METODOLOGIA DE GEORRMETODOLOGIA DE GEORRMETODOLOGIA DE GEORRMETODOLOGIA DE GEORREFERENCIAMENTO E INTEFERENCIAMENTO E INTEFERENCIAMENTO E INTEFERENCIAMENTO E INTERPRETAÇÃO DE IMAGENERPRETAÇÃO DE IMAGENERPRETAÇÃO DE IMAGENERPRETAÇÃO DE IMAGENS S S S LANDSAT TM PARA APLILANDSAT TM PARA APLILANDSAT TM PARA APLILANDSAT TM PARA APLICAÇÃO EM ESTUDOS AMBCAÇÃO EM ESTUDOS AMBCAÇÃO EM ESTUDOS AMBCAÇÃO EM ESTUDOS AMBIENTAIS NO PANTANAL IENTAIS NO PANTANAL IENTAIS NO PANTANAL IENTAIS NO PANTANAL

BRASILEIROBRASILEIROBRASILEIROBRASILEIRO

Carlos Roberto PadovaniCarlos Roberto PadovaniCarlos Roberto PadovaniCarlos Roberto Padovani1, Silvia L. A. G. PadovaniSilvia L. A. G. PadovaniSilvia L. A. G. PadovaniSilvia L. A. G. Padovani2 e Mônica Flores BrandãoMônica Flores BrandãoMônica Flores BrandãoMônica Flores Brandão2 1 Pesquisador da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária – EMBRAPA – Centro de Pesquisa

Agropecuária do Pantanal – Brasil guara@cpap.embrapa.br

2 Estudantes dos cursos de Biologia e Geografia da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul – Centro Universitário de Corumbá - Brasil

pantanal, gis, sensoriamento remoto, landsat, metodologia, gps.

RESUMO Estudos ambientais no Pantanal Brasileiro tem georreferenciado imagens Landsat TM usando como referência cartas topográficas 1:100.000 ou 1:250.000, porém essas cartas têm um erro em seu posicionamento no terreno, incompatível para a escala. Para a interpretação, estudos anteriores utilizavam imagens no formato de papel, na escala 1:250.000, onde por meio de interpretação visual subjetiva, as feições eram extraídas através de desenho em papel transparente e digitalizadas, via mesa digitalizadora. Esse método leva a erros, incompatíveis com a escala de utilização dos dados. Nenhuma documentação foi deixada sobre os dados, apenas a publicação final com poucos detalhes. Propomos uma metodologia nova que integre as tecnologias atuais dos Sistemas de Posicionamento Global – GPS, dos softwares de processamento de imagens digitais e de GIS – “Geographic Information Sistems”, das máquinas fotográficas digitais e software de organização armazenamento e distribuição de metadados. O método está sendo aplicado em um projeto de avaliação de desmatamento no Pantanal Brasileiro. Usando o software SPRING 3.6, foram georreferenciadas preliminarmente 16 imagens Landsat TM 7, nível 1G, com precisão abaixo de 1 pixel, usando como referência cartas topográficas 1:100.000. As estradas principais e seus cruzamentos foram digitalizados via monitor com o software ArcView 3.2a, de maneira a se distribuírem o mais homogeneamente possível em cada cena. As feições de pontos dos cruzamentos das estradas foram exportadas para um GPS Garmin III Plus. Foram percorridos 17.000 km, navegando em tempo real com auxílio do GPS. Novos pontos de controle, com precisão abaixo de 30 metros foram tomados no terreno. Observou-se um deslocamento maior que 100 metros entre os pontos das imagens georreferenciadas preliminarmente e os pontos coletados em campo. Foram coletados os metadados de cada ponto como coordenadas, DOP, EPE, data e hora. Com o auxílio de uma máquina digital Kodak DC260, com GPS acoplado, foram tomadas centenas de fotografias georreferenciadas, de paisagens distintas. As cenas com boa quantidade e distribuição de pontos de controle, foram georreferenciadas a partir dos pontos coletados em campo, utilizando as imagens originais, enviadas pelo vendedor. Como na porção central do Pantanal há poucas estradas, algumas cenas tiveram poucos pontos de controle coletados em campo. Estas cenas foram georreferenciadas utilizando-se também pontos de

controle das áreas de sobreposição de cenas adjacentes. Para a interpretação das imagens, foram montados arquivos de pontos associados com as fotografias digitais, através do “hot link” do ArcView e estes foram sobrepostos às imagens georreferenciadas, de forma que ao se clicar sobre um ponto, a foto digital aparece, auxiliando na identificação dos alvos. Processamentos de NDVI, Componentes Principais e classificações não supervisionadas e as fotografias digitais georreferenciadas tem auxiliado muito na interpretação visual das imagens. As informações sobre os dados têm sido registradas usando o programa de metadados Metalite.

ABSTRACT Environment studies in the Brazilian Pantanal have georeferencing Landsat TM imagery using as reference topographic maps at the scale 1:100.000 or 1:250.000. However these maps have an error in its positioning in the land, incompatible for these scales. For the image interpretation, previous studies used images in the paper format, at scale 1:250.000, where by means of subjective visual interpretation, the targets were extracted through drawing in transparent paper and digitized at a digitizing table. This method, generate errors, incompatible with the scale of use of the data. No documentation was or has been left about the data, only the final publication with few details. We consider a new methodology that integrates the current technologies of the Global Positioning Systems - GPS, softwares of GIS and image processing, digital georefereced pictures and specific software of metadata organization, storage and sharing information. This method is being applied in a project of evaluation of deforestation in the Brazilian Pantanal. Using SPRING 3,6 software, 16 images Landsat TM 7, level 1G, had been georeferenced preliminarily, with the precision below 1 pixel, using as reference topographic maps 1:100.000. The main roads and its crossings had been digitalized via monitor with ArcView 3.2 software, in way to distribute as homogeneously as possible in each scene. The point feature of crossings roads was exported to a GPS Garmin III Plus. In the fieldwork, was covered 17.000 km, using GPS for real time navigation. GPS ground control points, with precision below of 30 meters was taken in the field. A displacement bigger than 100 meters was observed between the points digitized from the images georeferenced preliminarily and the points collected in field. The metadata of each point had been collected as coordinates, DOP, EPE, date and hour. With the aid of a digital machine Kodak DC260, with connected GPS, hundreds of georeferenced photographs of distinct landscapes was taken. The scenes with good amount and distribution of control points was georeferenced using these ground control points, using the original images, sent by the vendor. As in the central portion of the Pantanal it has few roads, some scenes had few collected ground control points. These scenes had been georeferenced using also control points of the overlapping areas of adjacent scenes. For the interpretation of the images, themes of points had been generated, linked with digital photographs, through "hot link" of the ArcView and these was overlapped to the georeferenced images. So, with a button click a photo appears, assisting in the target identification. Image processing of NDVI, Principal Components and unsupervised classifications and the digital georeferenced photos has been excellent tools for to help the visual image interpretation. The information abut the data has being registered using the software of metadata Metalite. 1. INTRODUÇÃO1. INTRODUÇÃO1. INTRODUÇÃO1. INTRODUÇÃO

O Pantanal é uma vasta região que requer a aplicação de tecnologias atuais como o sensoriamento remoto e GIS para estudos ambientais e de manejo. Para tanto, o georreferenciamento e interpretação de imagens de satélite são processamentos básicos para estudos que venham a utilizar dessa ferramenta. Normalmente, estudos ambientais têm utilizado imagens georreferenciadas a partir das cartas topográficas 1:100.000 da década de 60 (Silva et al., 1998), porém esses produtos apresentam erros de posicionamento incompatíveis com a escala em que foram gerados. Os sistemas de posicionamento global – GPS comerciais, apresentam atualmente um erro abaixo de 30 metros, compatível para o georreferenciamento de imagens de satélite Landsat TM. Apesar disso, o GPS não tem sido usado para o georreferenciamento de imagens no Pantanal, pois implica em trabalho de campo demorado e dispendioso e de uma metodologia de como contornar os problemas inerentes à região. A interpretação de imagens para identificação de alvos em diversas aplicações muitas vezes é feita, sem verificação de campo e coleta de dados que auxiliem nas interpretações. Outras vezes, fotografias aéreas ou no terreno são tomadas, mas não são georreferenciadas, o que limita a confiabilidade desses dados. Os processamentos para interpretação das imagens normalmente são feitos apenas visualmente, sem procurar aplicar as ferramentas computacionais de classificação de imagens. Uma das grandes falhas dos trabalhos gerados na região do Pantanal é que os trabalhos publicados apresentam apenas os resultados das pesquisas, mas não há informações claras, padronizadas e disponíveis sobre os dados usados na elaboração desses trabalhos e os dados referentes aos produtos gerados. Dessa forma os dados não são facilmente acessíveis para se realizar outras análises. Em função desse contexto, nos propusemos desenvolver uma metodologia que integre as tecnologias atuais dos Sistemas de Posicionamento Global – GPS, dos softwares de processamento de imagens digitais e de GIS – “Geographic Information Sistem”, das máquinas fotográficas digitais e software de organização de metadados. 2. MATERIAL E MÉTODO2. MATERIAL E MÉTODO2. MATERIAL E MÉTODO2. MATERIAL E MÉTODOSSSS O Pantanal na porção brasileira está localizado entre as latitudes 15° 30’ e 22° 30’ Sul e longitudes 54° 45’ e 58° 30’ Oeste. Apresenta uma área de aproximadamente 140.000km2 (Silva e Abdon, 1998) É coberto por 16 cenas Landsat sendo as órbitas ponto: 22871, 22872, 22771, 22772, 22773, 22774, 22775, 22671, 22672, 22673, 22674, 22675, 22571, 22572, 22573 e 22574. Foram utilizadas imagens Landsat 7 TM, nível de correção 1G, do ano 2000. O procedimento para georreferenciamento de imagens compreende a fase de planejamento, a fase de trabalho de campo e a fase de processamento dos dados coletados no campo. Descrevemos abaixo a metodologia adotada para o Pantanal. Lembramos que o importante é o procedimento e não as marca dos softwares e equipamentos utilizados. 2.1. Planejamento em laboratório2.1. Planejamento em laboratório2.1. Planejamento em laboratório2.1. Planejamento em laboratório 2.1.1. Usando o programa SPRING:2.1.1. Usando o programa SPRING:2.1.1. Usando o programa SPRING:2.1.1. Usando o programa SPRING: As imagens Landsat 7, nível 1G não georrefereciadas e projetadas em UTM SAD69, foram preliminarmente georreferenciadas, usando mapas digitais de drenagem, na mesma projeção, obtida a partir da digitalização via mesa das cartas topográficas do Exército Brasileiro, na escala 1:100.000. O erro de georreferenciamento ficou em torno de 0,5 pixel e não foi maior que um (1)

pixel (30 metros). As novas imagens resultantes desse georreferenciamento foram re-projetadas para UTM WGS84. 2.1.2. Usando o programa ArcView com a extensão DNRGarmin 2.1.2. Usando o programa ArcView com a extensão DNRGarmin 2.1.2. Usando o programa ArcView com a extensão DNRGarmin 2.1.2. Usando o programa ArcView com a extensão DNRGarmin (http://www.fs.fed.us/r1/fireinfo/tools):(http://www.fs.fed.us/r1/fireinfo/tools):(http://www.fs.fed.us/r1/fireinfo/tools):(http://www.fs.fed.us/r1/fireinfo/tools): As imagens georreferenciadas foram usadas para digitalizar, via monitor, os temas de estradas principais e cruzamento de estradas de modo a que estes estivessem bem distribuídos na imagem. O tema de cruzamento de estradas foi re-projetado de UTM WGS84 para Geográfica WGS84. Esse procedimento foi necessário devido à extensão DNRGarmin aceitar apenas dados na projeção Geográfica. Utilizando a extensão DNRGarmin o tema de pontos de cruzamento de estradas foi carregado para o GPS Garmin III Plus. No Pantanal, devido à dificuldade de acesso e pouca disponibilidade de estradas e feições que permitam a coleta de pontos de controle de qualidade em campo, decidimos coletar o maior número de pontos nas cenas que tem parte da sua área no Pantanal e parte de sua área no planalto, onde se encontra muitas estradas e feições como o cruzamento de estradas, bons para a coleta de pontos de controle. Na Figura 1Figura 1Figura 1Figura 1 pode-se observar os pontos e estradas que foram planejados para o trabalho de campo.

Figura 1.Figura 1.Figura 1.Figura 1. Pontos de controle e estradas planejados. 2.1.3.Usando o programa GPS TrackMaker (http://www.gpstm.com):2.1.3.Usando o programa GPS TrackMaker (http://www.gpstm.com):2.1.3.Usando o programa GPS TrackMaker (http://www.gpstm.com):2.1.3.Usando o programa GPS TrackMaker (http://www.gpstm.com): Mapas na escala 1:1000.000 escanerizados foram georreferenciados e o tema de estradas foi sobreposto a esses mapas. Esse conjunto de informações espaciais foi armazenado em um laptop. Assim, os nomes das principais estradas, cidades e rios puderam ser identificados para facilitar o planejamento e navegação quando em trabalho de campo. 2.2. Trabalho de campo:2.2. Trabalho de campo:2.2. Trabalho de campo:2.2. Trabalho de campo: Usando o GPS Garmin III Plus e o laptop com o programa TrackMaker, foi possível fazer a programação de trabalho de cada dia e a navegação em tempo real, podendo fazer o controle do tempo nas áreas percorridas, conciliando as paradas para alimentação e descanso dos participantes. Foram percorridos no total aproximadamente 17.000 Km para coletar todos os pontos. Com os pontos representando os cruzamentos de estradas inseridos no GPS e fazendo navegação em tempo real, os cruzamentos de estradas planejados em laboratório foram facilmente localizados. Quando localizados, as coordenadas dos mesmos foram armazenadas no GPS. Para cada coordenada, também eram anotados os valores de EPE (Estimated Position Error) e DOP (Dilution of Precision), índices de erro de posicionamento do GPS e medida da qualidade da geometria dos satélites (número de satélites recebidos e onde eles estão relativos uns aos outros), respectivamente. Usando a máquina fotográfica Kodak DC290 Zoom acoplada a outro GPS Garmin III Plus, fotos digitais georreferenciadas foram tomadas para cada cruzamento de estradas e para cada unidade de paisagem ou fitofisionomia. Foram registradas automaticamente as coordenadas, a data e a hora, em cada foto, não havendo a possibilidade de erros no georreferenciamento das mesmas. No final de cada dia de trabalho, usando a extensão DNRGarmin, as coordenadas foram descarregadas do GPS para o laptop gerando arquivos shapefile do ArcView, criando-se um novo tema. As fotos digitais também eram descarregadas da maquina digital para o laptop usando programa da Kodak (http://www.kodak.com). Era feito diariamente backup de todas as informações em disquetes ZIP. 2.3. Processamento dos dados em laboratório2.3. Processamento dos dados em laboratório2.3. Processamento dos dados em laboratório2.3. Processamento dos dados em laboratório 2.3.1. Usando o programa ArcView O shapefile de pontos representando os cruzamentos das estradas coletado em campo e descarregado do GPS, foi re-projetado de Geográfica WGS84 para UTM WGS84. Através da extensão KodakFIS para ArcView (http://spatialnews.geocomm.com/newsletter/issue12/demofis265.html) foi criado um tema de pontos com as fotos digitais associadas. Através do comando “hot link” as fotos podem ser visualizadas ao se clicar sobre determinado ponto. Esse recurso do ArcView é muito útil na

interpretação das imagens, pois é possível fazer a verificação de campo através da foto sobre a imagem no monitor do computador. 2.3.2. Usando o programa ERDAS2.3.2. Usando o programa ERDAS2.3.2. Usando o programa ERDAS2.3.2. Usando o programa ERDAS As imagens georreferenciadas preliminarmente a partir da base cartográfica e que serviram para o planejamento dos pontos de controle a serem coletados em campo foram descartadas e utilizaram-se novamente as imagens originais não georreferenciadas, que foram re-projetadas de UTM SAD69 para UTM WGS84. Usando os shapefiles de pontos de controle coletados em campo foi feito o georreferenciamento das imagens onde havia um número e distribuição aceitável dos mesmos (acima de 10 pontos). As cenas onde não foi possível a coleta de pontos de controle em número e distribuições adequadas foram georreferenciadas a partir das demais, utilizando-se as áreas de sobreposição e os pontos de controle que foram possíveis de serem coletados em campo. O erro dos pontos de controle ficou em torno de 0,5 pixel, não ultrapassando um pixel (30 metros). A interpretação das imagens está sendo feita com o objetivo de avaliar as alterações na vegetação nativa por atividades humanas como pastoreio em áreas de pasto nativo e desmatamento para introdução de pastagens cultivadas, projeto financiado pela WWF Brasil. Estamos utilizando o programa ERDAS para fazer a combinação do índice de vegetação NDVI = TM4 – TM3 / TM4 + TM3, que é um bom indicativo de alterações na cobertura vegetal, e análise de Componentes Principais. Estamos testando duas abordagens: 1 – Processamento de NDVI; análise de Componentes Principais com as bandas 1, 2, 3, 4, 5, e 7 para obtenção de três componentes principais; substituição do terceiro componente principal pelo NDVI; classificação não supervisionada para obtenção de 25 classes. 2 – Processamento de NDVI; análise de Componentes Principais das bandas 1, 2, 3, 4, 5, 7, e NDVI; classificação não supervisionada para obtenção de 25 classes. 3. RESULTADOS3. RESULTADOS3. RESULTADOS3. RESULTADOS O planejamento de coleta de pontos de controle mostrou-se altamente eficiente no campo. Com as estradas e pontos pré-determinados e com a possibilidade de fazer navegação em tempo real os cruzamentos de estradas foram encontrados facilmente e sem dúvida quanto ao seu posicionamento. Como foram planejados, propositalmente, pontos em excesso, vários pontos planejados que se mostraram duvidosos quanto a sua localização no campo puderam ser descartados. Dessa forma foram coletados os melhores pontos no campo. A Figura 2Figura 2Figura 2Figura 2 mostra os pontos e as estradas percorridas, marcadas pelo GPS.

Figura 2.Figura 2.Figura 2.Figura 2. Pontos de controle coletados e estradas percorridas no trabalho de campo. A utilização da extensão DNRGarmin possibilitou que os pontos coletados em campo e descarregados como temas no ArcView gerasse uma tabela de atributos que contém os metadados de cada ponto. Incluímos os valores de EPE e DOP obtendo-se como exemplo a Tabela 1Tabela 1Tabela 1Tabela 1 abaixo:

Tabela 1.Tabela 1.Tabela 1.Tabela 1. Atributos com os metadados de cada ponto coletado em campo. Como se pode observar na coluna EPE, o erro de posicionamento do GPS nesse exemplo variou de 4 a 6 metros e computando todos os pontos em apenas alguns casos este foi maior que 10 metros e não chegou a ser maior que 30 metros. Constatamos uma discrepância em torno de 150 metros entre os pontos planejados e os pontos coletados, como pode ser observado na Figura 3Figura 3Figura 3Figura 3:

Figura 3.Figura 3.Figura 3.Figura 3. Detalhe da cena 22774 georreferenciada a partir da base cartográfica 1:100.000. Erro de posicionamento na ordem de 140 metros. O ponto vermelho é o ponto planejado e o ponto amarelo é o ponto de controle obtido em campo com GPS. Essa diferença é superior aos limites admissíveis para as escalas 1:100.000 e 1:250.000 que são de 50 e 125 metros respectivamente. Dependendo do tipo de estudo e para que objetivo os dados são gerados esse erro de posicionamento pode ser admissível, mas as custas de restringir a utilização dos produtos gerados, pois os mesmos não possuem a precisão requerida para a escala. Isso fica mais grave quando as imagens são utilizadas para trabalho de campo dentro do Pantanal, onde 150 metros podem fazer a diferença para se encontrar determinado alvo como a entrada de uma lagoa marginal, algum alvo objeto de estudo, ou o caminho de volta pra casa! Foram tiradas 2.150 fotos ao nível do terreno e em torno de 400 fotos aéreas. A aplicação das fotos digitais para a interpretação das imagens tem se mostrado muito boa, pois as mesmas estão

ajudando a resolver dúvidas de interpretação, principalmente as fotos aéreas que possibilitam uma visão mais ampla e com detalhes de determinada área. A tomada de fotos para auxiliar na interpretação de imagens não é uma novidade, mas o que se nota é que a tomada de fotos digitais georreferenciadas e associadas a um tema, de forma que o simples clicar de um botão permita que a foto esteja disponível para ser usada como ferramenta para a interpretação de imagens, caracteriza-se num uso mais eficiente dos recursos disponíveis em um SIG. A Figura 4Figura 4Figura 4Figura 4 mostra exemplos de fotos de áreas específicas do Pantanal, que ilustra a diversidade de paisagens dessa região. Estamos programando a tomada de mais fotos aéreas e ao nível do terreno sobre e dentro do Pantanal, respectivamente, para ampliar nosso banco de dados de fotos digitais georreferenciadas do Pantanal e do planalto adjacente.

Figura 4.Figura 4.Figura 4.Figura 4. Fotos digitais do Pantanal associadas a um tema e que ficam disponíveis para o intérprete ao clicar de um botão, utilizando-se o recurso “hot link” do ArcView. Além das fotografias digitais georreferenciadas, tem sido usado as técnicas atuais de processamento de imagens digitais juntamente com a interpretação visual. Adotando essa metodologia amplia-se a capacidade do intérprete de detectar e separar alvos distintos. Na FiguraFiguraFiguraFigura 5555 pode-se observar em detalhe uma área da cena 22774, (AAAA) na composição colorida tradicional RGB-543 e (BBBB) a mesma área processada para análise de Componentes Principais; NDVI no lugar do terceiro componente e classificação não supervisionada com 25 classes.

A A A A BBBB Figura 5.Figura 5.Figura 5.Figura 5. (A) composição colorida tradicional RGB – 543, (B) Componentes Principais; NDVI no lugar do terceiro componente e classificação não supervisionada com 25 classes. Os polígonos resultantes da interpretação visual estão em azul em (A) e em preto em (B). Os produtos desses processamentos resultam em alguma confusão na separação de alvos, por outro lado, realçam mais as alterações na vegetação que apenas a composição colorida tradicional RGB – 543 Os processamentos computacionais de realce e classificação não podem ser usados isoladamente para interpretação de imagens, porém são bastante úteis quando usados em conjunto com a combinação tradicional das bandas TM3, TM4 e TM5 e complementados com as fotografias terrestres e aéreas como “hot link” no ArcView. Para a organização, armazenamento e disponibilidade dos metadados desse e de outros projetos de pesquisa que estamos conduzindo, estamos utilizando o programa METALITE do Serviço Geológico Americano (USGS). Esse esforço faz parte do projeto GIS Pantanal que está sendo coordenado pela Ducks Unlimited, EUA em parceria com diversas instituições da Bolívia, Paraguai e Brasil, que atuam na região do Pantanal. Esse projeto tem como objetivo gerar e disponibilizar um banco de dados georreferenciado do Pantanal da Bolívia, Paraguai e Brasil. Em breve estará disponível na pagina da internet http://www.ducks.org/conservation/latinamerica.asp, o relatório final do projeto piloto que foi desenvolvido na área compreendida pela cena Landsat TM 22774. Abaixo mostramos a janela principal do METALITE onde estão sendo armazenados os dados relativos aos pontos de controle coletados no campo (Figura 6). Pode-se observar os campos de Origem, Descrição, Tempo e Status, Domínio Espacial, Palavras Chave, Gráficos e Limitações, Distribuição e Referência dos Metadados. Os metadados estão sendo depositados na página da internet do Serviço Geológico Americano: http://www.usgs.gov/ e estarão disponíveis em breve.

Figura 6. Figura 6. Figura 6. Figura 6. Programa METALITE do USGS. Janela principal que mostra onde estão armazenados os metadados dos pontos de controle coletados no campo. 4. CONCLUSÕES4. CONCLUSÕES4. CONCLUSÕES4. CONCLUSÕES 1 - O uso de tecnologias atuais integradas no método descrito nesse trabalho, mostrou-se muito eficiente na coleta, processamento e aplicação de coordenadas obtidas a partir de GPS para georreferenciamento de imagens Landsat TM, evidenciando o erro de posicionamento existente nos produtos georreferenciados a partir das cartas topográficas na região do Pantanal; 2 – As tecnologias de fotografias digitais georreferenciadas associadas ao GIS, e os processamentos de imagens digitais como NDVI, Componentes Principais e Classificação Não Supervisionada em conjunto com interpretação visual de imagens digitais tem se mostrado um conjunto muito bom de técnicas na interpretação de imagens Landsat para avaliação de alterações na cobertura vegetal original, provocadas por atividades agropecuárias na região do Pantanal. 3 – A organização, armazenamento e disponibilidade de metadados dos produtos utilizados e gerados nesse trabalho utilizando um programa específico, permite tornar transparente e compartilhadas as informações sobre os dados para os interessados, facilitando a troca de informações. 5. AGRADECIMENTOS5. AGRADECIMENTOS5. AGRADECIMENTOS5. AGRADECIMENTOS

Agradecemos as instituições que tem contribuído com recursos financeiros para a realização desse trabalho: Conselho Nacional de Pesquisa – CNPq, World Wildlife Found – WWF Brasil, Fundação de Apoio ao desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do Estado do Mato Grosso do Sul – FUNDECT, Ducks Unlimited e USDA Forest Service, USA. Agradecemos aos especialistas em GIS, da Ducks Unlimited, Dawn Browne, Dick Kempka e Nancy Thompson, pela ajuda em GIS e sensoriamento remoto, bem como pela troca de informações que obtivemos participando do projeto PantanalGIS - um consorcio envolvendo as seguintes instituições da Bolívia, Brasil, Paraguai e EUA: WWF-Bolívia, IMAP-MS, FEMA-MT, Ecotrópica, Univ. Católica D. Bosco, EMBRAPA Pantanal, IBAMA, Fund. M. Bertoni, Guyrá-Paraguay, USDA Forest Service y Ducks Unlimited, Inc. Reservamos agradecimentos especiais aos estagiários e funcionários da EMBRAPA Pantanal que colaboraram para a realização desse trabalho. 6. BIBLIOGRAFIA Hamilton, S.K , Sippel, S.J. and Melack. 1996. Inundation patterns in the Pantanal wetland of South America determined from passive microwave remote sensing. Archives of Hydorbiology 137137137137 (1): 1-23. Silva, J.S.V, Abdon, M.M.. 1998. Delimitação do Pantanal Brasileiro e suas sub-regiões. Pesquisa Agropecuária Brasileira 33333333 (Número Especial): 1703-1711. Silva, J.S.V, Abdon, M.M., Silva, M.P., Romero, H.R.1998. Levantamento do desmatamento no Pantanal brasileiro até 1990/91. Pesquisa Agropecuária Brasileira 33333333 (Número Especial): 1739-1745.