível da paisagem (p.ex. baseado em dados do satélite Landsat) mas com uma cobertura regional, construindo assim a base para conceitos adaptados de gestão de uso do solo no Sul do Pará, e no Norte e no Centro do Mato Grosso. Nós iremos otimizar nossas abordagens metodológicass de modo a descrever o uso do solo recente e analisar as LULCC ao longo dos últimos 25 anos.

A forma como otimizar a gestão do uso do solo à escala da pasiagem no Sul da Amazônia é pouco conhecida. Recentemente, abordagens usando métricas estruturais da paisagem, análises de regressão estatística, de modelagem econométrica e espacial dinâmica têm sido aplicadas para identificar os motores da desflorestação nesta região, assim como os padrões espaciais resultantes.

Os resultados desses estudos apontam para a importância da inclusão de diferentes processos de mudança do uso do solo e seus motores em cenários de uso, tais como o papel das redes de transportes na desflorestação ou o abandono da terra. Também os impactos das LULCC, tais como as desmatação de savanas, nas emissões de GEE necessitam de ser modelados. Nós iremos seguir esta linha de acção e introduzir uma análise de tipos de uso do solo concorrentes e sua relevâncias para os serviços de ecosistema ao nível da paisagem e para toda a área de estudo.

O alvo principal deste subprojeto é a análise das LULCC à escala da paisagem, para suportar a tomada de decisões com vista a uma gestão otimizada da terra. Nós desenvolvemos e aplicamos uma abordagem de análise da paisagem integrando técnicas de sensoriamento remoto e de modelagem espacial para saber como mitigar conflitos de uso do solo atualmente existentes e prevenir outros futuros:

(1) Desenvolver esquemas de anãlise de sensoriamento remoto para obter mapas de uso do solo a alta resolução (p.ex. dados de Landsat) com cobertura regional ao longo dos últimos 25 anos

(2) Adaptar algoritmos de aprendizagem de máquinas e séries temporais para processar bases de dados de grandes dimensões

(3) Desenvolver e aplicar indicadores de sensoriamento remoto para avaliar padrões de paisagem e suas ligações com o potencial de sequestro de carbono ao nível da paisagem

(4) Modelagem espacialmente explícita ao nível da paisagem para a identificação dos motores e os hotspots de mudança à escala da paisagem

(5) Construção de cenários espacialmente explícitos dos tipos de uso do solo de acordo com enredos regionais e sub-continentais diferentes

(6) Desenvolver uma infraestrutura de dados espaciais para todo o projeto Carbiocial, incluindo o gerenciamento de dados e tecnologias baseadas na Web para a distribuição do acesso aos dados na Alemanha e no Brasil.

As nossas análises à escala da paisagem irão permitir reduzir a incerteza nas estimativas de LULCC para o Sul da Amazônia em comparação com sistemas de monitoramento global, ao mesmo tempo expandindo a análise das mudanças de vários anos para um quarto de século. Indicadors quantitativos derivados de imagens de sensoriamento remoto serão usados para avaliar o potencial de sequestro de carbono da região.

Project Members
Prof. Dr. Patrick Hostert
Prof. Dr. Tobia Lakes
Dr. Pedro J. Leitão
Thomas Mönkemeier
PhD candidate Hannes Müller
PhD candidate Florian Gollnow
Geomatics Lab, Geography Department, Humboldt University Berlin


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