Os mapeamentos de cobertura e do uso da terra são produtos cartográficos empregados em diversas pesquisas, pois servem de bases aos modelos hidrológicos, modelos de cenários futuros, de perdas de solos, dentre outros. Assim, tendo em vista a importância do mapeamento de cobertura da terra, o artigo tem como objetivo apresentar um estudo de caso para evidenciar críticas e autocríticas aos trabalhos realizados. A metodologia empregada foi a clássica, envolvendo o processamento digital de imagens em ambiente de um sistema de informação geográfica. Os resultados revelaram que a presença das unidades de conservação federal e terras indígenas contribuíram para que 64,03% da área mapeada esteja recoberta pela classe Vegetação Natural – Florestal. A classe de uso Área Antrópica, constituída pelas atividades consorciadas de agricultura e pastagem, mais recorrentes, ocupa 17,26% do município de Porto Velho.

Este trabalho ressalta aspectos importantes do processo formativo da cidade de Imperatriz, considerada a segunda maior cidade do estado do Maranhão, situada na região nordeste brasileira. Como objetivo central elege-se a discussão e a análise do processo de ocupação da cidade, na elaboração de um modelo teórico que permita aglutinar esse entendimento. Assim, propõe-se que tal processo seja entendido mediante a abordagem das frentes de ocupação, dos estágios evolutivos e da sucessão das atividades econômicas. Como resultado, a abordagem permitiu identificar que, no histórico de formação da cidade, houve três estágios importantes e distintos, respectivamente pelas características: “exploratória”, “desenvolvimentista” e, atualmente, a “consolidação”, todos compostos por atividades comerciais distintas, configuradoras dos estágios econômicos. Abstract IMPERATRIZ DO MARANHÃO: PROPOSITION FOR THE UNDERSTANDING OF THE PROCESS OF OCCUPATION AND CONSOLIDATION OF THE CITY This work highlights important aspects of the formative process of the city of Imperatriz, considered the second largest city in the state of Maranhão, located in the northeast region of Brazil. A central objective is the discussion and analysis of the process of occupation of the city, in the elaboration of a theoretical model that allows to agglutinate this understanding. Thus, it is proposed that this process be understood through the approach of occupation fronts, evolutionary stages and succession of economic activities. As a result, the approach allowed to identify that in the history of formation of the city, there were three important stages and distinguished, respectively by the characteristics: “exploratory”, “developmental” and now “consolidation”, all composed by distinct commercial activities, economic conditions.

Deforestation is a phenomenon that generates social, environmental, and economic impacts and endangers the sustainability of natural resources. The Atlantic Forest is one of the most biodiverse and threatened biomes in the world. Despite its enormous importance, the Atlantic Forest is the most deforested region in Brazil since its European colonization. Therefore, given the relevance of identifying the drivers of deforestation in Brazilian biomes, the objective of this paper is to analyze the factors that conditioned deforestation in the Atlantic Forest Biome in Brazil between the years 2010 and 2020. Land use and land cover data and socioeconomic data processed in a Geographic Information System (GIS) environment were used, through correlation analysis and Geographic Weighted Regression (GWR). The covariates that presented the highest correlation values were the average number of cattle, area of temporary crops, and agricultural credit, with 0.708, 0.516, and 0.418 respectively. The GWR model presented an adjusted R² of 0.94, confirming the model's capability to explain 94% of the variations in deforestation. The variable ranching was the one that displayed the highest correlation with deforestation. In addition, the area under temporary crops and agricultural credit also had a significant influence on the occurrence of deforestation.

O trabalho teve como objetivo avaliar o percentual de áreas verdes nas Regiões Norte, Noroeste e Meia Ponte da cidade de Goiânia-Goiás, Brasil. Foi aplicado o Índice de Áreas Verdes (IAV), conforme princípios metodológicos que utilizam indicadores dependentes da demografia, expressos pela relação de superfícies de áreas verdes por habitantes. Para a quantificação do IAV, foram utilizadas técnicas de interpretação de imagens de sensoriamento remoto na elaboração do mapa de cobertura vegetal, associada à técnica dasimétrica de mapeamento da densidade demográfica. Como resultado, obteve-se a avaliação entre a distribuição espacial do iav, o quantitativo populacional e a qualidade ambiental urbana. Observou-se que existe uma correlação de desigualdade entre o nível quanti-qualitativo dos espaços verdes, em que estes estão subordinados à especulação imobiliária e à sua manutenção.Ideias destacadas: artigo de pesquisa que consiste na aplicação de ferramentas da geotecnologia para o mapeamento do índice de áreas verdes na cidade de Goiânia e sua relação com a qualidade ambiental urbana.

In the classification of images for land cover and land use mapping, several methods can be applied, however, they can present different results in relation to field truth. Therefore, the objective of this work was to test techniques for classifying high spatial digital images obtained from the Google Earth Pro® platform. The images refer to a section of the Federal University of Goias, campus Samambaia Goiania - GO, Brazil. Classification tests were performed on the images obtained, using two classifiers per region and two classifiers per pixel, both available free of charge, in the Spring software of the National Institute for Space Research (INPE / Brazil). For the analysis of the quality of the classifications, the results were compared to a survey by direct method, in this case the topographic one, seeking to identify which classifier came closest to the field truth. The classification that presented the best performance and class separability was the Bhattacharya, with Global Accuracy of 0.85. Bhattacharya was also the classifier that came closest in terms of measured areas, by the topographic survey, with the areas of the “zinc roofing” use class, analyzed and calculated.

Soil is a strategic resource essential for maintaining ecosystem services, an initiative closely linked to a country’s stage of development. In this sense, urgent strategies are required to mitigate the impacts of climate change on soil systems. This study aimed to assess the susceptibility to soil erosion as a means to support sustainable land-use planning in the municipality of Anápolis, presenting a highly disturbed landscape in Brazil. To achieve this, we applied the Information Value (IV) technique—a Bayesian statistical method based on frequency analysis—which quantifies the influence of various geoenvironmental factors on the probability of erosion occurrence by statistically evaluating their relationship with past erosion events. The results showed that approximately 50% of the municipality is highly susceptible to erosion, and for this reason, these areas should be prioritized by public authorities. The proposed geoenvironmental model demonstrated a satisfactory accuracy (~80%), confirming its effectiveness as a tool to enhance soil resilience.