AVALIAÇÃO DO DESMATAMENTO NO MUNICÍPIO DE BRASIL NOVO NO ESTADO DO PARÁ - BRASIL, UTILIZANDO TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING

Autores

DOI:

https://doi.org/10.4215/rm2024.e23029

Resumo

O município de Brasil Novo, localizado na fronteira agrícola da Amazônia, experimenta significativas mudanças em sua cobertura do solo, impulsionadas principalmente pela expansão da pecuária e do cultivo de cacau. Através da análise de imagens de satélite Landsat 8 e do produto da ESA WorldCover 2020, combinada com informações climáticas e socioeconômicas, este estudo investigou as dinâmicas do uso da terra no período de 2015 a 2023. Os resultados revelaram uma redução substancial da cobertura florestal, com a expansão das áreas de pastagem como principal motor do desmatamento. A análise temporal do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) indicou variações interanuais na cobertura vegetal, associadas a eventos climáticos extremos e à pressão antrópica. Embora o município ainda mantenha 43,8% de cobertura florestal, com destaque para a Terra Indígena Arará, a pressão sobre os recursos naturais exige a implementação de políticas públicas e práticas de manejo sustentável para mitigar os impactos ambientais e garantir a conservação da biodiversidade amazônica.

Palavras-chave: Amazônia, NDVI, sensoriamento remoto, mudanças climáticas, pecuária, uso da terra.

Biografia do Autor

  • Victor Tiago da Silva Catuxo, Universidade Federal do Pará, Bdelém (PA), Brasil

    Doutorando em Ciência Animal. Engenheiro com experiência na gestão e implantação de projetos sustentáveis na Amazônia. Ampla experiência e conhecimento em recursos pesqueiros, aquícolas e florestais. Gestor de projetos sociais com envolvimento de comunidades tradicionais, extrativistas e pesqueira na Amazonia e na zona costeira brasileira. Atualmente coordenador do programa Território Sustentável Fomento desenvolvido pela Secretaria de Desenvolvimento Agropecuário e da Pesca SEDAP. Experiência em projetos BIM (Building information modeling), CAD (Computer aided design) e GIS (Geographic information system). Conhecimento em Python e R para Análise de Dados Ambientais e Sociais. 

  • Marlene Evangelista Vieira, Universidade Estadual do Amapá, Macapá (AP), Brasil

    Doutora em Produção Vegetal (Solos e Nutrição de Plantas) pela Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro (2017/2021. Atualmente é professora Ajunta I da Universidade do Estado do Amapá, do colegiado da Engenharia Agronômica, EAG-06 do curso (2024). Pesquisador/Bolsista da Comissão Executiva do Plano da Lavoura Cacaueira (2024), tutora presencial - Serviço Nacional de Aprendizagem Rural (2022/2024). Técnica Agropecuária/Engenheira Agrônoma da Secretaria de Estado de Desenvolvimento Agropecuário e Pesca do Pará. Tem experiência na área de Agronomia, atuando principalmente nos seguintes temas: Manejo dos solos, sistemas Integrados de cultivos, Nutrição mineral de Plantas, produção agrícola, consumo e segurança alimentar.

  • Carolina da Silva Gonçalves, Instituto Federal do Amapá, Macapá (AP), Brazil

    Doutoranda em Geografia pela Universidade Federal do Pará. Atuou como bolsista CAPES pelo Programa Amazônia Legal no Projeto Observatório da Zona Costeira. Graduada em Engenharia Cartográfica e de Agrimensura pela Universidade Rural da Amazônia, atuou como monitora de Sociologia e Extensão Rural. Participante do grupo de pesquisa GERAM - Grupo de Pesquisa em Relações de Gêneros e Ruralidades da Amazônia; e da Liga Acadêmica de Direito Verde Cabanagem no Núcleo de Comunidades e Povos Tradicionais. Atualmente é Professora Substituta na Universidade Federal Rural da Amazônia e Conselheira do Conselho Regional de Engenharia e Agronomia. Possui experiência em Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento.

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Publicado

2024-10-27

Edição

v. 23 (2024)

Seção

Artigos

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