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Forest fragmentation may negatively impact fauna and flora. An important tool for the development and implementation of research on these effects is the use of a geographic information system (GIS). This paper aims to perform an integrated analysis of the landscape fragments that compose the Alonzo River watershed, Paraná State, by using remote sensing tools and landscape ecology metrics. The analyzed landscape metrics were Patton’s index, total area of the patches, edge length, edge density, forest fragment density, and the core area of the patches. The results showed 888 forest patches with area values ranging from 0.15 ha to 2509.82 ha, and it represents 12.5% of the total forest land cover of the studied basin; this means that 85.3% of the forest patches are less than 50 ha and that 75% of those fragments have a Patton’s index value of less than 3.9. The fragments that compose the studied area may be subject to edge effects and biodiversity loss as long as they present reduced areas and small core areas. Thus, the use of GIS and landscape ecology metrics is a quick and efficient way to evaluate the effect of fragmentation over large areas.

O presente trabalho investiga a influência morfoestrutural e morfotectônica no arranjo das drenagens da zona de falha rio Alonzo. Para tanto, utiliza-se, principalmente, de análises de índices geomorfológicos da rede de drenagem. A metodologia aplicada fundamentou-se na integração de dados Shuttle Radar Topography Mission SRTM e nas variáveis morfométricas em ambiente de Sistema de Informação Geográfica SIG. A fim de obter parâmetros de análise de anomalias geomórficas e controles estruturais, a identificação e a vetorização das feições foram pautadas em interpretação visual e pela comparação entre índices morfométricos, tais como: Fator de Simetria Topografia Transversal, Assimetria de Bacias de Drenagens e Índices RDE (Relação Declividade Extensão). O rio Alonzo drena uma área de aproximadamente 2620 km², possui uma extensão de 171 km, desde sua nascente, no município de Ortigueira, até a sua foz, nas proximidades do município de Grandes Rios. As altitudes variam de 1000 m a 380 m, representando uma amplitude de 620 m. O rio encontra-se, em sua maior parte, ajustado às falhas e fraturas, sendo diferenciados dois trechos em ascensão (convexo) e em subsidência (côncavo)

O objetivo deste trabalho foi analisar a eficácia do método de Crippen e Blom subjacente à ferramenta Vegetation Suppressing Tool, presente no aplicativo ENVI 4.4, aplicada a imagens orbitais Landsat TM, para identificar diferentes agrupamentos arbóreos homogêneos, associados à silvicultura. A ferramenta foi aplicada a quatro agrupamentos de imagens Landsat TM, que cobrem a região da Bacia Hidrográfica do Tibagi (órbita/ponto 221/77, 221/78, 222/76, 222/77), todas de 2007. As imagens foram classificadas utilizando o método de máxima verossimilhança (MAXVER). Os diferentes agrupamentos identificados na imagem foram aferidos em atividade de campo, em 20 pontos na região de Telêmaco Borba, predeterminados em laboratório. Esse resultado demonstra que imagens pós aplicação da rotina de supressão de vegetação mostraram-se eficazes na identificação de florestamento, apresentando realce de alvos silviculturais, viabilizando também a diferenciação entre os dois gêneros Pinus sp. e Eucalyptus sp. A ferramenta utilizada também se mostrou eficaz na identificação de pequenos talhões de silvicultura em meio a áreas com floresta nativa.

Este trabalho buscou avaliar a relação da expansão urbana com o crescimento da sua população em 30 municípios da bacia do rio Tibagi, no estado do Paraná, entre os anos de 1986 e 2007. A expansão urbana foi levantada através de imagens do satélite Landsat, utilizando-se dos softwares SPRING e ENVI, bem como dados de população do IBGE. O ENVI foi utilizado para georreferenciar e aplicar o filtro Vegetation Supression, enquanto o SPRING foi utilizado para relacionar a classe urbana com cada um dos municípios da bacia. Para a relação entre o uso do solo e a população, quando considerada a distribuição espacial, o coeficiente de correlação de Pearson mostrou-se estatisticamente significativo em todo o período de estudo. Considerando-se a distribuição temporal, o coeficiente de correlação de Pearson mostrou-se estatisticamente significativo em 63% dos casos, apesar de ser em 90% dos casos superior a 0,70.