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A camada de informação dos padrões morfológicos do habitat foi gerada para o total da superfície do estado do Paraná. As classes morfológicas de padrão espacial qualificam o habitat segundo a distribuição espacial de seus componentes, tais como borda, área core e conectores, por exemplo. A análise dessa distribuição permite inferir a intensidade de fragmentação, as opções de conectividade disponíveis e o efeito de bordas sobre a paisagem. A metodologia de geração da camada consiste na aplicação de uma sequência de operadores morfológicos matemáticos sobre um mapa binário, em que o foreground ou primeiro plano é representado pela classe de cobertura arbóreo/arbustiva (habitat) e as demais classes constituem o background ou segundo plano, exceto as massas de água, que se encaixam na classe de dados ausentes ou missing data. Usando-se a Análise Morfológica de Padrões Espaciais (MSPA), disponível no aplicativo GuidosToolbox, o foreground é segmentado em sete classes de padrão morfológico. A equipe do Laboratório de Monitoramento Ambiental da Embrapa Florestas foi responsável pela geração do aquivo raster que representa as classes MSPA, no ano de 2022, com base em mapa de uso e cobertura disponibilizado pela iniciativa MapBiomas - Coleção 6, com 30 metros de resolução, referente ao ano de 2018.

Conjunto de dados geográficos associado aos resultados do Projeto " MÉTODOS QUANTITATIVOS PARA O INVENTÁRIO E MONITORAMENTO DA PAISAGEM NOS BIOMAS PAMPA, MATA ATLÂNTICA E CAATINGA" - Código SEG 10.18.03.010.00.00

O método empregado para a geração da camada foi a Análise Morfológica de Padrões Espaciais (MSPA), disponível no software GuidosToolBox, aplicada sobre o mapa de uso e cobertura da terra previamente binarizado (foreground e background). A classe foreground representa o habitat e é composta pelas classes de cobertura arbórea/arbustiva (“Floresta Natural”, “Outras Terras com Vegetação Lenhosa” e “Outras Terras com Árvores”). Os mapas originais de uso e cobertura da terra foram produzidos pelo projeto MapBiomas, coleção 6, ano 2018, baseados na classificação pixel a pixel de imagens Landsat, com resolução espacial de 30 metros. Todo processo é feito com extensivos algoritmos de aprendizagem de máquina (machine learning) através da plataforma Google Earth Engine. As classes florestais foram agrupadas para constituir o foreground usado no processamento.
LUZ, N. B. da; MARAN, J. C.; GARRASTAZU, M. C.; ROSOT, M. A. D.; OLIVEIRA, Y. M. M. de; FRANCISCON, L.; FREITAS, J. V. de. Manual de análise de paisagem: volume 3: procedimentos para a geração de índices espaciais das unidades amostrais de paisagem. Colombo: Embrapa Florestas, 2018. (Embrapa Florestas. Documentos, 321). Disponível em: <http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/184330/1/Livro-Doc-321-1542-corrigido-9out18.pdf>.

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