Made available in DSpace on 2017-07-21T18:15:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Christiane Niedzielski.pdf: 4084375 bytes, checksum: 6db48007b00d8ba00b0200c43e28601a (MD5) Previous issue date: 2014-04-03 / Landscape Ecology aims to the global understanding of the landscape and land use planning, also integrating social sciences, geophysical and biological one. Along water courses the marginal portions influenced by periodic flooding represent highly dynamic environments and landscape studies consider their classes as landscape elements. This three-dimensional and transitional space between aquatic and terrestrial ecosystems is the riparian zone. Thus, this study intends to analyze the structural and functional connectivity in the riparian landscape of Pitangui, S. Jorge, and S. João rivers in the Second Paraná Plateau. By means of geoprocessing the images for landscape analysis were performed in Guidos 1.3 and 2.0 Fragstats softwares. The classification of landscape elements considered core areas, edges, corridors, branchs and islands. Pitangui River has 500.23 ha distributed in 243 riparian forest patches (FR), where 71.09 ha were 195 patches of hydrophilic vegetation (VH), and 173.04 ha were 132 patches of mesophilic vegetation (VM). São Jorge River has 101.31 ha in 117 FR patches, 51.14 ha were 150 VH patches, and 81.24 were related to 82 VM patches. São João River has 180.47 ha distributed in 71 FR patches, 36.24 ha in 143 VH patches, and 28.6 in 30 VM patches. In the three rivers there are a large number of small patches and few relatively large areas tending to elongate irregular shapes. Relating to the functional analysis, the São Jorge FR is the most deprived of nuclear areas. All the three rivers VH have very little cartographic nuclear area although the VM Pitangui was the largest cartographic nuclear area. All the riparian metacommunities of the three rivers evolved were naturally fragmented. So, vegetation bands along the rivers act as ecological corridors to the riparian metacommunities. / A Ecologia de Paisagens possui o objetivo de compreensão global da paisagem e o ordenamento territorial, sendo integradora de ciências sociais, geofísicas e biológicas. Nos cursos d’água, as porções marginais influenciadas pelas inundações periódicas representam ambientes altamente dinâmicos e nos estudos de paisagem são considerados como classes de paisagem e a análise da relação entre seus elementos permite fazer inferências acerca de sua importância ecológica. Esse espaço tridimensional e transicional entre ecossistemas aquáticos e terrestres é denominado zona ripária. Neste sentido, este estudo busca analisar a conectividade estrutural e funcional na paisagem ripária dos rios Pitangui, São Jorge e São João, no Segundo Planalto Paranaense. Por meio de geoprocessamento as imagens foram preparadas para a análise da paisagem nos programas Guidos 1.3 e Fragstats 2.0. A classificação dos elementos da paisagem considerou áreas nucleares, bordas, corredores, falsos-corredores e ilhas. O rio Pitangui, com 500,23 ha, distribuídos em 243 fragmentos de floresta ripária (FR), 71,09 ha, distribuídos em 195 fragmentos de vegetação hidrófila (VH) e 173,04 ha distribuídos em 132 fragmentos de vegetação mesófila (VM). O rio São Jorge com 101,31 ha, distribuídos em 117 fragmentos de FR, 51,14 ha distribuídos em 150 fragmentos de VH e 81,24 ha distribuídos em 82 fragmentos de VM. E o rio São João com 180,47 ha, distribuídos em 71 fragmentos, 36,24 ha com 143 fragmentos de VH e 28,6 ha distribuídos em 30 fragmentos de VM. Nos três rios há um grande número de pequenos fragmentos e poucas áreas relativamente extensas, com tendência para formatos alongados e irregulares. Quanto a analise de funcionalidade, rio São Jorge é o mais desprovido de áreas nucleares florestais; para a VH e VM, os três rios possuem pouquíssima área nuclear cartográfica. As metacomunidades nas zonas ripárias nos três rios se desenvolvem em áreas fragmentadas de maneira natural. Assim, as faixas de vegetação remanescente às margens dos rios compõem corredores biológicos para as metacomunidades ripárias.

Made available in DSpace on 2017-07-21T18:15:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carla Eva Prichoa.pdf: 3497532 bytes, checksum: 20bce1ab550371bbeacb23eeb6b5bcf5 (MD5) Previous issue date: 2012-07-06 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Landscapes have structural and functional uniqueness, especially when are inserted in spaces whose dynamics are substantially different uses. To analyze a landscape, it is necessary understanding that it is the result of multiple relationship between society and nature, in which both are considered a set of elements that interact with each other. Currently, there are many methods for analysis and characterization of landscapes, however, at a massive rate, the techniques of GIS (Geographic Information Systems) and RS (Remote Sensing) have impacts on the production and availability of cartographic products, minimizing costs and optimizing validation field. One technique associated with SR and GIS data is the Multivariate Statistical Analysis of Principal Components, in this project used for dimensionality reduction and Clustering for the analysis of homogeneity / heterogeneity of the landscape. In this context, the research was conducted using qualitative classification, directed the characterization and recognition of physical standards as well as the occupation of two landscape units belonging to Pitangui River Basin, which includes the cities of Castro , Carambeí and Ponta Grossa, located in east-central state of Paraná. The study involved images of Landsat 5 TM satellite, which provide overall vision, particular units and values of reflectance targets contained therein. Data regarding the spectral bands and relief were integrated and spatially related to GIS, extracting variables of topography and hydrography in order to conduct a visual reconnaissance and topographic prior units. Prior to Multivariate Analysis (Principal Component and Cluster Analysis) images, spectral and representatives of relief were targeted by Object-Oriented Analysis which generated regions described by their spectral properties, space and texture through new image as containing minimum element regions and even a relational database containing all descriptors spectral, spatial and textural. After Object-Oriented Analysis, it was performed the Principal Component Analysis which listed the descriptors coming from the relational database of Object-Oriented Analysis. The res outcomes were highest correlations decreasing dimensionality, 39 to 17 descriptors or variables, and concurrently applying the technique of Cluster Analysis, in order to find characteristics of homogeneity / heterogeneity present in the units. In cluster analysis of the first and second landscape units were always generated three distinct subgroups of initial variables, both with the Landsat image (5R4G3B) as with the Landsat image (5R4G3B) associated with the relief (DTM). It was observed that the combination of spectral data with altimetry (DTM) data possible groupings emphasizing the physical characteristics and use and occupancy of the units, note where the distribution of the variables consistently, aggregating the regions of higher reflectance spectral band red and middle infrared. The near infrared reflected more occupations anthropogenic aim in urban area in southwest in the second unit. However the middle-infrared reflected the land use units from agriculture and exposed soil the both units. The near infrared band reflected the vegetation present in the units, especially in this case the first unit of study. The insertion of relief variable (DMT) increased groups that caused greaters merging in the regions, highlighting portions in both units, such as flat areas at high altitudes and valleys where the rivers run Pitangui and Jotuba. / Cada paisagem apresenta sua singularidade estrutural e funcional, principalmente quando está inserida em espaços cujas dinâmicas de usos apresentam diferenças significativas. Para analisar uma paisagem, faz-se necessário compreender que ela é resultante da relação múltipla entre sociedade e natureza, nas quais ambas são consideradas um conjunto de elementos que interagem entre si. Atualmente, muitos são os métodos para análise e caracterização das paisagens; porém, de maneira maciça, as técnicas de SIG (Sistemas de Informação Geográfica) e SR (Sensoriamento Remoto) apresentam impactos na produção e disponibilização de produtos cartográficos, minimizando custos e otimizando a validação a campo. Outra técnica utilizada associada a dados de SR e SIG é a análise estatística multivariada de Componentes Principais, aqui utilizada para a redução de dimensionalidade e a de agrupamento para a análise da homogeneidade/heterogeneidade da paisagem. Neste contexto, esta pesquisa foi desenvolvida utilizando classificação qualitativa, ou seja, visual, voltada a caracterização e ao reconhecimento de padrões físicos, bem como de ocupação de duas unidades de paisagem pertencentes à Bacia Hidrográfica do Rio Pitangui, a qual abrange os municípios de Castro, Carambeí e Ponta Grossa, localizados a centro-leste do Estado do Paraná. O estudo envolveu a utilização de imagem de satélite Landsat 5 TM, a qual forneceu visão global, particular das unidades e os valores de refletância dos alvos nelas contidos. Os dados referentes as bandas espectrais e do relevo foram integrados, relacionados e espacializados em ambiente SIG, extraindo variáveis de relevo e de hidrografia a fim de se realizar um reconhecimento visual e topográfico prévio das unidades. Anteriormente a Análise Multivariada (Componentes Principais e Análise de Agrupamento) as imagens, espectrais e representantes do relevo, foram segmentadas por meio da Análise Orientada a Objetos a qual gerou regiões descritas por suas propriedades espectrais, espaciais e de textura, mediante nova imagem contendo como elemento mínimo as regiões e ainda um banco de dados relacional contendo todos os descritores espectrais, espaciais e de textura. Após a Análise Orientada a Objetos utilizou-se a Análise por Componentes Principais a qual elencou os descritores advindos do banco de dados relacional da Análise Orientada a Objetos, com os maiores coeficientes de correlação diminuindo a dimensionalidade, de 39 para 17 descritores ou variáveis, e concomitantemente aplicando-se a técnica de Análise de Agrupamento, com o intuito de encontrar características de homogeneidade/heterogeneidade presentes nas unidades. Na análise de agrupamento da primeira e segunda unidades de paisagem sempre foram gerados três subgrupos iniciais distintos de variáveis, tanto com a imagem Landsat (5R4G3B) quanto com a imagem Landsat (5R4G3B) associada ao relevo (MDT). Constatouse que, a associação de dados espectrais com dados altimétricos (MDT) possibilitaram agrupamentos salientando as características físicas e de uso e ocupação das unidades, onde nota-se a distribuição das variáveis de forma coerente agregando as regiões de maior refletância dos canais espectrais vermelho, infravermelho médio e infravermelho próximo. O canal do vermelho refletiu mais ocupações antrópicas, sobretudo percebidas na porção urbana à sudeste da segunda unidade. Já o infravermelho médio refletiu os usos pela agricultura e solos expostos de ambas as unidades. A banda do infravermelho próximo refletiu a vegetação presente nas unidades, destacando-se, neste caso a primeira unidade de estudo. A inserção da variável do relevo (MDT) aumentou os agrupamentos ocasionando maior fusão nas regiões, salientando porções de destaque nas unidades, como os aplainamentos em altitudes elevadas, bem como vales onde percorrem os rios Pitangui e Jotuba.