Hedgerows are linear structures found in agricultural landscapes that may facilitate dispersal of plants and animals and also serve as habitat. The aim of this study was to investigate the relationships among diversity and ecological traits of woody plants, hedgerow characteristics (size, age, and origin), and the structure of the surrounding Atlantic Forest landscape. Field data were collected from 14 hedgerows, and landscape metrics from 1000-m buffers surrounding hedgerows were recorded from a thematic map. In all sampled hedgerows, arboreal species were predominantly zoochoric and early-succession species, and hedgerow width was an important factor explaining the richness and abundance of this group of species. Connection with forest vegetation did not explain richness and abundance of animal-dispersed species, but richness of non-zoochoric species increased in more connected hedgerows. These results suggest that hedgerows are probably colonized by species arriving from nearby early-succession sites, forest fragment edges, and isolated trees in the matrix. Nonetheless, hedgerows provide resources for frugivorous animals and influence landscape connectivity, highlighting the importance of these elements in the conservation of biodiversity in fragmented and rural landscapes.

Rajasthan, India/Pakistan, recorded heavy rainfall in August 2006. This unusual event led to severe floods. In the monsoon season of 2010 there was also high rainfall, but not as heavy as in August 2006. The high rainfall in 2010 occurred during the entire monsoon season, but in 2006 several stations registered very heavy downpour of about 125 mm in 24 hours. A recent study showed that in the future similar extreme events may tend to occur in central India, which includes a part of Rajasthan. These events are studied in the context of a probable climate change using satellite data. The MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) vegetation indices (NDVI, Normalized Difference Vegetation Index and EVI, Enhanced Vegetation Index) and precipitation data from TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) satellite for 11 years (2000 through 2010) were used. Both NDVI and EVI MODIS (MOD13) revealed unusual growth of vegetation in September 2006 and August and September 2010 over the Rajputana desert. The analysis of rainfall and EVI data confirmed the growth of vegetation in 2006 and 2010, showing the utility of satellite data in capturing changes in this region. Some earlier studies found that the rainfall over West Rajasthan during the monsoon season showed a significant increasing tendency. Thus in the future, a rising tendency of vegetation growth in Rajputana desert seems to be highly plausible.

En agosto de 2006 la región de Rajasthan registró lluvias excepcionalmente intensas que provocaron severas inundaciones. También, en la temporada del monzón de 2010 Rajasthan recibió fuertes lluvias, aunque no superiores a las de agosto de 2006. Pero los altos valores de precipitación en el año 2010 se produjeron durante toda la temporada del monzón. En el 2006 varias estaciones registraron lluvias intensas de alrededor de 125 mm en 24 horas. Un estudio reciente mostró que, en el futuro, eventos extremos similares tenderán a ocurrir en la India Central, que incluye una parte de Rajasthan. En este trabajo estos eventos son estudiados en el contexto de un probable cambio climatico sobre esta región usando datos de satélites. Para ello fueron usados los índices de vegetación NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) y EVI (Enhanced Vegetation Index), derivados del MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) y los datos de precipitación del satélite TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) para 11 años (2000-2010). Ambos productos NDVI y EVI revelaron un crecimiento exuberante de la vegetación sobre el desierto de Rajputana en setiembre de 2006 y en agosto y setiembre de 2010. El análisis de los datos de precipitación y EVI confirmó el crecimiento de la vegetación en 2006 y 2010, mostrando la utilidad de los datos obtenidos por satélite en la captura de los cambios en esta región. En algunos estudios previos se ha señalado que la lluvia sobre la región Oeste de Rajasthan durante la temporada del monzón muestra una importante tendencia creciente. Así, en el futuro, el crecimiento de la vegetación en el desierto Rajputana parece ser muy posible.

A humanidade sempre utilizou a biomassa para fins energéticos, porém com o aumento da demanda, ameaças à segurança energética e os danos para o ambiente e para a saúde decorrentes da utilização dos combustíveis fósseis, a importância desta fonte renovável vem sendo resgatada. Neste cenário, o planejamento agroenergético passa a ser de grande importância para países tropicais como o Brasil, pois permite viabilizar a produção de biomassa para energia onde esta é requerida, de forma sustentável, sem deixar de considerar os aspectos sociais e ambientais. Desta forma, o presente artigo tem por objetivo apresentar importantes questões relacionadas ao planejamento energético regional, como forma de contribuir para soluções e políticas públicas relacionadas à produção de energia de biomassa. Ademais, é apresentada a contribuição das técnicas de Sensoriamento Remoto e Sistemas de Informações Geográficas para avaliações de áreas potenciais ao cultivo de culturas bioenergéticas, além de um modelo conceitual que demonstra como essas técnicas podem constituir-se em ferramentas de apoio à tomada de decisão estratégica nesta área de bioenergia. Adicionalmente, algumas dificuldades e limitações para o planejamento territorial e agroenergético também foram relacionadas.

Since early times, the human kind has been using the biomass for energy purposes. However, the current increasing energy demand can endanger the energy security of the nations and, as well, could put in risk the planet's environmental quality and human health. Thus, by the issues concern about the fossil fuels utilization, the importance of renewable energy sources is being rescued. In this scenario, the biomass energy planning becomes very important to tropical countries, like Brazil, because it would allow stimulating the production of biomass for energy where it is required, but in a sustainable way, considering the social and environmental aspects. Thus, this study aims to present important aspects related with regional energy planning as a contribution for proposing better solutions to energy demands and to think about better public policies related to energy production from biomass. Besides, a contribution of Remote Sensing and Geographic Information System in order to assess areas for biomass energy production and a conceptual model are presented as framework which demonstrates how these techniques can constitute support tools to strategic decision making process in bioenergy issues. Some difficult and constraints to territorial and agro-energy planning in Brazil was also presented.

A prática agrícola da queima da palha da cana-de-açúcar tem por finalidade facilitar a colheita manual. No Estado de São Paulo, essa prática está submetida a uma rigorosa legislação ambiental devido ao impacto negativo para o meio ambiente. Está previsto que a queima da cana deve ser gradativamente eliminada até 2017. O presente trabalho tem por objetivo avaliar a área de cana colhida com e sem queima em todo o Estado de São Paulo. Para tal, foram utilizadas as imagens disponíveis do sensor TM a bordo do satélite Landsat-5. As imagens foram adquiridas de abril a dezembro de 2006, que corresponde ao período de colheita da cana. Essas imagens foram analisadas por meio de técnicas de processamento digital e interpretação visual. A área de cana colhida sem queima foi avaliada em 1.085.730 ha e corresponde a 34,7% do total da área mecanizável colhida. Isso atende à legislação ambiental que, para o ano de 2006, previa que 30% da área de cana fosse colhida sem queima. A sequência temporal de imagens adquiridas entre abril e dezembro permite identificar as áreas de cana colhidas sem queima e, portanto, distingui-las das áreas de cana colhidas com queima.

The agricultural practice of burning the sugarcane straw has the intention of facilitating the manual harvest. In São Paulo state this practice is subjected to a rigorous environmental legislation, due to the negative impact for the environment. It is anticipated that sugarcane burning should gradually be eliminated until 2017. The present work has the objective of evaluating the sugarcane area harvested with and without burning in the entire state of São Paulo. For that purpose, available images from TM sensor, on board of Landsat-5 satellite, were used. Images were acquired from April to December 2006, which corresponds to the sugarcane harvest period. These images were analyzed by using digital processing and visual interpretation techniques. The sugarcane area harvested without burning was estimated as 1,085,730 ha and corresponds to 34.7% of the total mechanized harvested area. This is according to the expectation of 30% established by the environmental legislation for the year of 2006. The temporal image sequence acquired between April and December allows us to identify the sugarcane areas harvested without burning and, therefore, distinguish them from the sugarcane areas harvested with burning.

O presente trabalho teve como proposta avaliar a identificação e o mapeamento das áreas de milho da região noroeste do Estado do Rio Grande do Sul a partir de dados multitemporais do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) a bordo do satélite Earth Observing System - EOS-AM (Terra). O algoritmo de classificação supervisionada Spectral Angle Mapper (SAM) foi aplicado com sucesso em uma série multitemporal de imagens EVI pré-processadas. Verificou-se que as áreas classificadas como milho na imagem coincidiam plenamente com áreas mais extensas ou contínuas (> 90 ha) de milho. Áreas de menor extensão ou localizadas em encostas de morros, ao lado de vegetação arbórea, não foram detectadas pelo classificador devido à baixa resolução espacial das imagens. A maior utilidade prática da identificação e da classificação digital das áreas de milho obtidas das imagens MODIS está na sua aplicação para isolar ou complementar o mapeamento das áreas agrícolas visando ao seu monitoramento a partir de diferentes índices de vegetação, derivados de imagens de alta resolução temporal e baixa resolução espacial.

The present work had the proposal of evaluating the identification and mapping of maize areas in the northwestern region of the State of Rio Grande do Sul using multi-temporal data from MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) sensor on board of the Earth Observing System satellite - EOS-AM (Terra). The supervised classification algorithm Spectral Angle Mapper (SAM) was successfully applied in a multi-temporal series of pre-processed EVI images. It was verified that the areas classified as maize in the image fully agree with more extensive or continuous maize areas (> 90 ha). Small or hillsides maize areas having close to shrub and wood vegetation were not detected by the classifier mainly due low spatial resolution of images. The main practical utility of maize’s areas digital classification and identification using MODIS images is in its application to isolate or to complement the crop areas mapping, in order to monitor these areas, using different vegetation indices derived from high temporal and low spatial resolution images.

Este artigo se propõe a apresentar exemplos de questões científicas que puderam ser respondidas no contexto do Projeto LBA (Large Sale Biosphere-Atmosphere Experiment in Amazonia) graças à contribuição de informações derivadas de sensoriamento remoto. Os métodos de sensoriamento remoto permitem integrar informações sobre os vários processos físicos e biológicos em diferentes escalas de tempo e espaço. Nesse artigo, são enfatizados aqueles avanços de conhecimento que jamais seriam alcançados sem a concorrência da informação derivada de sensoriamento.

This paper aims to assess the contribution of remote sensing technology in addressing key questions raised by the Large Scale Biosphere-Atmosphere Experiment in Amazonia (LBA). The answers to these questions foster the knowledge on the climatic, biogechemical and hydrologic functioning of the Amazon, as well as on the impact of human activities at regional and global scales. Remote sensing methods allow integrating information on several processes at different temporal and spatial scales. By doing so, it is possible to perceive hidden relations among processes and structures, enhancing their teleconnections. Key advances in the remote sensing science are summarized in this article, which is particularly focused on information that would not be possible to be retrieved without the concurrence of this technology.

ABSTRACT The NOAA-AVHRR images have been widely used for global studies dueto their low cost, suitable wavebands and high temporal resolution. Data from the AVHRR sensor (bands 1 and 2) transformed to the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) are the most common product used in global land cover studies. The AVHRR bands 1 and 2 data can also be transformed to the fraction images (vegetation, soil, and shade) using a linear mixing model to improve the land cover classification.

RESUMO As imagens AVHRR do satélite NOAA tem sido amplamente utilizadas para estudos globais devido ao baixo custo, bandas espectrais adequadas e alta resolução temporal. Os dados do sensor AVHRR (bandas 1 e 2) transformados no índice de Vegetação de Diferença Normalizada (NDVI) são os produtos mais comuns utilizados no estudo global da cobertura vegetal. As bandas 1 e 2 do AVHRR podem também ser transformadas em imagens frações (vegetação, solo e sombra) usando o modelo linear de mistura espectral para aprimorar a distinção entre os diferentes tipos de cobertura vegetal.