Resumo A extração seletiva de madeiras é uma atividade florestal que inclui a exploração de um grupo de espécies florestais em florestas nativas, normalmente as de maior valor ou interesse comercial. A extração seletiva de madeiras pode ser executada legalmente, em áreas de manejo e de exploração florestal para desmatamentos autorizados ou, ilegalmente, em situações não autorizadas, que ocorrem de forma predatória. No presente estudo, a dinâmica espaço-temporal da extração seletiva de madeiras no estado de Mato Grosso foi avaliada a partir de uma série temporal (de 1992 a 2016) de dados de florestas exploradas seletivamente detectadas, usando dados de sensoriamento remoto. A interpretação visual e a classificação semiautomática de imagens Landsat foram utilizadas para detectar as florestas alteradas por atividades de extração seletiva de madeiras na área de estudo. Com base nos presentes resultados, estimou-se que 41.926 km2 de florestas nativas foram exploradas ao menos uma vez entre 1992 e 2016 em Mato Grosso, com área média anual de 1.747 km2. As florestas exploradas seletivamente e detectadas com distúrbios persistentes ou recorrentes foram mais frequentes nos anos mais recentes desta análise. A maioria das florestas exploradas seletivamente na área e no período de estudo não foram desmatadas até 2016. Esse fato indica que a extração seletiva de madeiras consiste em um fenômeno desagregado do desmatamento no estado de Mato Grosso. Observou-se que uma média de 18 km2.ano-1 e 268,18 km2.ano-1 de florestas foram exploradas seletivamente dentro de Unidades de Conservação e Terras Indígenas, respectivamente, entre 1992 e 2016. As atividades de extração seletiva não apresentaram tendências significativas de aumento ou redução dentro de áreas protegidas no período analisado. As áreas de exploração seletiva de madeira foram persistentemente detectadas nos antigos polos madeireiros localizados na região centro-norte do Estado com, possivelmente, novos ciclos de corte nas áreas manejadas. Mais recentemente, a extração seletiva se expandiu à última fronteira florestal nativa no noroeste do estado de Mato Grosso. Finalmente, concluiu-se que a exploração madeireira impacta grande extensão de florestas nativas anualmente no estado de Mato Grosso e, por isso, precisa ser devidamente considerada e monitorada pelos órgãos ambientais devido aos seus potenciais impactos nas florestas e para apoiar a definição de políticas públicas para garantir a sustentabilidade da produção florestal futura naquele Estado.

Abstract Selective logging is a forestry activity that includes harvesting a group of tree species in native forests, usually those of higher value or commercial interest. Selective logging can be carried out legally, in forest management areas and forest areas previously authorized for deforestation, or illegally, in any other unauthorized cases that occur in a predatory manner. In this study, the spatiotemporal dynamic of selectively logged forests in the state of Mato Grosso was assessed based on a time-series (from 1992 to 2016) of logged forests detected using remotely sensed data. Visual interpretation and semi-automatic classification of Landsat imagery were used to detect forests impacted by selective logging activities in the study area. Based on the results, it was estimated that 41,926 km2 of native forests were selectively logged at least once between 1992 and 2016 in the state of Mato Grosso, an annual average of 1,747 km2. Selectively logged forests detected showing persistent or recurrent forest disturbances were more frequently observed in the most recent years of this analysis. Most of the selectively logged forests in the study area and period have not been deforested by 2016. It indicates that selective logging is a dissociated phenomenon with deforestation in the state of Mato Grosso. It was also observed that an average of 18 km2.year-1 and 268.18 km2.year-1 of native forests was selectively logged within Conservation Units and Indigenous Lands between 1992 and 2016. A significant tendency to increase or decrease logging activities within those protected areas in the analyzed period was not observed. Selectively logged forests were persistently detected in the old timber centers located in the central-northern region of the state of Mato Grosso, showing, potentially, new cutting cycles in those previously logged forests. More recently, selective logging activities have reached the last native forest frontier in northwestern Mato Grosso. Finally, it was concluded that selective logging is annually disturbing a considerable extension of native forests in the state of Mato Grosso and, therefore, needs to be adequately considered and monitored by environmental agencies due to its potential forest impacts and to support the definition of public policies to ensure the future sustainability of forest production in that state.

ABSTRACT Selective logging activities are commonly observed in the Brazilian Amazon and are responsible for high forest impact. In this study, selective logging detection techniques and the spatiotemporal extension of forests impacted by logging activities between 2003 and 2014 in portions of the states of Mato Grosso, Pará, and Rondônia were assessed using remotely sensing data. Based on results obtained, it was estimated that the overall accuracies are greater than 91% for techniques applied to detect forests impacted by selective logging in the study areas. Forests impacted by selective logging increased in Western state of Mato Grosso and Northern state of Rondônia, which indicates a stage high forest activity in these regions. In contrast, in Eastern state of Pará, a decrease in forests impacted by logging activities was observed, which indicates collapsed stage of logging activities resulting from deforestation and predatory logging in that region.

RESUMO Os plantios de soja têm aumentado ao Norte e Sul dos municípios de Rondônia na última década, entretanto a área plantada de soja tem sido estimada utilizando dados secundários, o que limita o entendimento da distribuição espaço temporal da soja. Este estudo buscou analisar e mapear os padrões espaciais de expansão da soja em Rondônia. O mapeamento de plantios de soja nos anos 2000, 2005, 2010 e 2014 foi feito a partir de uma técnica de classificação baseada na análise de mistura espectral de imagens Landsat e em uma árvore de decisão. A acurácia global, erros de omissão e comissão para o mapeamento da soja foram 93%, 23% e 0%, respectivamente. Os resultados mostraram que os maiores incrementos da área de soja ocorreram no estado de Rondônia entre os períodos de 2000-2005 e 2005-2010 (33,239 ha e 59,628 ha, respectivamente). A expansão das áreas de soja para o norte de Rondônia (25,627 ha) ocorreu em sua maioria no período de 2010 a 2014. Observou-se que 95,4% de todos os plantios de soja detectados em 2014 ocorreram em áreas com pelo menos nove anos de desmatamento. Além disso, encontramos evidências de que os plantios de soja estão contribuindo para o deslocamento de usos da terra prévios de antigas zonas de colonização, predominantemente pastos que foram empurrados para outras áreas de fronteiras da Amazônia, e lá exacerbando novos desmatamentos.

ABSTRACT Although soybean production has been increasing in the state of Rondônia in the last decade, soybean planted area has been estimated indirectly using secondary datasets, which has limited understanding of its spatiotemporal distribution patterns. This study aimed to map and analyze spatial patterns of soybean expansion in Rondônia. We developed a classification technique based on Spectral Mixture Analysis (SMA) derived from Landsat imagery and Decision Tree Classification to detect and map soybean plantations in 2000, 2005, 2010, and 2014. The soybean classification map showed 93% global accuracy, 23% omission and 0% of commission errors for soybean crop fields. The greatest increases of soybean cropped area in the state of Rondônia were observed between 2000-2005 and 2005-2010 time-periods (33,239 ha and 59,628 ha, respectively), mostly located in Southern Rondônia. The expansion of soybean areas to Northern Rondônia (25,627 ha) has mostly occurred in the 2010-2014 time period. We estimate that 95.4% of all newly created soybean plantations, detected by 2014, were established on lands deforested nine or more years earlier. We concluded that the incursion of soybean plantations on lands deforested for other land uses (e.g. ranching) is contributing to their displacement (pastures) from older colonization zones toward more remote frontier areas of the Amazon, exacerbating new deforestation there.

RESUMOA expansão das áreas de pastagens e de produção de grãos no estado de Rondônia se deu de forma acelerada na última década devido principalmente a incentivos fiscais e a alta demanda do mercado externo. Em consequência, graves processos de degradação da floresta se iniciaram. Este estudo objetivou analisar processos de fragmentação da floresta nos municípios de Corumbiara e Buritis, estado de Rondônia. Para tanto, foram utilizadas imagens Landsat 5 TM para classificar as áreas de floresta e não floresta. A avaliação da acurácia para a classificação supervisionada Maximum Likelihood indicou acurácia global de 91% e Kappa de 78%. Os resultados do cálculo de métricas indicam um aumento do retalhamento da paisagem ao longo da última década nos municípios, com aumento do efeito de borda, diminuição significativa da área da classe floresta e diminuição da conectividade das manchas de floresta. Assim, com base neste estudo, pôde ser observado um processo contínuo de aumento da fragmentação da floresta nativa nesses municípios.

ABSTRACTThe expansion of agriculture and pasture in Rondônia state was accelerated in the past decade due to fiscal incentives and higher external market demand. Consequently, serious forest degradation processes were initiated. The present study aims to analyze forest fragmentation in the municipalities of Corumbiara and Buritis. To this end, Landsat 5 TM images were used for forest and non-forest classification. The accuracy assessment for Maximum Likelihood supervised classification indicated an overall accuracy of 91% and Kappa of 78%. Results indicated an increase in the number of patches in the area of study in the past decade, with an increase in edge effects, significant reduction of forest class area, and a decrease in the connectivity of forest patches. Therefore, based on this study, a continuous increase in the fragmentation of native vegetation in these municipalities can be observed.