Aquaculture and salt-culture are relevant economic activities in the Brazilian Coastal Zone (BCZ). However, automatic discrimination of such activities from other water-related covers/uses is not an easy task. In this sense, convolutional neural networks (CNN) have the advantage of predicting a given pixel’s class label by providing as input a local region (named patches or chips) around that pixel. Both the convolutional nature and the semantic segmentation capability provide the U-Net classifier with the ability to access the “context domain” instead of solely isolated pixel values. Backed by the context domain, the results obtained show that the BCZ aquaculture/saline ponds occupied ~356 km2 in 1985 and ~544 km2 in 2019, reflecting an area expansion of ~51%, a rise of 1.5× in 34 years. From 1997 to 2015, the aqua-salt-culture area grew by a factor of ~1.7, jumping from 349 km2 to 583 km2, a 67% increase. In 2019, the Northeast sector concentrated 93% of the coastal aquaculture/salt-culture surface, while the Southeast and South sectors contained 6% and 1%, respectively. Interestingly, despite presenting extensive coastal zones and suitable conditions for developing different aqua-salt-culture products, the North coast shows no relevant aqua or salt-culture infrastructure sign.

O trabalho realizado tem o objetivo a análise cronológica a partir do ano de 2006 até 2017 do desenvolvimento da construção do aterro de Marituba, no estado do Pará e os impactos ambientais e sociais. O aterro sanitário é um dos meios mais ecológicos e criteriosos na disposição de Resíduos Sólidos Urbanos. O aterro de Marituba é um dos exemplos da mal gestão e construção, falhando no setor social e ambiental sendo punido judicialmente de acordo com o processo judicial instaurado no Inquérito Policial de n°. 40/2017.100116-5, proprietária da Central de Processamento e Tratamento de Resíduos Urbanos - CPTR Marituba, em razão das diversas denúncias, matérias jornalísticas e protestos realizados pela população em torno do aterro acerca do mau cheiro proveniente do lixo além de uma série de irregularidades, as quais evidenciaram o cometimento de diversos crimes ambientais, dentre os quais destaca-se a poluição atmosférica e hídrica.

O objetivo deste estudo foi detectar as áreas queimadas na Área de Proteção Ambiental (APA) Triunfo do Xingu com detalhamento para a Área de Proteção Permanente (APP) local. A metodologia se baseia na aplicação do índice de diferença da taxa de queima normalizada (dNBR) para detectar as áreas afetadas pelo fogo, com posterior aplicação do filtro de detecção de borda, que binariza a imagem a partir do limiar de severidade de queimada que considera a área como queimada ou não queimada, finalizando com a conversão das imagens binarizadas como sendo queimadas para vetores, e assim, sua quantificação automática pela plataforma em nuvem do Google Earth Engine (GEE) nos últimos 6 anos (2016 – 2021). As imagens do satélite Sentinel 2, utilizadas para trabalho, correspondem aos meses de julho e agosto, visto que a época condizente com o período com menor precipitação, logo propício ao alastramento do fogo. Os resultados principais indicaram que o pico de queimadas ocorreu no ano de 2020, chegando ao montante 568.533 hectares de áreas queimadas (33,42% da área da APA). Considerando os mesmos meses em 2021 houve uma área de 348.377 hectares queimada (20,48% da área da APA) o que aponta uma redução significativa que pode ser influenciada pelas ações de do Governo Federal por conta dos decretos proibitivos do uso de fogo, sempre publicados no mês de julho, somado às ações de Comando & Controle (C&C) dentro do Plano estadual Amazônia agora da SEMAS/PA, que monitora e fiscaliza o, visando conter o desmatamento e as queimadas. Palavras-chave: Fogo. Mapeamento. APP.

Objetivou-se analisar o eixo de rotação da terra no período superior a um ano, considerando a ocorrência de um fenômeno natural, como o terremoto do Japão ocorrido em março de 2011, para saber se o mesmo contribuiu para alterar o eixo de rotação da Terra e quais as variações sofridas durante o período de estudo. Foram coletados os dados na página oficial do IERS (International Earth Rotation and Reference Systems Service) os dados de orientação da Terra, que são encontrados nos Boletins B, enumerados e coletados no intervalo do boletim B 278 até boletim B 285, que representam o período de setembro de 2010 a setembro de 2011. Com o uso do Excel 2016, tabelou-se e organizaram-se os dados, os quais se referem ao movimento do polo de x e y na unidade de milésimo de segundo (mas). Feito a organização, houve a criação do gráfico no próprio software. As figuras expostas demonstram que as oscilações obedeceram ao padrão cíclico do Movimento de Chandler, de modo que é possível inferir que, apesar da magnitude do evento, não houve interferência sobre o movimento analisado.

No abstract