Structural and compositional shifts in Cerrado fragments in up to 11 years monitoring

The Cerrado has a wide diversity of fauna and flora, and the knowledge of its horizontal structure, in different time intervals allows the prediction of its structural and floristic characteristics. The aim of this study was to evaluate the changes in structure and composition of tree community in three fragments of Cerrado with low anthropization, in an interval of 11 years at Minas Gerais state. Rectangular plots of fixed size were sampled, measuring stem diameter and height of all living arboreal individuals with diameter at 1.30 meters above ground (DBH) ≥ 5 cm. The tree vegetation dynamics study of the areas was performed, as well as the floristic analysis and the diametric structure. Considering all fragments and years of measurement, the recruitment of trees surpassed its mortality. The basal area varied between 3.67 and 13.07 m².ha-1. The studied areas, considering all fragments and years of measurement, showed a Shannon diversity index (H') from 3.43 to 3.87 nat.ind-1 and Pielou equitability index (J') ranged an interval between 0.77 and 0.82. The similarity calculated by the Jaccard index (J), when performed per plot considering the three fragments, showed a value of 0.2653. Also, related to the development and growth of the study areas, it can be inferred that all fragments and their respective years of measurement had a J-inverse pattern. In conclusion, it can be inferred that the three fragments maintained a representative growth in number of individuals and basal area.

Spatial distribution of the litter carbon stock in the Cerrado biome in Minas Gerais state, Brazil / Distribuição espacial do estoque de carbono na serrapilheira de fragmentos do bioma Cerrado em Minas Gerais, Brasil

ABSTRACT Litter corresponds to the layer of decomposing dead organic matter present on the soil surface. This layer is very important for nutrient cycling and contributes with organic matter accumulation in the soil, besides the carbon stock. The objective herein was to quantify the carbon biomass, both content and stock, and map the litter C-stock in the Cerrado biome, which is formed by Savanna Grassland (SG), Cerrado Stricto Sensu (CE) and Forest Savanna (FS), in Minas Gerais state, southeastern Brazil. The data were collected in 26 fragments in Minas Gerais state, totaling 210 sampling locations. A variographic study was conducted and, for mapping, the ordinary kriging method was used for delimitation of homogeneous zones. It was possible to detect high variability in the carbon biomass, carbon content and C-stock in the Cerrado biome litter in Minas Gerais state. The carbon content presented lower variability, ranging from 40 to 44%, so that it is not responsible for explaining the variability of the litter C-stock. Savanna Grassland and Savanna Forest present, respectively, the lowest and highest C-stocks. C-stock presented a considerable spatial structure dependence, allowing to use the geostatistical procedures for mapping it in the Cerrado biome of the Minas Gerais state. The C-stock kriging map showed good accuracy, allowing to verify that the lowest C-stocks in the litter are found from the center to the northern of the Minas Gerais since the highest air temperatures are also verified in this direction.

RESUMO A serrapilheira corresponde à camada de matéria morta em decomposição presente sobre o solo. Esta camada é de grande importância na ciclagem de nutrientes e aporte de matéria orgânica sobre o solo, além de estocar carbono. Objetivou-se quantificar a biomassa, teor e estoque de carbono e espacializar o estoque de C da serrapilheira do Cerrado de Minas Gerais. Os dados foram coletados em 26 fragmentos de Cerrado no Estado de MG, totalizando 335 pontos amostrados em todo estado. Foi realizado o estudo variográfico e, para o mapeamento, utilizou-se a Krigagem, para delimitação de zonas homogêneas. Foi possível detectar alta variabilidade nas características avaliadas, biomassa, teor e estoque de carbono na serrapilheira do Cerrado em Minas Gerais, Brasil. O teor de C foi a característica que apresentou menor variabilidade, com intervalo de 40-44%, de modo que não é um atributo crítico para explicar o estoque de C na serrapilheira. O Campo Cerrado tem o mais baixo estoque de C, e o Cerradão o mais alto. O estoque de C apresenta considerável dependência da estrutura espacial, permitindo o uso de procedimentos geoestatísticos para mapeá-lo no bioma Cerrado do estado de Minas Gerais. O mapa de krigagem de estoque de C mostrou boa precisão e com base nele, foi possível verificar que os estoques de menor teor de carbono na serrapulheira são encontrados do centro para o norte do estado de Minas Gerais, onde tem-se as maiores temperaturas médias anuais.

Object-based change detection using semivariogram indices derived from NDVI images: The environmental disaster in Mariana, Brazil / Detecção de mudanças baseada em objetos utilizando indices do semivariograma derivados de imagens NDVI: O disastre ambiental em Mariana, Brasil

ABSTRACT Object-based change detection is a powerful analysis tool for remote sensing data, but few studies consider the potential of temporal semivariogram indices for mapping land-cover changes using object-based approaches. In this study, we explored and evaluated the performance of semivariogram indices calculated from remote sensing imagery, using the Normalized Differential Vegetation Index (NDVI) to detect changes in spatial features related to land cover caused by a disastrous 2015 dam failure in Brazil's Mariana district. We calculated the NDVI from Landsat 8 images acquired before and after the disaster, then created objects by multiresolution segmentation analysis based on post-disaster images. Experimental semivariograms were computed within the image objects and semivariogram indices were calculated and selected by principal component analysis. We used the selected indices as input data to a support vector machine algorithm for classifying change and no-change classes. The selected semivariogram indices showed their effectiveness as input data for object-based change detection analysis, producing highly accurate maps of areas affected by post-dam-failure flooding in the region. This approach can be used in many other contexts for rapid and accurate assessment of such land-cover changes.

RESUMO Recentemente, variáveis geoestatísticas derivadas de imagens de sensoriamento remoto ganharam espaço dentre os procedimentos de detecção de mudanças, porém, o potencial temporal destas variáveis para o mapeamento das mudanças baseado na análise por objetos ainda é pouco estudado. Neste estudo, o desempenho de um conjunto de índices calculados de semivariogramas derivados de imagens NDVI bitemporais para detectar mudanças na cobertura do solo foi analisado e avaliado. O município de Mariana foi selecionado para teste e validação da metodologia devido ao grande impacto ocasionado pelo desastre. O processo iniciou-se com a aquisição de imagens Landsat 8 antes e após o desastre e o cálculo do NDVI. Os objetos foram criados através da segmentação em multiresolução baseada na imagem pós-desastre. Os semivariogramas experimentais foram gerados dentro de cada objeto e os índices foram extraídos e selecionados através da análise de componentes principais. Os índices selecionados foram utilizados como dados de entrada para o algoritmo support vector machines para a classificação de áreas de mudança e não mudança. Os índices selecionados se mostraram efetivos para a detecção de mudanças, indicando a possibilidade de utilização para a detecção de mudanças baseada em objetos, resultando em um mapa precisos das áreas inundadas afetadas pelo desastre. Esta abordagem pode ser usada em muitos outros contextos para uma avaliação rápida e precisa de tais mudanças na cobertura do solo.

Continuidade espacial de chuvas intensas no estado de Minas Gerais / Spatial continuity of intense rainfall in Minas Gerais State, Brazil

O mapeamento de variáveis climáticas, como chuvas intensas, é de fundamental importância para o manejo ambiental. Para isto, ferramentas estatísticas para interpolação espacial devem ser devidamente analisadas e caracterizadas. Assim, objetivou-se com este trabalho analisar modelos e métodos de modelagem do semivariograma que melhor se ajustem a chuvas intensas com duração de 20, 60, 360 e 1440 minutos e tempos de retorno de 5, 50 e 100 anos, fornecendo subsídios primordiais para espacialização da mesma pelo interpolador geoestatístico, para o Estado de Minas Gerais. Foram testados os modelos esférico, exponencial e gaussiano pelos métodos de ajuste da Máxima Verossimilhança (MV) e Mínimos Quadrados Ponderados (MQP). Utilizou-se como critério de escolha do melhor modelo, o menor erro médio gerado pela validação cruzada, e em caso de similaridade, também foram considerados o maior grau de dependência espacial e o menor efeito pepita, além da análise visual do ajuste do modelo ao semivariograma experimental. O modelo exponencial se sobressaiu em nove das doze situações analisadas, o gaussiano em duas e o esférico em uma situação. Quanto aos métodos de ajuste, o MQP sobressaiu em todos os casos estudados, o que permite sugerir o modelo exponencial ajustado pelo método dos mínimos quadrados ponderados como sendo o mais adequado para o mapeamento da chuva intensa para as condições do Estado de Minas Gerais.

Climate variables mapping, as intense rainfall, is very important to environmental management. Although, statistical tools for spatial interpolation should be analyzed and characterized. This paper aims to analyze models and methods of semi-variogram modeling applied to intense rainfall with duration time of 20, 60, 360 and 1440 minutes and 5, 50 and 100 years of recurrence and consequently, giving support for its mapping, using kriging, in Minas Gerais State. Exponential, Spherical and Gaussian semi-variogram models were tested based on Weighted Minimum Square (WMS) and Maximum Likelihood (ML) methods, using GeoR software. For the best model and method evaluation was considered the mean absolute error produced by cross-validation. For mean error similarity, it was considered the spatial degree of dependence and smaller nugget effect. Visual adjustment of semi-variogram was also analyzed to complete the selection. Exponential model was predominant in nine of twelve situations, followed by Gaussian model in two situations and Spherical for just one. Weighted Minimum Square was the best adjust method in all situations. These results have indicated the exponential model adjusted by Weighted Minimum Square to intense rainfall mapping for Minas Gerais State conditions.