Análise Multitemporal das Áreas Florestais na Área Metropolitana de Lisboa com base nas Classificações Corine Land Cover (CLC) de 1990, 2000 e 2006.

Análise Multitemporal das Áreas Florestais na AML, com base nas Classificações
Corine Land Cover (CLC) de 1990, 2000 e 2006.

DETECÇÃO REMOTA
E ANALÁLISE DA PAISÁGEM
Trabalho de projecto

Análise Multitemporal das Áreas Florestais
na Área Metropolitana de Lisboa
(AML), com base nas Classificações Corine Land
Cover (CLC) de 1990, 2000 e 2006.

Fonte: http://ppbio.inpa.gov.br/Port/noticias/lidar

Estrutura florestal a partir do sensor LIDAR

Docente Discentes 1
1
Professor Doutor Pedro João Cruz Cortesão Casimiro. Jorge Almeida (30401)
Relatório do Trabalho de Projecto 2010-2011
Filipe Santos
Junho de 2011


Índice

1. Introdução .................................................................................................. 3

2. Problematização......................................................................................... 4

3. Procedimentos metodológicos ................................................................... 5

3.1 Fluxograma ................................................................................... 5

3.2 Procedimentos Metodológicos Relevantes ................................... 6

4. Análise dos indicadores ............................................................................. 8

4.1 Fragmentação e quantificação da paisagem ................................. 8

4.2 Métricas da paisagem ................................................................. 11

4.3 Uso e selecção de métricas ........................................................ 16

4.4 Avaliação das alterações e do padrão da paisagem ................... 18

5. Análise de resultados. .............................................................................. 19

5.1 Paisagem .................................................................................... 19

5.2 Classes ....................................................................................... 21

6. Considerações finais. ............................................................................... 28

7. Bibliografia................................................................................................ 29

8. Anexos ..................................................................................................... 31

8.1 Layout ......................................................................................... 31

8.2 Tabelas ....................................................................................... 37

2
2


1. Introdução

A mudança do uso do solo é uma variável mutável temporalmente. A concepção do
trabalho procurou investigar através de várias metodologias, de que forma evoluíram
as alterações na floresta e quais foram os factores e atributos que lhe deram origem.

A área de estudo centrou-se na ÁML1, para a qual foram estruturadas várias
metodologias com o objectivo de analisar padrões na quantificação da paisagem
florestal.

A aplicação informática utilizada foi o ArcGIS 10 e a metodologia consistiu na análise
das métricas2 geradas pelo Patch Analist instalado no software.

Com as métricas geradas, analisámos os seguintes aspectos:

 A distribuição, forma e arranjo espacial das manchas (Métricas de Paisagem);
 O entendimento geral da paisagem (Métricas de Área);
 A configuração da paisagem (Métricas de Densidade e Margem);
 Influencia de processos entre manchas (Métricas de Forma);
 Métricas de Isolamento e Proximidade - Baseiam-se na noção do vizinho mais
próximo (distancia entre manchas do mesmo tipo). Este tipo de métricas
permite quantificar a configuração da paisagem;

1
AML - Área Metropolitana de Lisboa.
2
Métricas de paisagem, de Área, Densidade e Margens, de Forma e de Isolamento e Proximidade.
3
3


2. Problematização

A gestão florestal sustentável é de estrema importância para a preservação da
biodiversidade nas áreas florestais e silvícolas, necessitando para tal de informação
detalhada, nomeadamente, evolução e ou fragmentação das manchas florestais por
espécies ou classes de vegetação existente. Nesse sentido, tem como pré-requisitos a
existência de inventários florestais, que permitam a monitorização, logo a necessidade
de se analisar temporalmente a evolução das manchas do coberto vegetal, que a ser
feita directamente no terreno é cara, morosa e falível.

A fragmentação tornou-se numa questão fulcral relativamente à ecologia de paisagem,
nomeadamente no que respeita à sua conservação. Como exemplo, refira-se o facto
de a segmentação de grandes áreas de solo/vegetação poder influenciar os padrões e
os processos ecológicos, daí, a necessidade de se avaliar e monitorizar.

Por outro lado, a elaboração deste trabalho de projecto vai no sentido de contribuir
para o melhoramento das actuais metodologias de análise e quantificação automática
de manchas, neste caso coberto vegetal, com o objectivo de refinar os processos de
Inventariação florestal local em pequena escala, bem como, ajudar na gestão florestal,
no planeamento e monitorização detalhada da biodiversidade.

Tendo o projecto como objectivo principal a análise da evolução das manchas
florestais relativamente aos grupos/classes de espécies arbóreas, optamos por
efectuar a experimentação sobre as classificação CLC3 da AML, pelo facto de
sentirmos tratar-se de uma região muito dinâmica no crescimento urbano por se tratar
da principal cidade e capital, logo, diminuição e ou fragmentação das manchas
florestais/vegetais.

A realização deste projecto trouxe-nos uma forte consolidação de conhecimentos
nesta área, e permitiu-nos relacionar temáticas e apreender conceitos teóricos,
visualizando-os em sede de projecto.

3
CLC – CORINE Land Cover.
4
4


3. Procedimentos metodológicos
3.1 Fluxograma

Tratamento dos dados – CorinLand Cover 1990. 2000 e 2005

Aquisição de dados

Tratamento dos Dados
(ArcGis 10)

CLIP da área de
interesse

Selecção das classes
de dados

Cálculo das Métricas
Dados brutos
 Landscape
 Class

Layout:
Dados Análise dos indicadores  Uso
tratados (selecção e tratamento
das métricas)

Análise de Resultados

Produção do relatório

Processo

Preparação

E/S dados

Operação manual

Decisão

Documentos múltiplos

Terminador

5
5


3.2 Procedimentos Metodológicos Relevantes

O projecto desenvolveu-se numa única etapa/módulo, tendo sido aplicados os
mesmos procedimentos metodológicos aos dados de cada um dos anos da área de
experimentação.

Esta etapa/módulo teve por objectivo a análise multitemporal de áreas florestais, foi
realizada no software informático ArcGIS 10 e Excel, consistiu na obtenção de
dados/informação, criação do projecto no ArcGIS, corte da área de interesse 4,
selecção das classes de dados5, cálculo das métricas, análise dos indicadores tendo
por base a selecção e tratamento das métricas no software Excel, análise dos
resultados e por fim, a produção do relatório.

Na sua realização foram efectuados os seguintes procedimentos relevantes:

 Aquisição e tratamento de dados vectoriais (ArcGIS 10);
 Calculo, selecção e tratamento das Métricas;
 Análise de resultados (tratado num ponto separadamente).

Aquisição e tratamento de dados vectoriais

Este procedimento consistiu na utilização das Shapefiles com as classificações CLC6
dos anos de 1990, 2000 e 2006, com todas as classes de ocupação do solo
desagregadas em 3 níveis, retiradas por download do site
http://www.igeo.pt/gdr/projectos/clc2006/ .

Nas Shapefiles utilizadas, seleccionamos a AML – N para cada um dos anos em
análise, retiramos a classe 1 (Territórios Artificializados) pelo facto do objectivo deste
trabalho se centrar na análise multitemporal de áreas florestais. Após seleccionados
os dados, exportamo-los para novas Shapefile, uma por cada ano de análise, que nos
serviram de base para o trabalho.

4
CLIP da AML - N (Área Metropolitana de Lisboa – Norte).
5
Retirada a Classe 1 – Territórios artificializados.
6
CLC – CORINE Land Cover.
6


Corine Land Cover (CLC) de 1990, 2000 e 2006

Calculo, selecção e tratamento das métricas

Este procedimento foi efectuado no software ArcGIS 10, tendo a análise das
estatísticas sido efectuada por Class e Landscape para todas as métricas.

Após criadas as estatísticas, importamos para o Excel os ficheiros gerados pelo
software (*.dbf), juntamos os dados temporalmente diferentes numa única folha de
cálculo para os poder-mos trabalhar, seleccionamos as métricas com expressão que
pudessem explicar as alterações florestais, para posteriormente as analisar-mos.

7



4. Análise dos indicadores
4.1 Fragmentação e quantificação da paisagem

Entende-se por fragmentação, “a dispersão do habitat ou grandes áreas de terra em
parcelas menores” (Forman, 1997, p. 406), podendo esta ser provocada por agentes
naturais ou antropogênicos, bem como, poder ocorrer em diferentes escalas espaço-
temporais.

Tem sido evidenciado o facto da fragmentação poder exercer uma influência negativa
sobre espécies vegetais e animais (Farina, 1998, p. 58), pelo facto de reduzir a
biodiversidade e potenciar a extinção local de espécies. Por outro lado, a
fragmentação “aumenta a vulnerabilidade das manchas a perturbações externas,
incluindo tempestades ou secas” (Nilsson e Grelsson, 1995).

Nesse sentido, compreender a natureza e os efeitos da fragmentação é de extrema
importância para a gestão dos recursos e conservação da biodiversidade,
nomeadamente, no que se refere a informações espaciais e temporais, sobre “o
tamanho da paisagem, a dispersão ou agregação das actividades, as densidades de
borda, e da conectividade da paisagem” (Franklin, 1994). Alguns estudos sugerem que
numa perspectiva de grande escala incorporando as relações espaciais, a paisagem
ecológica é uma parte fundamental do ordenamento do território (Turner, 1989). Por
outro lado, existe a necessidade de os biólogos quantificarem a composição das
comunidades e da diversidade em fragmentos, para melhor compreender o
comportamento dos animais, presas e predadores, do movimento, dispersão e
extinção.

“A capacidade de quantificar a estrutura da paisagem, incluindo aqueles que são
trazidos pela fragmentação, é um pré-requisito para o estudo da função e alteração da
paisagem” (McGarigal e Marks, 1994). Nesse sentido, poder-se-á afirmar que as
medidas quantitativas da fragmentação da paisagem permitem-nos caracterizar e
analisar os principais processos ecológicos de forma precisa.

Com a disponibilidade de imagens de satélite, com o desenvolvimento do
processamento digital de imagem (PDI) e as análises baseadas em SIG, torne-se
possível a caracterização de grandes áreas, permitindo quantificar os índices de
fragmentação, bem como, outras estruturas da paisagem. Um dos requisitos é

8



desenvolver cartografia adequada e técnicas de análise aplicáveis a uma variedade de
condições da paisagem.

Fragmentação

A paisagem é definida como uma “área muito heterogénea, composto por um conjunto
de ecossistemas interactivos que se repetem em tudo de forma semelhante” (Forman
e GODRON, 1986). É composta por vários tipos de elementos formando manchas
(patches), que representam áreas relativamente discretas (espacial) e homogéneas
relativamente às condições ambientais, podendo variar o tamanho em função da
constituição de um habitat tipificado (mosaico) ou dos recursos significativos para um
determinado organismo (McGarigal e Marks, 1994).

Segundo Couto (2004), “a Ecologia da Paisagem estuda os padrões da paisagem, a
interacção entre manchas no interior do mosaico, e a forma como padrões e
interacções mudam no tempo”. Considera também, o desenvolvimento e dinâmica da
heterogeneidade espacial e os seus efeitos nos processos ecológicos.

A fragmentação, é a quebra de habitat ou de grandes áreas em parcelas menores
(Forman, 1997, p. 406) e tornou-se numa questão fundamental na ecologia da
paisagem e planeamento da conservação. Para Farina, “a fragmentação de habitat é
conhecido por ter uma influência negativa sobre muitas espécies de plantas e animais”
(Farina, 1998, p. 58), reduzindo a biodiversidade e potenciando a extinção local de
espécies de flora e fauna.

Por outro lado, a fragmentação da paisagem resulta de complexas interacções entre
processos físicos, biológicos, económicos, políticos e sociais, sendo em muito
influenciada pela acção do homem, resultando o mosaico numa “mistura de remendos
naturais e humanos que variam em tamanho, forma e arranjo” (Turner, 1989). Forman
(1997, pp 417-423) identificou seis causas principais para a transformação da
paisagem:

 Desmatamento;
 Sub-urbanização;
 Construção de corredores;
9



 Desertificação;
 Intensificação da agricultura;
 Reflorestação.

Quantificação da fragmentação

A quantificação da fragmentação é basicamente uma tarefa de detecção de mudança.
Trata-se de dois ou mais períodos de tempo, o antes e o depois. podendo ser medida
pelo tamanho (área) e número (contagem). Normalmente, uma paisagem mais
fragmentada caracteriza-se por um maior número de manchas de vegetação, de áreas
menores e mais isoladas.

Relativamente às métricas de paisagem, estas podem-nos descrever a estrutura da
paisagem (configuração e composição), podendo a análise ser formulada em relação
às classes individuais ou à totalidade da paisagem.

Autores como Forman e Godron (1986), defendem que a ecologia da paisagem pode
ser analisada segundo três características. A estrutura, a função e a mudança,
sendo que a estrutura representa as relações espaciais entre ecossistemas distintos
ou elementos presentes, a função, corresponde ás interacções entre elementos
espaciais, ou seja, as transferências de energia, materiais e espécies dos
ecossistemas e por fim, a mudança que representa a alteração da estrutura e função
do mosaico ecológico. A estrutura e função da paisagem estão fortemente
relacionadas ao longo do tempo, uma vez que uma influencia a outra (Turner et al.,
1989), sendo a função da paisagem dependente dos padrões espaciais e temporais,
como por exemplo, a temperatura, os nutrientes e os organismos. Por outro lado a
estrutura da paisagem é influenciada por fenómenos como o fogo, o vento, a
colonização, a competição e intervenção humana, entre outros.

Assim, poder-se-á afirmar que a Ecologia da Paisagem assenta no facto de os
padrões espaciais da paisagem influenciarem fortemente os processos ecológicos.
Deste modo a quantificação da estrutura da paisagem é um pré-requisito para o
estudo da sua função e mudança.

Os SIG’s e a Detecção Remota são ferramentas que podem ajudar a quantificar estas
mudanças, nomeadamente a fragmentação. Skinner e Simpson afirmam mesmoque

10



os “satélite de detecção remota são conhecidos por sua resistência em dados multi-
temporais de captura de áreas relativamente grandes, enquanto SIG é popular como
uma poderosa ferramenta de análise espacial” (Skinner, 1995; Simpson, et al, 1994).
Por sua vez, estes dados podem ser processadas digitalmente para produzir
cartografia, que em conjunto com outras camadas temáticas, podem ser integrados
em ambiente SIG para análise espacial e modelagem.

4.2 Métricas da paisagem

O uso comum do termo métricas de paisagem refere-se exclusivamente aos índices
desenvolvidos para a análise de padrões. As métricas da paisagem são algoritmos
específicos que quantificam características espaciais de manchas, classes de
manchas, ou mosaicos de paisagens inteiras. Uma multiplicidade de métricas foi
desenvolvida para quantificar padrões quer se trate de classe ou da paisagem no seu
todo.

As métricas dividem-se em duas categorias: as que quantificam a composição do
mapa sem fazer referência a atributos espaciais, e as que quantificam a configuração
espacial do mapa, exigindo informação espacial para o seu cálculo (McGarigal e
Marcas de 1995, Gustafson, 1998).

A composição é facilmente quantificável e refere-se às características associadas,
com por exemplo, a variedade e abundância de tipos de manchas dentro da paisagem,
mas sem considerar o carácter espacial, a colocação, local ou as mancas no mosaico,
porque a composição exige a integração de todos os tipos de manchas. Como
medidas quantitativas da composição da paisagem, poder-se-á referir a proporção da
paisagem em cada tipo de mancha, a riqueza da mancha, equitabilidade da mancha e
a diversidade. Com efeito, devido às muitas maneiras em que a diversidade pode ser
medida, existem literalmente centenas de formas possíveis de quantificar a
composição da paisagem, isto, porque os índices de diversidade derivam dos índices
usados para resumir a diversidade de espécies em ecologia das comunidades, que
sofrem dos mesmos inconvenientes interpretativos. Assim, cabe ao pesquisador a
escolher da composição que melhor representa seus interesses.

.

11



Medidas de composição:

• Proporcional e abundância de cada Class - Uma das mais simples e mais útil é a
proporção de cada classe em relação à totalidade do mapa.

• Riqueza - Riqueza é simplesmente o número de tipos diferentes de patch.

•Evenness - É a abundância relativa de diferentes tipos de manchas, geralmente
enfatizando tanto a sua dominância ou elogio, como a equitabilidade. Há muitas
medidas possíveis relativamente à uniformidade. A equitabilidade é normalmente
referida em função da diversidade máxima possível para uma riqueza de dados, ou
seja, o equilíbrio é dado como um mosaico, quando a mancha é perfeitamente diversa,
dada a riqueza mancha observada. O valor aproxima de 0 à medida que diminui
regularidade. Este tipo de métrica é muitas vezes referido como complemento da
posição dominante, subtraindo a diversidade observada a partir do máximo de riqueza
de dados. Neste caso, a posição não é dominante quando se aproxima de 0 para
equitabilidade máximo e aumenta (> 0) para uma maior dominância.

• Diversidade - A diversidade é uma medida composta de riqueza e equitabilidade e
pode ser calculada de diferentes formas, dependendo do ênfase relativo entre os dois
componentes.

• Configuração espacial - é muito difícil de quantificar e refere-se ao carácter e
disposição espacial, posição ou orientação das manchas dentro da classe ou
paisagem. Alguns aspectos da configuração, tais como o isolamento da mancha ou a
mancha de contágio, são medidas de colocação de tipos de correcção em relação a
outras manchas, outros tipos de manchas ou outras características de interesse.
Outros aspectos de configuração, tais como a forma e a área central, são medidas de
carácter espacial das manchas. A configuração pode ser quantificada em termos da
unidade de paisagem em si (ou seja, o patch). O padrão espacial a ser representado é
o carácter espacial das manchas individuais, mesmo que a agregação seja ao nível de
classe ou paisagem. A localização das manchas em relação a outras manchas não é
explicitamente representado.

Relativamente à quantificação em termos de manchas individuais (por exemplo, a
média de tamanho de mancha e forma) são espacialmente explícitos ao nível do
fracção individual e não da classe ou da paisagem. Estas métricas representam um
reconhecimento de que as propriedades ecológicas de uma mancha são influenciadas

12



pela vizinhança (por exemplo, efeitos de borda) e que a magnitude dessa influência é
afectada pelo tamanho e forma da mancha. Estas métricas apenas quantificam,
classes ou a paisagem como um todo, ou um atributo da distribuição estatística (por
exemplo, média, variância, max) da característica da mancha correspondente (por
exemplo, tamanho, forma). Na verdade, qualquer métrica ao nível da mancha pode
resumir-se desta forma ao nível da classe e da paisagem. As métricas de configuração
também podem quantificar relações espaciais como por exemplo, o vizinho mais
próximo de contágio. Essas métricas são espacialmente explícitas no nível de classe
ou de paisagem, porque a localização relativa às manchas individuais dentro do
mosaico é representado de alguma forma. Elas, representam o reconhecimento de
que os processos ecológicos e organismos são afectados pela configuração geral dos
fragmentos e dos tipos de manchas no mosaico mais amplo da mancha.

Por outro lado, existe um conjunto de métricas de configuração que podem ser usadas
para quantificar manchas individuais, classe ou mesmo a totalidade dapaisagem,
dependendo da ênfase procurado. Por exemplo, a área de perímetro da dimensão
fractal é uma medida da complexidade da forma (Mandelbrot 1982, Burrough 1986,
Milne, 1991) que pode ser calculada para cada mancha e posteriormente para a
classe média ou paisagem como um todo, pela regressão do logaritmo do perímetro
da mancha em função do logaritmo da área do fragmento. Da mesma forma, a área
central pode ser calculada para cada mancha e posteriormente associada à média da
mancha, área central para a classe ou paisagem, ou ainda, a área do núcleo na classe
ou na totalidade da paisagem. O mesmo é verdade para uma série de outras métricas
de paisagem comum. Normalmente, essas medidas são espacialmente explícitas ao
nível da patch e não ao nível de classe ou paisagem.

Os principais aspectos de configuração e uma amostra representativa de métricas são:

• Distribuição de tamanho e densidade da mancha - A medida mais simples de
configuração é o tamanho do segmento que representa um atributo
fundamental do carácter espacial de uma mancha. A maioria das métricas de
paisagem, podem incorporar directamente informações de tamanho da mancha
ou se a paisagem é afectada pelo tamanho da mancha. A distribuição do
tamanho das manchas pode ser resumida nos níveis das classes e da
paisagem numa variedade de formas (por exemplo, média, mediana, máximo,
variância, etc), ou em alternativa, representada como a densidade da mancha,
que é simplesmente o número de manchas por unidade região.

13



• Complexidade da forma da mancha – A complexidade da forma refere-se à
geometria das manchas. A forma é um atributo extremamente difícil de analisar
através das métricas, pelo facto das manchas poderem assumir um número
infinito de formas possíveis. Assim, as medidas mais comuns de complexidade
da forma são baseadas na quantidade relativa de perímetro por unidade de
área, geralmente indexados em termos de uma relação entre a área e o
perímetro, muitas vezes padronizadas para uma forma simples euclidiana (por
exemplo, o círculo ou quadrado). A interpretação varia entre as métricas de
forma diferentes, mas em geral, valores mais elevados significam maior
complexidade de forma ou partida de geometria euclidiana simples. Outros
métodos têm sido propostos - raio de giro (Pickover 1990), contiguidade (Lagro
1991), o índice de linearidade (Gustafson e Parker 1992), e alongamento e
deformidade índices (Baskent e Jordan, 1995), mas estes ainda não se
tornaram amplamente utilizados (Gustafson, 1998).

• Core Área – A área central representa a área interior das manchas após um
buffer especificado pelo utilizador. A área central é a área afectada pelas
bordas do fragmento. Este efeito de borda é definido pelo utilizador para ser
relevante para o fenómeno em questão e pode ser tratado como fixo ou
ajustado para cada tipo de borda original. A área central integra o tamanho da
mancha, a forma, a distância e o efeito de borda numa única medida. Todas as
manchas, com maior complexidade de forma tem menos área central na
maioria dos indicadores relacionados com a distribuição de tamanho (por
exemplo, a média do tamanho e a variabilidade) e pode ser formulado em
termos de área core.

• Isolamento / Proximidade - Isolamento / proximidade refere-se à tendência para
as manchas serem relativamente isoladas no espaço, a partir de outras
manchas similares. Por outro lado, a noção de isolamento é vaga, existindo
muitas medidas possíveis, dependendo de como a distância é definida e como
as manchas da mesma classe e as das outras classes são tratadas. Se dij é a
distância do vizinho mais próximo da mancha i para outra j do mesmo tipo,
então o isolamento médio da mancha pode ser resumido como a distância do
vizinho mais próximo da média de todas as manchas. Como alternativa, o
isolamento pode ser formulado em termos de tamanho e proximidade das
manchas vizinhas dentro de cada classe em torno de cada mancha, usando o
índice de isolamento de Whitcomb et al. (1981) ou o índice de proximidade

14



Gustafson e Parker (1992), onde o tamanho da vizinhança é especificado pelo
utilizador e presumivelmente, utilizado para o processo ecológico em
consideração. Alternativamente, essa métrica pode ser usada para contemplar
a contribuição de todos os tipos de mancha para o isolamento da mancha focal,
reflectindo uma perspectiva de paisagem mosaico sobre os padrões de
paisagem.

• Contraste - Refere-se à diferença relativa entre os tipos de manchas. Por
exemplo, a floresta madura ao lado de uma floresta jovem pode ter uma
margem menos contraste do que floresta madura adjacente ao campo aberto,
dependendo de como a noção de contraste é definido. Pode ser calculado
como uma densidade de borda de contraste ponderada, onde cada tipo de
borda é atribuído um peso de contraste. Alternativamente, este pode ser
calculado como um índice de contraste, onde o contraste médio entre a
correcção focal e todas as manchas dentro de uma classe especificada pelo
utilizador é calculado com base nos pesos atribuídos ao contraste. Em relação
à mancha focal, o contraste será inversamente relacionado ao isolamento (pelo
menos para as medidas de isolamento que considerar todos os tipos de patch).

• Dispersão - refere-se a tendência para as manchas serem distribuídas
regularmente ou agregadas (contagio) em relação a outras manchas. Existem
múltiplos índices de dispersão desenvolvidos para a avaliar padrões e pontos
espaciais, alguns dos quais foram aplicados a mapas por classes. Uma
abordagem comum baseia-se nas distâncias entre fragmentos de mesmo tipo.
Muitas vezes, é calculada em termos de variabilidade relativa a distâncias mais
próximo entre manchas, por exemplo, com base no rácio da variância para a
distância média do vizinho mais próximo. Aqui, se a variação for maior que a
média, as manchas são mais adensadas do que na distribuição aleatória, e se
a variação for menor que a média, as manchas encontram-se mais
uniformemente distribuídas.

 Contágio - refere-se à tendência dos tipos de manchas para serem
espacialmente agregadas, ou seja, para ocorrerem em grandes distribuições
agregados. O contágio ignora as manchas e mede a forma como as manchas
da são agregadas.

Existem diferentes abordagens para medir o contágio. Um índice que inclui a
popular tanto de dispersão como de interespersão, é o índice de contágio com
15



base na probabilidade de encontrar uma célula do tipo i ao lado de uma célula
do tipo j (Li e Reynolds, 1993). O índice aumenta de valor quando uma
paisagem é dominada por grandes manchas e diminui de valor quando
aumenta a subdivisão (interespersão) do tipo de manchas. Este índice sintetiza
a agregação de todas as classes e assim, fornece uma medida de âmbito geral
da paisagem. Estas e outras métricas são geradas a partir da matriz de
adjacências pares entre todos os tipos de manchas, onde os elementos da
matriz são as proporções das arestas em cada tipo de pares. Existem métodos
alternativos para o cálculo de contágio de classe específicas, usando geometria
fractal (Gardner e O'Neill, 1991).

• Conectividade - Normalmente refere-se às ligações funcionais entre as
manchas. Uma conexão funcional constituída entre manchas depende
claramente do pedido ou processo de interesse, em que as manchas que são
conectados para a dispersão de aves podem não estar conectadas para
salamandras, dispersão de sementes, propagação do fogo, ou fluxos
hidrológico.

Existem vários índices de conectividade global que podem ser determinado
com base nas ligações entre pares de manchas. Por exemplo, um índice, de
conexão pode ser definido pelo número de junções funcionais, onde cada par
de manchas pode estar ligado ou não. Alternativamente, a partir da teoria da
percolação, a conexão pode ser inferida a partir da densidade da mancha ou
ser dada como uma resposta binária, indicando se uma conexão de manchas
da mesma classe se estende por toda a paisagem (Gardner et al. 1987). A
conexão também pode ser definida em termos da força da correlação para
obter um mapa raster composto por manchas definidas como aglomerados de
manchas ligadas. A força da correlação é baseada na amplitude média das
manchas ligadas.

4.3 Uso e selecção de métricas

Existem centenas de métricas de paisagem que se correlacionam, o que torna a
interpretação mais difícil. Riitters et al. (1995) descobriram que numa análise de
componentes principais os seis primeiros factores explicaram cerca de 87% da
variação nas 26 métricas da paisagem, cujos factores foram interpretados como
16



medidas compostas de compactação média das manchas, textura da imagem, a forma
média da mancha, dimensionamento da mancha e área do perímetro. Cushman et al.
(2008) realizaram análise de componentes principais (PCA) e análise de cluster para
identificar componentes independentes da estrutura da paisagem e agrupá-los,
descobrindo que existiam oito combinações universais e coerentes de métricas
Fragstats, que universalmente descrevem os principais atributos da estrutura da
paisagem. Botequilha Leitão e Ahern (2002) chegou a propor um conjunto de métricas
que são mais úteis e relevantes para o planeamento da paisagem e Schindler et al.
(2008) propôs conjunto de métricas para estabelecer um programa de monitorização
da paisagem, para detectar factores locais de biodiversidade na área do Mediterrâneo.

Outra questão importante é o facto de os resultados da análise de dados espaciais
dependerem de métodos de agregação de dados de zonamento. A formulação geral é
conhecida como o problema da unidade de área modificável (MAUP). No contexto da
ecologia da paisagem a unidade de área modificável é constituída por três aspectos: o
tamanho do grão, o zonamento e a extensão da área de influência e como determinar
os valores ideais para cada caso particular. A dependência das métricas de paisagem
relativamente ao tamanho de grão é estudado e referido por autores como Riitters
Wickham (1995), Uuemaa et al, (2005), Buyantuyev e Wu (2007), Wickham et al.
(1997), Huang et al. (2006), Langford et al. (2006) que estudaram a influência da
classificação do mapa, e Wu et al. (2002) e Wu (2004) que estudaram a extensão da
área de estudo relativamente ao valor das métricas de paisagem.

Embora já existam centenas de métricas da paisagem, vários investigadores têm
proposto novas métricas de paisagem. Jaeger (2000) propôs um grau de divisão da
paisagem (D), índice de separação (S), e a dimensão da malha efectiva (m), que
caracterizam a penetração antrópica das paisagens de um ponto de vista geométrico,
calculadas a partir da função de distribuição dos restantes tamanhos das manchas.
(He et al., 2000) proposta uma nova métrica para medir a agregação no padrão de
paisagem (índice de agregação-AI). AI é baseada em classe, e ao contrário das
métricas de contágio, é independente da composição. Todas estas métricas
encontram-se agora disponíveis no software Fragstats. O facto de os investigadores
continuarem a trabalhar na criação de novas métricas, indica por um lado a
necessidade de medir aspectos novos nos padrões da paisagem e por outro, a
aspiração dos investigadores para superar a colinearidade nas métricas Fragstats.

17



4.4 Avaliação das alterações e do padrão da paisagem

As alterações no uso do solo são normalmente causadas por factores antropogénicos
e por distúrbios naturais. Por exemplo, Lin et al. (2006) usou métricas de paisagem e
de autocorrelação espacial para avaliar como os terramotos e tufões afectaram os
padrões da paisagem, descobrindo distúrbios provocados nos fragmentos das
diferentes manchas intercaladas com outras manchas e manchas isoladas do mesmo
tipo em toda a bacia hidrográfica Chenyulan em Taiwan. Keane et al. (1999) e Hudak
et al. (2004) verificaram que o fogo cria paisagens fragmentadas e desligadas, e ainda,
o facto de grandes incêndios poderem resultar em paisagens de florestas
heterogêneas, em vez de florestas homogêneas de estrutura uniforme. No entanto,
segundo Viedma et al. (2006), o fogo tinha criado uma paisagem menos fragmentada
e mais contínua.

Muitos estudos têm sido elaborados sobre o mapeamento das alterações no coberto
florestal. Nesse sentido, sabe-se hoje que a fragmentação florestal de origem
antropogénica afecta a riqueza de espécies (Fuller, 2001;. Cayuela et al, 2006). Ao
longo do século XX, as actividades humanas influenciaram significativamente a
estrutura da paisagem florestal (Wolter e White, 2002; Löfman e Kouki, 2003) e alterou
o padrão espacial das fisionomias, tipos de cobertura e as condições estruturais e
vulnerabilidades ao fogo, insectos e distúrbios patogénicos (Hessburg et al., 2000).
Veja-se a actividade madeireira que é uma das principais responsáveis pela
fragmentação da floresta, embora a alteração possa dar-se em pequena escala
espacial ao nível da estrutura da paisagem, não alterando a estrutura do mosaico
florestal (Leimgruber et al., 2002). Zhang e Guindon (2005) utilizaram métricas de
paisagem e autómatos celulares para analisar os impactos humanos sobre a
fragmentação da floresta e provaram que os valores observados nas métricas de
paisagem escalar e suas inter-relações, só podem ser entendidas tendo em conta os
aspectos do padrão espacial associado causas humanas no processo de
desflorestação.

18



5. Análise de resultados.
5.1 Paisagem

Através de vários indicadores consegue-se directamente obter resultados de como as
duas imagens mudaram com o tempo analisando a paisagem toda.

Variação Variação Variação
Name Descrição COS90AML CLC00AML CLC06AML 1990- 2000- 1990-
2000 2006 2006

SDI Índice de Diversidade de Shannon 1,77121 1,78539 1,79167 0,80 0,35 1,15
SEI Equitabilidade de Shannon 0,73865 0,74456 0,74718 0,80 0,35 1,15
AWMSI Índice de Forma da Área Média Ponderada 3,55648 3,40714 3,34604 -4,20 -1,79 -5,92
MSI Média do índice de formato 1,90300 1,87046 1,88365 -1,71 0,71 -1,02
MPAR Média da relação área de perímetro 115,22569 120,14444 118,82405 4,27 -1,10 3,12
MPFD Dimensão fractal da Mancha Média 1,27231 1,27282 1,27412 0,04 0,10 0,14
Dimensão Fractal da Área Média Ponderada da
AWMPFD Mancha 1,29030 1,28970 1,28913 -0,05 -0,04 -0,09
TE Total Margem/fronteira 10306400,07000 10492207,77910 10420143,05730 1,80 -0,69 1,10
ED Densidade da margem 40,67626 44,09089 44,66050 8,39 1,29 9,80
MPE Média da margem da mancha 9420,84101 8447,83235 8410,12353 -10,33 -0,45 -10,73
MPS Tamanho médio da mancha 231,60541 191,60042 188,31237 -17,27 -1,72 -18,69
NumP Número de manchas 1094,00000 1242,00000 1239,00000 13,53 -0,24 13,25
MedPS Mediana do tamanho das manchas 68,47076 60,46954 59,92969 -11,69 -0,89 -12,47
PSCoV Tamanho do Coeficiente de Variância da Mancha 348,27289 356,94146 346,75087 2,49 -2,85 -0,44
PSSD Tamanho do Desvio Padrão da Mancha 806,61886 683,90135 652,97477 -15,21 -4,52 -19,05
TLA Área de Paisagem 253376,32249 237967,72539 233319,02096 -6,08 -1,95 -7,92
CA Area da Classe 253376,32249 237967,72539 233319,02096 -6,08 -1,95 -7,92

Tabela 1 - Valores dos indicadores utilizados para a análise da paisagem nos anos de 1990, 2000 e 2006.

Heterogeneidade das manchas

A heterogeneidade pode ser verificada com a interpretação do valor do Tamanho
médio da mancha (MPS) e Numero de manchas (NumP). No caso em análise, o
tamanho médio das manchas diminuiu significativamente entre 1990 e 2000 (-17,27%)
e embora menos, também diminuiu entre 2000 e 2006 (-1,72%) e aumentou o numero
de manchas essencialmente entre 1990 e 2000 (13,53%), verifica-se uma maior
fragmentação e heterogeneidade na paisagem.

Outros indicadores que normalmente são analisados para interpretar a
heterogeneidade da paisagem são os indicadores LPI (Largest Patch Index) e a
densidade das manchas (PD), existentes no FRAGSTATS.

19



Variabilidade das manchas

Em termos de variabilidade das manchas (PSCoV – Coeficiente de variação das
manchas), verifica-se existir um aumento de 2,49% entre 1990 e 2000 e uma
diminuição de idêntico valor (-2,85%) entre os anos de 2000 e 2006. O aumento
verificado no 1º intervalo temporal indica uma menor uniformidade no padrão das
manchas e no segundo intervalo, uma maior uniformização.

Outro indicador que determina a variabilidade das manchas embora na sua forma é o
SHAPE_MN (FRAGSTATS), em que valores acima de um indicam que a média da
forma das manchas não é circular.

Estas diferenças na variabilidade das manchas sugerem que a acção do homem na
paisagem gera uma maior uniformização no tamanho da mancha do que alteração da
paisagem.

20



5.2 Classes

Dados da área de estudo:

 Área de estudo (AML 2011) – 300 190 ha;
 Área total das classes analisadas:
 1990 – 253 376,32 ha;
 2000 – 237 967,72 há;
 2006 – 233 319,02 há.
 Classes analisadas:
 21 - Culturas temporárias;
 22 - Culturas Permanentes;
 23 - Pastagens permanentes;
 24 - Áreas agrícolas heterogéneas;
 31 – Florestas;
 32 - Florestas abertas, vegetação arbustiva e herbácea;
 33 - Zonas descobertas e com pouca vegetação;
 41 - Zonas húmidas interiores;
 42 - Zonas húmidas Litorais;
 51 - Águas interiores;
 52 - Águas marinhas e costeiras.

Embora apresentemos valores estatísticos para as classes acima referidas, apenas
nos debruçaremos sobre as subclasses das classes 2 e 3, Áreas agrícolas e agro-
florestais e Florestas e meios naturais e seminaturais respectivamente.

As métricas tidas como as mais relevantes para a análise das alterações do uso de
coberto vegetal na área de estudo (AML) foram:

 NumP - Numero de manchas;
 MPS - Tamanho médio da mancha;
 CA - Área da Classe - Soma das áreas de todas as manchas
pertencentes a uma determinada classe;
 MedPS - Mediana do tamanho das manchas - Tamanho médio da
mancha, ou percentil 50;
 PSSD - Desvio padrão do tamanho da mancha

21



As áreas estão descritas em hectares, os anos analisados foram 1990, 2000 e 2006, e
as diferenças entre os anos encontram-se em percentagem.

MPS - Tamanho médio da mancha e NumP – Numero de manchas

MPS Diferença (%)
Classes Tamanho médio da mancha
1990 2000 2006 1990 - 2000 2000 - 2006 1990 - 2006
21 - Culturas temporárias 213,030 8 188,164 5 179,616 2 -11,7 -4,5 -15,7
22 - Culturas Permanentes 205,881 9 177,833 1 180,196 3 -13,6 1,3 -12,5
23 - Pastagens permanentes 877,113 3 507,736 6 489,123 3 -42,1 -3,7 -44,2
24 - Áreas agrícolas heterogéneas 269,705 9 210,498 7 199,745 4 -22,0 -5,1 -25,9
31 - Florestas 212,771 0 175,460 7 179,764 7 -17,5 2,5 -15,5
32 - Flor. Abert. veg. arbustiva e herbácea 150,257 0 130,442 1 132,244 2 -13,2 1,4 -12,0
33 - Zonas descob. e c/ pouca vegetação 63,282 8 102,832 0 89,438 7 62,5 -13,0 41,3
41 - Zonas húmidas interiores 51,875 2 51,875 2 51,875 2 0,0 0,0 0,0
42 - Zonas húmidas Litorais 97,669 1 101,340 3 94,900 5 3,8 -6,4 -2,8
51 - Águas interiores 401,565 7 308,741 2 308,741 2 -23,1 0,0 -23,1
52 - Águas marinhas e costeiras 4 122,718 7 3 281,988 4 3 246,333 9 -20,4 -1,1 -21,3

Tabela 2 - Valores do indicador MPS – Tamanho médio da mancha e respectivo gráfico.

22



NumP Diferença (%)
Classes Numero de manchas
1990 2000 2006 1990 - 2000 2000 - 2006 1990 - 2006
21 - Culturas temporárias 132 163 170 23,5 4,3 28,8
22 - Culturas Permanentes 68 80 78 17,6 -2,5 14,7
23 - Pastagens permanentes 9 10 10 11,1 0,0 11,1
24 - Áreas agrícolas heterogéneas 332 391 398 17,8 1,8 19,9
31 - Florestas 282 283 277 0,4 -2,1 -1,8
32 - Flor. Abert. veg. arbustiva e herbácea 204 255 240 25,0 -5,9 17,6
33 - Zonas descob. e c/ pouca vegetação 10 4 5 -60,0 25,0 -50,0
41 - Zonas húmidas interiores 1 1 1 0,0 0,0 0,0
42 - Zonas húmidas Liturais 49 46 51 -6,1 10,9 4,1
51 - Águas interiores 3 4 4 33,3 0,0 33,3
52 - Águas marinhas e costeiras 4 5 5 25,0 0,0 25,0

Tabela 3 - Valores do indicador NumP – Numero de mancha e respectivo gráfico.

A variação do tamanho médio das manchas é indicador de um maior ou menor grau
de fragmentação, dando uma indicação de influência antrópica na gestão da
paisagem, podendo esta, ser devida ao desmatamento, suburbanização, construção
de corredores, desertificação, intensificação da agricultura ou reflorestamento, Forman
(1997, pp 417-423).

No entanto, para que possamos aferir da maior ou menor fragmentação da classe,
dever-se-á analisar esta métrica conjuntamente com o número de manchas (NumP),
sendo que se diminuir o tamanho médio da mancha e aumentar o número de manchas
a fragmentação é maior.

A tendência generalizada para a quase totalidade das classes analisadas, foi para um
aumento do número de manchas entre 1990 e 2006 e uma diminuição do tamanho
médio das manchas, embora mais acentuado entre 1990 e 2000.

23



Contudo, constata-se que a classe 33 (Zonas descobertas e com pouca vegetação)
diminuiu o número de manchas (-60%) e aumentou o tamanho médio das manchas
(62,5%), indicando uma maior homogeneização e menor fragmentação da classe entre
1990 e 2000. Entre 2000 e 2006 esta classe seguiu a mesma tendência das outras
classes, ou seja, aumentou o número de manchas cerca de 25% e diminuiu o tamanho
médio das manchas cerca de 13%. De referir também, o facto das subclasses 22, 31 e
32 apresentarem uma ligeira tendência oposta entre 2000 e 2006, ou seja,
apresentando menor fragmentação e maior homogeneização da classe, com
aumentos no tamanho médio das manchas entre 1,3% e 2,5% e uma diminuição do
número de manchas entre os 2,5 e 5,9%,

No computo geral, conclui-se existir uma fragmentação generalizada das classes 2 e 3
entre 1990 e 2006, podendo este facto ficar a dever-se à ocupação de áreas agrícolas
e florestais para fins de crescimento urbano.

CA - Área da Classe

CA Diferença (%)
Classes Área da classe
1990 2000 2006 1990 - 2000 2000 - 2006 1990 - 2006
21 - Culturas temporárias 28 120,067 7 30 670,807 9 30 534,757 2 9,1 -0,4 8,6
22 - Culturas Permanentes 13 999,969 8 14 226,648 6 14 055,311 0 1,6 -1,2 0,4
23 - Pastagens permanentes 7 894,019 6 5 077,366 0 4 891,232 8 -35,7 -3,7 -38,0
24 - Áreas agrícolas heterogéneas 89 542,351 7 82 305,003 2 79 498,651 9 -8,1 -3,4 -11,2
31 - Florestas 60 001,418 8 49 655,389 7 49 794,823 4 -17,2 0,3 -17,0

32 - Flor. Abert. veg. arbustiva e herbácea 30 652,431 7 33 262,747 9 31 738,617 0 8,5 -4,6 3,5
33 - Zonas descob. e c/ pouca vegetação 632,828 3 411,328 0 447,193 6 -35,0 8,7 -29,3
42 - Zonas húmidas Liturais 4 785,787 7 4 661,652 3 4 839,924 6 -2,6 3,8 1,1
51 - Águas interiores 1 204,697 0 1 234,964 7 1 234,964 7 2,5 0,0 2,5
Tabela 4 - Valores do indicador CA – total da área por classes e respectivo gráfico.

24



Da análise dos valores obtidos nesta métrica, constata-se existir uma diminuição
significativo na área total das classes 23, 31 e 33 (Pastagens permanentes, Florestas
e Zonas descobertas e com pouca vegetação, respectivamente), essencialmente entre
os anos 1990 e 2000, tendo os valores menor expressão de 2000 a 2006, com a
classe 33 - Zonas descobertas e com pouca vegetação a aumentar cerca de 10%
entre 2000 e 2006.

Daí, poder-se-á concluir que esta métrica reforça a análise das métricas anteriores, ou
seja, poder tratar-se de ocupação de áreas agrícolas e florestais para fins de
crescimento urbano.

MedPS - Mediana do tamanho das manchas (Tamanho médio da mancha, ou percentil
50)

MedPS Diferença (%)
Classes Mediana do tamanho das manchas
1990 2000 2006 1990 - 2000 2000 - 2006 1990 - 2006
21 - Culturas temporárias 54,693 4 64,922 7 66,113 6 18,7 1,8 20,9
22 - Culturas Permanentes 50,158 0 51,290 8 52,431 9 2,3 2,2 4,5
23 - Pastagens permanentes 269,568 9 167,602 9 190,665 4 -37,8 13,8 -29,3
24 - Áreas agrícolas heterogéneas 87,028 7 67,152 3 66,813 7 -22,8 -0,5 -23,2
31 - Florestas 66,899 4 58,619 8 58,619 8 -12,4 0,0 -12,4
42 - Zonas húmidas Liturais 53,855 4 56,688 4 54,733 5 5,3 -3,4 1,6
52 - Águas marinhas e costeiras 3 200,008 6 313,552 6 313,552 6 -90,2 0,0 -90,2

Tabela 5 - Valores do indicador MedPS – Mediana do tamanho da mancha e respectivo gráfico.

25



Sendo a mediana uma medida de tendência central, ou seja, o número que caracteriza
as observações de uma determinada variável, neste caso de uma classe, de tal forma
que o número separa a metade inferior da população da metade superior. Mais
concretamente, 1/2 da população terá valores inferiores ou iguais à mediana e 1/2 da
população terá valores superiores ou iguais à mediana.

Assim, desde logo se pode verificar, que em 1990 a mediana para Águas marinhas e
costeiras era de 3 200,008 650 ha, ou seja, metade da classe tinha esta área. Em
2000, a mediana referente a esta classe caiu para 313,55263ha, tendo-se mantido até
2006. Esta descida drástica revela uma variação que pode explicar muitos dos
fenómenos ecológicos sentidos nestas áreas.

PSSD - Desvio padrão do tamanho da mancha

PSSD Diferença (%)
Classes Desvio padrão do tamanho da mancha
1990 2000 2006 1990 - 2000 2000 - 2006 1990 - 2006
21 - Culturas temporárias 660,806 2 635,366 6 630,088 9 -3,8 -0,8 -4,6
22 - Culturas Permanentes 699,316 2 571,365 0 569,653 8 -18,3 -0,3 -18,5
23 - Pastagens permanentes 1 837,060 3 928,063 5 905,177 1 -49,5 -2,5 -50,7
24 - Áreas agrícolas heterogéneas 1 018,567 4 828,039 5 756,022 6 -18,7 -8,7 -25,8
31 - Florestas 574,542 6 476,173 2 445,998 9 -17,1 -6,3 -22,4
42 - Zonas húmidas Liturais 105,004 2 107,334 6 104,046 2 2,2 -3,1 -0,9

Tabela 6 - Valores do indicador PSSD – desvio padrão do tamanho da mancha e respectivo gráfico.

26



O desvio padrão é a medida mais utilizada para aferir a dispersão de séries
estatísticas, dando-nos uma visão da maior ou menor dispersão dos dados.

Analisando os dados obtidos, constata-se eu o Desvio padrão do tamanho das
manchas diminuiu para a quase totalidade das classe, com excepção da classe 33 -
Zonas descobertas e com pouca vegetação que aumentou cerca de 16%, o que nos
confere garantias da análise das variações das áreas das diferentes classes nos
diferentes anos de estudo.

27



6. Considerações finais.

O trabalho procurou investigar aferir as alteração ocorridas nas subclasses das
classes 2 e 3 da área metropolitana de Lisboa (AML), entre os anos de 1990, 2000 e
2006, tendo em conta a sua composição, configuração e distribuição por classes de
ocupação do solo.

De maneira geral, poder-se-á inferir que a heterogeneidade aumentou na quase
totalidade das classes, sendo que no caso da vegetação levou a que paisagem ficasse
muito mais fragmentada.

No caso da área total das classes, ao diminuir significativamente nas classes 23, 31 e
33 (Pastagens permanentes, Florestas e Zonas descobertas e com pouca vegetação,
respectivamente), reforça o facto de existir essencialmente na década de 1990/2000,
solo vegetal e florestal cuja ocupação foi alterada possivelmente para solo urbano,
cuja afirmação não podemos precisar pelo facto de inicialmente termos optado por não
analisar a classe 1 - Territórios artificializados.

Relativamente ao trabalho de projecto, pensamos que os resultados alcançados
serviram os objectivos propostos, pois permitiram-nos conhecer melhor as diferenças
entre vários algoritmos estatísticos para análise da paisagem.

Nesse sentido, ao analisarmos as manchas através dos indicadores estatísticos,
conseguimos ter uma melhor objectividade das classificações e percepção das
alterações na paisagem entre em termos temporais.

De referir ainda, o facto de as métricas da paisagem se terem revelado ser
ferramentas muito úteis e fortes para análises deste género, embora o software
utilizado tenha algumas limitações relativamente ao numero e variedade de métricas.

28



7. Bibliografia

APAN A. e PETERSON J., (1998), Probing Tropical Deforestation: Use of GIS and
Statistical Analysis of Georeferenced Data, Applied Geography, 18, pp. 137-152.

APAN A., RAINE S. R. e PATERSON M. S., (2000) Image Analysis Techniques for
Assessing Landscape Structural Change: A Case Study of the Lockyer
Valley catchment, Queensland, Proc. of the 10 th, Australasian Remote
Sensing and Photogrammetry Conference, August 21-25, Adelaide,
Remote Sensing and Photogrammetry Association, Australia, pp. 438-
455.
BARNSLEY M. J., BARR S.L., e TSANG T., (1997), Scaling and generalisation in land
cover mapping from satellite sensors. In: P.R. Van Gardingen, G.M.
Foody, and P.J. Curran (Editors), Scaling-up: From Cell to Landscape.
Cambridge University, Press, Cambridge, pp. 173-199.
CAMPOS S. e VOLOTÃO C., (1998), Trabalho de Análise Espacial – Métricas do
FRAGSTATS, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Ministério da
Ciência e Tecnologia.
CASIMIRO P., Uso do solo – Ecologia da paisagem: Quantificação da estrutura da
paisagem para análise de padrões espaciais – Concelho de Mértola;
Faculdade de Ciências Sociais e Humanas, Universidade Nova de
Lisboa.
CASIMIRO P., (2002), Uso do Solo, Teledetecção e Estrutura da Paisagem, Ensaio
metodológico – Concelho de Mértola, Faculdade de Ciências Sociais e
Humanas, Universidade Nova de Lisboa.
CATTERALL C. P. e KINGSTOn M., (1993), Remnant Bushland of Southeast
Queensland in the 1990, Its Distribution, Loss, Ecological
Consequences and Future Prospects. Institute of Applied Environmental
Research, Griffith University and Brisbane City Council, Brisbane.
DNR, (1999), Land Cover Change in Queensland, 1991-1995, June 1999 Report.
Statewide Land Cover and Trees Study, Department of Natural
Resources, Brisbane.
EPA (Environmental Protection Agency), (1999), State of the Environment Queensland
1999, Environmental Protection Agency, Brisbane.
ESRI (Environmental Systems Research Institute), (1996), ARCINFO (GIS software),
Environmental Systems Research Institute, Redlands, California.

29



ESRI (Environmental Systems Research Institute), (1997), ArcView GIS,
Environmental Systems Research Institute, Redlands, California.
FARINA, A., (1998), Principles and Methods in Landscape Ecology, Chapman and
Hall, Londres.
FORMAN, R.T.T. e GODRON M., (1986), Landscape Ecology, John Wiley & Sons,
Nova York.
FRANKLI J. F., (1994), Developing information essential to policy, planning and
management decision-making: The promise of GIS. In: V. Alaric Sample
(Editor), Remote Sensing and GIS in Ecosystem Management, Island
Press, Washington DC, pp. 18-24.
McGARIGAL K. e MARKS B.J., (1994), FRAGSTATS: Spatial Pattern Analysis
Program for Quantifying Landscape, Structure (Version 2.0). Forest
Science Department, Oregon State University, Corvallis.
NILSSON C. e GRELSSON G., (1995), The fragility of ecosystems: a review. Journal
of Applied Ecology, 32, pp. 677-692.
REMPEL R.S., CARR A. e ELKIE P., (1999), Patch analyst and patch analyst (grid)
function reference. Centre for Northern.
SIMPSON J. W., at al, (1994), Forty-eight years of landscape change on two
contiguous Ohio landscapes, Landscape Ecology, 9, pp. 261-270.
SKINNER C. N., (1995), Change in spatial characteristics of forest openings in the
Klamath Mountains of Northwestern, California, Landscape Ecology, 10,
pp. 219-228.
TURNER M. G., (1989), Landscape Ecology: The effect of patterns on process, Annu.
Rev. Ecol. Syst. 20, pp. 171-191.

30


Análise Multitemporal das Áreas Florestais na AML, com base nas Classificações Corine Land Cover (CLC) de 1990, 2000 e 2006.

8. Anexos
8.1 Layout

31


Análise Multitemporal das Áreas Florestais na AML, com base nas Classificações Corine Land Cover (CLC) de 1990, 2000 e 2006

32



33



34



35



36



8.2 Tabelas

CORINE Lanf Cover Diferença Diferença (%)
Name Descrição
1990 2000 2006 1990_2000 2000_2006 1990_2006 1990_2000 2000_2006 1990_2006
SDI Shannons Diversity Index* 1,771 1,785 1,792 0,014 0,006 -0,020 0,80 0,35 1,15
SEI Shannons Evenness Index* 0,739 0,745 0,747 0,006 0,003 -0,009 0,80 0,35 1,15
AWMSI Area Weighted Mean Shape Index 3,556 3,407 3,346 -0,149 -0,061 0,210 4,20 1,79 5,92
MSI Mean Shape Index 1,903 1,870 1,884 -0,033 0,013 0,019 1,71 0,71 1,02
MPAR Mean Perimeter-Area Ratio 115,226 120,144 118,824 4,919 -1,320 -3,598 4,27 1,10 3,12
MPFD Mean Patch Fractal Dimension 1,272 1,273 1,274 0,001 0,001 -0,002 0,04 0,10 0,14
Area Weighted Mean Patch Fractal
AWMPFD Dimension 1,290 1,290 1,289 -0,001 -0,001 0,001 0,05 0,04 0,09
TE Total Edge 10306 400,070 10492 207,779 10420 143,057 185807,709 -72064,722 -113742,987 1,80 0,69 1,10
ED Edge Density 40,676 44,091 44,660 3,415 0,570 -3,984 8,39 1,29 9,80
MPE Mean Patch Edge 9 420,841 8 447,832 8 410,124 -973,009 -37,709 1010,717 10,33 0,45 10,73
MPS Mean Patch Size 231,605 191,600 188,312 -40,005 -3,288 43,293 17,27 1,72 18,69
NumP No. of Patches 1 094,000 1 242,000 1 239,000 148,000 -3,000 -145,000 13,53 0,24 13,25
MedPS Median Patch Size 68,471 60,470 59,930 -8,001 -0,540 8,541 11,69 0,89 12,47
PSCoV Patch Size Coefficient of Variance 348,273 356,941 346,751 8,669 -10,191 1,522 2,49 2,85 0,44
PSSD Patch Size Standard Deviation 806,619 683,901 652,975 -122,718 -30,927 153,644 15,21 4,52 19,05
TLA Total Landscape Area 253 376,322 237 967,725 233 319,021 -15408,597 -4648,704 20057,302 6,08 1,95 7,92
CA Class Area 253 376,322 237 967,725 233 319,021 -15408,597 -4648,704 20057,302 6,08 1,95 7,92

Valores dos indicadores utilizados para a análise da paisagem nos anos de 1990, 2000 e 2006

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