This paper describes the use of moderate and high-resolution remote sensing images integrated with a Geographic Information System to evaluate the sedimentary balance and morphological changes seen on the sandy beach of Ponta Negra in northeastern Brazil. High-energy forces such as wind, tides, waves, and currents cause widespread erosion and morphodynamic instability along the shoreline. This investigation uses diverse images from multitemporal and multiresolution analyses and a Post-Processing Kinematic Global Positioning System (PPK GPS) survey as the primary resources to study the short and long-term effects of shoreline changes and the processes controlling the persistent horizontal and vertical erosion on the beach. We used moderateresolution remote sensing images from 1973 to 2012 and high-resolution images from 2003 to 2011. Between 1973 and 2012 a total area of 121,494.52 m 2 was affected by erosion and 37,266.58 m 2 was affected by accretion. Shoreline progradation rates of 4.2 m/year and recession rates of -3.7 m/year were estimated for the period between 1973 and 1986 and mean erosion rates of 1.5 m/year were estimated from 1986 to 2012. Digital Elevation Model (DEM) comparison resulting from different PPK GPS surveys showed a negative sediment balance of approximately -3,261.94 m 3 in a plot of 12,500 m 2 between May and September 2012. The coast has also been facing a drastically increased human influence in recent decades.

Dentre as diversas tecnologias utilizadas para cálculo do volume de materiais na mineração, o Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT) e o Light Detecting And Ranging (LiDAR), surgem como alternativas rápidas e precisas, em comparação com as técnicas de topografia tradicionais como estação total e Global Navigation Satellite System (GNSS). Diante destas novas tecnologias, este estudo avaliou a acurácia do cálculo de volume, realizado por meio de Modelos Digitais de Terreno (MDTs), gerados a partir das tecnologias VANT, LiDAR e GNSS, em uma pilha de rejeito da extração de calcário laminado, explorado para fabricação de lajotas in natura, comercializado com o nome de "Pedra Cariri", no município de Santana do Cariri, no Estado do Ceará. A avaliação da acurácia foi realizada com base no método de testes de hipóteses, a partir da análise de tendência e precisão, sendo os resultados classificados de acordo com o Padrão de Exatidão Cartográfica dos Produtos Cartográficos Digitais (PEC-PCD). Como resultado, o modelo gerado a partir do VANT apresentou a melhor acurácia no cálculo de volume da pilha de rejeito, objeto deste estudo, seguido pela modelagem obtida pelos levantamentos GNSS e LiDAR.

ResumoA crescente demanda em uso de dados altimétricos de alta precisão vertical, para o uso em trabalhos ambientais, vem aumentando de forma significativa nos últimos anos. Entretanto, cuidados especiais devem ser tomados para a utilização desse tipo de produto, principalmente na verificação do seu erro vertical. Esse trabalho teve como objetivo avaliar a qualidade vertical e desenvolver uma metodologia de calibração de Modelos Digitais de Elevação (MDEs) obtidos a partir dos levantamentos realizados pela Shuttle Radar Topographic Mission e de sensores aerotransportados Light Detection And Ranging na Bacia Hidrográfica Piranhas-Açú, região norte do Estado do Rio Grande de Norte, Brasil. Essa avaliação e calibração foi realizada para duas porções dentro da área de estudo: uma regional e outra local. Na área regional foi utilizado apenas o MDE SRTM, enquanto que na área local, foram utilizados os MDEs SRTM e LiDAR aerotransportado. Para calibração foi utilizada uma malha com pontos de controle altimétrico de alta precisão vertical. Os resultados demonstraram que nas áreas de estudo, o MDE SRTM apresentou uma avaliação satisfatória de precisão vertical, melhorada (de 26 a 29%), após sua calibração. Na área local, o uso do MDE LiDAR aerotransportado se mostrou com melhor precisão vertical em comparação ao MDE SRTM, e também foi melhorado (15%) após sua calibração com pontos de controle. Esta pesquisa demonstra a necessidade de avaliação e calibração regional/local do erro vertical de qualquer MDE, antes do seu uso, em trabalhos que necessitem de informações verticais. AbstractThere is a growing need for high resolution altimetry data to use in environmental research in the last years. Therefore, addition criteria must be applied for this data usage, especially due to vertical error. This paper focuses on vertical error evaluation and calibration methodology of Digital Elevation Models (DEM) obtained with Shuttle Radar Topographic Mission and with airborne Light Detection and Ranging in the Piranhas-Açu river basin; north part of Rio Grande do Norte State, Brazil. The evaluation and calibration was conducted in two sectors of the study area: regional and local. The regional sector was evaluated with SRTM data only and the local sector with DEM from SRTM and airborne LiDAR. The calibration used a network of high vertical accuracy altimetric control points data. The results show that the in the study area the SRTM DEM accuracy is satisfactory and was improved by 26-29% after calibration. In the local area, airborne LiDAR is more accurate than SRTM and was also enhanced by control points calibration (15%). This paper demonstrates the need for vertical error analysis and calibration in DEM prior to topographic use.

Tropical forests provide essential environmental services to human well-being. In the world, Brazil has the largest continuous area of these forests. However, in the state of Maranhão, in the eastern Amazon, only 24% of the original forest cover remains. We integrated and analyzed active fires, burned area, land use and land cover, rainfall, and surface temperature datasets to understand forest fragmentation and forest fire dynamics from a remote sensing approach. We found that forest cover in the Maranhão Amazon region had a net reduction of 31,302 km2 between 1985 and 2017, with 63% of losses occurring in forest core areas. Forest edges extent was reduced by 38%, while the size of isolated forest patches increased by 239%. Forest fires impacted, on average, around 1031 ± 695 km2 year−1 of forest edges between 2003 and 2017, the equivalent of 60% of the total burned forest in this period. Our results demonstrated that forest fragmentation is an important factor controlling temporal and spatial variability of forest fires in the eastern Amazon region. Thus, both directly and indirectly, forest fragmentation can compromise biodiversity and carbon stocks in this Amazon region.

O Maranhão é um estado que se localiza entre o bioma amazônico e o semiárido nordestino e devido sua posição geográfica recebe influência desses dois biomas, dando ênfase as áreas secas do semiárido nordestino é possível observar a grande vulnerabilidade do estado aos focos de calor, correspondente aos fatores climatológicos predominantes desta região.O objetivo do presente artigo é evidenciar a vulnerabilidade do Maranhão a focos de queimadas decorrentes de eventos de secas/estiagem no período de 1998 a 2016. O procedimento metodológico adotado consistiu em uma revisão bibliográfica e de busca de dados/informações em instituições que atuam direta e/ou indiretamente com a temática. Os resultados obtidos demonstram dois grandes setores diretamente afetados pela vulnerabilidade do estado aos focos de calor, no âmbito dos impactos socioambientais temos como consequência uma grande perda da biodiversidade, e tendo o mês de agosto de 2012 como o mês de maior índice de focos de calor totalizando 10.392 focos registrados, já nos impactos socioeconômicos destacam-se o total de 156 famílias atingidas e 207 municípios em estado de emergência, contabilizandoum total de 1.176.680 pessoas que foram direta ou indiretamente afetadas.Os impactos da seca no Maranhão são de natureza de dificuldade de acesso à água, perdas na agropecuária, perdas de bens matérias, risco à vida humana e perdas de biodiversidade nos biomas e ecossistemas maranhenses. Um impacto que merece destaque são os focos de calor, uma vez que os dados e pesquisas existentes indicam que sua ocorrência é modulada por eventos de secas.