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Este é um estudo etnomusicológico etnográfico entre músicos amazonenses envolvidos com o universo musical/sociocultural reconhecido no Estado do Amazonas, principalmente na capital Manaus, por “música do Beiradão”. No contexto musical regional há vários entendimentos acerca da categoria nativa “beiradão”. Um deles, o mais predominante, é compreender os “beiradões” como quaisquer localidades rurais situadas nas beiras de rios e paranás no interior amazonense, e “música do Beiradão”, o repertório musical tocado para animar os festejos de santo e torneios de futebol nessas localidades e/ou as composições gravadas por esses músicos em LPs ao longo da década de 1980 e 90. No decorrer da etnografia, transito pelos referenciais da etnografia da música ou da performance musical, antropologia musical, antropologia do som, etnografia urbana, etnografia da duração, entre outros paradigmas teórico-metodológicos que me auxiliaram na compreensão das ideias, construções e memórias dos músicos dos “beiradões” e dos músicos envolvidos com a “música do Beiradão” em Manaus. Além disso, pude trabalhar as potencialidades desta categoria, “Beiradão”, refletindo o quanto esta pode ser explorada pela visão e pela audição reflexiva através dos diálogos teóricos em junção às epistemologias nativas de modo a elevar a mesma ao status de conceito complexo e heterogêneo, em que cada geração de músicos e públicos, região e localidade específica pode incidir e compreender este conceito a partir do ser e estar no mundo musical dos “beiradões”. Em suma, a partir dos trabalhos de campo etnográficos e das experiências intersubjetivas vivenciadas nos mesmos, pude refletir acerca das realidades socioculturais heterogêneas e das desigualdades sociais circunscritas neste universo musical. / This is an ethnographic ethnomusicological study among musicians from Amazon State (Brazil) involved with the musical/sociocultural universe known in this state, mainly in the capital Manaus, by "Beiradão music". In the musical regional context, there are several understandings around the native category "Beiradão". One, the most predominant, is to understand the "beiradões" as any rural localities situated on the riverbanks in the countryside of Amazon State, and "Beiradão Music", the musical repertoire played to enliven the holy celebrations and football tournaments in these places and/or the compositions recorded by these musicians in LPs throughout the 1980s and 90s. During the ethnography, I transit by references of ethnography of music or musical performance, musical anthropology, anthropology of sound, urban ethnography, ethnography of duration, among others theoretical-methodological paradigms who helped me in understanding the ideas, constructions and memories of the musicians from "beiradões" and musicians involved with "Beiradão Music" in Manaus. I was also work the potentials of this category, "Beiradão", reflecting how this can be exploited through reflexive vision and listening with theoretical dialogues in junction to native epistemologies in order to elevate it to the status of complex and heterogeneous concept where each generation of musicians and publics, region and specific place can contribute and understand this concept from to be and being in the musical world of "beiradões”. In short, from the ethnographic fieldworks and intersubjective experiences of the same, I could reflect about the heterogeneous sociocultural realities and the social inequalities around this musical universe.

Este é um estudo etnomusicológico etnográfico entre músicos amazonenses envolvidos com o universo musical/sociocultural reconhecido no Estado do Amazonas, principalmente na capital Manaus, por “música do Beiradão”. No contexto musical regional há vários entendimentos acerca da categoria nativa “beiradão”. Um deles, o mais predominante, é compreender os “beiradões” como quaisquer localidades rurais situadas nas beiras de rios e paranás no interior amazonense, e “música do Beiradão”, o repertório musical tocado para animar os festejos de santo e torneios de futebol nessas localidades e/ou as composições gravadas por esses músicos em LPs ao longo da década de 1980 e 90. No decorrer da etnografia, transito pelos referenciais da etnografia da música ou da performance musical, antropologia musical, antropologia do som, etnografia urbana, etnografia da duração, entre outros paradigmas teórico-metodológicos que me auxiliaram na compreensão das ideias, construções e memórias dos músicos dos “beiradões” e dos músicos envolvidos com a “música do Beiradão” em Manaus. Além disso, pude trabalhar as potencialidades desta categoria, “Beiradão”, refletindo o quanto esta pode ser explorada pela visão e pela audição reflexiva através dos diálogos teóricos em junção às epistemologias nativas de modo a elevar a mesma ao status de conceito complexo e heterogêneo, em que cada geração de músicos e públicos, região e localidade específica pode incidir e compreender este conceito a partir do ser e estar no mundo musical dos “beiradões”. Em suma, a partir dos trabalhos de campo etnográficos e das experiências intersubjetivas vivenciadas nos mesmos, pude refletir acerca das realidades socioculturais heterogêneas e das desigualdades sociais circunscritas neste universo musical. / This is an ethnographic ethnomusicological study among musicians from Amazon State (Brazil) involved with the musical/sociocultural universe known in this state, mainly in the capital Manaus, by "Beiradão music". In the musical regional context, there are several understandings around the native category "Beiradão". One, the most predominant, is to understand the "beiradões" as any rural localities situated on the riverbanks in the countryside of Amazon State, and "Beiradão Music", the musical repertoire played to enliven the holy celebrations and football tournaments in these places and/or the compositions recorded by these musicians in LPs throughout the 1980s and 90s. During the ethnography, I transit by references of ethnography of music or musical performance, musical anthropology, anthropology of sound, urban ethnography, ethnography of duration, among others theoretical-methodological paradigms who helped me in understanding the ideas, constructions and memories of the musicians from "beiradões" and musicians involved with "Beiradão Music" in Manaus. I was also work the potentials of this category, "Beiradão", reflecting how this can be exploited through reflexive vision and listening with theoretical dialogues in junction to native epistemologies in order to elevate it to the status of complex and heterogeneous concept where each generation of musicians and publics, region and specific place can contribute and understand this concept from to be and being in the musical world of "beiradões”. In short, from the ethnographic fieldworks and intersubjective experiences of the same, I could reflect about the heterogeneous sociocultural realities and the social inequalities around this musical universe.

Poucos ambientes terrestres deixaram de sofrer algum nível de interferência humana. As populações pré-históricas tiveram um papel importante na formação de determinadas paisagens e, como conseqüência, suas ações contribuíram para as características das paisagens atuais. Na Amazônia, tais transformações antropogênicas são inferidas por indícios de: (1) queimadas; (2) assentamentos; (3) ilhas de florestas manejadas; (4) diques em formatos geométricos; (5) terra preta; (6) campos elevados; (7) redes de transporte e comunicação; (8) estruturas para manejo da água e da pesca; entre outros. A partir da colonização européia no século XVI, a ocupação humana na região começou a receber novas influências. As relações com os recursos naturais estabelecidas pelas populações pré-colombianas foram muito pouco consideradas. A introdução de novas ferramentas e o choque cultural provocado pelos colonizadores alterou o nível de mobilização da energia do meio para as atividades produtivas humanas, ocasionando mudanças nos modos de vida das populações. A partir de meados do século XX, a implantação dos programas institucionais de colonização deu origem a uma nova motivação para a transformação das paisagens, pela qual a extração dos produtos florestais passou a ser uma atividade secundária, para dar lugar a uma lógica de supressão da floresta para introdução de novos elementos, que seriam produzidos para atender a um contexto externo. Além disso, o espaço passou a ser delimitado em propriedades privadas, que só seriam reconhecidas em função da supressão da floresta para dar início às atividades produtivas. Dessa forma, houve um crescimento exponencial na escala espaço-temporal das transformações das paisagens. Por meio da complementação e do confronto das perspectivas evolutivas, históricas e sociais, o presente trabalho se propôs a caracterizar as diferentes dinâmicas de ocupação nas paisagens amazônicas. O período estudado abrange desde a chegada do ser humano até os dias de hoje, buscando entender como o desenvolvimento da organização social e das tecnologias foi capaz de modificar as paisagens no passado e como o faz atualmente. Os dados foram analisados em função de um seqüenciamento temporal. Três dinâmicas de ocupação distintas foram caracterizadas e nomeadas em função dos diferentes níveis de transformação da paisagem, ao longo dos contextos históricos do período de estudo: Dinâmica da Diversificação (9000 a.C. e 1600 d.C.); Dinâmica da Simplificação (1600 d.C. e 1960 d.C.) e Dinâmica da Supressão (a partir de 1960 d.C.). Como uma das conclusões, assumiu-se que o conceito de paisagem depende da existência de dois elementos: natureza e humanidade. Enquanto esses dois elementos coexistirem, a paisagem sempre estará presente, independente de suas qualidades. Dessa forma, nos 11000 anos de convivência entre a humanidade e a floresta amazônica, não foi a sustentabilidade da paisagem que foi ameaçada e sim a sustentabilidade das próprias sociedades que dependem dela. Esse complexo cenário ecológico, social e econômico ao qual a Amazônia está atualmente submetida, tem como principal característica a presença de 85% das áreas ainda em bom estado de conservação. Tal proporção confere ao Brasil a responsabilidade de desenvolver novas técnicas de gestão ambiental que considerem as especificidades regionais, combinando o desenvolvimento econômico do país com a conservação da mais importante floresta tropical do mundo. / In this planet, very few environments are free from anthropogenic disturb. The prehistoric populations used to play significant roles for the formation of some kind of landscapes; the consequences of their actions contributed to the present landscape characteristics. At the Amazon, these transformations are inferred from anthropogenic vestiges, such as: (1) burned areas in the forest; (2) human settlements; (3) managed forest islands; (4) geometrical ditches; (5) dark soils; (6) raised fields; (7) transportation and communication networks; (8) water and fish management structures; among others. The established ways of natural resources uses by pre- Columbian population were looked to down since European colonization in the sixteenth century. The introduction of new tools and cultural shock given by European settlers changed the level of energy necessary to human productive activities, changing the population ways of life. From the middle of the twentieth century, the diffusion of institutional settlement programs led to new motivations for landscape transformation, through which the extraction of forest products has become secondary activity, and give rise to a logic of forest suppression and introduction of new production lines to external context. Furthermore, the land was delimited as private properties, which would only be recognized after forest removal in order to start productive activities. Therefore, there was an exponential growth in space-time scale of landscape transformations. Through complementation and interface among evolutionary, historical and social perspectives, this work has proposed to characterize the different settlement dynamics in the Amazon landscapes, since the arrival of human beings up to now, in order to understand how the development of social organization and technologies was able to change the landscapes in the past, and how they do it today. The data were analyzed as a temporal sequencing. Three distinct settlement dynamics were characterized and nominated considering different levels of landscape transformation, along the historical contexts of the studied periods in this work: (1) Dynamic of Diversification (9000 BC to 1600 AD); (2) Dynamic of Simplification (1600 AD to 1960 AD); and (3) Dynamic of Suppression (from 1960 AD on). A conclusion was assumed that landscape concept depends on the existence of two elements: nature and mankind. While these two elements coexist, the landscape will always be present, despite their characteristics. Thus, in 11000 years of coexistence between mankind and Amazon forest it was not threatened the landscape sustainability, but the sustainability of the societies themselves. This complex ecological, social and economical situation which Amazon is currently undergoing has as main characteristic the presence of 85% of this area in good conservation conditions. Such ratio gives to Brazil the responsibility to develop new environmental management techniques that consider the regional specificities, matching sustained economic development of the nation and conservation of the most important tropical forest of the world.

Ce travail étudie les composants de l’évolution territoriale et socio-économique de la région du Jari, située au nord de l’Amazonie brésilienne, en identifiant les différents processus de transformation ainsi que les structures spatiales actuelles. Longtemps à l’écart des dynamiques nationales du peuplement et du développement, celle-ci connait, au XXe siècle, un développement socioéconomique en deux étapes : Le premier, au début du siècle, à partir d’une occupation conditionnée par l’extractivisme (exploitation de ressources naturelles de la forêt, comme le caoutchouc ou la noix du Brésil), et organisée autour d’un latifundiaire sur environ 2 millions d’hectares. Le deuxième, plus important, à la fin des années 1960, à partir de l’installation, sur ce même territoire, d’une grande entreprise agro-industrielle, le "projet Jari", par l’entrepreneur et multimillionnaire Américain D.K. Ludwig, qui visait à la production de la cellulose à grande échelle, et entraînait la construction d’une première infrastructure urbaine et industrielle dans une région de forêt primaire jusque-là intacte. Désormais indissociablement liées, les transformations socioéconomiques et territoriales de la région du Jari se sont depuis produites en tant qu’influence ou interaction directe avec l’évolution du projet Jari. Celui-ci, toujours en fonction dans la région aujourd’hui, a lui-même connu des transformations significatives depuis son installation en 1967: fortement polémiquée pour la non rentabilité économique, l’impact environnemental, et le gaspillage en ressources humaines de ses activités d’agrobusiness, le projet Jari du XXIe siècle émerge aujourd’hui, sous une nouvelle gestion (Orsa), comme une entreprise viable, certifiée, et pionnière en matière de responsabilité sociale et environnementale des entreprises en contexte amazonien. Les nouvelles stratégies territoriales développées par celle-ci et basées dans un discours de responsabilité sociale et environnementale des entreprises, ont permis à la Jari non seulement de conquérir une place stable sur le marché national et international de la cellulose, mais aussi à atténuer une conflit foncier de long date dans la région du Jari, qui a durablement marqué les relations entre l’entreprise, le gouvernement et les populations locales, dont plusieurs ont été déplacées de leurs terres lors de la transformation de larges parties de forêt primaire en plantations d’eucalyptus. La création, par la "nouvelle" entreprise, d’une Fondation sociale, censée de mettre en œuvre des petits projets socio-économiques dans la région, a en outre permis d’avancer le processus d’intégration territoriale visant à inclure enfin les communautés locales et les acteurs politiques à la gestion régionale et à l’utilisation des ressources, jusque-là monopolisée par l’entreprise. Sans être achevé, ce processus forme aujourd’hui la base solide pour une transformation "durable" du Jari, d’une vieille "enclave" économique de l’Américain à une région intégrée dont le potentiel est partagé parmi ses habitants. / This thesis studies the components and phases of the socioeconomic and territorial evolution of the Jari river region, located at the north of the Brazilian Amazon, by identifying its different transformation processes and contemporary spatial structures. Longtime left aloof from national population and development dynamics, the region experiences a two-step economic and social evolution in the XX century: A first occupation, at the beginning of the century, that was conditioned by the exploitation of natural resources (rubber, Brazil nut) and led to the establishment of a "latifundium" covering about 2 million ha; and a second, more important occupation at the end of 1960ies by the an American businessman and multimillionaire D.K. Ludwig. The initiation, by the latter, of a huge agro-industrial enterprise, the "Jari project", aiming at a large-scale production of cellulose, lead to the construction of first urban infrastructures and industrial facilities in a region until then covered with intact primary forest. The socio-cultural, economical and political development of the Jari River region has since been intrinsically linked to the evolution of the Jari project. The project itself, which is still active in the region, has itself known significant change since its building up in 1967: strongly criticized during the 1970ies and 1980ies due to the lack of economic viability of its agro-industrial activities, as well as its ecological impact and its waste of human resources, the project of the XXI century, revived by a new management (Orsa), presents itself as an innovative, lucrative and certified firm, henceforth conscious of its social and environmental responsibility and thus of its pioneer role for the socioeconomic development of the Jari River region where it operates. The territorial strategies developed in this context by the company, which are embedded in a discourse of social and environmental corporate responsibility, have indeed permitted the company not only to establish itself on the national and international pulp market, but also to mitigate the long-standing land conflict between the Jari firm, the government and the local populations, who had been partly displaced from their lands by the transformation of huge parts of the rainforest into eucalyptus plantations. The creation of a firm-interne social Foundation in 2000, commissioned to carry into action small socioeconomic projects in the region, has also allowed to accelerate a process of territorial integration, aiming at including the local communities and political actors into the management of the region and its use of its natural resources, until then monopolized by the company. Not yet fully achieved, this process of territorial integration constitutes today a solid basis for a sustainable transformation of the region in the future, from the old "enclave" of the American into an integrated region whose potential is commonly shared by its habitants.

O pagamento por serviços ambientais é um instrumento econômico que tem sido utilizado para incentivar a adoção de usos da terra e/ou de recursos naturais que melhorem ou aumentem o fornecimento de serviços ambientais, tais como conservação da biodiversidade e seqüestro de carbono. Seu uso é recente e os efeitos que as mudanças de uso da terra podem trazer às rendas e ao desenvolvimento das populações-alvo ainda são poucos conhecidos. Nesta pesquisa, procurou-se avaliar, de forma prospectiva, o impacto que usos da terra capazes de fornecer maiores níveis de serviços ambientais podem ter sobre a geração de renda das unidades de produção e sobre a sustentabilidade econômica, social e ambiental da agricultura familiar, na Amazônia Brasileira. Também, foi avaliado se o nível de pagamento previsto pelo Programa Proambiente, uma política pública em implementação que pretende pagar aos agricultores por serviços ambientais fornecidos, pode facilitar a adoção desses usos da terra. Para isso, foram simulados cenários com uso da terra tradicional (sistema de \"derrubae- queima\"), utilizando-se dados coletados em pesquisa com agricultores familiares pertencentes ao Pólo de Desenvolvimento Rio Capim do Programa Proambiente, no Nordeste Paraense; e com usos da terra alternativos, como agricultura sem uso do fogo, implantação de sistemas agroflorestais, enriquecimento de capoeira, apicultura e manejo de açaizal. Através da análise de custos de oportunidade e de indicadores de sustentabilidade econômica, social e ambiental, os cenários mostraram que compensar os agricultores pelos custos de oportunidade do desmatamento evitado, do ponto de vista social e econômico, pode ser menos promissor do que propiciar condições para que os agricultores familiares realizem a transição para usos da terra alternativos que forneçam menores níveis de serviços ambientais, em comparação ao desmatamento evitado, mas sejam mais benéficos em termos econômicos e sociais, promovendo o desenvolvimento da agricultura familiar de forma mais sustentável. / Payment for environmental services is an economic instrument that has been used to encourage the adoption of land and/or natural resource uses that improve or enhance the provision of environmental services, such as biodiversity conservation and carbon sequestration. Its use is recent and the effects that changes in land use can bring to income and development of the target populations are still little known. In this research, it has been assessed, in a prospective way, the impact that land uses which are capable of providing higher levels of environmental services may have on the generation of income for households and on the economic, social and environmental sustainability of family farming, in the Brazilian Amazon, and if the level of payment provided by Proambiente Program, a public policy in its implementation phase, whose goal is to pay farmers for environmental services, can facilitate the adoption of these land uses. In view of these purposes, scenarios were simulated utilizing the traditional land use (slash-and-burn agriculture), based on data collection obtained among family farmers from Northeast of Para State, as well as with alternative land uses, such as firefree fallow management, agroforestry, fallow vegetation enrichment, beekeeping and \"açai\" management. Through analysis of costs of opportunity and economic, social and environmental sustainability indicators, the scenarios showed that to compensate farmers for the opportunity cost of avoided deforestation, may be less promising from a economic and social point of view, than providing conditions for that the family farmers make the transition to alternative land uses that provide lower levels of environmental services, in comparison to avoided deforestation, but may be more beneficial in economic and social terms, given that they foster the development of family farming in a more sustainable way.

Participatory monitoring of ecological and socioeconomic effects of harvesting and trading natural resources is advocated as a promoter of natural resource conservation and local communitiy empowerment. Nevertheless, the strategys success depends upon peoples willingness and availability to participate. Yet little is known about the factors that drive local communities to volunteer in participatory monitoring, particularly in relation to small-scale communities living in remote locations. This thesis investigated whether a number of candidate factors were able to predict peoples participation in monitoring. To do so, we conducted a study in a forest community of the Brazilian Amazon that harvested and traded Carapa guianensis (andiroba), a non-timber forest product (NTFP). Two methods of data gathering were employed: (i) an interview-based survey of 166 adults ( 18 y.o.; 51 households) to estimate peoples self-stated intention to participate and the drivers of their participation, and (ii) experimentally-implemented monitoring tasks of the effects of harvesting and trading C. guianensis to measure peoples actual participation. Results are presented in three chapters. In Chapter 1, we evaluated whether economic benefits received from the NTFP trade or, alternatively peoples cooperativeness, were more important in predicting peoples participation. Results indicated that both variables raised peoples intention and actual levels of participation in monitoring, but cooperativeness was a stronger and better predictor across monitoring tasks. In Chapter 2, we investigated the psychology of engaging in monitoring, departing from the theoretical framework of the Theory of Planned Behavior (TPB) for understanding whether the variables in the model were appropriate to predict the willingness to volunteer in monitoring tasks. We found that the TPB model, in general, was able to predict peoples intention to volunteer in monitoring tasks. Specifically, one of the attitude indicators (attitude pleasure) explained the intention to engage in all monitoring tasks assessed. Subjective norms were also important to predict the intention to collect data on natural resource populations and to interview community inhabitants, whereas perceived behavioral control predicted the intention to collect data on natural resources and to deal with data management and storage. Finally, in Chapter 3 we hypothesized that the awareness of ecological and socioeconomic impacts of NTFP harvest and trade should explain peoples participation in monitoring. Results indicated that both factors were important, particularly regarding to peoples actual participation, although factors such as gender, age and schooling were occasionally stronger predictors. Nevertheless, there is evidence that combining monitoring of ecological and socioeconomic factors will boost the practices success. The study conclusions contribute to lessons aimed at stimulating participation in monitoring. Among those, we highlight the importance of strategies to increase levels of cooperativeness among people, spreading information about the possible negative effects of natural resource harvest and trade, and granting financial compensations equivalent to the opportunity costs of participation. / O monitoramento participativo dos efeitos ecológicos e socioeconômicos da coleta e do comércio de recursos naturais é uma estratégia considerada promotora tanto da conservação ambiental, quanto do empoderamento das comunidades locais. O sucesso da estratégia, todavia, depende, sobretudo, da disponibilidade e disposição dos indivíduos em participarem. Apesar disso, sabe-se pouco sobre os fatores que determinam a participação voluntária no monitoramento, especialmente em comunidades de pequena escala habitantes de áreas remotas. Sendo assim, esta tese teve por objetivo investigar o efeito de determinantes da participação no monitoramento. Para tal, foi estudada uma comunidade da Amazônia brasileira que coleta e comercializa Carapa guianensis (andiroba), um produto florestal não madeireiro (PFNM). Dois métodos de coleta de dados foram utilizados: (i) survey por meio de entrevistas a 166 adultos ( 18 anos; 51 unidades domésticas) para estimar a intenção de participar e os determinantes da participação, e (ii) implementação de monitoramento experimental dos efeitos da coleta e do comércio de C. guianensis para quantificar a participação real no monitoramento. Os resultados são apresentados em três capítulos. No Capítulo 1, avaliamos se os benefícios econômicos obtidos com o comércio de PFNM ou, alternativamente, o comportamento cooperativo são determinantes mais importantes da participação. Os resultados indicaram que as duas variáveis aumentam a intenção e a participação real no monitoramento. Porém, o comportamento cooperativo foi um indicador mais forte da participação entre as diferentes atividades de monitoramento avaliadas. No Capítulo 2, investigamos os fatores psicológicos que afetam a participação, utilizando como base a Teoria do comportamento planejado (TCP) e avaliando o efeito das variáveis deste modelo sobre a probabilidade da participação voluntária no monitoramento. Os resultados indicaram que, em geral, o modelo da TCP é adequado para prever a intenção de participar em diferentes etapas do monitoramento avaliadas. Em particular, um dos indicadores de atitude (prazer) é capaz de explicar a participação nas quatro etapas de monitoramento. Normas subjetivas também foram importantes preditores da intenção de participar da coleta de dados da população de andiroba e entrevistar outros moradores da comunidade. Já o controle comportamental percebido previu a intenção de participar da coleta de dados sobre a população do recurso natural e a entrada e armazenamento de dados. No Capítulo 3, partimos da hipótese de que a percepção dos impactos ecológicos e socioeconômicos da coleta e do comércio de PFNM pode explicar a participação no monitoramento. Os resultados indicaram que a percepção dos dois tipos de impactos é importante, sobretudo para a participação real. Porém, outros fatores como gênero, idade e escolaridade são determinantes mais fortes da participação em algumas atividades. Ademais, encontramos evidências de que aliar o monitoramento de impactos ecológicos e socioeconômicos aumenta o sucesso da prática. As conclusões do estudo contribuem com lições práticas para aumentar a participação no monitoramento. Destacamos, dentre elas, a importância de estratégias para aumentar a cooperação entre os comunitários, a disseminação de informações sobre os possíveis impactos negativos da coleta e do comércio de recursos naturais, e o fornecimento de compensações financeiras equivalentes ao custo de oportunidade de participação

[pt] O monitoramento oficial do desmatamento na Amazônia brasileira tem dependido tradicionalmente de especialistas humanos que avaliam visualmenteas imagens de sensoriamento remoto e rotulam cada pixel individual comodesmatamento ou não desmatamento. Essa metodologia é obviamente carae demorada devido à vasta área monitorada. A razão para não utilizar métodos totalmente automáticos para a tarefa é a necessidade da maior precisãopossível nos números oficiais de desmatamento. Neste trabalho é propostauma alternativa semi-automática baseada em aprendizagem profunda, naqual uma rede neural profunda é primeiro treinada com imagens existentes e referências de anos anteriores, e empregada para realizar detecção dedesmatamento em imagens recentes. Após a inferência, a incerteza nos resultados em nível de pixel da rede é estimada e assume-se que os resultadosda classificação com baixa incerteza podem ser confiáveis. As demais regiõesde alta incerteza, que correspondem a uma pequena porcentagem da áreade teste, são então submetidas à pós-classificação, por exemplo, um procedimento de auditoria realizado visualmente por um especialista humano.Desta forma, o esforço de etiquetagem manual é bastante reduzido.Investigamos várias estratégias de estimativa de incerteza, incluindo abordagens baseadas em confiança, Monte Carlo Dropout (MCD), conjuntosprofundos e aprendizagem evidencial, e avaliamos diferentes métricas de incerteza. Além disso, conduzimos uma análise abrangente para identificar ascaracterísticas das áreas florestais que contribuem para a elevada incerteza.Ilustramos as principais conclusões da análise em 25 polígonos selecionados em quatro locais-alvo, que exemplificam causas comuns de incerteza.Os sítios-alvo estão localizados em áreas de estudo desafiadoras nos biomasbrasileiros da Amazônia e do Cerrado. Através da avaliação experimental nesses locais, demonstramos que a metodologia semi-automática proposta atinge valores impressionantes de pontuação F1 que excedem 97 por cento, aomesmo tempo que reduz a carga de trabalho de auditoria visual para apenas 3 por cento da área alvo. O código desenvolvido para este estudo está disponível emhttps://github.com/DiMorten/deforestation_uncertainty. / [en] Official monitoring of deforestation in the Brazilian Amazon has relied traditionally on human experts who visually evaluate remote sensing images and label each individual pixel as deforestation or no deforestation. That methodology is obviously costly and time-consuming due to the vast monitored area. The reason for not using fully automatic methods for the task is the need for the highest possible accuracies in the authoritative deforestation figures. In this work, a semi-automatic, deep learning-based alternative is proposed, in which a deep neural network is first trained with existing images and references from previous years, and employed to perform deforestation detection on recent images. After inference, the uncertainty in the network s pixel-level results is estimated, and it is assumed that low-uncertainty classification results can be trusted. The remaining high-uncertainty regions, which correspond to a small percentage of the test area, are then submitted to post classification, e.g., an auditing procedure carried out visually by a human specialist. In this way, the manual labeling effort is greatly reduced. We investigate various uncertainty estimation strategies, including confidence-based approaches, Monte Carlo Dropout (MCD), deep ensembles and evidential learning, and evaluate different uncertainty metrics. Furthermore, we conduct a comprehensive analysis to identify the characteristics of forest areas that contribute to high uncertainty. We illustrate the main conclusions of the analysis upon 25 selected polygons on four target sites, which exemplify common causes of uncertainty. The target sites are located in challenging study areas in the Brazilian Amazon and Cerrado biomes. Through experimental evaluation on those sites, we demonstrate that the proposed semi-automated methodology achieves impressive F1-score values which exceeds 97 percent, while reducing the visual auditing workload to just 3 percent of the target area. The current code is available at https://github.com/DiMorten/deforestation_uncertainty.

Die Doktorarbeit untersucht, wie sich Mensch-Umwelt-Interaktionen am Beispiel von Abholzung und Landnutzungsänderungen im Amazonas analysieren und modellieren lassen. Die Abholzung tropischer Wälder bedroht die Stabilität artenreicher Ökosysteme, lokaler Wettergeschehen und des globalen Klimas. Drei Hauptteile erforschen das Thema mit Konzepten der theoretischen Physik und Netzwerktheorie. Der erste Teil gibt einen kritischen Überblick über Modellansätze, die Entscheidungen und menschliches Verhalten beschreiben. Agentenbasierte Netzwerkmodelle ergeben sich als vielversprechender Ansatz um sozial-ökologische Systeme zu modellieren. Der zweite Teil identifiziert Muster in satellitengestützten Landbedeckungsdaten im brasilianischen Amazonas. Basierend auf der Theorie der Markov-Ketten werden Übergangsraten zwischen verschiedenen Typen von Landbedeckung berechnet und Übergangsmatrizen für Teilgebiete mit Clusteralgorithmen verglichen. Angrenzende Teilgebiete weisen ähnliche Übergänge auf. Die identifizierten Cluster decken sich mit Erkenntnissen aus Feldstudien. Auf Grundlage der geschätzten Übergangsrate ergeben sich Projektionen für die Entwicklung der Landbedeckungsanteile. Der dritte Teil entwickelt ein agentenbasiertes Modell um zu untersuchen, unter welchen Bedingungen die Intensivierung der Viehhaltung im Amazonas die Abholzung reduzieren kann. Das Modell kombiniert ökologische, ökonomische und soziale Prozesse und modelliert Landnutzungsstrategien mit Heuristiken. Die Modellanalyse zeigt, dass eine Intensivierung die Abholzung nur dann verringert, wenn der lokale Viehmarkt saturiert. Unter anderen ökonomischen Bedingungen kann Intensivierung die Abholzung erhöhen. Die Arbeit demonstriert, dass eine Kombination von Methoden aus der Theorie komplexer Systeme mit sozialwissenschaftlichen Theorien zu einem besseren Verständnis der emergenten Dynamik sozial-ökologischer Systeme führen kann – eine Grundvoraussetzung, um solche Systeme nachhaltig zu bewirtschaften. / This thesis investigates how to model and analyze human-nature interactions using the example of deforestation and land-use change in the Brazilian Amazon. Deforestation of tropical forests threatens the stability of species-rich ecosystems, local weather patterns, and global climate. The three main parts of the thesis study different aspects of this topic using concepts from theoretical physics and network theory. The first part reviews modeling approaches to human decision making and behavior. From the review, networked agent-based models emerge as promising tools to capture the dynamics of social-ecological systems such as the land system. The second part of the thesis combines Markov-chain and cluster analyses to detect patterns in satellite-derived land-cover maps of the Brazilian Amazon. I compute transition rates between different land-cover types and apply clustering algorithms to find spatial patterns. The analysis shows that neighboring subregions undergo similar transitions and identifies clusters corresponding to findings from field surveys. Markov-chain models, parameterized with the transition rates, are used to compute land-cover projections. In the third part, I develop an agent-based model to investigate under which conditions the intensification of cattle ranching can reduce deforestation in the Amazon. The model captures stylized environmental, economic, as well as social processes, and uses heuristic decision theory to represent different land management strategies. A detailed analysis reveals that fast intensification can only lower deforestation rates if local cattle markets saturate. Under other economic conditions intensification may increase deforestation. The contributions of this thesis demonstrate that combining modeling tools from complexity science with social-science theories allow better understanding the emergent dynamics of social-ecological systems, which is a prerequisite for their sustainable management.

[pt] Nos últimos anos, a estimativa de parâmetros florestais, como a altura das árvores (CH) e a biomassa acima do solo (AGB) tem ganhado muita importância devido ao seu papel essencial na compreensão do ciclo global do carbono, na mitigação das mudanças climáticas e na prevenção da perda de biodiversidade. A inferência precisa desses parâmetros é crucial porque eles são indicadores chave da saúde da floresta e da capacidade de armazenamento de carbono. A Amazônia brasileira, uma floresta tropical vital, desempenha um papel crucial na absorção de tanto carbono quanto o que é liberado pelo desmatamento e pela degradação. A compreensão e o monitoramento da CH e da AGB permitem melhores estratégias de gestão e conservação, e promovem práticas sustentáveis. Tradicionalmente, esses parâmetros florestais, têm sido estimados por meio de métodos de campo, como inventário florestal, que envolvem medição física das árvores. No entanto, esses métodos são altamente precisos, são trabalhosos e, muitas vezes, impraticáveis para avaliações em larga escala devido à natureza vasta e inacessível das florestas. Além disso, a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo (DL) oferece vantagens significativas em relação aos métodos tradicionais, fornecendo soluções rápidas e dimensionáveis para a estimação dos parâmetros florestais em áreas extensas. Além disso, esses métodos podem integrar dados de diferentes fontes, aumentando a robustez das estimativas. Embora muitos estudos tenham utilizado dados de inventário florestal, RS e técnicas de ML, as técnicas de DL permanecem pouco exploradas em estudos na Amazônia brasileira. Este estudo visa avaliar técnicas de DL para estimar a CH e a AGB em florestas tropicais densas usando diferentes imagens de RS, incluindo o Sentinel-1, ALOS-2/PALSAR-2, Sentinel-2 e GEDI. Três modelos de DL foram testados para a estimativa da CH, sendo que o melhor modelo alcançou um R(2) de 0.751, um MAE de 4.068 metros, e um RMSE 5.737 metros. Além disso, várias técnicas de ML foram avaliadas para a estimativa de AGB, resultando em um R(2) de 0.648, MAE de 48.842 Mg·ha(-1), e RMSE of 70.745 Mg·ha(-1) . / [en] In recent years, estimating forest parameters such as Tree Height (CH) and AboveGround Biomass (AGB) has gained importance due to their essential role in understanding the global carbon cycle, mitigating climate change, and preventing biodiversity loss. Accurate inference of these parameters is crucial because they are key indicators of forest health and carbon storage capacity. The Brazilian Amazon, a vital tropical forest, plays a crucial role in absorbing as much carbon as is released through deforestation and degradation. Understanding and monitoring CH and AGB enable better management and conservation strategies and promote sustainable practices. Traditionally, these forest parameters have been estimated through ground-based methods, such as forest inventory plots, which involve physically measuring trees. While these methods are highly accurate, they are labor-intensive and often impractical for large-scale assessments due to the vast and inaccessible nature of forests. Additionally, the application of Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) techniques offers significant advantages over traditional methods, providing rapid and scalable solutions for estimating forest parameters across extensive areas. Moreover, they can integrate data from various sources, enhancing the robustness of the estimates. While many studies have utilized forest inventory plots, RS, and ML techniques, DL techniques remain underexplored in studies within the Brazilian Amazon. This study aims to evaluate DL techniques for estimating TH and AGB in dense tropical forests using various RS imagery, including Sentinel-1, ALOS-2/PALSAR-2, Sentinel-2, and GEDI. Three DL models were tested for CH estimation, where the best of the models achieve a R(2) of 0.751, an MAE of 4.068 meters, and an RMSE of 5.737 meters. Furthermore, various ML techniques were evaluated for AGB estimation, resulting in an R(2) of 0.648, an MAE of 48.842 Mg·ha(-1), and RMSE of 70.745 Mg·ha(-1).