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Santa Catarina

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    A camada de informação de mosaico da paisagem foi gerada para uma Unidade Amostral de Paisagem (UAP), pertencente a uma subamostra de 18 UAPs do Inventário Florestal Nacional do Brasil (IFN-BR). As UAPs são unidades de área de 10 x 10 km, distribuídas em um grid nacional a cada 40 km. As classes do mapa de uso e cobertura da terra são generalizadas de acordo com sua aproximação a ambientes naturais ou semi-naturais, áreas de cultivo agrícola e áreas desenvolvidas ou urbanizadas, para a elaboração do mapa de mosaicos da paisagem. Este indicador classifica cada pixel do mapa de acordo com a composição dos tipos de uso e cobertura em uma área de vizinhança pré-definida ao seu redor. De acordo com o percentual de cobertura, é atribuído ao pixel central de uma janela móvel equivalente a 0,5 hectares no terreno, uma das 19 classes de mosaico possíveis, contidas em um esquema de classificação tripolar. As informações contidas no mapa de mosaico da paisagem são úteis para a avaliação do grau de heterogeneidade da cobertura da terra e na localização de áreas com alta incidência de paisagens mistas (sem dominância de nenhuma classe). A equipe do Laboratório de Monitoramento Ambiental da Embrapa Florestas foi responsável pela elaboração dos arquivos vetoriais, produzidos em 2018.

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    A camada de informação dos padrões morfológicos do habitat foi gerada para uma Unidade Amostral de Paisagem (UAP), pertencente a uma subamostra de 18 UAPs do Inventário Florestal Nacional do Brasil (IFN-BR). As UAPs são unidades de área de 10 x 10 km, distribuídas em um grid nacional a cada 40 km. As classes morfológicas de padrão espacial qualificam o habitat segundo a distribuição espacial de seus componentes, tais como borda, área core e conectores, por exemplo. A análise dessa distribuição permite inferir a intensidade de fragmentação, as opções de conectividade disponíveis e o efeito de bordas sobre a paisagem. A metodologia de geração da camada consiste na aplicação de uma sequência de operadores morfológicos matemáticos sobre um mapa binário, em que o foreground ou primeiro plano é representado pela classe de cobertura arbóreo/arbustiva (habitat) e as demais classes constituem o background ou segundo plano, exceto as massas de água, que se encaixam na classe de dados ausentes ou missing data. Usando-se a Análise Morfológica de Padrões Espaciais (MSPA), disponível no aplicativo GuidosToolbox, o foreground é segmentado em sete classes de padrão morfológico. A equipe do Laboratório de Monitoramento Ambiental da Embrapa Florestas foi responsável pela elaboração do arquivo vetorial que representa as classes MSPA, no ano de 2018, com base em mapa de uso e cobertura gerado a partir de imagens RapidEye, com 5 metros de resolução, obtidas em 2014.

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    A camada de informação referente ao caminho de menor custo para reconexão de fragmentos na paisagem foi gerada para uma Unidade Amostral de Paisagem (UAP), pertencente a uma subamostra de 18 UAPs do Inventário Florestal Nacional do Brasil (IFN-BR). As UAPs são unidades de área de 10 x 10 km, distribuídas em um grid nacional a cada 40 km. O mapa gerado mostra o caminho de menor custo para a conexão dos dois componentes da paisagem de maior valor para o parâmetro Ganho de Área Conectada (CAG), calculado no software GuidosToolBox por meio de análises baseadas em distância. A análise dessa camada permite definir locais de maior viabilidade para a implantação de corredores estruturais da paisagem. A equipe do Laboratório de Monitoramento Ambiental da Embrapa Florestas foi responsável pela elaboração dos arquivos vetoriais, produzidos em 2018.

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    A camada de informação dos padrões morfológicos do habitat foi gerada para uma Unidade Amostral de Paisagem (UAP), pertencente a uma subamostra de 18 UAPs do Inventário Florestal Nacional do Brasil (IFN-BR). As UAPs são unidades de área de 10 x 10 km, distribuídas em um grid nacional a cada 40 km. As classes morfológicas de padrão espacial qualificam o habitat segundo a distribuição espacial de seus componentes, tais como borda, área core e conectores, por exemplo. A análise dessa distribuição permite inferir a intensidade de fragmentação, as opções de conectividade disponíveis e o efeito de bordas sobre a paisagem. A metodologia de geração da camada consiste na aplicação de uma sequência de operadores morfológicos matemáticos sobre um mapa binário, em que o foreground ou primeiro plano é representado pela classe de cobertura arbóreo/arbustiva (habitat) e as demais classes constituem o background ou segundo plano, exceto as massas de água, que se encaixam na classe de dados ausentes ou missing data. Usando-se a Análise Morfológica de Padrões Espaciais (MSPA), disponível no aplicativo GuidosToolbox, o foreground é segmentado em sete classes de padrão morfológico. A equipe do Laboratório de Monitoramento Ambiental da Embrapa Florestas foi responsável pela elaboração do arquivo vetorial que representa as classes MSPA, no ano de 2018, com base em mapa de uso e cobertura gerado a partir de imagens RapidEye, com 5 metros de resolução, obtidas em 2014.

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    A camada de informação de interface de bordas foi gerada para uma Unidade Amostral de Paisagem (UAP), pertencente a uma subamostra de 18 UAPs do Inventário Florestal Nacional do Brasil (IFN-BR). As UAPs são unidades de área de 10 x 10 km, distribuídas em um grid nacional a cada 40 km. O modelo de interface de bordas é derivado da integração do mosaico da paisagem (LM) e do modelo morfológico (MSPA), sendo caracterizado de acordo com a similaridade de habitats adjacentes (bordas de cobertura arbórea/arbustiva ao longo de áreas naturais ou semi-naturais, ou mais antrópicas ou artificiais). As informações dessa camada podem ser usadas para outras análises espaciais, como, por exemplo, quantificar o percentual de bordas, conectores e ilhas de vegetação que apresentam vizinhança natural ou artificial (de natureza antrópica) e assim avaliar o grau de pressão que a vizinhança exerce sobre os fragmentos florestais. A equipe do Laboratório de Monitoramento Ambiental da Embrapa Florestas foi responsável pela elaboração dos arquivos vetoriais, produzidos em 2018.

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