Assessment of TerraClass and MapBiomas data on legend and map agreement for the Brazilian Amazon biome / Avaliação dos dados do TerraClass e do MapBiomas acerca da legenda e concordância dos mapas para o bioma brasileiro Amazônia

Reliable environmental monitoring and evaluation require high-quality maps of land use and land cover. For the Amazon biome, the TerraClass and MapBiomas projects apply different methodologies to create these maps. We evaluated the agreement between land cover and land use maps generated by TerraClass and MapBiomas (Collections 2 and 3) for the Brazilian Amazon biome, from 2004 to 2014. Specifically, we: (1) described both project legends based on the LCCS (Land Cover Classification System); (2) analyzed the differences between their classes; and (3) compared the mapping differences among the Brazilian states that are totally or partially covered by the Amazon biome. We compared the classifications with a per-pixel approach and performed an evaluation based on agreement matrices. The overall agreement between the projects was 87.4% (TerraClass x MapBiomas 2) and 92.0% (TerraClass x MapBiomas 3). We analyzed methodological differences to explain the disagreements in class identification. We conclude that using these maps together without a properly adapted legend is not recommended for the analysis of land use and land cover change. Depending on the application, one mapping system may be more suitable than the other.(AU)

O monitoramento e a avaliação ambiental confiáveis necessitam mapas de alta qualidade de uso e cobertura da terra. Para o bioma Amazônia, os projetos TerraClass e MapBiomas usam diferentes metodologias para criar esses mapas. Nós avaliamos a concordância entre os produtos gerados pelo TerraClass e pelo MapBiomas (Coleções 2 e 3) para o bioma Amazônia, de 2004 a 2014. Mais especificamente: (1) descrevemos as legendas dos projetos com base no LCCS (Land Cover Classification System); (2) analisamos as diferenças entre as classes; e (3) comparamos as diferenças de mapeamento entre os estados brasileiros total ou parcialmente incluídos no bioma Amazônia. As classificações foram comparadas em uma abordagem pixel a pixel e a avaliação foi baseada em matrizes de concordância. A concordância global entre os projetos foi de 87.4% (TerraClass x MapBiomas 2) e 92.0% (TerraClass x MapBiomas 3). Analisamos as diferenças metodológicas entre os projetos para explicar as discordâncias existentes na identificação das classes. Concluimos que a utilização dos produtos dos dois projetos de forma complementar, sem uma apropriada adaptação de legendas, não é recomendada para a análise de mudança de uso e cobertura da terra. Dependendo da aplicação, um sistema de mapeamento pode ser mais adequado do que o outro.(AU)

High spatial resolution land use and land cover mapping of the Brazilian Legal Amazon in 2008 using Landsat-5/TM and MODIS data / Mapeamento do uso e cobertura da terra na Amazônia Legal Brasileira com alta resolução espacial utilizando dados Landsat-5/TM e MODIS

Understanding spatial patterns of land use and land cover is essential for studies addressing biodiversity, climate change and environmental modeling as well as for the design and monitoring of land use policies. The aim of this study was to create a detailed map of land use land cover of the deforested areas of the Brazilian Legal Amazon up to 2008. Deforestation data from and uses were mapped with Landsat-5/TM images analysed with techniques, such as linear spectral mixture model, threshold slicing and visual interpretation, aided by temporal information extracted from NDVI MODIS time series. The result is a high spatial resolution of land use and land cover map of the entire Brazilian Legal Amazon for the year 2008 and corresponding calculation of area occupied by different land use classes. The results showed that the four classes of Pasture covered 62% of the deforested areas of the Brazilian Legal Amazon, followed by Secondary Vegetation with 21%. The area occupied by Annual Agriculture covered less than 5% of deforested areas; the remaining areas were distributed among six other land use classes. The maps generated from this project - called TerraClass - are available at INPE's web site (http://www.inpe.br/cra/projetos_pesquisas/terraclass2008.php).(AU)

Entender o padrão espacial do uso e cobertura da terra é essencial para estudos de biodiversidade, mudanças climáticas e modelagem ambiental, bem como para concepção e acompanhamento de políticas direcionadas ao uso da terra. O objetivo deste estudo foi criar um mapa detalhado do uso e cobertura da terra para a porção desflorestada da Amazônia Legal Brasileira, até 2008. Dados de desflorestamento e uso foram mapeados usando imagens Landsat-5/TM analisadas com técnicas como modelo linear de mistura espectral, fatiamento e interpretação visual, auxiliados por informações temporais de NDVI extraídas de série temporal de dados MODIS. O resultado deste estudo é um mapa de uso e cobertura da terra com alta resolução espacial para toda Amazônia Legal Brasileira, para o ano de 2008, e os respectivos percentuais da área ocupada por diferentes classes de uso da terra. O resultado mostrou que, quatro classes de pastagens cobrem 62% da área desflorestada da Amazônia Legal Brasileira, seguida pela vegetação secundária com 21%. A área ocupada pela agricultura anual cobriu menos de 5% das áreas desflorestadas; as áreas restantes estavam distribuídas em outras seis classes de uso da terra. Os mapas gerados por este projeto, chamado TerraClass, estão disponíveis no site do INPE (http://www.inpe.br/cra/projetos_pesquisas/terraclass2008.php).(AU)

High spatial resolution land use and land cover mapping of the Brazilian Legal Amazon in 2008 using Landsat-5/TM and MODIS data / Mapeamento do uso e cobertura da terra na Amazônia Legal Brasileira com alta resolução espacial utilizando dados Landsat-5/TM e MODIS

Understanding spatial patterns of land use and land cover is essential for studies addressing biodiversity, climate change and environmental modeling as well as for the design and monitoring of land use policies. The aim of this study was to create a detailed map of land use land cover of the deforested areas of the Brazilian Legal Amazon up to 2008. Deforestation data from and uses were mapped with Landsat-5/TM images analysed with techniques, such as linear spectral mixture model, threshold slicing and visual interpretation, aided by temporal information extracted from NDVI MODIS time series. The result is a high spatial resolution of land use and land cover map of the entire Brazilian Legal Amazon for the year 2008 and corresponding calculation of area occupied by different land use classes. The results showed that the four classes of Pasture covered 62% of the deforested areas of the Brazilian Legal Amazon, followed by Secondary Vegetation with 21%. The area occupied by Annual Agriculture covered less than 5% of deforested areas; the remaining areas were distributed among six other land use classes. The maps generated from this project - called TerraClass - are available at INPE's web site (http://www.inpe.br/cra/projetos_pesquisas/terraclass2008.php).

Entender o padrão espacial do uso e cobertura da terra é essencial para estudos de biodiversidade, mudanças climáticas e modelagem ambiental, bem como para concepção e acompanhamento de políticas direcionadas ao uso da terra. O objetivo deste estudo foi criar um mapa detalhado do uso e cobertura da terra para a porção desflorestada da Amazônia Legal Brasileira, até 2008. Dados de desflorestamento e uso foram mapeados usando imagens Landsat-5/TM analisadas com técnicas como modelo linear de mistura espectral, fatiamento e interpretação visual, auxiliados por informações temporais de NDVI extraídas de série temporal de dados MODIS. O resultado deste estudo é um mapa de uso e cobertura da terra com alta resolução espacial para toda Amazônia Legal Brasileira, para o ano de 2008, e os respectivos percentuais da área ocupada por diferentes classes de uso da terra. O resultado mostrou que, quatro classes de pastagens cobrem 62% da área desflorestada da Amazônia Legal Brasileira, seguida pela vegetação secundária com 21%. A área ocupada pela agricultura anual cobriu menos de 5% das áreas desflorestadas; as áreas restantes estavam distribuídas em outras seis classes de uso da terra. Os mapas gerados por este projeto, chamado TerraClass, estão disponíveis no site do INPE (http://www.inpe.br/cra/projetos_pesquisas/terraclass2008.php).

Estudo ecoepidemiológico da doença de Chagas no estado do Pará, 2007-2014

A Doença de Chagas (DC) é uma doença infecciosa desencadeada pelo parasita Trypanossoma cruzi, a doença é transmitida por triatomíneos infectados conhecidos por barbeiro, chupança, chupão, fincão, bicudo ou procotó. No Brasil, deu-se início ao crescimento na população de triatomíneos juntamente com o T. cruzi, sendo responsável pela transmissão intradomiciliar. A transmissão de agentes etiológicos está associada às mudanças da cobertura vegetal, particularmente com o desmatamento. Com o uso de ferramentas de geoprocessamento e os Sistemas de Informação Geográfica (SIG) é possível fazer o mapeamento da doença, colaborando na estruturação e na análise dos fatores de risco para a população. O objetivo geral deste estudo foi estudar os fatores epidemiológico e ambiental da doença de Chagas no estado do Pará no período de 2007-2014 utilizando ferramentas de geoprocessamento. Trata-se de um estudo ecológico, a área de estudo foi o estado do Pará, situado na região Norte do Brasil, o estado tem um total de 144 municípios. A obtenção dos dados foi através das bases cartográficas (IBGE), do SINAN (2007-2014), do Projeto PRODES e TerraClass, disponibilizados pelo INPE. Todos os dados obtidos foram armazenados em um Banco de Dados Geográfico (BDGeo). Foi utilizado o teste não paramétrico Qui-quadrado (p-valor = 5%), os coeficientes de Pearson e Spearman para verificar se existia correlação entre os casos de doença de Chagas e o desmatamento, o Índice de Moran Global (IMG), o Índice de Moran Local (LISA), o estimador de densidade Kernel e a Razão de Kernel. Foram obtidos do SINAN 13.042 registros de casos de DCA em 68 municípios do Pará nos anos de 2007-2014. Desses foram confirmados 1.308 casos de moradores residentes no estado do Pará. Das variáveis analisadas observarmos uma forte relação entre a faixa etária com os casos confirmados de DC, sendo os maiores índices de casos notificados na fase adulta (n=519), seguido da fase jovem (n=255), o sexo masculino (n=710) apresentou maior prevalência, a raça parda (n=938) foi a mais prevalente, quanto a escolaridade a maioria tinha ensino fundamental incompleto (n=415), na maioria dos casos não houve presença de vestígios de triatomíneos (n=768), quanto a transmissão a maioria foi notificada como transmissão oral (n=954). O teste de Pearson e Spearman observou uma correlação negativa para os casos de DC relacionados com o desmatamento no estado do Pará. Para os valores do IGM a DC apresenta o padrão de agrupamento em todos os anos estudados. Identificou-se que os aglomerados de casos de DC estão presentes nas mesorregiões Metropolitana de Belém (mMB), Marajó e Nordeste Paraense em todos os anos. Após aplicação do Kernel apresentou presença de um aglomerado na (mMB) em todos os anos estudados. Em 2008 existe a presença de um segundo aglomerado de menor intensidade localizado no município de Abaetetuba (mesorregião Nordeste Paraense - mNP). Nos outros anos, 2009, 2010, 2012 e 2014, esses aglomerados em Abaetetuba apresentaram maior intensidade junto com o aglomerado da mMB. Concluímos que os casos notificados de DC não estão relacionados com o desmatamento, porem estão fortemente associados a ingestão do açaí.

Chagas' disease (DC) is an infectious disease triggered by the parasite Trypanosoma cruzi, the disease is transmitted by infected triatomines known as barber, sucking, sucking, sucking, boring or procot. In Brazil, the triatomine population growth with T. cruzi began to grow, being responsible for the intradomiciliar transmission. The transmission of etiological agents is associated with changes in vegetation cover, particularly with deforestation. With the use of geoprocessing tools and Geographic Information Systems (GIS) it is possible to map the disease, collaborating in structuring and analyzing the risk factors for the population. The general objective of this study was to study the epidemiological and environmental factors of Chagas' disease in the state of Pará in the period 2007-2014 using geoprocessing tools. It is an ecological study, the study area was the state of Pará, located in the northern region of Brazil, the state has a total of 144 municipalities. Data collection was done through the cartographic databases (IBGE), SINAN (2007-2014), PRODES and TerraClass Project, provided by INPE. All data were stored in a Geographic Database (BDGeo). The non-parametric Chi-square test (p-value = 5%), the Pearson and Spearman coefficients were used to verify if there was a correlation between Chagas disease and deforestation, the Moran Global Index (IMG), the Local Moran Index (LISA), the kernel density estimator, and the Kernel Ratio. SINAN 13,042 records of ACD cases were obtained from 68 municipalities of Pará in the years 2007-2014. Of the analyzed variables, we observed a strong relationship between the age group and the confirmed cases of CD, with the highest cases being reported in the adult phase (n = 519), followed by the phase (N = 255), males (n = 710) had a higher prevalence, brown breed (n = 938) was the most prevalent, and most of them had incomplete elementary schooling (n = 415). There were no traces of triatomines (n = 768), while most cases were reported as oral transmission (n = 954). The Pearson and Spearman test observed a negative correlation for the cases of CD related to deforestation in the state of Pará. For the IGM values the CD presents the grouping pattern in all the studied years. It was identified that clusters of DC cases are present in the mesemegions Metropolitan of Belém (mMB), Marajó and Northeast of Paraense in all years. After application of the kernel, the presence of an agglomerate (mMB) was present in all the studied years. In 2008 there is the presence of a second cluster of lower intensity located in the municipality of Abaetetuba (mesoregion Nordeste Paraense - mNP). In the other years, 2009, 2010, 2012 and 2014, these clusters in Abaetetuba presented higher intensity along with the agglomerate of mMB. We conclude that reported cases of CD are not related to deforestation, but are strongly associated with açaí intake.