O ecossistema manguezal representa 8% de toda a linha de costa do planeta ocupando uma área total de 181.077 km2. O Brasil é o segundo país em extensão de áreas de manguezal, ficando atrás apenas da Indonésia. O objetivo do presente estudo foi mapear e identificar os principais vetores responsáveis pela supressão da cobertura das áreas de manguezal na região do Baixo Sul da Bahia, Brasil, a partir de imagens de satélite Landsat disponíveis para o período entre 1994 e 2017. Os mapeamentos foram realizados a partir de classificação supervisionada, utilizando o método Maxver. A acurácia da classificação obtida foi verificada através da verdade de campo, de índices de Exatidão Global, e dos coeficientes de concordância kappa e Tau. As classes que apresentaram maior área de cobertura no período analisado foram: vegetação ombrófila densa, agropecuária, solo exposto e manguezal. Foram identificados dois vetores principais responsáveis pela supressão dos bosques de mangue: a expansão desordenada das áreas urbanas (com destaque para o município de Valença) e o avanço da atividade de carcinicultura clandestina, devido a instalação de tanques de cultivo de camarão sem o devido processo de licenciamento ambiental (sobretudo no município de Nilo Peçanha). O uso das geotecnologias, em especial o Sensoriamento Remoto e os Sistemas de Informações Geográficas, foram ferramentas fundamentais na identificação destes vetores responsáveis pela supressão das áreas de manguezal na área de estudo região do Baixo Sul da Bahia.  Mapping and identification of vectors responsible for mangrove suppression in the Southern Bahia Lowlands, BrazilA B S T R A C TThe mangrove ecosystem represents 8% of the entire coastline of the planet and occupies a total area of 181,077 km2. Brazil is the second largest country in terms of mangrove areas, second only to Indonesia. The aim of the present study was to map and identify the main vectors responsible for the suppression of mangrove cover in the Southern Lowlands of Bahia, Brazil, from Landsat satellite images available for the period 1994-2017. based on supervised classification using the Maxver method. The accuracy of the classification obtained was verified through field truth, Global Accuracy indices, and kappa and Tau agreement coefficients. The classes that presented larger coverage area in the analyzed period were: dense ombrophilous vegetation, agriculture, exposed soil and mangrove. Two main vectors responsible for the suppression of mangrove forests were identified: the disorderly expansion of urban areas (especially the municipality of Valença) and the advance of clandestine shrimp farming due to the installation of shrimp farms without due environmental licensing process (mainly in the municipality of Nilo Peçanha). The use of geotechnologies, especially Remote Sensing and Geographic Information Systems, were fundamental tools in the identification of these vectors responsible for the suppression of mangrove areas in the study area of the Southern Bahia Lowlands.Key-words: environmental impacts, satellite image, shrimp farming.

The article aimed to carry out a multitemporal mapping to show the expansion of shrimp farming in the communities of São Francisco and Barra dos Carvalhos, in the municipality of Nilo Peçanha (BA), from the records available in the free tool of Google Earth Pro. The mangrove is of paramount importance for countless estuarine and marine species that use the mangrove environments for shelter, food and refuge, as well as for sustaining fishing and shellfish carried out by artisanal fisheries communities and their food security. High-resolution images were selected for the years 2002, 2012 and 2017. The methodological approach was based on the visual analysis of the images, to identify the classes of use and coverage and the main vectors responsible for the suppression of mangrove areas. To support vectorization, an identification key was developed based on the principles of photointerpretation. Field outings were performed to collect data with the GPS receiver to validate the mapping. In the three years analyzed, it was possible to notice that there was a significant advance in the shrimp farming class. Between 2012 and 2017 there was a significant increase in the number of shrimp farming tanks, now occupying an area of 1.0 km2, an increase of 0.80 km2, corresponding to an area of occupation 5 times greater (500% expansion) than that observed in 2002.

Este trabalho visou definir uma metodologia para mapear a vulnerabilidade natural a erosão no município de Morro do Chapéu-BA, utilizando Sistema de Informações Geográficas - SIG com métodos multicriteriais (IMP - Inferência Média Ponderada) e de suporte à decisão (AHP - Análise de Processos Hierárquicos). A vulnerabilidade natural à erosão foi considerada, com base no balanço morfogênese/pedogênese, utilizando-se informações sobre a geologia, geomorfologia, solos, clima e uso de solo.

No abstract

No jogo de relações entre a sociedade e a natureza nas terras secas, a insustentabilidade ambiental das práticas, técnicas e tecnologias humanas configuram cenários de desertificação nas diferentes escalas espaciais, sejam locais, nacionais e regionais. Por meio desta pesquisa, analisou-se o uso e cobertura da terra como indicador ambiental de desertificação no polo regional de Jeremoabo, estado da Bahia. Construiu-se o mapa de uso e cobertura da terra pela interpretação de imagens LANDSAT-8, associada aos dados de campo. Alguns testes foram realizados para a definição das classes dos mapas, de acordo com os dados de campo, resolução da imagem, escala cartográfica do mapa e referências sobre o tema. A agropecuária é um fator da supressão das feições vegetais em favor da ampliação dos campos de agricultura e de pecuária, que se estendem em mais de 15,4 mil km2, com indicativos de deterioração da vegetação e do ambiente, observáveis na (re)classificação das feições vegetais, a partir do qualitativo antropizada, para apontar a pressão na biodiversidade. Os níveis acentuados de degradação equivalem às classes Solo Exposto e Superfície Erosiva Flúvio-pluvial, resultantes da supressão da cobertura vegetal sobre os Neossolos, altamente suscetíveis aos processos erosivos.