RESUMO A região do Quadrilátero Ferrífero (QF) em Minas Gerais apresenta notável geobiodiversidade, a despeito de uma longa história de pressões antrópicas (mineração, urbanização), mas ainda carece de estudos detalhados sobre a distribuição das formações vegetais nos diferentes substratos. No presente estudo, utilizou-se imagens Aster, levantamentos gamaespectométricos (Gama), mapeamentos geológicos existentes e trabalhos de campo, para a discriminação e quantificação dos remanescentes da vegetação sobre substratos ferruginosos e outros no QF. Utilizou-se o algoritmo da Máxima Verossimilhança (MaxVer) para a classificação das tipologias de vegetação associadas aos substratos predominantes (canga-ferruginosos, filitos e quartzitos), assim denominados: Campo Rupestre Aberto, Campo Rupestre Arbustivo, Capão Florestal, Cerrado Stricto Sensu, Campo Cerrado, Florestas Estacionais, Pastagens e Reflorestamentos, sendo os três últimos não discretizados quanto ao substrato. A utilização das imagens Aster apenas não permitiu uma separação confiável de substratos ferruginosos dos não ferruginosos, sendo necessária a utilização de produtos de processamento de dados Gama e de geologia. A integração entre as bases de informação (Aster-MaxVer + Gama + geologia) permitiu o mapeamento da vegetação associada a três tipos de substratos: ferruginoso, potencialmente ferruginoso e não-ferruginoso. O mapeamento revelou que a vegetação sobre substrato ferruginoso e potencialmente ferruginoso recobrem, respectivamente, 8,7% e 6,9% no QF. Estes dados preliminares inéditos permitem análises mais detalhadas do padrão de distribuição e fragmentação das fitofisionomias sobre substratos ferruginosos, com grande importância para as estratégias de conservação da geobiodiversidade do QF, e necessitam de checagens de campo e reconhecimento da vegetação, por meio de técnicas inovadoras.
ABSTRACT The Iron Quadrangle (IQ) region in Minas Gerais is remarkably geobiodiverse, despite a long history of anthropogenic pressures such as mining and urbanization, but still lacks detailed studies on the distribution of its remaining native vegetation in different substrates. In this study, we utilized Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) images, besides Gamma-spectrometry (Gamma) survey data associated with existing geological mapping (GM) and extensive fieldwork, to discriminate and quantify remnants of vegetation on ferruginous substrates in the IQ. The Maximum Likelihood (ML) algorithm was used to classify the vegetation types, thus named: open Rupestrian Field, shrubby Rupestrian Field, Capão Forest, Cerrado stricto sensu, Cerrado Field, Seasonal Forests, Pastures and Reforestation (the latter three regardless of substrate type) associated with the predominant substrates (ferruginous ironstone, phyllites, and quartzite). The use of ASTER images alone did not allow a reliable separation of ferruginous and non-ferruginous substrates, but the integration of all different data (ASTER-ML + Gamma + GM) allowed the provisional mapping of the vegetation associated with ferruginous substrates, potentially ferruginous and non-ferruginous substrates. The resulting map shows that the vegetation on ferruginous and potentially ferruginous substrates cover 8.7% and 6.9% of the IQ, respectively. The detailed analysis of the distribution and fragmentation of phytophysiognomies on ferruginous substrates is of great importance for developing strategies to conserve the geobiodiversity of the IQ, and need to be further refined by checking and field mapping by novel approaches.
