Levantamentos sistemáticos da cobertura vegetal no Brasil, à escala de semidetalhe, incluem aqueles realizados no âmbito dos projetos Radam e Radambrasil, no período de 1971 a 1977, tendo por base imagens de radar aerotransportadas e, mais recentemente, os mapeamentos, com base em imagens Landsat 7 ETM + , dos remanescentes da cobertura vegetal nos biomas brasileiros (projeto MMA/PROBIO), concluídos em 2006. Nestes pouco mais de 30 anos, muitas mudanças ocorreram, tanto na cobertura vegetal do país quanto no sensoriamento remoto orbital. Neste artigo de revisão, apresentamos, do ponto de vista conceitual e tecnológico, a evolução e o estado-da-arte dos sistemas sensores e discutimos algumas das técnicas mais utilizadas para decodificar (ex. em parâmetros biofísicos etc.) e classificar a resposta espectral da vegetação. Da mesma forma, apresentamos as principais iniciativas, históricas ou em curso, voltadas ao monitoramento da cobertura vegetal dos biomas brasileiros. Palavras-chave: sensoriamento remoto da vegetação, sistemas sensores, monitoramento dos biomas brasileiros. ABSTRACT. Remote sensing of vegetation: evolution and state of the art. Systematic surveys of the vegetative cover in Brazil include the semi-detailed mappings conducted within the scope of the Radam and Radambrasil projects, between 1971 and 1977, based on side-looking airborne radar images, and more recently, the assessments, based on Landsat 7 ETM + imagery, of the remnant vegetation cover of the Brazilian biomes (MMA/PROBIO), finished in 2006. In a little more than 30 years, many changes have occurred, both in vegetation cover as well as in orbital remote sensing. In this review article, we discuss, from a conceptual and technological perspective, the evolution and the state of the art of imager sensors, as well as some of the enhancement techniques utilized for decoding (e.g., in biophysical parameters, etc.) and classifying the spectral response of vegetation. Likewise, we present the main current (pioneering) initiatives for land cover monitoring of the Brazilian biomes.

Aproximadamente 47% do bioma Cerrado, um dos hotspots de biodiversidade no mundo, já foram desmatados. Em Goiás, único Estado da federação totalmente inserido nos limites do bioma, em torno de 63% da vegetação original já foram transformados em áreas de pastagens e agricultura. Infelizmente, muito deste desmatamento, ainda em curso, tem se dado à revelia do Código Florestal, ao mesmo tempo em que as áreas sob proteção integral correspondem apenas a 1% do território goiano. Nestas circunstâncias, o uso de instrumentos econômicos, entre eles o sistema de reserva legal extra-propriedade, pode vir a ser um importante mecanismo com vistas à proteção da cobertura vegetal e aglomeração dos fragmentos remanescentes. Assim, neste artigo discutimos vários aspectos pertinentes à simulação dos mercados de reserva legal em Goiás, em particular àqueles voltados às escalas e abrangência das análises, bem como os vários tipos de cenários regulatórios e espaciais, no âmbito dos quais as transações podem ocorrer. Por fim, e tendo por referência o Sistema Estadual de Unidades de Conservação (SEUC), apresentamos um conjunto de ações e estratégias voltadas à: a) consolidação e expansão do SEUC, b) definição de mecanismos legais para a implementação dos mercados de cotas de reserva florestal e c) desenvolvimento de um sistema de gestão territorial e ambiental para Goiás.

Fire is a significant agent of landscape transformation on Earth, and a dynamic and ephemeral process that is challenging to map. Difficulties include the seasonality of native vegetation in areas affected by fire, the high levels of spectral heterogeneity due to the spatial and temporal variability of the burned areas, distinct persistence of the fire signal, increase in cloud and smoke cover surrounding burned areas, and difficulty in detecting understory fire signals. To produce a large-scale time-series of burned area, a robust number of observations and a more efficient sampling strategy is needed. In order to overcome these challenges, we used a novel strategy based on a machine-learning algorithm to map monthly burned areas from 1985 to 2020 using Landsat-based annual quality mosaics retrieved from minimum NBR values. The annual mosaics integrated year-round observations of burned and unburned spectral data (i.e., RED, NIR, SWIR-1, and SWIR-2), and used them to train a Deep Neural Network model, which resulted in annual maps of areas burned by land use type for all six Brazilian biomes. The annual dataset was used to retrieve the frequency of the burned area, while the date on which the minimum NBR was captured in a year, was used to reconstruct 36 years of monthly burned area. Results of this effort indicated that 19.6% (1.6 million km2) of the Brazilian territory was burned from 1985 to 2020, with 61% of this area burned at least once. Most of the burning (83%) occurred between July and October. The Amazon and Cerrado, together, accounted for 85% of the area burned at least once in Brazil. Native vegetation was the land cover most affected by fire, representing 65% of the burned area, while the remaining 35% burned in areas dominated by anthropogenic land uses, mainly pasture. This novel dataset is crucial for understanding the spatial and long-term temporal dynamics of fire regimes that are fundamental for designing appropriate public policies for reducing and controlling fires in Brazil.

The main goal of this study, conducted in an area comprising 221 municipalities, in which 90% of the deforestation in the Legal Amazon takes place, was to understand the role of the agrarian structure in the conversion of forest into pasture and agriculture fields. Linear regression results indicate that 54%–62% of the variation in deforestation occurred between 1997 and 2004, respectively, and are explained as a function of changes in the amount of appropriated land in 1995. Likewise, up to 80% of the deforestation can be well explained by the variation in land concentration. In fact, strong spatial correlations were found between deforestation hotspots and land appropriation and land concentration. On the other hand, these critical areas have insufficient governance, particularly at the federal level. As the results of this study clearly demonstrate, strong governance and institutional integration, with emphasis on the territorial ordainment, are mandatory in order to reduce the rapid pace of deforestation in the Brazilian Amazon.

Artigo recebido em 03/10/2013 e aceito para publicação em 22/05/2014. RESUMO:A bacia hidrográfica do Rio Vermelho, situada no Estado de Goiás, possui uma elevada geodiversidade, com terrenos que vão do Arqueano ao Holocêno, e um proeminente registro tectônico impresso. Da mesma forma, ao longo de seu processo histórico de ocupação, tem sido impactada por variadas atividades de utilização do solo e do subsolo, o que acarretou tanto o empobrecimento da biodiversidade, quanto a modificação do seu aspecto físico, sendo expressiva a ocorrência de processos erosivos e acúmulos de sedimentos em razão da dinâmica de entrada e saída de energia e matéria do sistema natural. Neste trabalho, o qual teve por base a elaboração e análise do mapa de entropia do relevo para toda a área da bacia (~ 11.000 km 2 ), foi possível identificar áreas mais suscetíveis à atuação de processos morfogenéticos e, portanto, mais vulneráveis à ocupação, à exemplo das áreas próximas à foz da bacia, cujos valores de entropia são coerentes com a diversidade de usos e intervenções sobre o complexo sistema fluvial no entorno do canal principal do Rio Vermelho. Em que pese a necessidade de análises adicionais, à escalas de maior detalhe, nossos resultados demonstram o potencial da análise da entropia do relevo como ferramenta importante para identificar áreas com energia potencial disponível para realização de trabalho geomorfológico e, portanto, mais vulneráveis à ocupação (i.e. sujeitas a enchentes, inundações e deslizamentos de terras). Palavras-chave: Entropia do Relevo, Bioma Cerrado, Vulnerabilidade da Paisagem, Bacia Hidrográfica. ABSTRACT:The Rio Vermelho watershed, located in the Goiás State, shows a great geodiversity, with terrains ranging from the Arquean to the Holocene, in addition to a proeminent tectonic record. Likewise, throughout its occupation history, it has been impacted by a variety of surface and underground activities, which resulted in biodiversity impovereshment, as well as physical modifications, particularly progressive erosion processes and sediment accumulation, as a function of the dynamic incoming and outcoming of matter and energy from the natural system. In this work, based on the elaboration and analysis of an entropy map for the entire basin area (~ 11,000 km 2 ), it was possible to identify areas more susceptible to morphogenetic processes