出版社：Grupo de Pesquisa Metodologias em Ensino e Aprendizagem em Ciências
摘要：Na atualidade, as matas ciliares vêm sendo degradadas pelas atividades antrópicas, contribuindo ao assoreamento, contaminação e degradação do meio ambiente. A lei Nº 12.651 dispõe a existência de uma área mínima de preservação entorno aos corpos de água, sendo necessário o monitoramento espacial e temporal. Este monitoramento pode ser feito mediante múltiplas aplicações SIG (Sistemas de Informação Geográfica) disponíveis para avaliar os câmbios na cobertura, dentre eles o SPRING. Neste sentido, o objetivo do trabalho foi avaliar o desempenho do software SPRING no mapeamento e classificação supervisionada das áreas sob influência dos reservatórios Goitá e Tapacurá, utilizando imagens IKONOS e Google Earth para os anos 2009 e 2019. Para a realização da classificação foram definidas duas áreas de influência da mata ciliar circundante às duas barragens alocadas na bacia do rio Capibaribe. Foram definidas seis classes de uso e ocupação do solo. A classificação foi feita utilizando o método de máxima verossimilidade, comparando os pixels da imagem um a um, com um limiar de classificação de 99%. Os resultados determinaram a existência de 2.2975 km2 de mata ciliar na barragem Goitá, apresentando maior mudança na área da cana de açúcar com acréscimo de 4.01%. Para a barragem Tapacurá foi determinada 1.8858 km2 de mata ciliar, tendo maior mudança na área de pastos com acréscimo de 8.43%. Ambas áreas mostraram incrementos substanciais na classe Mata (Goitá: 23.41% e Tapacurá: 17.83%). A utilização do software SPRING permitiu a classificação supervisionada da mata ciliar nestas barragens, determinando seis coberturas de importância.
其他摘要：Nowadays, the riparian forests have been degraded by anthropic activities, contributing to silting, contamination and degradation of the environment. Law Nº 12,651 provides for the existence of a minimum area of preservation around water bodies, requiring spatial and temporal monitoring. This monitoring can be done through multiple GIS (Geographic Information Systems) applications available to evaluate the exchange rates in the coverage, including SPRING. In this sense, the objective of the study was to evaluate the performance of the SPRING software in the mapping and supervised classification of the areas under influence of the Goitá and Tapacurá reservoirs, using IKONOS and Google Earth images for the years 2009 and 2019. To carry out the classification, two areas of influence of the riparian forest surrounding the two dams located in the Capibaribe river basin were defined. Six land use and occupation classes were defined. The classification was performed using the maximum likelihood method, comparing the pixels of the image one to one, with a 99% rating threshold. The results determined the existence of 2,2975 km2 of riparian forest in the Goitá dam, presenting greater change in the area of sugar cane with an increase of 4.01%. For the Tapacurá dam, 1,8858 km2 of riparian forest was determined, with a greater change in the area of pastures with an increase of 8.43%. Both areas showed substantial increments in the Mata class (Goitá: 23.41% and Tapacurá: 17.83%). The use of the SPRING software allowed the supervised classification of the riparian forest in these dams, determining six important coverages.
