The collapse of tailings dams may cause severe socioambiental and economic impacts. On February 25, 2019, the tailings dam of the mine “Córrego do Feijão”, associated with the mining company “Vale S.A.” collapsed in Brumadinho, MG, Brazil. The rupture caused dozens of deaths, and the tailings mud spread all over many areas of the municipality. Geoprocessing tools were used to estimate and to characterize the area affected by the mud, as well as to identify impacts caused by the rupture, under the perspective of land cover changes. The results showed that the tailings mud buried 297,28 ha of land, and at least 193 corporate (41%) and family (59%) facilities were compromised. 51% of the affected land was occupied by native vegetation (most of it preserved vegetation), 19% by human activities with a high circulation of people and 13% by agricultural activities. These changes suggest severe impacts, like contamination of the physical and biotic environments; deterioration of the physical and mental health of the affected populations; and local socioeconomic destabilization. Specific and multidisciplinary studies in different scientific fields are required to characterize and to find solutions to mitigate these impacts.

Pastagens sob práticas de manejo ineficientes tornam-se degradadas, provocando sérios problemas socioambientais e econômicos. Assim, entender a dinâmica dos sistemas pastoris e suas interações com o meio físico torna-se essencial na busca de alternativas sustentáveis para a agropecuária. Estudou-se manejo, dinâmica anual e interações socioambientais em pastagens de uma bacia hidrográfica no bioma Mata Atlântica em Minas Gerais, Brasil, durante o ano hidrológico 2016/2017. Utilizou-se dados de campo, relatos de agricultores e sensoriamento remoto via imagens LANDSAT 8 OLI e Google Earth Pro®. Foi proposto um índice de qualidade para pastagens da região. As pastagens apresentaram, em média, qualidade moderada. Níveis de degradação foram altos, oscilando de forma quadrática (níveis 2, 4, 5 e IDP) e potencial (nível 1) com a precipitação (p < 0,01), o que sugere que a irrigação possa ser prática eficiente no controle da degradação. Durante o ano, pelo menos 51,27% das pastagens apresentaram algum sinal de degradação, atingindo-se a marca de 91,32%, no período seco. Os resultados sugerem pior qualidade e maiores níveis de degradação de pastagens em terras elevadas e declivosas. Devido às condições socioambientais locais, indica-se o uso de sistemas silvipastoris agroecológicos no manejo das pastagens.Palavras-chave: uso da terra, sensoriamento remoto, relação solo paisagem, Zona da Mata, índice de qualidade. MANAGEMENT, QUALITY AND DEGRADATION DYNAMICS OF PASTURES IN ATLANTIC FOREST BIOME, MINAS GERAIS – BRASIL ABSTRACT:Pastures under inefficient management practices get degraded, leading to serious socioeconomic and environmental issues. That being said, understanding the dynamics of such systems and their interaction with the environment is essential when it comes to looking towards sustainable alternatives for livestock activities. The management, annual dynamics and socio-environmental interactions in pastures in an hydrographic basin located in Atlantic Forest biome, Minas Gerais, Brasil, were studied during the hydrological year of 2016/2017. Field data and farmers reports were utilized, such as remote sensing via images from LANDSAT 8 OLI and Google Earth Pro®. A quality index was proposed for the pastures, which usually presented medium quality. Degradation levels were high, oscillating in a quadratic basis (levels 2, 4, 5 and IDP) and potential (level 1) with precipitation (p < 0,01), which suggests that irrigation might be an efficient practice when it comes to degradation control. During the year, at least 51,27% of pastures have presented signs of degradation, achieving 91,32% in dry periods. The results suggest less quality and bigger degradation levels in pastures located in high and steep areas. Considering the local environmental conditions, agroecological silvopasture systems are recommended regarding the pastures management.Keywords: land use, remote sensing, soil/landscape relationships, Zona da Mata, quality index.

Devido à importância e dificuldade na avaliação do uso/cobertura da terra, a utilização de geotecnologias gratuitas tem aumentado. Avaliou-se detalhadamente o uso/cobertura da terra (UCT) na bacia do córrego Dornelas (BD) (MG, Brasil) a partir da integração dos softwares QGIS e Google Earth Pro (GEP) e discutiu-se potencialidades e limitações dessas geotecnologias, a partir de dados de campo e imagens/modelos tridimensionais do GEP. Os resultados mostraram que: (1) QGIS e GEP são complementares e sua integração é simples e eficaz na avaliação do UCT, pois o mapeamento via interpretação dos dados do GEP no QGIS apresentou alta acurácia na validação de campo (Kappa = 0,922); (2) O método utilizado se presta especialmente ao mapeamento multicategórico de pequenas áreas em escala ultradetalhada, mas os softwares apresentados também possuem ampla aplicação em estudos de áreas extensas; (3) interações pedogeomorfológicas regulam o uso e estado de ocupação da terra na BD: agricultura e moradia são praticadas em pequenas áreas de baixa altimetria e declividade, enquanto matas e pastagens apresentam distribuição generalizada. Pastagens estão mais degradadas em regiões elevadas e declivosas. Há uma recente reintensificação da agricultura na região, mas a interpretação desse processo necessita de estudos específicos, sob uma ótica geohistórica e geopolítica.

Mapas de uso da terra são essenciais na análise das dinâmicas agrária, ambiental e social de uma região, mas sua obtenção tem sido limitada por recursos dispendiosos. Por isso, o uso de ferramentas simples e gratuitas, como o Semi-automatic Classification Plugin (SCP) para QGIS, tem aumentado. Entretanto, estudos sobre o desempenho do SCP ainda são escassos. Nesse sentido, o presente estudo teve como objetivo avaliar o desempenho do SCP para mapear usos da terra com alta especificidade categórica e espacial. A área de estudos consistiu na bacia do ribeirão do Melo (90 km2), onde foram mapeadas 15 classes de uso da terra, a partir da classificação de dados derivados de uma imagem Sentinel 2A, com os três classificadores disponíveis no SCP. Os resultados mostraram que o SCP é adequado para mapear usos da terra com qualquer um dos classificadores, mas o algoritmo Maximum Likelyhood apresentou o melhor desempenho, com acurácia quase perfeita (Kappa = 0,93). Recomenda-se mais estudos que forneçam diretrizes concretas para a utilização do SCP, melhorando sua eficiência.

The current demand for food has been met through the exploitation of natural reserves. Brazil has 26% of its extension occupied by agricultural uses, 62% of which are pastures. Degraded pastures have greater land use intensity than well-managed pastures, leading to greater degradation of the environment. Land use classification systems consider that pastures are well managed, a misconception for the Brazilian reality. Based on this approach, it was aimed to develop a methodology for mapping the intensity of land use by pasture via remote sensing. The method of mapping was developed and validated in basins with different soil and climatic characteristics. Three calibrations were performed based on NDVI values to ascertain the influence on the results, being evaluated from the field campaigns and the kappa and weighted kappa indices. The kappa and weighted kappa indices presented reasonable and moderate agreement, respectively. The results were considered as satisfactory for the three calibrations, evidencing that the degree of degradation of the pastures can be estimated in a simple way by remote sensing. The Limoeiro River Basin has around 46.9% of pastures, at least, heavily degraded and 96.6% with some degree of degradation, which contributes to degradation of the natural resources and reduction of livestock farming and economic potential of the basin.