Recursos de Sistemas de Informações Geográficas e banco de dados de código aberto como um suporte à fiscalização ambiental para monitoramento e detecção de desmatamentos ilegais
DOI:
https://doi.org/10.5902/2236499490049Palavras-chave:
Imagens orbitais gratuitas, Classificação temática, Acurácia temática, Geoprocessamento, Programas de código abertoResumo
A utilização de imagens de sensoriamento remoto e ferramentas gratuitas de sistemas geográficos de informações para análises espaciais têm proporcionado o desenvolvimento de ações exitosas pelos órgãos de fiscalização ambiental. Nesse sentido, as imagens disponibilizadas gratuitamente pela Iniciativa Internacional de Clima e Floresta da Noruega constituem um importante banco de dados que viabiliza a análise comparativa de intervenções ambientais em períodos mensais. Para otimizar ainda mais o emprego desses dados, verifica-se que quanto melhores as resoluções espaciais e temporais, melhores serão os resultados alcançados. O emprego de recursos e técnicas de geoprocessamento como a classificação supervisionada das imagens e a avaliação da qualidade temática, demonstrados neste trabalho, são essenciais para a confiabilidade dos dados necessários para aplicação das penalidades aos infratores ambientais. A conclusão da presente pesquisa indica que atualmente dispõem-se, tanto de dados orbitais de sensoriamento remoto como de programas computacionais gratuitos, do tipo Open Source, que permitem alcançar resultados satisfatórios. Esses recursos viabilizam o desenvolvimento eficiente de métodos e procedimentos em linhas de pesquisa e campos da ciência associados ao meio ambiente, abrindo novas perspectivas para os trabalhos presentes e aplicações futuras.
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Referências
Ariza López, F. J. (2002). Calidad en la producción cartográfica. Ra-Ma.
Brasil. (2021) Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709.htm
Calamito, A. (2017). A History of Open Source GIS, from Humble Beginnings to World-Changing Applications. Retrieved, 7, 2023.
Cambraia, D. J., Brites, R. S., & Bias, E. S. (2019). Application Potentialities of Vegetation Indices Based on the Visible Portion of the Spectrum of Electromagnetic Radiation. Anuário Do Instituto de Geociências - UFRJ, 42(4), 83–93. https://doi.org/10.11137/2019_4_83_93
Congalton, R. G., & Green, K. (2019). Assessing the Accuracy of Remotely Sensed Data: Principles and Practices, Third Edition (3rd ed.). CRC Press. https://doi.org/10.1201/9780429052729
Fernandes, L. C. (2019). Modelagem de risco de incêndios florestais utilizando redes neurais artificiais aplicada às regiões metropolitanas. https://repositorio.ufmg.br/items/1cc3d47e-cde9-41fd-a352-8fd90d07f918
Fleiss, J. L., Cohen, J., & Everitt, B. S. (1969). Large sample standard errors of kappa and weighted kappa. Psychological Bulletin, 72(5), 323–327. https://doi.org/10.1037/h0028106
Foody, G. M. (2020). Explaining the unsuitability of the kappa coefficient in the assessment and comparison of the accuracy of thematic maps obtained by image classification. Remote Sensing of Environment, 239, 111630. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111630
Hong, F., He, G., Wang, G., Zhang, Z., & Peng, Y. (2025). AuxTransUNet: Enhancing Remote Sensing Image Segmentation of Open-Pit Mining Areas in Qinghai–Tibet Plateau. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 18, 20348–20358. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2025.3595592
Karasiak, N. (2016). Dzetsaka Qgis Classification plugin. https://plugins.qgis.org/plugins/dzetsaka/
Landis, J. R., & Koch, G. G. (1977). The Measurement of Observer Agreement for Categorical Data. Biometrics, 33(1), 159. https://doi.org/10.2307/2529310
Llano, X. C. (2024). AcATaMa - QGIS plugin for Accuracy Assessment of Thematic Maps, version 24.10-Noosa. https://plugins.qgis.org/plugins/AcATaMa/version/24.10/
Long, Y., Ding, H., Zhu, Y., Yang, Z., & Li, B. (2025). FSRNet: A lightweight remote sensing forest wildfire detection network based on multi-scale, multi-level, and multi-path approaches. Advances in Space Research, 76(8), 4194–4212. https://doi.org/10.1016/j.asr.2025.07.072
Minas Gerais. Polícia Militar (2021). Comando de Policiamento de Meio Ambiente. Belo Horizonte,
Monserud, R. A., & Leemans, R. (1992). Comparing global vegetation maps with the Kappa statistic. Ecological Modelling, 62(4), 275–293. https://doi.org/10.1016/0304-3800(92)90003-W
Moraes, D. R. V., Ferreira Neto, L. C., Costa, M. D. S. S., Lima, A. M. M., Vieira, I. C. G., Lisboa Filho, J. & Adami, M. (2018). Monitoramento de áreas embargadas por desmatamento ilegal. Revista Brasileira de Cartografia, 70(5), 1595–1617. https://doi.org/10.14393/rbcv70n5-44566
NICFI - Norway International Climate and Forestry Initiative (2025). https://www.nicfi.no/
Oliveira, A. L. S. D., Nero, M. A., Tavares Júnior, J. R., Candeias, A. L. B., & Nóbrega, R. A. A. (2017). Comparação e validação da modelagem espacial de riscos de incêndios considerando diferentes métodos de predição. Boletim de Ciências Geodésicas, 23 (4), 556–577. https://doi.org/10.1590/s1982-21702017000400037
OSGeo. (2019). Opensource GIS history. https://wiki.osgeo.org/wiki/Open_Source_GIS_History.
Pereira, J. A S., & Tavares Junior, J. R. (2017). Classificação supervisionada e saldo de radiação para discriminação de alvos de superfície no entorno do reservatório de Itaparica - PE. Revista Brasileira de Cartografia, 69(6). https://doi.org/10.14393/rbcv69n6-44321
QGIS. QGIS versão “3.16.5 Hannover” (2021). https://qgis.org/en/site/forusers/alldownloads.html
Ribeiro, J. F., Walter, B. M. B., & José Felipe Ribeiro, E. C. (2008). As principais fitofissionomias do bioma cerrado. https://www.researchgate.net/publication/283072910_As_principais_fitofisionomias_do_bioma_Cerrado/link/5628c21f08ae04c2aeaeb5d9/download
Santos, A. R. S.; Peluzio, T. M. O.; Saito, N. S. (2010). Spring 5.1.2 Passo a passo: Aplicações práticas. Alegre, ES: CAUFES, 153p. Available in: https://www.mundogeomatica.com/livros/spring5x/livrospring512passopassoaplicacaopratica.pdf Accessed in: oct. 25th, 2024.
See, L., Laso Bayas, J., Schepaschenko, D., Perger, C., Dresel, C., Maus, V., Salk, C., Weichselbaum, J., Lesiv, M., McCallum, I., Moorthy, I., & Fritz, S. (2017). LACO-Wiki: A New Online Land Cover Validation Tool Demonstrated Using GlobeLand30 for Kenya. Remote Sensing, 9(7), 754. https://doi.org/10.3390/rs9070754
Silva, A. B. D., & Camelo, G. L. P. (2024). A percepção ambiental como ferramenta de análise no estudo dos impactos da atividade agrícola no município de Pitimbu/PB. Geografia Ensino & Pesquisa, 28, e84717. https://doi.org/10.5902/2236499484717
Wang, W., Tang, L., Zhang, Y., Cai, J., Chen, X., & Mao, X. (2025). Mapping Ecosystem Carbon Storage in the Nanling Mountains of Guangdong Province Using Machine Learning Based on Multi-Source Remote Sensing. Atmosphere, 16(8), 954. https://doi.org/10.3390/atmos16080954
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