Ricardo Michael Pinheiro Silveira

Emprego de atributos topográficos no mapeamento da susceptibilidade a processos geoambientais na bacia do rio Jacareí, Paraná

O presente trabalho realizou o mapeamento da susceptibilidade a processos geoambientais na bacia do rio Jacarei, localizada na Serra do Mar Paranaense. A escolha da area justifica-se por essa ter sido fortemente afetada por processos de movimentos de massa ocorridos no dia 11 de marco de 2011, que ocasionaram diversos danos e prejuizos a populacao da regiao. A cartografia foi realizada por meio da analise digital do relevo, com o emprego dos atributos topograficos que mostraram melhor relacao com os processos, sendo eles: hipsometria, declividade, plano de curvatura e indice topografico de umidade. A legenda do mapa foi organizada em dez classes, contemplando os processos de escorregamentos, corridas de detritos e inundacoes associadas a corridas de lama, com niveis de susceptibilidade moderada, alta e muito alta.

Classificação Hierárquica Automatizada de Formas do Relevo no Estado do Paraná Apoiada na Modelagem Digital do Terreno (Automated Hierarchical Classification of Landforms in the State of Paraná Supported by Digital Terrain Modeling)

Na perspectiva da modelagem digital do terreno aplicada a identificacao e mapeamento de feicoes e unidades morfologicas, pautada no desenvolvimento da geomorfometria e das geotecnologias em ambiente de Sistemas de Informacoes Geograficas, o presente trabalho emprega a aplicacao da proposta de classificacao hierarquica de formas do relevo de Hammond (1964), adaptada para o ambiente informatizado por Dikau (1991). A area de estudo adotada compreende o estado do Parana, Brasil. O metodo consiste num sistema de classificacao em tres niveis hierarquicos resultante da combinacao de tres variaveis morfometricas (declividade, gradiente altimetrico e predominio de areas planas) calculados a partir de uma janela movel definida e que resultam em ate 96 classes distintas de relevo. Tendo como referencia o Modelo Digital de Elevacao (MDE) SRTM90, tres janelas amostrais foram testadas: 9,63x9,63km, 4,77x4,77km e 2,43x2,43km. Os resultados apontaram que os parâmetros de entrada, como a resolucao espacial do MDE, tamanho da area amostral e variaveis morfometricas utilizadas, afetam diretamente o produto final, sendo necessario embasar a escolha dos mesmos em relacao aos objetivos do mapeamento, ao fator de escala da base de dados e a taxonomia do relevo. O nivel de detalhamento/generalizacao das classificacoes obtidas tambem evidenciou que as atribuicoes qualitativas (nomenclatura das classes) variam conforme as caracteristicas geomorfologicas locais. Destaca-se, ainda, a potencialidade da classificacao em distinguir e representar unidades morfologicas por niveis de dissecacao do relevo. A proposta automatizada mostrou-se uma alternativa viavel para suporte de apoio em trabalhos de cartografia geomorfologica. Cabe destacar que a inclusao de outros conjuntos de variaveis, modificacao de parâmetros e aplicacao em recortes especificos de estudo emerge como desafio para trabalhos posteriores. A B S T R A C T From the perspective of digital terrain modeling applied to the identification and mapping of features and morphological units, based on the development of geomorphometrics and geotechnology in the environment of Geographic Information Systems, this paper employs the application of the proposed hierarchical classification of landforms Hammond (1964) adapted by Dikau (1991) to computerized environment. The study areas encompassed the state of Parana, Brazil. The method consists of a system of classification into three hierarchical levels resulting from the combination of three morphometric variables (slope, relief and profile type) calculated from a defined moving window and which results in up to 96 different relief classes. With reference to the Digital Elevation Model (DEM) SRTM90 three sample windows were tested: 9.63x9.63km, 4.77x4.77km and 2.43x2.43km. The results showed that the input parameters, the spatial resolution of the DEM, the size of sampling area and the morphometric variables used directly affect the final product. It is therefore necessary to base the selection of the same in relation to the mapping objectives, the scaling factor database and landform taxonomy. The level of detail/generalization of the classifications obtained also showed that the qualitative attributes (nomenclature of classes) vary according to local geomorphological characteristics. Furthermore, we highlight the potential of classification to distinguish and represent morphological units by level of dissection of relief. The automated proposal proved to be a viable alternative to support work in geomorphological mapping. It is worth noting that the inclusion of other sets of variables, parameter modification and application in specific frameworks of study emerges as a challenge for further work. Key words: Geomorphometry; Geomorphological Mapping; DEM SRTM90

O CRESCIMENTO POPULACIONAL COMO FATOR DE RISCO À PERDA FLORESTAL NO MUNICÍPIO DE PONTAL DO PARANÁ, LITORAL PARANAENSE, BRASIL

The anthropic pressure is a result, in most cases, the lack of urban planning, which has resulted in the occupation disorganized and strong impact on natural resources. In this context, the aim of this study was to quantify the remaining natural forest in relation to the expansion of urbanization in the Pontal Parana county, coastal Parana, Brazil. The data relating to population growth came from the 2000 census and 2010, provided by the Brazilian Institute of Geography and Statistics. The quantification of the remaining forest and the evolution of urbanization were performed by means of temporal analysis and satellite imagery Landsat5 for the years 2000 and 2010, scale 1:60000. Were used the ENVI 4.7 and ArGis10. The results showed population growth 46 percentage points and an increase 2.23 percentage point of the urbanized area between 2000 and 2010. It was concluded that the population growth occurred in this decade caused loss of native forest kind Dense Rain Forest lowlands, Restinga and Mangrove.