摘要：Para incentivar os agricultores a preservar e/ou restaurar a vegetação nativa como previsto na Lei 12.651/2012, um programa de desenvolvimento rural sustentável do Rio de Janeiro investe na proteção e recuperação de Áreas de Preservação Permanente, especialmente as de nascente. O objetivo deste trabalho, relacionado a este programa, é construir cenários ambientais que subsidiem o planejamento e a gestão de APPs. A metodologia é a quantificação das classes de cobertura da terra: "Floresta", "Não Floresta", "Água" e "Não Classificada", usando geotecnologias em duas cenas comparativas, 2011 e 2016, e um cenário futuro, 2046. Foram utilizados o programa ArcGis 10.3 para processamento de imagem digital, os sensores Landsat 5 TM e Landsat 8 OLI e o programa Idrisi Selva 17.0/Land Change Modeler para a geração de modelos preditivos e análise comparativa. Os resultados indicam que, entre 2011 e 2016, houve um aumento de 160,4 hectares da classe “Não Floresta” em relação à “Floresta”: a classe “Floresta” diminuiu 7,4%, enquanto a classe “Não Floresta” aumentou 5,33%. Para o cenário futuro 2046, o modelo probabilístico markoviano apresenta 52% de chance de conversão da classe "Floresta" em "Não Floresta", portanto, há uma predição de cenário futuro tendencial pessimista de desmatamento. Recomenda-se o monitoramento da microbacia conjugado a mudanças na cobertura da terra e a ações de preservação de "Floresta”.
其他摘要：To encourage farmers to preserve and/or restore native vegetation as envisaged in Law 12,651/2012, a sustainable rural development program in Rio de Janeiro invests in the protection and recovery of permanent preservation areas, especially in the spring. Related to the program, the objective of this work is to construct environmental scenarios in the Fagundes River Basin in Paraíba do Sul/RJ, which will subsidize the planning and management of PPAs. The methodology is the quantification of land cover classes, "Forest", "Non Forest", "Water" and "Unclassified" using geotechnologies in two comparative scenarios, 2011 and 2016 and a future scenario, 2046. The program was used ArcGis 10.3 for digital image processing, the Landsat 5TM and Landsat 8 OLI sensors and the Idrisi Selva 17.0/Land Change Modeler program for the generation of predictive models and comparative analysis. The results indicate that, between 2011 and 2016, there was an increase of 160.4 hectares of the "No Forest" class on the "Forest" class: the "Forest" class decreased by 7.4%, while the "No Forest" class increased 5.33%. For the future scenario 2046, the Markovian probabilistic model presents a 52% chance of converting from the "Forest" class to "No Forest", therefore, there is a prediction of a pessimistic future trend of deforestation. It is recommended the monitoring of the watershed related to changes in the land cover and actions of preservation of "Forest".
关键词：Mudança de cobertura de terra. Cenários ambientais. Land Change Modeler. Microbacias Hidrográficas. Áreas protegidas.
