<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?><article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance">
<front>
<journal-meta>
<journal-id>0009-6725</journal-id>
<journal-title><![CDATA[Ciência e Cultura]]></journal-title>
<abbrev-journal-title><![CDATA[Cienc. Cult.]]></abbrev-journal-title>
<issn>0009-6725</issn>
<publisher>
<publisher-name><![CDATA[Sociedade Brasileira para o Progresso da Ciência]]></publisher-name>
</publisher>
</journal-meta>
<article-meta>
<article-id>S0009-67252006000300016</article-id>
<title-group>
<article-title xml:lang="pt"><![CDATA[Sensoriamento remoto e recursos naturais da Amazônia]]></article-title>
</title-group>
<contrib-group>
<contrib contrib-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Martins e Souza Filho]]></surname>
<given-names><![CDATA[Pedro Walfir]]></given-names>
</name>
</contrib>
<contrib contrib-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Paradella]]></surname>
<given-names><![CDATA[Waldir Renato]]></given-names>
</name>
</contrib>
<contrib contrib-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Souza Júnior]]></surname>
<given-names><![CDATA[Carlos]]></given-names>
</name>
</contrib>
<contrib contrib-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Valeriano]]></surname>
<given-names><![CDATA[Dalton de Morisson]]></given-names>
</name>
</contrib>
<contrib contrib-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Miranda]]></surname>
<given-names><![CDATA[Fernando Pellon de]]></given-names>
</name>
</contrib>
</contrib-group>
<aff id="A">
<institution><![CDATA[,  ]]></institution>
<addr-line><![CDATA[ ]]></addr-line>
</aff>
<pub-date pub-type="pub">
<day>00</day>
<month>09</month>
<year>2006</year>
</pub-date>
<pub-date pub-type="epub">
<day>00</day>
<month>09</month>
<year>2006</year>
</pub-date>
<volume>58</volume>
<numero>3</numero>
<fpage>37</fpage>
<lpage>41</lpage>
<copyright-statement/>
<copyright-year/>
<self-uri xlink:href="http://cienciaecultura.bvs.br/scielo.php?script=sci_arttext&amp;pid=S0009-67252006000300016&amp;lng=en&amp;nrm=iso"></self-uri><self-uri xlink:href="http://cienciaecultura.bvs.br/scielo.php?script=sci_abstract&amp;pid=S0009-67252006000300016&amp;lng=en&amp;nrm=iso"></self-uri><self-uri xlink:href="http://cienciaecultura.bvs.br/scielo.php?script=sci_pdf&amp;pid=S0009-67252006000300016&amp;lng=en&amp;nrm=iso"></self-uri></article-meta>
</front><body><![CDATA[ <p align="center"><img src="/img/revistas/cic/v58n3/a12img01.gif"></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font size=5><b>SENSORIAMENTO REMOTO E RECURSOS NATURAIS DA AMAZ&Ocirc;NIA</b></font></p>     <p><font size="3"><b>Pedro Walfir Martins e Souza Filho; Waldir Renato Paradella;    Carlos Souza J&uacute;nior; Dalton de Morisson Valeriano; Fernando Pellon de    Miranda</b></font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><FONT SIZE="3"><b><font size=5>A</font></b> regi&atilde;o amaz&ocirc;nica    abrange as bacias hidrogr&aacute;ficas do rio Amazonas, Araguaia-Tocantins,    bacias costeiras do Norte e bacias costeiras do Nordeste Ocidental (<a href="#fig01">Figura    1A</a>). A bacia do rio Amazonas constitui a mais extensa rede hidrogr&aacute;fica    do globo terrestre, que ocupa uma &aacute;rea total de 7.008.370 km<SUP>2</SUP>,    abrangendo territ&oacute;rios do Brasil (63,88%), Col&ocirc;mbia (16,14%), Bol&iacute;via    (15,61%), Equador (2,31%), Guiana (1,35%), Peru (0,60%) e Venezuela (0,11%)    (<i><a href="http://www.ana.gov.br" target="_blank">www.ana.gov.br</a></i>).    Al&eacute;m da bacia do rio Amazonas, o bioma Amaz&ocirc;nia cobre parte das    bacias hidrogr&aacute;ficas dos rios Araguaia-Tocantins, das bacias costeiras    do Norte e das bacias costeiras do Nordeste Ocidental e drenam &aacute;reas    de 767 mil km<SUP>2</SUP>, 80.051,15 km<SUP>2</SUP>, e 354.857,78 km<SUP>2</SUP>,    respectivamente. Essas bacias hidrogr&aacute;ficas que atingem a Zona Costeira    Amaz&ocirc;nica (ZCA) carreando sedimentos, nutrientes e mat&eacute;ria org&acirc;nica    (dissolvida, particulada e organismos) drenam uma &aacute;rea de aproximadamente    8.210.279 km<SUP>2</SUP>. Uma popula&ccedil;&atilde;o de 21 milh&otilde;es de    habitantes (4,5% da popula&ccedil;&atilde;o do pa&iacute;s) vive na regi&atilde;o,    com uma densidade populacional m&eacute;dia de apenas 3 hab./km_ (<i><a href="http://www.ibge.gov.br" target="_blank">www.ibge.gov.br</a></i>).    A vasta extens&atilde;o geogr&aacute;fica, sua riqueza biol&oacute;gica e mineral    e a diversidade e complexidade de seus ecossistemas fazem com que o sensoriamento    remoto seja uma ferramenta imprescind&iacute;vel para a Amaz&ocirc;nia, permitindo    o mapeamento e monitoramento r&aacute;pido e de baixo custo. Nesse contexto    pode-se considerar a import&acirc;ncia que tem a observa&ccedil;&atilde;o da    regi&atilde;o amaz&ocirc;nica e de seus recursos naturais por meio da utiliza&ccedil;&atilde;o    de dados de sensores remotos. </font></p>     <p><a name="fig01"></a></p>     <p>&nbsp;</p>     <p align="center"><img src="/img/revistas/cic/v58n3/a16fig01.jpg"></p>     <p>&nbsp;</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><FONT SIZE="3"><b>MONITORAMENTO E CONSERVA&Ccedil;&Atilde;O</b> O desmatamento    da Amaz&ocirc;nia tem avan&ccedil;ado em um ritmo alarmante, atingindo taxas    anuais superiores a 20 mil km<SUP>2</SUP>/ano em tr&ecirc;s dos &uacute;ltimos    cinco anos (1). Imagens do sat&eacute;lite Landsat t&ecirc;m sido a principal    fonte de dados para monitorar o avan&ccedil;o do desmatamento da regi&atilde;o,    por meio do Programa de Monitoramento do Desmatamento na Amaz&ocirc;nia Legal    (Prodes) (2) – <i><a href="http://www.obt.Inpe.br/prodes" target="_blank">www.obt.Inpe.br/prodes</a></i>    – que tem estimado a taxa anual de desmatamento na Regi&atilde;o (<a href="#fig01">Figura    1</a>). Outras imagens de sat&eacute;lite t&ecirc;m tamb&eacute;m sido usadas    para monitorar o desmatamento em &aacute;reas menores da Amaz&ocirc;nia. Por    exemplo, imagens SPOT-4 <i>Vegetation</i> foram utilizadas no monitoramento    do desmatamento de Mato Grosso (3) e imagens do sat&eacute;lite sino-brasileiro    CBERS para acompanhar o desmatamento em propriedades rurais no estado(4). A    partir de 2004, imagens do sensor <i>Modis</i> est&atilde;o sendo utilizadas    pelo Inpe em um novo sistema de detec&ccedil;&atilde;o de desmatamento em tempo    real (Deter) (1) <i><a href="http://www.obt.Inpe.br/deter" target="_blank">www.obt.Inpe.br/deter</a></i>.</font></p>     <p> <FONT SIZE="3">A explora&ccedil;&atilde;o madeireira e os inc&ecirc;ndios    t&ecirc;m degradado as florestas da regi&atilde;o em taxas similares &agrave;s    do desmatamento (10-20 mil km<SUP>2</SUP>/ano) (5, 6). As imagens dos sat&eacute;lite    Landsat (7, 8, 9) e Spot (10) t&ecirc;m sido usadas, com sucesso, para identificar    e mapear os impactos da explora&ccedil;&atilde;o madeireira. A dificuldade para    monitorar esse tipo de dist&uacute;rbio florestal reside no fato de que a explora&ccedil;&atilde;o    madeireira altera parcialmente a floresta com a abertura de p&aacute;tios de    estocagem de madeira, de clareiras, e de estradas e ramais (10), enquanto que    no desmatamento ocorre a remo&ccedil;&atilde;o completa da floresta. Essas t&eacute;cnicas    foram testadas com sucesso para avaliar a qualidade de planos de manejo florestal    na Amaz&ocirc;nia. As queimadas em &aacute;reas desmatadas eventualmente escapam    e queimam extensas &aacute;reas de florestas adjacentes (11), aumentando ainda    mais a degrada&ccedil;&atilde;o florestal. Queimadas ativas s&atilde;o detectadas    em tempo real por sensores a bordo de sat&eacute;lites meteorol&oacute;gicos    sens&iacute;veis &agrave; radia&ccedil;&atilde;o termal (12) <i><a href="http://www.cptec.Inpe.br/queimadas" target="_blank">www.cptec.Inpe.br/queimadas</a></i>.    Cicatrizes de queimadas em florestas tamb&eacute;m podem ser detectadas por    sat&eacute;lites (13). Dados de radares orbitais tamb&eacute;m t&ecirc;m grande    potencial de aplica&ccedil;&atilde;o no monitoramento ambiental da Amaz&ocirc;nia    por serem capazes de observa&ccedil;&atilde;o atrav&eacute;s de nuvens (14).    A viabilidade de monitoramento da cobertura da terra foi demonstrada com dados    de miss&otilde;es experimentais (15) e com sat&eacute;lites operacionais (16).    H&aacute; tamb&eacute;m o potencial para o monitoramento da biomassa de florestas    secund&aacute;rias a partir de dados de radar (17, 18) e mesmo de florestas    prim&aacute;rias atrav&eacute;s de t&eacute;cnicas de polarimetria e interferometria    de dados de radar (19, 20).</font></p>     <p><FONT SIZE="3">A comunidade cient&iacute;fica tem concentrado-se, tamb&eacute;m,    no desenvolvimento de aplica&ccedil;&otilde;es de sensoriamento remoto no controle,    fiscaliza&ccedil;&atilde;o e conserva&ccedil;&atilde;o das florestas da Amaz&ocirc;nia.    Os mapas de desmatamento gerados por imagens Landsat, Modis e CBERS t&ecirc;m    sido usados pelo Ibama e &oacute;rg&atilde;os estaduais de meio ambiente (Oemas)    no combate ao desmatamento ilegal em Unidades de Conserva&ccedil;&atilde;o (UCs)    e em propriedades rurais (21). Al&eacute;m disso, h&aacute; um esfor&ccedil;o    para se antecipar ao desmatamento por meio do mapeamento de estradas n&atilde;o-oficiais    com imagens Landsat (22). As estradas n&atilde;o-oficiais s&atilde;o abertas    ilegalmente por for&ccedil;as econ&ocirc;micas locais (madeireiros, pecuaristas,    produtores de soja e grileiros), facilitando a explora&ccedil;&atilde;o madeireira    e o subseq&uuml;ente desmatamento das florestas pr&oacute;ximas a essas estradas.    Portanto, o sensoriamento remoto tem tido um papel crucial no fornecimento de    informa&ccedil;&otilde;es para a sociedade sobre a localiza&ccedil;&atilde;o,    extens&atilde;o, intensidade, taxa e freq&uuml;&ecirc;ncia temporal do desmatamento    e da degrada&ccedil;&atilde;o florestal na Amaz&ocirc;nia. Tais informa&ccedil;&otilde;es    permitem que pol&iacute;ticas e a&ccedil;&otilde;es de comando e controle possam    ser deflagradas para mitigar os impactos negativos da ocupa&ccedil;&atilde;o    e desenvolvimento da Amaz&ocirc;nia. As aplica&ccedil;&otilde;es na &aacute;rea    de conserva&ccedil;&atilde;o incluem o monitoramento e fiscaliza&ccedil;&atilde;o    de Reserva Legal e &Aacute;reas de Preserva&ccedil;&atilde;o Permanente (APPs)    em &aacute;reas privadas, e de UCs e terras ind&iacute;genas. Al&eacute;m disso,    o sensoriamento remoto tem fornecido informa&ccedil;&otilde;es sobre &aacute;reas    de risco, o que permite os governos federal e estaduais se anteciparem na cria&ccedil;&atilde;o    de novas UCs. Por &uacute;ltimo, o sensoriamento remoto ter&aacute; um papel    importante no monitoramento das concess&otilde;es florestais, com a regulamenta&ccedil;&atilde;o    da gest&atilde;o de florestas em &aacute;reas p&uacute;blicas sancionada no    dia 2 de mar&ccedil;o deste ano, Projeto de Lei 4776/05. </FONT></p>     <p><FONT SIZE="3"><b>SENSORIAMENTO REMOTO NA EXPLORA&Ccedil;&Atilde;O MINERAL</b>    O desenvolvimento da minera&ccedil;&atilde;o tem, historicamente, causado expans&atilde;o    de fronteiras pol&iacute;ticas e econ&ocirc;micas do pa&iacute;s, ocupando pioneiramente    espa&ccedil;os vazios, interiorizando o desenvolvimento e levando infra-estrutura    a regi&otilde;es carentes. Em 2004, o setor mineral participou com 24,1 % do    total das exporta&ccedil;&otilde;es brasileiras, registrando US$ 23 bilh&otilde;es    FOB, um acr&eacute;scimo de 34,4% em rela&ccedil;&atilde;o ao ano anterior (23).    Pela natureza geol&oacute;gica, o Cr&aacute;ton Amaz&ocirc;nico &eacute; altamente    potencial para recursos minerais, com quase duas dezenas de distritos mineiros    para dep&oacute;sitos de grande porte. Contudo, por ser um empreendimento de    longa matura&ccedil;&atilde;o, custo elevado e alta tecnologia, a explora&ccedil;&atilde;o    mineral na regi&atilde;o &eacute; de risco e onerosa, devido &agrave; combina&ccedil;&atilde;o    de fatores como inacessibilidade, infra-estrutura prec&aacute;ria, grandes dist&acirc;ncias,    inexist&ecirc;ncia de informa&ccedil;&otilde;es geol&oacute;gicas b&aacute;sicas    e aus&ecirc;ncia de modelos explorat&oacute;rios que subsidiem a sele&ccedil;&atilde;o    de alvos.</font></p>     <p><FONT SIZE="3">O risco &eacute; fun&ccedil;&atilde;o inversa da disponibilidade    de informa&ccedil;&otilde;es. Constata-se que os ciclos de descobertas de grandes    jazidas das d&eacute;cadas de 1980 e 1990 foram conseq&uuml;&ecirc;ncia da implanta&ccedil;&atilde;o    de programas de levantamentos geol&oacute;gicos b&aacute;sicos das d&eacute;cadas    anteriores. Na d&eacute;cada de 1990 e in&iacute;cio deste s&eacute;culo, houve    uma interrup&ccedil;&atilde;o desses levantamentos e a execu&ccedil;&atilde;o    de projetos de integra&ccedil;&atilde;o geol&oacute;gica dos dados existentes,    que embora tenham favorecido a compreens&atilde;o do conhecimento, n&atilde;o    acrescentaram dados prim&aacute;rios que estimulassem novos investimentos. Como    conseq&uuml;&ecirc;ncia, a cartografia geol&oacute;gica continuou prec&aacute;ria,    com menos de 20% da Amaz&ocirc;nia brasileira apresentando conhecimento geol&oacute;gico    aceit&aacute;vel na escala 1:250.000 e, na escala 1:100.000, escala m&iacute;nima    para investimento mineral, este &iacute;ndice se reduz a 1% (24). Nesse sentido,    a decis&atilde;o de se priorizar a aerogeof&iacute;sica e o sensoriamento remoto    por radar em levantamentos geol&oacute;gicos b&aacute;sicos do Projeto Exmin-Amaz&ocirc;nia,    um grande f&oacute;rum de debates e propostas que reuniu em 2000 o setor mineral,    se justifica pela efici&ecirc;ncia das tecnologias em prover informa&ccedil;&atilde;o    nesse tipo de ambiente (25). Aerogeof&iacute;sica e sensoriamento remoto s&atilde;o    componentes b&aacute;sicos no Programa Geologia do Brasil (PGB) do Servi&ccedil;o    Geol&oacute;gico Nacional (26). Grande parte da Amaz&ocirc;nia exibe cobertura    vegetal densa e varia&ccedil;&otilde;es topogr&aacute;ficas s&atilde;o controladas    por estruturas geol&oacute;gicas e caracter&iacute;sticas erosivas do substrato.    O radar imageador opera sob condi&ccedil;&otilde;es atmosf&eacute;ricas adversas    e sob visada lateral, ou seja, olhando para o lado, o que maximiza o realce    topogr&aacute;fico, mesmo com relevo plano. O radar tem sido a melhor op&ccedil;&atilde;o    para levantamentos geol&oacute;gicos na regi&atilde;o desde o in&iacute;cio    da d&eacute;cada de 1970 com o RadamBrasil e, posteriormente, com miss&otilde;es    aeroportadas do Sarex e Intera (27). Esse &iacute;mpeto inicial foi muito ampliado    com o advento, na d&eacute;cada de 1990, dos recobrimentos orbitais (Jers-1    SAR, Radarsat-1). Com a maior disponibilidade de imagens de radar, uma experi&ecirc;ncia    consider&aacute;vel em aplica&ccedil;&otilde;es geol&oacute;gicas tem sido consolidada    no pa&iacute;s. As aplica&ccedil;&otilde;es t&ecirc;m adaptado t&eacute;cnicas    de foto-interpreta&ccedil;&atilde;o &agrave;s caracter&iacute;sticas do imageamento    radar (imagens de amplitude) e enfocado estudos tect&ocirc;nicos (28), estereoscopia    (29), fus&atilde;o de radar com dados &oacute;pticos e aerogeof&iacute;sica    (30, 31, 32) e classifica&ccedil;&otilde;es texturais em pesquisa mineral (33).    A integra&ccedil;&atilde;o de radar e aerogeof&iacute;sica tem sido ferramenta    poderosa no mapeamento geol&oacute;gico e pesquisa mineral na regi&atilde;o    (34, 35, 36). </FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">A experi&ecirc;ncia da Petrobras na an&aacute;lise de dados    de sensoriamento remoto como suporte &agrave; explora&ccedil;&atilde;o petrol&iacute;fera    nas bacias do rio Amazonas-Solim&otilde;es remonta &agrave; d&eacute;cada de    80, com a utiliza&ccedil;&atilde;o de mosaicos de radar do RadamBrasil (37)    e de imagens multiespectrais do sat&eacute;lite Landsat (38). Interpreta&ccedil;&otilde;es    morfoestruturais foram realizadas na d&eacute;cada seguinte, empregando modelos    digitais de eleva&ccedil;&atilde;o (MDE) confeccionados a partir de cartas topogr&aacute;ficas    convencionais na escala 1:100.000 e mosaicos do Jers-1 SAR/Global Rainforest    Mapping Project (GRFM).</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">O futuro da tecnologia de radar na Amaz&ocirc;nia passa pelo    uso de abordagens cada vez mais quantitativas. Se for analisada a tend&ecirc;ncia    das aplica&ccedil;&otilde;es &eacute; constatada uma &ecirc;nfase dominante    no uso qualitativo da informa&ccedil;&atilde;o (brilho), restrita &agrave; amplitude    do sinal retroespalhado. Al&eacute;m da amplitude, a polariza&ccedil;&atilde;o    e a fase s&atilde;o importantes fontes de informa&ccedil;&atilde;o dos alvos    no radar imageador, que requerem para sua utiliza&ccedil;&atilde;o a compreens&atilde;o    dos mecanismos de intera&ccedil;&atilde;o microondas/alvo e radares mais avan&ccedil;ados    (radares polarim&eacute;tricos). Tais radares permitem a s&iacute;ntese dos    mecanismos de retroespalhamento dos alvos, indicativos de propriedades geom&eacute;tricas    e el&eacute;tricas. </FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">Os lan&ccedil;amentos em 2006 dos radares polarim&eacute;tricos    do Jap&atilde;o (Alos/Palsar) e do Canad&aacute; (Radarsat-2) ir&atilde;o ampliar    as situa&ccedil;&otilde;es de uso da tecnologia em mapeamento geol&oacute;gico,    pesquisa mineral e estudos de impacto ambiental causado pela minera&ccedil;&atilde;o.    O potencial para geologia estrutural ser&aacute; ampliado, particularmente pelas    inova&ccedil;&otilde;es do Radarsat-2 (melhor resolu&ccedil;&atilde;o espacial    e maior versatilidade pelos quatro azimutes de visada). Pesquisa em ambiente    de floresta boreal refor&ccedil;a a import&acirc;ncia da polariza&ccedil;&atilde;o    cruzada (C-HV) na detec&ccedil;&atilde;o de estruturas geol&oacute;gicas em    dire&ccedil;&otilde;es &uacute;nicas, pela despolariza&ccedil;&atilde;o do sinal    devido a efeitos combinados da vegeta&ccedil;&atilde;o e topografia (39). A    possibilidade de uso dos radares polarim&eacute;tricos do Sivam-Censipam e a    disponibilidade de dados aerogeof&iacute;sicos dos levantamentos do PGB permitir&atilde;o    o uso cada vez maior de produtos integrados no mapeamento geol&oacute;gico e    pesquisa mineral na Amaz&ocirc;nia. Os radicais avan&ccedil;os tecnol&oacute;gicos    da tecnologia de radar tamb&eacute;m ir&atilde;o agregar valor &agrave; explora&ccedil;&atilde;o    petrol&iacute;fera na regi&atilde;o. Como exemplo, pode ser citada a interpreta&ccedil;&atilde;o    morfoestrutural avan&ccedil;ada utilizando o MDE interferom&eacute;trico global,    gerado pela Shuttle Radar Topography Mission (SRTM-Nasa), assim como mosaicos    digitais em escala continental constru&iacute;dos com dados do Alos/Palsar.    Como complemento aos estudos morfoestruturais, pode-se detectar movimenta&ccedil;&atilde;o    crustal recente, em escala centim&eacute;trica, com a aplica&ccedil;&atilde;o    de t&eacute;cnicas interferom&eacute;tricas em dados dos sat&eacute;lites Radarsat-1    e Radarsat-2. Al&eacute;m disso, o uso combinado do SAR e do sensor hiper-espectral    das aeronaves de sensoriamento remoto do Sivam-Censipam permitir&aacute; a an&aacute;lise    simult&acirc;nea de dados de alta resolu&ccedil;&atilde;o espacial e espectral,    com o objetivo de estudar anomalias geobot&acirc;nicas associadas a campos de    g&aacute;s na bacia do rio Solim&otilde;es.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3"><b>RECONHECIMENTO E VIGIL&Acirc;NCIA DAS ZONAS &Uacute;MIDAS    E DA ZONA ECON&Ocirc;MICA EXCLUSIVA</b> As zonas &uacute;midas (<i>wetlands</i>)    da regi&atilde;o amaz&ocirc;nica englobam &aacute;reas da plan&iacute;cie de    inunda&ccedil;&atilde;o dos rios (v&aacute;rzea) da Amaz&ocirc;nia, assim como    a zona costeira. A plan&iacute;cie de inunda&ccedil;&atilde;o do Amazonas representa    aproximadamente 56% das &aacute;reas alagadas do globo (40), sendo estimada    em 300 mil km<SUP>2</SUP> (41). Na foz do rio Amazonas, uma extensa zona costeira    &eacute; formada, aqui denominada de Zona Costeira Amaz&ocirc;nica, que est&aacute;    inserida no contexto das regi&otilde;es tropicais &uacute;midas. Nesta regi&atilde;o    destaca-se a influ&ecirc;ncia do rio Amazonas que despeja um volume de &aacute;gua    m&eacute;dio de 6,3 trilh&otilde;es m<SUP>3</SUP>/ano, o que representa aproximadamente    16% de toda a &aacute;gua doce descarregada nos oceanos, apresentando uma descarga    l&iacute;quida m&aacute;xima de 220 mil m<SUP>3</SUP>/s e de sedimentos estimada    em 1,2 bilh&atilde;o de toneladas/ano (42). Tais caracter&iacute;sticas ambientais    s&atilde;o respons&aacute;veis pelo desenvolvimento de uma extensa &aacute;rea    de manguezal com aproximadamente 8.386 km<SUP>2</SUP>, o que representa 83%    dos manguezais do Brasil (43). Cont&iacute;gua &agrave; Zona Costeira Amaz&ocirc;nica,    tem-se o mar territorial e a Zona Econ&ocirc;mica Exclusiva (ZEE), que acrescenta    territ&oacute;rio ao pa&iacute;s e aumenta substancialmente as responsabilidades    do Brasil em us&aacute;-lo, fiscaliz&aacute;-lo e proteg&ecirc;-lo. </font></p>     <p>&nbsp;</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><img src="/img/revistas/cic/v58n3/a16img01.gif"></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><FONT SIZE="3">Uma variedade de t&eacute;cnicas de processamento digital de    imagens de sensores remotos tem sido aplicada e avaliada para o reconhecimento    e mapeamento das zonas &uacute;midas amaz&ocirc;nicas, variando desde modelos    digitais de eleva&ccedil;&atilde;o derivados da miss&atilde;o SRTM (Shuttle    Radar Topographic Mission), sensores &oacute;pticos (44, 45), radares de abertura    sint&eacute;tica (SAR) (46, 47, 48), at&eacute; fus&atilde;o de dados de sensores    remotos (49). </FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">A partir dos resultados obtidos e das grandes potencialidades    de aplica&ccedil;&atilde;o de dados de sensores remotos no mapeamento e monitoramento    de zonas &uacute;midas faz-se necess&aacute;rio o estabelecimento de tem&aacute;ticas    priorit&aacute;rias para implanta&ccedil;&atilde;o de um sistema de observa&ccedil;&atilde;o,    dentre as quais destacamos: i) mapeamentos geomorfol&oacute;gicos das zonas    &uacute;midas continentais e costeiras; ii) detec&ccedil;&atilde;o e quantifica&ccedil;&atilde;o    das mudan&ccedil;as sazonais relativas &agrave; inunda&ccedil;&atilde;o e varia&ccedil;&otilde;es    na posi&ccedil;&atilde;o da margem do rio e da linha de costa; iii) monitoramento    de processos hidrol&oacute;gicos e oceanogr&aacute;ficos f&iacute;sicos; e iv)    vigil&acirc;ncia fluvial e costeira. </FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">Algumas iniciativas j&aacute; implantadas s&atilde;o representadas    pelos projetos Piatam – Potenciais Impactos e Riscos Ambientais na Ind&uacute;stria    do Petr&oacute;leo e G&aacute;s no Amazonas, (<i><a href="http://www.piatam.ufam.edu" target="_blank">www.piatam.ufam.edu</a></i>)    e Piatam mar – Potenciais Impactos Ambientais do Transporte de Petr&oacute;leo    e Derivados na Zona Costeira Amaz&ocirc;nica (<i><a href="http://www.piatammar.ufpa.br" target="_blank">www.piatammar.ufpa.br</a></i>),    ambos uma estrutura multidisciplinar e interinstitucional de pesquisa mantida    com apoio do Centro de Pesquisa e Desenvolvimento da Petrobras (Cenpes). No    caso do Piatam, este &eacute; financiado tamb&eacute;m pela Financiadora de    Estudos e Projetos (Finep). Vale destacar o desenvolvimento do Projeto de Rede    Cooperativa Norte-Nordeste em Monitoramento Ambiental de &Aacute;reas sob Influ&ecirc;ncia    da Ind&uacute;stria Petrol&iacute;fera (<i><a href="http://www.petromar.geologia.ufrn.br" target="_blank">www.petromar.geologia.ufrn.br</a></i>),    financiado pela Finep. Esses projetos j&aacute; contribu&iacute;ram para a constru&ccedil;&atilde;o    do gasoduto Coari-Manaus e na defini&ccedil;&atilde;o da sensibilidade ambiental    dos ambientes amaz&ocirc;nicos ao longo da rota de transporte de &oacute;leo    e s&atilde;o iniciativas das universidades e institutos de pesquisa em parceria    com a Petrobras e a Finep. </FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">Imagens de sensores &oacute;pticos t&ecirc;m sido utilizadas    para o reconhecimento de ambientes continentais e costeiros (45, 50). Entretanto    imagens SAR devem ser utilizadas de forma operacional, pois seu imageamento    independe das condi&ccedil;&otilde;es atmosf&eacute;ricas, fornecendo importantes    informa&ccedil;&otilde;es sobre os cen&aacute;rios din&acirc;micos associados    aos ciclos das mar&eacute;s e descarga fluvial. Em fun&ccedil;&atilde;o da aquisi&ccedil;&atilde;o    cont&iacute;nua de imagens de sensores remotos, desde o in&iacute;cio da d&eacute;cada    de 1970, a detec&ccedil;&atilde;o de mudan&ccedil;as continentais e costeiras    &eacute; tecnicamente poss&iacute;vel, restando apenas sua implanta&ccedil;&atilde;o,    juntamente com o monitoramento hidrol&oacute;gico e oceanogr&aacute;fico, que    pode ser incrementado pela utiliza&ccedil;&atilde;o de plataformas de coleta    de dados com transmiss&atilde;o via sat&eacute;lite. </FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">A futura integra&ccedil;&atilde;o da informa&ccedil;&atilde;o    espacial e de dados de campo permitir&aacute; a implanta&ccedil;&atilde;o de    um sistema de vigil&acirc;ncia dos rios e da zona costeira amaz&ocirc;nica,    onde o sensoriamento remoto pode ser considerado a &uacute;nica fonte de dados    que fornece informa&ccedil;&otilde;es em m&uacute;ltiplas escalas de tempo e    espa&ccedil;o. Portanto, acredita-se que a melhor forma de implanta&ccedil;&atilde;o    de um sistema de observa&ccedil;&atilde;o na Amaz&ocirc;nia passa pelo desenvolvimento    de uma rede de institui&ccedil;&otilde;es governamentais e n&atilde;o-governamentais,    aliadas &agrave;s institui&ccedil;&otilde;es respons&aacute;veis pelo gerenciamento    do espa&ccedil;o fluvial e costeiro e ao setor produtivo que atua na regi&atilde;o,    como as empresas de petr&oacute;leo e companhias portu&aacute;rias. </FONT></p>     <p><FONT SIZE="3"><b>CONSIDERA&Ccedil;&Otilde;ES FINAIS</b> A observa&ccedil;&atilde;o    sin&oacute;tica da Amaz&ocirc;nia atrav&eacute;s de imagens de sensores remotos    orbitais e aerotransportados &eacute; uma realidade hoje no Brasil. Nosso pa&iacute;s    faz parte de um seleto grupo de na&ccedil;&otilde;es detentoras de sat&eacute;lites    orbitais (CBERS) e de sensores aerotransportados (SAR-R99 do Sipam-Censipam).    Al&eacute;m destes, uma infinidade de sensores orbitais &oacute;pticos (Landsat,    Spot, Modis, etc.) e nas microondas (ERS, Jers, Radarsat-1, Envisat Asar), tem    a possibilidade de adquirir dados sobre a Amaz&ocirc;nia. Neste artigo foram    apresentadas diversas aplica&ccedil;&otilde;es da tecnologia de sensoriamento    remoto, desde aquelas aplicadas ao monitoramento e conserva&ccedil;&atilde;o    da floresta tropical, reconhecimento de zonas &uacute;midas e vigil&acirc;ncia    costeira, at&eacute; aquelas relacionadas &agrave; explora&ccedil;&atilde;o    mineral. Entretanto, &eacute; importante ressaltar que n&atilde;o foi poss&iacute;vel    abordar todas as aplica&ccedil;&otilde;es, como por exemplo, o monitoramento    de recursos h&iacute;dricos.</font></p>     <p><FONT SIZE="3">Na academia, diversas t&eacute;cnicas de processamento digital    de imagens e integra&ccedil;&atilde;o digital de dados t&ecirc;m sido testadas    buscando o desenvolvimento de m&eacute;todos mais apropriados para investiga&ccedil;&otilde;es    na regi&atilde;o amaz&ocirc;nica, mantendo as propriedades originais das imagens,    visando uma melhor interpreta&ccedil;&atilde;o e conseq&uuml;ente extra&ccedil;&atilde;o    de informa&ccedil;&otilde;es. De outra forma, desenvolvimentos recentes apontam    para o uso de radares com dados multipolarizados e polarim&eacute;tricos, como    o sensor aerotransportado do Sipam, o Alos/Palsar e o Radarsat-2. Da perspectiva    nacional, esse panorama promissor pode ser ainda ampliado, se for confirmada    a viabilidade do sat&eacute;lite radar (Mapsar) em estudo entre o Brasil e a    Alemanha. Esta tecnologia de vanguarda possibilitar&aacute; um salto qualitativo    e quantitativo na utiliza&ccedil;&atilde;o de imagens de radar para o monitoramento    e estimativa de biomassa da floresta amaz&ocirc;nica, mapeamento estrutural    e geol&oacute;gico de alta resolu&ccedil;&atilde;o espacial e detec&ccedil;&atilde;o    de zonas &uacute;midas, e monitoramento e vigil&acirc;ncia em &aacute;reas costeiras.    </FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">Portanto, em fun&ccedil;&atilde;o do atual desenvolvimento tecnol&oacute;gico    em que o pa&iacute;s se encontra, &eacute; prioridade a implanta&ccedil;&atilde;o    de meios necess&aacute;rios &agrave; vigil&acirc;ncia e prote&ccedil;&atilde;o    do seu imenso territ&oacute;rio, em especial o amaz&ocirc;nico, onde se encontra    um patrim&ocirc;nio inestim&aacute;vel de recursos renov&aacute;veis e n&atilde;o-renov&aacute;veis,    cujo aproveitamento ainda est&aacute; longe de ser pleno. Da mesma forma, deve    ser estimulada a forma&ccedil;&atilde;o e fixa&ccedil;&atilde;o na Amaz&ocirc;nia    de pessoal qualificado nessa tecnologia estrat&eacute;gica, de modo a permitir    maior rapidez na extra&ccedil;&atilde;o de informa&ccedil;&atilde;o geoambiental    do grande acervo de dados j&aacute; dispon&iacute;veis e que ser&atilde;o adquiridos    pelos programas com sistemas aerotransportados e orbitais.</FONT></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>&nbsp;</p>     <p><FONT SIZE="3"><i><b>Pedro Walfir M. Souza Filho</b> &eacute; ge&oacute;logo,    com mestrado e doutorado em geologia costeira pela UFPA. Atualmente &eacute;    professor adjunto do Centro de Geoci&ecirc;ncias (CG) da UFPA e bolsista de    produtividade em pesquisa do CNPq no Laborat&oacute;rio de An&aacute;lises de    Imagens do Tr&oacute;pico &Uacute;mido (LAIT/CG/UFPA)</i></FONT></p>     <p><FONT SIZE="3"><i><b>Waldir Renato Paradella</b> &eacute; ge&oacute;logo, com    mestrado em sensoriamento remoto pelo Inpe, doutorado em geologia pela USP e    p&oacute;s-doutorado no Centro Canadense de Sensoriamento Remoto. &Eacute; pesquisador    s&ecirc;nior da Divis&atilde;o de Sensoriamento Remoto do Inpe e bolsista de    produtividade em pesquisa do CNPq.</i></FONT></p>     <p><FONT SIZE="3"><i><b>Carlos Souza J&uacute;nior</b> &eacute; ge&oacute;logo,    com mestrado em ci&ecirc;ncias do solo na Universidade Estadual da Pensilv&acirc;nia    – EUA e doutorado em geografia pela Universidade da Calif&oacute;rnia (Santa    B&aacute;rbara, EUA). Atualmente &eacute; diretor executivo do Instituto do    Homem e Meio Ambiente da Amaz&ocirc;nia – Imazon.</i></FONT></p>     <p><FONT SIZE="3"><i><b>Dalton de Morisson Valeriano</b> &eacute; bi&oacute;logo,    com mestrado em sensoriamento remoto pelo Inpe e doutorado em geografia pela    Universidade da Calif&oacute;rnia (Santa B&aacute;rbara, EUA). &Eacute; pesquisador    titular da Divis&atilde;o de Sensoriamento Remoto do Inpe e coordenador do Programa    de Monitoramento do Desmatamento na Amaz&ocirc;nia Legal – Prodes.</i></FONT></p>     <p><FONT SIZE="3"><i><b>Fernando Pellon de Miranda</b> &eacute; ge&oacute;logo,    com mestrado em sensoriamento remoto pelo Inpe e doutorado em geof&iacute;sica    pela Universidade de Nevada (EUA). &Eacute; pesquisador s&ecirc;nior da Ger&ecirc;ncia    de Geoqu&iacute;mica do Centro de Pesquisa e Desenvolvimento da Petrobras.</i></FONT></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>&nbsp;</p>     <p><b>REFER&Ecirc;NCIAS BIBLIOGR&Aacute;FICAS</b></p>     <p><FONT SIZE="3">1. Inpe. Sistema de Detec&ccedil;&atilde;o de Desmatamento em    Tempo Real. 2005 <i><a href="http://www.obt.Inpe.br/deter/" target="_blank">http://www.obt.Inpe.br/deter/</a></i>.</FONT></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><FONT SIZE="3">2. C&acirc;mara, G., Valeriano, D. M. e Soares, J. V. Metodologia    para o c&aacute;lculo da taxa anual dedesmatamento na Amaz&ocirc;nia Legal.    S&atilde;o Jos&eacute; dos Campos: MCT/Inpe. 2005. (<i><a href="http://www.obt.Inpe.br/prodes/metodologia.pdf" target="_blank">http://www.obt.Inpe.br/prodes/metodologia.pdf</a></i>).</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">3. Carreiras, J. M. B. e Pereira, J. M. C. <i>International    Journal of Remote Sensing</i>, 26, 1323-1346, 2005.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">4. MMA. Sistema de licenciamento ambiental em propriedades rurais    do estado de Mato Grosso: An&aacute;lise de li&ccedil;&otilde;es na sua implementa&ccedil;&atilde;o.    Bras&iacute;lia: Projeto PNUD. 2005.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">5. Nepstad, D.; A. Ver&iacute;ssimo, A. Alencar, C. Nobre, E.    Lima, P. Lefebvre, P. Schlesinger, C. Potter, M. A. Cochrane e Brooks, V. <i>Nature</i>,    398, 505-508. 1999.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">6. Asner, G. P., Knapp, D. E., Broadbent, E. N., Oliveira, P.    J. C., Keller, M. e Silva, J. N. <i>Science</i>, 310, 480 – 482, 2005.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">7. Souza Jr., C. M. e Barreto, P. Sistema de fiscaliza&ccedil;&atilde;o,    licenciamento e monitoramento de propriedades rurais de Mato Grosso. In: <i>Causas    e din&acirc;micas do desmatamento da Amaz&ocirc;nia</i>, MMA (ed) Bras&iacute;lia,    p. 307-341. 2001.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">8. Asner, G.P., Keller, M., Pereira Jr, R. e Zweede, J.C. <i>Remote    Sensing of Environment</i>, 80, 83-496, 2002.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">9. Souza Jr., C. M., Roberts, D., Cochrane, M. A. <i>Remote    Sensing of Environment</i> 98, 329 – 343, 2005.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">10. Souza Jr., C., Firestone, L. Silva, M. L., Roberts, D. A.    <i>Remote Sensing of Environment</i>, 87, 494-506, 2003.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">11. Cochrane, M.A. e Schulze, M. D. <i>Biotropica</i>, 31, 2-16.    1999.</FONT></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><FONT SIZE="3">12. Pereira, M. C. e Setzer, A. W. <i>International Journal    of Remote Sensing</i> 14, 583-597, 1993.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">13. Cochrane, M.A. e Souza Jr., C. <i>International Journal    of Remote Sensing</i>, 19, 3433-3440, 1998.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">14. Asner, G.P. <i>International Journal of Remote Sensing</i>    22, 3855-3862, 2001.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">15. Saatchi, S.S.; Soares, J.V.; Alves, D.S. <i>Remote Sensing    Of Environment</i>, 59, 191-202 ,1997.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">16. Saatch,i S.S.; Nelson, B.; Podest, E.; Holst, J. <i>International    Journal of Remote Sensing</i>, 21, 1201-1234,2000.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">17. Salas, W.A.; Ducey, M.J.; Rignot, E.; Skole, D. <i>International    Journal of Remote Sensing</i>, 23, 1357-1379, 2002.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">18. Santos, J.R.; Lacruz, M.S.P.; Araujo, L.S.; Keil, M. <i>International    Journal of Remote Sensing</i>, 23, 1217-1229, 2002.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">19. Neeff, T.; Dutra, L.V. ; Santos, J.R.; Freitas, C.D.; Araujo,    L.S. <i>Science</i>, 51, 585-594, 2005.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">20. Tansey, K.J.; Luckman, A.J.; Skinne,r L.; Balzter, H.; Strozzi,    T.; Wagner, W. <i>International Journal of Remote Sensing</i>,, 25, 751-768,    2004.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">21. Souza Jr., C. e Barreto, P. <i>International Journal of    Remote Sensing</i>,, 21, 173-179, 2000.</FONT></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><FONT SIZE="3">22. Brand&atilde;o, A. O. e Souza C. M. <i>International Journal    of Remote Sensing</i>, 27, 177-189, 2006.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">23. DNPM. Sum&aacute;rio Mineral-2005, Bras&iacute;lia: DNPM/MME.    2005.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">24. CPRM. Informativo do Servi&ccedil;o Geol&oacute;gico do    Brasil (CPRM), Bras&iacute;lia: MME/SMM. 2004. </FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">25. ADIMB. Projeto Exmin-Amaz&ocirc;nia (Desenvolvimento Metodol&oacute;gico    em Explora&ccedil;&atilde;o Mineral para a Amaz&ocirc;nia), Bras&iacute;lia:    Ag&ecirc;ncia para o Desenvolvimento Tecnol&oacute;gico da Ind&uacute;stria    Mineral Brasileira, 40 p. 2000.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">26. CPRM. Programa Geologia do Brasil (PGB), Sistema Operacional,    Servi&ccedil;o Geol&oacute;gico do Brasil (CPRM), Bras&iacute;lia: MME/SMM.    2006. (<i><a href="http://www.cprm.gov.br" target="_blank">http://www.cprm.gov.br</a></i>).</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">27. Graham, D. F. e Moretzsohn, J. S. <i>CIM Bulletin</i>, 90,    108-113, 1997.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">28. Veneziani, P., Santos, A. R, Paradella, W. R. <i>Revista    Brasileira de Geoci&ecirc;ncias</i>, 34, 67-78, 2004.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">29. Santos, A. R., Paradella, W. R., Veneziani, P., Morais,    M. C. "A estereoscopia com imagens RADARSAT-1: uma avalia&ccedil;&atilde;o    na Prov&iacute;ncia Mineral de Caraj&aacute;s". <i>Revista Brasileira de    Geoci&ecirc;ncias</i>, 17, 185-190, 1999. </FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">30. Paradella, W.R., Bignelli, P.A., Veneziani, P., Pietsch,    R.W., Toutin, T. <i>International Journal of Remote Sensing</i>, 18, 1483-1501,    1997.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">31. Paradella, W.R.; Santos, A.R.; Dall’Agnoll, R.; Pietsch,    R.W; Sant’ana, M.V. "A geological investigation based on airborne (SAREX)    and spaceborne (RADARSAT-1) SAR integrated products in the Central Serra dos    Caraj&aacute;s Granite Area, Brazil". <i>Canadian Journal of Remote Sensing</i>,    24, 376-392, 1998.</FONT></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><FONT SIZE="3">32. Pedroso, E.; Rivard, B.; Cr&oacute;sta, A. P.; Souza Filho,    C. R.; Miranda, F. P. "Reconnaissance geologic mapping in the Tapaj&oacute;s    Mineral Province, Brazilian Amazon, using spaceborne SAR imagery and airborne    geophysics". <i>Canadian Journal of Remote Sensing</i>, 27, 669-678, 2001.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">33. Morais, M. C., Paradella, W.R., Freitas, C.C. <i>Asian Journal    of Geoinformatics</i>, 2, 11-20, 2002.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">34. Miranda, F.P., McCaffery, A. E., Taranik, J.V. <i>Geophysics</i>,    59, 733-743, 1994.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">35. Paradella, W.R.; Santos, A. R.; Veneziani, P.; Morais, M.C.    <i>Revista Brasileira de Geoci&ecirc;ncias</i>, 30, 538-542, 2000.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">36. Teruiya, R. K. "Integra&ccedil;&atilde;o digital de    dados multifontes no estudo geol&oacute;gico do granito Cigano, Prov&iacute;ncia    Mineral de Caraj&aacute;s-PA". Disserta&ccedil;&atilde;o de mestrado em    SER, INPE, 108 p. 2002.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">37. Miranda, F.P., Boa Hora, M.P.P. <i>Journal of Petroleum    Geology</i>, 9, 163-178, 1986.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">38. Mello, M.R., Gon&ccedil;alves, F.T.T., Babinski, N.A, e    Miranda, F.P. "Hydrocarbon prospection in the Amazon rainforest: the application    of surface geochemistry, microbiological and remote sensing methods". In:    D. Schumacher and M.Abrams (eds), <i>Hydrocarbon migration and its near-surface    expression</i>: New York: AAPG Memoir 66, 401-411. 1996.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">39. Saint-Jean, R., Singhroy, V., Rheault, M. "Multi-polarized    airborne C-SAR images for geological mapping at Lac Volant, Qu&eacute;bec".    <i>In</i>: 13<SUP>th</SUP> Int. Conf. and Workshop Applied to Geological Remote    Sensing. Vancouver, pp. 411-418. 1999.</font></p>     <p><FONT SIZE="3">40. Mitsch, J.W. e Gosselink, J.G. <i>Wetlands</i>. New York:    John Wiley &amp; Sons. 920p. 2000.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">41. Junk, W.J. Wetlands of tropical South America. <i>In</i>:    Whigham D F, Hejny S, Dykyjova D (eds.) Wetlands of the World. (pp. 679-739).    Netherlands: Kluwer. 1997.</FONT></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><FONT SIZE="3">42. Meade, R.H., Dunne, T., Richey, J.E., Santos, U.M., Salati,    E. <i>Science</i>, 228, 488-490, 1985.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">43. Herz, R. <i>Manguezais do Brasil</i>. S&atilde;o Paulo:    IOUSP. 227p. 1991.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">44. Cohen, M. C. L. e Lara R. L. <i>Wetlands Ecology and Management</i>,    11, 223-231, 2003.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">45. Novo, E.M.L.M., Leite, F.A., Avila, J., Ballester, V., Melack,    J.M. <i>Ci&ecirc;ncia e Cultura</i>, 49, 280-284, 1997.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">46. Forsberg, B. R., Rosenqvist, A., Miranda, F.P., Hashimoto,    Y. <i>Quaternary International</i>, 72, 61-66. 2000.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">47. Souza Filho, P. W. M. e Paradella, W. R. Anais da Academia    Brasileira de Ci&ecirc;ncias, 75, 341-356, 2003.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">48. Costa, M.P.F. <i>International Journal of Remote Sensing</i>,    25, 1817-1835, 2004.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">49. Souza Filho, P. W. M. e Paradella, W. R. <i>Canadian Journal    of Remote Sensing</i>, 31, 214-224. 2005.</FONT></p>     <p><FONT SIZE="3">50. Souza Filho, P.W.M., Gon&ccedil;alves, F.D., Beisl, C.H.,    Miranda, F.P., Almeida, E.F., Cunha, E.R.P. <i>Revista Brasileira de Cartografia</i>,    57, 79-86, 2005.</FONT></p>      ]]></body>
</article>
