Metodologias de quantificação de áreas verdes urbanas: mapeamento da cobertura arbórea e inventário florestal de árvores de rua em cidades do Estado de São Paulo

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Rollo, Luciana Cavalcante Pereira
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Geoprocessamento de áreas verdes; Green spaces GIS; Inventário florestal por amostragem de árvores de rua; Métodos quantitativos de áreas verdes; Quantitative methods of green spaces; Sampling methods of street trees
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11150/tde-25062014-104215/

A disponibilidade de dados quantitativos confiáveis é primordial para compreensão da Ecologia de áreas verdes, pois a partir deles é possível entender o funcionamento desses ecossistemas e avaliar sua participação no fornecimento de serviços ambientais. As áreas verdes podem ser compreendidas como uma rede dentro da matriz urbana composta por fragmentos, representados por parques, praças e áreas de proteção, interligados por corredores, principalmente matas ciliares e ruas arborizadas. Em diversos estudos, a caracterização das áreas verdes se baseia na distribuição da cobertura arbórea e do uso do solo mensurados por processos que utilizam técnicas de interpretação de imagens de sensoriamento remoto e de geoprocessamento, que têm se tornado mais acessíveis com os softwares livres. A cobertura arbórea inclui populações de árvores de rua e populações de árvores que não são de rua, que constituem aglomerados. No capítulo 2, são aplicados sobre 6 bairros de Rio Claro - SP (Brasil) 6 processos de mapeamento do solo: Dot grid; Classificação Automática Supervisionada; Classificação Automática Supervisionada com uso do NDVI; Classificação Automática Não Supervisionada; Classificação Automática Não Supervisionada com uso do NDVI; Vetorização, aplicada apenas à cobertura arbórea. Os processos foram equivalentes na quantificação dos diversos tipos de cobertura (Estatísticas Kappa >= 0,75) e forneceram dados acurados de quantificação da cobertura arbórea (teste de Tukey, com dados de referência da Vetorização), exceto para Classificação Automática Supervisionada. Obteve-se melhor desempenho das classificações automáticas com o NDVI combinado à imagem multiespectral. Avaliações mais refinadas das áreas verdes acessam informações sobre a comunidade vegetal que as compõe por levantamentos em campo. O tipo de inventário florestal a ser utilizado depende dos objetivos e é limitado pelo tempo e recursos financeiros disponíveis. No que tange as árvores de rua, processos de amostragem podem fornecer informações adequadas para muitos projetos, além de reduzirem custos, pois a amostra da população é suficiente para visão geral de todos os aspectos, embora se percam informações específicas dos indivíduos. No capítulo 3, investiga-se a eficiência do inventário florestal pelos métodos de amostragem sistemática simples e amostragem sistemática estratificada da população de árvores de rua da área densamente urbanizada de Piracicaba - SP (Brasil), tendo como variável de estratificação a porcentagem de cobertura de árvores de rua e como variáveis de interesse: densidade em número de indivíduos por quilômetro de calçada (Df), densidade em área basal por quilômetro de calçada (Dg), altura total média (Ht), densidade em volume por quilômetro de calçada (Dv), densidade em número de espécies por quilômetro de calçada (De). Avaliou-se também o uso de diferentes unidades amostrais representadas por: 1, 2, 3 e 4 quarteirões. Para tanto, foram amostrados sistematicamente 90 conjuntos de 4 quarteirões, nos quais foram levantados os indivíduos com CAP >= 12 cm plantados em calçada e canteiro central. Pela redução no Esforço amostral, foi possível observar que a amostragem sistemática estratificada foi mais eficiente que a amostragem sistemática simples, especialmente para Df, Dg e Dv. O aumento no tamanho da unidade amostral também provocou redução no Esforço amostral, porém houve aumento na Intensidade de amostragem.