Esse trabalho utilizou dados da classificação de uso e cobertura do solo do projeto MapBiomas para avaliar a evolução da classe Floresta Plantada no período de 35 anos para a região da Ilha de Santa Catarina e Baixada do Maciambu, na região da Grande Florianópolis. Os resultados indicaram uma tendência de crescimento que incrementou o valor final em dez vezes quando comparado ao primeiro ano da classificação. Apesar do indicativo de incremento, uma análise da acurácia da classificação precisa ser realizada para subsidiar avaliações de tendência ou buscar correlações. Essa análise poderá ser realizada a partir da comparação com outros produtos cartográficos de maior resolução espacial, ou com base em dados coletados em campo. Essa avaliação poderá indicar possibilidades de melhoria no método de classificação do MapBiomas para a classe temática avaliada, nessa região.

Invasive alien species reduce biodiversity. In southern Brazil, the genus Pinus is considered invasive, and its dispersal by humans has resulted in this species reaching ecosystems that are more sensitive and less suitable for cultivation, as is the case for the restingas on the island of Santa Catarina. Invasion control requires persistent efforts to identify and treat each new invasion case as a priority. In this study, areas invaded by Pinus sp. in restingas were mapped using images taken by a remotely piloted aircraft system (RPAS, or drone) to identify the invasion areas in great detail, enabling management to be planned for the most recently invaded areas, where management is simpler, more effective, and less costly. Geographic object-based image analysis (GEOBIA) was applied on images taken from a conventional RGB camera embedded in an RPAS, which resulted in a global accuracy of 89.56%, a mean kappa index of 0.86, and an F-score of 0.90 for Pinus sp. Processing was conducted with open-source software to reduce operational costs.

O presente trabalho apresenta um método para o mapeamento de vegetação, por um processo de classificação por regiões geográficas, denominado GEOBIA (Geographic Object-Based Image Analysis) considerado adequado para classificar imagens de muito alta resolução (very high resolution – VHR). É possível executar o procedimento com qualquer equipamento que disponha de um sensor RGB de boa qualidade e permita execução de aplicativos para plano de voo. O método foi desenvolvido com base em softwares de código aberto (open source) para evitar custos com licenças, em todas as etapas, desde a captação das imagens, elaboração de produtos cartográficos, processamento da classificação por regiões e conclusão mediante cálculos de áreas. O estudo foi aplicado em quatro áreas de interesse, todas na região da Grande Florianópolis-SC, contendo porções do ecossistema de Formações Pioneiras - Vegetação com Influência Marinha, também denominadas áreas de restinga, cujo principal alvo da classificação foi o mapeamento das áreas invadidas por Pinus sp. O método demonstrou útil para classificação de imagens em geral, podendo ser utilizado no manejo de outras espécies vegetais exóticas, ou até em outras aplicações ambientais.

A Agenda 2030 da Organização das Nações Unidas propõe objetivos e metas importantes largamente debatidas no que foi o processo de consulta mais amplo e participativo da história da ONU. Os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) que compõe a Agenda 2030, têm como metas primordiais a erradicação da pobreza (ODS 1) e a eliminação da fome e da desnutrição (ODS 2), o que implica a interconexão destes objetivos com os demais e requer, entre outras prerrogativas, o consumo e produção responsáveis e sustentáveis (ODS 12). Logo, o acesso equânime de toda a população brasileira à alimentação adequada além de observar as diretrizes estipuladas pela Agenda 2030, é um direito fundamental de todas (os) consumidoras (es) previstos no Artigo 6° da Constituição Federal de 1988 (CF/1988) e no Código de Defesa do Consumidor de 1990 (CDC). Os estudos e investigações desenvolvidas e parcialmente transcritas neste artigo, têm por objetivo analisar as interconexões entre a Agenda 2030 e o Artigo 18 do Código de Defesa do Consumidor (CDC) como garantidores de Direitos Humanos.

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