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A ocorrência de incêndios na vegetação em áreas protegidas constitui uma das graves ameaças à conservação da biodiversidade nestas áreas. O Parque Nacional da Chapada Diamantina (Bahia) se inclui entre as Unidades de Conservação com maior quantidade de focos de incêndios do Brasil. Neste sentindo, a presente pesquisa propõe-se a identificar as áreas acometidas por incêndios nos anos 2008 e 2015, dentro da extensão do Parque, utilizando os índices espectrais NBR e NDVI, visto que nesses anos ocorreram os últimos maiores episódios registrados. E, a partir das respostas espectrais dos índices, quantificar as áreas queimadas nos anos estudados. Deste modo, os resultados obtidos a partir da metodologia utilizada foram mapas elaborados com base nas imagens índices, os quais destacam as cicatrizes dos incêndios ocorridos e possibilitam analisar a extensão destas. Assim, ao comparar os resultados do recorte temporal analisado pode-se inferir que os episódios de incêndios mais intensos e numerosos ocorreram no ano 2008, totalizando 36975 hectares em área queimada pelo índice NBR e 35304 hectares pelo NDVI. Utilizou-se registros de focos de calor elaborados a partir de dados do satélite NOAA, a fi m de validar as cicatrizes. Por fi m, destaca-se a eficácia do índice NBR no mapeamento de áreas queimadas, sobre o NDVI, atentando-se para o fato deste último confundir nuvens com valores semelhantes aos de locais queimados.

Este artigo propõe um método para mapear e qualificar a inserção social dos Programas de Pós-Graduação (PPG) na área de Ciências Ambientais da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). A construção do modelo consistiu na integração espacial de três componentes: o índice de vulnerabilidade socioeconômica (infraestrutura, capital humano, renda e trabalho); o índice de hemerobia (grau de antropização no uso e na ocupação do solo); e a densidade geográfica dos PPG. O modelo utiliza álgebra de mapas para produzir o mapa de destaque territorial com índices variando entre 1 (baixo) e 10 (alto). A validação ocorreu na avaliação quadrienal 2017, quando consultores da CAPES utilizaram o mapa de destaque territorial para interpretar qualitativamente a inserção social dos PPG frente às vulnerabilidades socioeconômicas e ambientais regionais. Outras aplicações vislumbradas são: diagnóstico de regiões prioritárias para novos cursos, direcionamento de recursos (humano e financeiro), incentivo à criação de redes colaborativas e análise da inserção profissional dos egressos dos PPG.

The use of Geographic Information System (GIS) and Remote Sensing for modeling groundwater potential give support for the analysis and decision-making processes about water resource management in watersheds. The objective of this work consisted in modeling the groundwater water potential of Siriri river sub-basin, Sergipe state, based on its natural environment (soil, land use, slope, drainage density, lineament density, rainfall and geology) using Remote Sensing and Geographic Information System as an integration environment. The groundwater potential map was done using digital image processing procedures of ENVI

O Mapeamento Anual da Cobertura e Uso do Solo no Brasil - MapBiomas - é um projeto voltado para a classificação da cobertura da terra em imagens dos satélites da série Landsat. Em sua coleção 2, que envolve classificações geradas de 2000 a 2016, o MapBiomas utilizou, de 2013 em diante, imagens do Landsat-8 em reflectância no topo da atmosfera (TOA). As classificações foram geradas baseadas em uma árvore de decisão definida empiricamente pela equipe do projeto. No entanto, é importante verificar como as classificações se comportam após correção atmosférica pelos algoritmos Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Hypercubes (FLAASH) e Quick Atmosphere Correction (QUAC). Assim, a partir da seleção da carta topográfica SD-23-X-D (Bom Jesus da Lapa - BA), as classificações foram geradas pelo Code Editor do Google Earth Engine, plataforma de processamento de imagens de satélite em nuvem, que permite a interpretação e análise de uma ampla gama de informações. Em seguida, foi feita uma avaliação da acurácia à fi m de identificar o dado que melhor representou as classes mapeadas. O dado em reflectância TOA e os dados corrigidos pelo FLAASH e QUAC, apresentaram, respectivamente, valores do Tau de 55,45%, 68,90% e 64,89%, Kappa de 48,28%, 64,60% e 61,55%, e, exatidão global de 62,88%, 74,09% e 70,74%. Ao final, concluiu-se que a correção atmosférica impactou positivamente a classificação da cobertura da terra da carta SD-23-X-D. A diferença de aproximadamente 4% a menos do QUAC em relação ao FLAASH, torna-o mais apropriado, dada sua menor complexidade e maior rapidez no tempo de processamento.