Ferramentas de sensoriamento remoto e SIG aplicadas ao novo Código Florestal

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1 1/38 Ferramentas de sensoriamento remoto e SIG aplicadas ao novo Código Florestal Cota de Reserva Ambiental (CRA) Eng. Allan Saddi Arnesen Eng. Frederico Genofre Eng. Matheus Ferreira Eng. Marcelo Pedroso Curtarelli

2 2/38 Conteúdo programático Capítulo 1: O novo Código Florestal; Capítulo 2: Fundamentos de Sensoriamento Remoto e SIG; Capítulo 3: Mapeamento de APP e Reserva Legal APP de corpos d água; Capítulo 4: Mapeamento de APP de declividade e topo de morro; Capítulo 5: Cadastro Ambiental Rural (CAR); Capítulo 6: (CRA).

3 3/38 Tópicos abordados neste capítulo Cota de Reserva Ambiental (CRA): Introdução Conceitos básicos de sensoriamento remoto da vegetação; Mapeamento da dinâmica da cobertura florestal; Sensoriamento remoto e SIG aplicados ao CRA: Exemplo prático; Negociação de CRAs: Exemplo prático

4 4/38 (CRA): Introdução O que são? Art 44. II: correspondente à área de Reserva Legal instituída voluntariamente sobre a vegetação que exceder os percentuais exigidos no art. 12 desta Lei (80% na Amazônia Legal; 35% no Cerrado e 20% nos demais biomas); Títulos representativos de cobertura florestal que podem ser usados para compensar a falta de Reserva Legal em outra propriedade; O proprietário rural que desmatou antes de 22 de julho de 2008, além da opção de recompor a área pode compensá-la, por meio das CRAs; Fonte:

5 5/38 (CRA): Introdução Onde podem ser criadas? As CRAs podem ser criadas em áreas de: Servidão florestal (Lei Nº 6.938/1981 Política Nacional do Meio Ambiente); Reserva Particular do Patrimônio Natural (RPPN); Reserva Legal instituída voluntariamente sobre a vegetação que exceder os percentuais legais; Unidade de Conservação de domínio público que ainda não tenha sido desapropriada;

6 6/38 (CRA): Introdução Como criar? Inclusão do imóvel no Cadastro Ambiental Rural (CAR); Laudo de Vistoria (quando necessário) emitido pelo órgão ambiental; Apresentar a documentação necessária (disponível na apostila e Art. 45 1º da Lei /2012). As CRAs serão averbadas à margem da matrícula do imóvel no Cartório de Registro de Imóveis e poderão ser negociadas em já existentes mecanismos de mercado de compensação como, por exemplo, a Bolsa Verde do Rio de Janeiro (

7 7/38 (CRA): Introdução Fonte: IMAFLORA Art. 45 1º, V da Lei /2012 memorial descritivo do imóvel, com a indicação da área a ser vinculada ao título, contendo pelo menos um ponto de amarração georreferenciado relativo ao perímetro do imóvel e um ponto de amarração georreferenciado relativo à Reserva Legal.

8 8/38 Sensoriamento Remoto da Vegetação: conceitos básicos para o mapeamento da cobertura florestal Comportamento espectral da vegetação As características de refletância dos alvos podem ser estimadas medindo-se a quantidade de energia que é refletida. Essa medida é função do comprimento de onda e é conhecida como refletância espectral. Cor verde característica da vegetação

9 9/38 Sensoriamento Remoto da Vegetação: conceitos básicos para o mapeamento da cobertura florestal Conceito de assinatura espectral Para cada tipo de alvo superficial, pode-se estabelecer as respectivas propriedades de refletância. Essas características definem as assinaturas espectrais dos alvos e servem como um padrão de referência nos estudos envolvendo o sensoriamento remoto. ASSINATURA ESPECTRAL Variação da refletância de um objeto para cada comprimento de onda (λ)

10 10/38 Sensoriamento Remoto da Vegetação: conceitos básicos para o mapeamento da cobertura florestal Conceito de assinatura espectral - A cor verde da vegetação é resultante da absorção da radiação eletromagnética (luz) nas regiões do vermelho, ao mesmo tempo, em que a mesma é refletida na região do verde.

11 11/38 Sensoriamento Remoto da Vegetação: conceitos básicos para o mapeamento da cobertura florestal

12 12/38 Sensoriamento Remoto da Vegetação: conceitos básicos para o mapeamento da cobertura florestal Comportamento espectral da vegetação

13 13/38 Sensoriamento Remoto da Vegetação: conceitos básicos para o mapeamento da cobertura florestal Composição de bandas e formação de imagens coloridas

14 14/38 Sensoriamento Remoto da Vegetação: conceitos básicos para o mapeamento da cobertura florestal Composição de bandas e formação de imagens coloridas Composição de cor verdadeira Composição falsa-cor

15 15/38 Sensoriamento Remoto da Vegetação: conceitos básicos para o mapeamento da cobertura florestal Interpretação da vegetação em imagens de satélite Tonalidade; Cor; Textura; Composição colorida Landsat-TM R4 G5 B7 Forma;

16 16/38 Sensoriamento Remoto da Vegetação: conceitos básicos para o mapeamento da cobertura florestal Tonalidade Os diversos tipos de cobertura vegetal promovem variações na imagem de satélite representadas por tons de cinza; Quanto mais luz ou energia um objeto refletir, mais a sua representação vai tender ao branco.

17 17/38 Sensoriamento Remoto da Vegetação: conceitos básicos para o mapeamento da cobertura florestal Cor As variações da cena são representadas por diferentes cores; A cor vai depender da quantidade de energia que o objeto refletir; É mais fácil identificar tipologias florestais em imagens coloridas, pois o olho humano distingue cem vezes mais cores do que tons de cinza Composição colorida Landsat-TM R4 G5 B7

18 18/38 Sensoriamento Remoto da Vegetação: conceitos básicos para o mapeamento da cobertura florestal Cor Diferentes composições coloridas de áreas florestais Composição colorida Landsat-TM R3 G2 B1 Composição cor verdadeira Composição colorida Landsat-TM R4 G5 B3 Composição falsa cor Composição colorida Landsat-TM R4 G5 B7 Composição falsa cor

19 19/38 Sensoriamento Remoto da Vegetação: conceitos básicos para o mapeamento da cobertura florestal Textura As variações de textura, causadas pela homogeneidade ou heterogeneidade da superfície, são fortes indicativos da tipologia florestal: Floresta nativa (textura rugosa) Textura rugosa: Florestas nativas; Textura lisa: Florestas plantadas. Composição colorida Landsat-TM R4 G5 B7 Plantação de eucalipto (textura lisa)

20 20/38 Sensoriamento Remoto da Vegetação: conceitos básicos para o mapeamento da cobertura florestal Forma Florestas localizadas em Áreas de Preservação Permanente (APP) possuem praticamente a forma dos rios; Em regiões agrícolas, as áreas de Reserva Legal (RL), ou vegetação de porte florestal remanescente, normalmente possuem forma geométrica bem definida. Área de RL Composição colorida Landsat-TM R4 G5 B7 Área de APP Composição colorida Landsat-TM R4 G5 B7

21 21/38 Mapeamento da dinâmica da cobertura florestal Imagens multitemporais Resolução temporal: Intervalo de tempo em que um sensor adquire uma imagem de certa área.

22 22/38 Mapeamento da dinâmica da cobertura florestal Imagens multitemporais Mapa de mudanças Imagens de satélites são adquiridas em intervalos de tempo regulares, o que as torna útil para avaliar as mudanças de uso e cobertura da terra; 2005 Composição colorida Landsat-TM R4 G5 B7 Exemplo de plantações de eucalipto no município de Itatinga, centro-sul do Estado de São Paulo Composição colorida Landsat-TM R4 G5 B7

23 23/38 Mapeamento da dinâmica da cobertura florestal Imagens multitemporais Remanescente florestal Regeneração florestal Fonte: Ferreira et al. (2014) A aplicação do sensoriamento remoto multitemporal nas CRAs é a possibilidade do mapeamento da dinâmica da cobertura florestal; Por meio da classificação de imagens multitemporais é possível mapear a regeneração de florestas;

24 24/38 Sensoriamento remoto e SIG aplicados ao CRA: Exemplo prático Mapeamento da regeneração natural no Estado de São Paulo Apresentação de uma metodologia para o mapeamento da regeneração florestal utilizando imagens multitemporais de satélite; Objetivo: Gerar um mapa da cobertura florestal em que são discriminados remanescentes e regeneração; A localização de áreas de regeneração pode auxiliar a identificação de propriedades rurais que serão incluídas em futuros programas de CRA.

25 25/38 Sensoriamento remoto e SIG aplicados ao CRA: Exemplo prático Mapeamento da regeneração natural no Estado de São Paulo Área de estudo: Oeste do Estado de São Paulo Região com agricultura desenvolvida e com predominância de cana-deaçúcar; Fragmentos florestais pequenos e desconectados, o que dificulta o mapeamento;

26 26/38 Sensoriamento remoto e SIG aplicados ao CRA: Exemplo prático Mapeamento da regeneração natural no Estado de São Paulo Remanescentes florestais 1) Base de dados a) Remanescentes florestais da Fundação SOS Mata Atlântica, disponível em: Imagens multitemporais b) Imagens multitemporais do satélite Landsat 5 - TM:

27 27/38 Sensoriamento remoto e SIG aplicados ao CRA: Exemplo prático Mapeamento da regeneração natural no Estado de São Paulo 2) Detecção de regeneração no interior de remanescentes: construção de amostras de treinamento Imagens multitemporais Classificação não-supervisionada: Algoritmo K-médias (3 classes) Remanescente florestal Imagens fração solo (Modelo Linear de Mistura Espectral) Classe 1: Remanescente Classe 2: Remanescente Classe 3: Regeneração

28 28/38 Sensoriamento remoto e SIG aplicados ao CRA: Exemplo prático Mapeamento da regeneração natural no Estado de São Paulo 3) Utilização das amostras de treinamento para o mapeamento de regeneração Classe 1: Remanescente Classificação supervisionada: Algoritmo MAXVER Classe 2: Remanescente Classe 3: Regeneração Procedimentos de pós-processamento: - Remoção de ruídos; - Validação com imagens Google Earth Mapa da cobertura florestal (remanescentes + regeneração)

29 29/38 Sensoriamento remoto e SIG aplicados ao CRA: Exemplo prático Mapeamento da regeneração natural no Estado de São Paulo Mapa da Cobertura florestal 4) Mapa da cobertura florestal (remanescentes + regeneração) Validação com imagens Google Earth Fonte: Ferreira (2012) Área mapeada com cobertura florestal Remanescente florestal Plantação florestal

30 30/38 Sensoriamento remoto e SIG aplicados ao CRA: Exemplo prático Para mais detalhes, por favor acessem: Apostila do curso Dissertação de mestrado: Título: Análise da dinâmica da cobertura florestal no Estado de São Paulo Artigo na revista Regional Environmental Change: FERREIRA et al. (2014) Forest dynamics and land-use transitions in the Brazilian Atlantic Forest: the case of sugarcane expansion.

31 31/38 Negociação de CRAs: Exemplo prático Mecanismos de mercado para serviços e ativos ambientais: Exemplo: Bolsa Verde do Rio de Janeiro (BVRio) - BV Trade: Plataforma de negociação online para comercialização de CRAs - Fonte:

32 32/38 Negociação de CRAs: Exemplo prático BV Trade: Bolsa de valores ambientais Mercado de créditos em Unidades de Conservação: O titular de imóveis privados localizados no interior de Unidades de Conservação podem vender seus imóveis, evitando assim desapropriação; Produtores rurais e empreendedores podem cumpriras obrigações da Nova Lei Florestal; Mercado de créditos com Futura: O titular de imóveis privados localizados no interior de Unidades de Conservação podem vender seus imóveis, evitando assim desapropriação; Produtores rurais e empreendedores podem cumpriras obrigações da Nova Lei Florestal

33 33/38 Negociação de CRAs: Exemplo prático BV Trade: Bolsa de valores ambientais Mercado de créditos em Unidades de Conservação: Cartilha da BVRio, disponível em: tilha_uc_bvrio_final.pdf

34 34/38 Negociação de CRAs: Exemplo prático BV Trade: Bolsa de valores ambientais Mercado de créditos de Futura: Documento da BVRio, disponível em: 1.amazonaws.com/docspublicos/MercadoCRAF/BVRio+- +Introducao+ao+Mercado+de+CRAFs.pdf

35 35/38 Negociação de CRAs: Exemplo prático BV Trade: Bolsa de valores ambientais Criação de um cadastro para acessar a BV Trade: Simulador da Nova Lei Florestal do IMAFLORA

36 36/38 Negociação de CRAs: Exemplo prático BV Trade: Bolsa de valores ambientais Livro de ofertas de CRAFs: Preço de Compra e Venda; Localização (tipo de bioma)

37 37/38 Negociação de CRAs: Exemplo prático BV Trade: Bolsa de valores ambientais Portal de Créditos de Ucs Preço/ha; Localização (tipo de Bioma).

38 38/38 Simulador da Nova Lei Florestal do IMAFLORA Simulador da Nova Lei Florestal, disponível em: cativo/simulador.html#/ Simula o cumprimento da Nova Lei Florestal em imóveis rurais, a partir de dados de: Localização; Área Total; Área e data de desmatamento; Área existente de APP e RL