Mapeamento e Análise da Dinâmica de Alteração da Cobertura Florestal na Reserva Nacional de Pomene

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ESCOLA SUPERIOR DE DESENVOLVIMENTO RURAL 
DEPARTAMENTO DE SOCIOLOGIA RURAL 
Curso de Licenciatura em Comunicação e Extensão Rural 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Mapeamento e Análise da Dinâmica de Alteração da Cobertura Florestal na 
Reserva Nacional de Pomene 
 
 
 
 
 
 
 
Ribeiro Vasco Nhambi 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Vilankulo, Abril de 2020 
Ribeiro Vasco Nhambi 
 
 
 
 
 
 
 
Mapeamento e Análise da Dinâmica de Alteração da Cobertura Florestal na 
Reserva Nacional de Pomene 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Sob Supervisão de: 
Eng.º Sosdito Estevão Mananze, MSC 
 
 
 
 
 
UEM-ESUDER 
Vilankulo 
2020 
Trabalho de Culminação de Curso à 
submeter no Departamento de 
Sociologia Rural da Escola Superior de 
Desenvolvimento Rural – 
Universidade Eduardo Mondlane, para 
a obtenção do grau de Licenciatura em 
Comunicação e Extensão Rural. 
DECLARAÇÃO DE HONRA 
Eu, Ribeiro Vasco Nhambi, declaro que este trabalho é resultado da minha pesquisa e das 
orientações do meu supervisor. O seu conteúdo é original e todas as fontes consultadas estão 
devidamente mencionadas na bibliografia. Declaro ainda que este trabalho não foi apresentado 
em nenhuma outra instituição. 
 
 
Vilankulo, aos ______ de Abril de 2020 
 
__________________________________________ 
(Ribeiro Vasco Nhambi) 
 
DEDICATÓRIA 
Dedico este trabalho aos meus irmãos Isba Bibi Nhambi, Célia Titos Langa, José Monteiro Langa 
e Francisco Matavele que foram, e continuam sendo para mim, conselheiros, mãe, pai, irmã, 
irmão, amigo, amiga e que com muita paciência, carinho, compaixão e amor deram tudo de si 
para cuidar de mim, quando perdemos os nossos pais. E também por não terem desistido de mim 
pelos erros que sem me aperceber cometia ao longos dos anos que se passaram. 
i 
 
AGRADECIMENTOS 
Agradeço em primeiro a Allah, pela disposição, paciência e espírito de insistência em querer 
concluir mais esta etapa da vida, as quais foram fundamentais nos momentos mais difíceis da 
formação académica. 
Agradeço aos meus irmãos: Isba Bibi Nhambi, Célia Titos Langa, José Monteiro Langa e 
Francisco Matavele por me terem inspirado a lutar para ingressar à faculdade, assim como por 
terem prestado todo o tipo de ajuda psicológica, financeira e intelectual durante a minha 
formação académica. 
Agradeço ao supervisor, Eng.º Sosdito Estevão Mananze, pela orientação constante, pelos 
conselhos, pela confiança depositada, pelos ensinamentos ofertados com tanta dedicação, pela 
paciência, seriedade, competência, pela força com a qual ajudou para a compreensão e 
materialização deste trabalho e por ter se tornado acima de tudo um grande amigo; 
Ao dr. Lúcio Muchanga, à Engª Amélia Monguela e dr. Angélica Adiação, pela disponibilidade, 
pelo carinho, pela força, pela paciência e confiança, que apesar das diversas dificuldades 
encontradas ao longo do trabalho, sempre procuraram ser prestativos, me passando 
conhecimentos e dicas essenciais para a sua conclusão. 
Os meus agradecimentos são extensivos a todos os docentes da Escola Superior de 
Desenvolvimento Rural, especialmente aos do Curso de Comunicação e Extensão Rural pelo 
inquestionável contributo que deram à minha formação académica. 
À família Valoi, por tudo quanto fez e continua fazendo por mim ao longo da minha formação 
académica, o que fez e faz é indescritível, endereço a minha eterna gratidão, em especial ao 
Silvano Valoi, por ter me aturado por estes longos anos como amigo e irmão. 
Aos meus irmãos do lar dos estudantes e colegas da faculdade: Lucerna Mussuei, Cetina 
Cumbane, Dércio Chemane, Arsénio Banze, Ivan Amos, Adélia Cambula, João Gonçalves, Mito 
Nhacudime, Celso André, Eugenia Mendes, Sandra Mute, Dérçia Milice, Belárcia António, 
Merito Dalela, Dulcídia Max, Celésio Gurubo, Márcia Tangane, Dérçia da Felícia e Jorge 
Chissano. Pelas suas qualidades inestimáveis e pelo alto nível do espírito de fraternidade e 
amizade que demonstraram em todas as circunstâncias do meu percurso académico vai aí o meu 
muito e caloroso obrigado. 
ii 
 
LISTA DE ABREVIATURAS 
A U Área Urbanizada 
ha Hectares 
Km
2
 Quilómetro quadrado
 
M A Miombo Aberto 
M D Miombo Denso 
m
2
 Metro quadrado 
 
Man Mangal 
T E Terra Exposta 
V A Vegetação Arbustiva 
V R Vegetação Ribeirinha 
 
LISTA DE SIGLAS 
ANGOP Agência Angola Press 
CCE Comissão das Comunidades Europeias 
CMAP Comissão Mundial das Áreas Protegidas 
DDF Desmatamento e de Degradação Florestal 
ERTS Satélite da tecnologia dos recursos da terra 
GPS Sistema de Posicionamento Global 
QGIS Sistema de Informação Geográfica Quantum 
RGB Vermelho, verde, azul 
RNP Reserva Nacional de Pomene 
SCP Plug-in de classificação semiautomática 
 
LISTA DE ACRÓNIMOS 
ROI Regiões de Interesse 
MITADER Ministério da Terra Ambiente e Desenvolvimento Rural 
MEA Ministério da Administração Estatal 
MICOA Ministério de Coordenação para Acção Ambiental 
FAO Organização para Alimentação e Agricultura 
ANAC Administração Nacional das Áreas de Conservação 
iii 
 
LISTA DE FIGURAS 
Figura 1: Localização da Área de Estudos……………………………………………………..14 
Figura 2: Exemplo das amostras de treinamento das classes (polígonos pretos) sobre imagem 
Landsat…………………………………………………………………………………………..20 
Figura 3: Mapas de Uso e Cobertura de Terra dos Anos 1989, 1998, 2009 e 2019.……...........26 
 
LISTA DE GRÁFICOS 
Gráfico 1. Assinaturas Espectrais das Classes de Cobertura de Terra de 1989, 1998, 2009 e 
2019……………………………………………………………………………………………24 
 
LISTA DE TABELAS 
Tabela 1: Satélites Landsat e as Características das suas Respectivas Bandas…………….......12 
Tabela 2: Características gerais das imagens usadas …………………………………………...16 
Tabela 3: Distribuição de Frequência dos Pontos de treino Obtidos em Campo Segundo as 
Classes de Cobertura da Terra…………………………………………………………………..17 
Tabela 4: Composição RGB……………………………………………………………………18 
Tabela 5: Descrição das classes utilizadas na classificação…………………………………….19 
Tabela 6: Avaliação da Precisão Geral do Produtor e Utilizador por Classe e o Grau de 
Concordância dos Mapas de Classificação do ano 2019………………………………………..27 
Tabela 7: Matriz de Confusão dos Mapas de UCT do ano 2019……………………………….28 
Tabela 8: Estatística de uso e cobertura de terra para 1989, 1998, 2009 e 2019…………….....29 
Tabela 9: Alteração de Uso e Cobertura de Terra de 1989 a 1998……………………………..30 
Tabela 10: Alteração de Uso e Cobertura de Terra de 1998 a 2009……………………………31 
Tabela 11: Alteração de Uso e Cobertura de Terra de 2009 a 2019……………………………32 
iv 
 
LISTA DE APÊNDICES 
Apêndice I. Ficha de recolha de dados no campo……………………………………………….II 
 
LISTA DE ANEXOS 
Tabela 1: Avaliação da precisão da Classificação e Mapeamento de Uso e Cobertura de Terra 
do ano 2019……………………………………………………………………………………...IV 
Tabela 2: Matriz de Erro para Avaliação da Precisão da Classificação e Mapeamento de Uso e 
Cobertura de Terra do ano 2019 ………………………………………………………………..VI 
Tabela 3: Avaliação da precisão e Coeficiente K do ano 2019 ………………………………..VI 
Tabela 4. Alteração de cobertura no período 1989 a 1998…………………………………….VII 
Tabela 5. Alteração de cobertura no período 1998 a 2009………………………………………X 
Tabela 6. Alteração de cobertura no período 2009 a 2019……………………………............XIII 
Tabela 7. Estatísticas da área ocupada por cada classe no ano 1989……………………….....XV 
Tabela 8. Estatísticas da área ocupada por cada classe no ano 1998……………………........XVI 
Tabela 9. Estatísticas da área ocupada por cada classe no ano 2009…………………………XVI 
Tabela 10. Estatísticas da área ocupada por cada classe no ano 2019……………………….XVII 
 
v 
 
RESUMO 
Este estudo apresenta uma análise da dinâmica espacial e temporal de alteração da coberturaflorestal na Reserva Nacional de Pomene, entre os anos de 1989 e 2019. O estudo foi realizado 
utilizando técnicas de teledetecção e dados de campo, onde foi feita uma classificação 
supervisionada do uso e cobertura de terra, com algoritmo de distância mínima, utilizando 
imagens de satélite Landsat (5 e 8). Também foram calculadas as alterações na cobertura 
florestal. Este mapeamento e análise foram realizados num período de 30 anos, separados por 
intervalos de 10 a 10 anos, onde a taxa de desmatamento florestal nesta área durante esse 
período foi de 392.8 ha/ano correspondentes a 3.3%, com uma evolução na alteração do uso e 
cobertura da terra que aconteceu de forma acelerada principalmente nos períodos entre 2009 e 
2019. Os resultados mostraram que 11783.7 ha na classe de floresta que foram convertidas em 
outras classes. O cálculo da área ocupada por cada classe indicou uma redução generalizada na 
biomassa vegetal ao nível da área de estudo. 
Palavras-chave: Reserva Nacional de Pomene; uso e ocupação da terra; teledetecção; Landsat; 
desmatamento.
 
Índice 
Conteúdo Página 
I. INTRODUÇÃO ....................................................................................................................... 1 
1.2. Problema ............................................................................................................................... 3 
1.3. Justificativa ........................................................................................................................... 3 
1.4. Objectivo .............................................................................................................................. 4 
1.4.1. Geral .................................................................................................................................. 4 
1.4.2. Específicos ........................................................................................................................ 4 
II. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ............................................................................................. 5 
2.1. Floresta de miombo .............................................................................................................. 5 
2.1.1. Desmatamento e degradação da floresta de miombo ........................................................ 5 
2.2. Mangal .................................................................................................................................. 9 
2.2.1. Teledetecção ................................................................................................................... 11 
2.2.2. Classificação de uso e cobertura de terra ........................................................................ 13 
III. METODOLOGIA ............................................................................................................... 14 
3.1. Descrição do local de estudo .............................................................................................. 14 
3.1.1. Localização ..................................................................................................................... 14 
3.1.2. Clima e hidrologia .......................................................................................................... 15 
3.1.3. Solos ................................................................................................................................ 15 
3.1.4. População e cultura ......................................................................................................... 15 
3.2. Colecta de dados ................................................................................................................. 15 
3.2.1. Obtenção de imagens do satélite Landsat ....................................................................... 15 
3.2.2. Recolha de áreas de validação ........................................................................................ 16 
3.3. Métodos de análise e interpretação dos dados .................................................................... 17 
 
3.3.1. Classificação supervisionada .......................................................................................... 17 
3.3.1.1. Composição RGB de bandas espectrais ...................................................................... 18 
3.3.1.3. Avaliação da precisão da classificação e mapeamento ............................................... 20 
3.3.1.4. Área de cobertura de cada classe ................................................................................. 21 
3.3.1.5. Alteração de uso e cobertura de terra .......................................................................... 22 
IV. RESULTADOS E DISCUSSÃO ....................................................................................... 23 
4.1. Mapeamento de uso e cobertura de terra ............................................................................ 23 
4.1.1. Assinaturas espectrais das classes ................................................................................... 23 
4.1.2. Mapas de uso e cobertura de terra .................................................................................. 25 
4.2. Alterações de uso e cobertura de terra ................................................................................ 28 
4.2.1. Área de cobertura de cada classe .................................................................................... 28 
4.2.2. Alterações de uso e cobertura de terra ............................................................................ 30 
4.2.3. Alteração de cobertura da classe mangal ........................................................................ 33 
4.2.4. Alteração de cobertura da classe miombo denso ............................................................ 34 
4.2.5. Alteração de cobertura da classe miombo aberto ........................................................... 35 
4.2.6. Vegetação ribeirinha ....................................................................................................... 36 
4.2.7. Vegetação arbustiva ........................................................................................................ 37 
4.3. Limitações na classificação das imagens............................................................................ 38 
V. CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES .............................................................................. 39 
5.1. Conclusões .......................................................................................................................... 39 
5.2. Recomendações .................................................................................................................. 40 
VI. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................................... 42 
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I. INTRODUÇÃO 
As técnicas de teledetecção têm sido cada vez mais utilizadas para estudar as tendências espaciais 
e temporais dos ecossistemas terrestres (GIRI, 2012). A série do satélites Landsat, por virtude da 
recente disponibilização a custo zero e da longa série temporal existente constituem a fonte mais 
usada para análises temporais de grandes áreas (COHEN & GOWARD, 2004). De acordo com 
GIRI (2012), a caracterização da cobertura de terra em mapas temáticos de classes de uso e 
cobertura de terra é uma das formas de se estudar o desmatamento e a degradação florestal. 
Porém, a utilização de categorias qualitativas torna difícil a detecção de mudanças graduais na 
estrutura e composição da vegetação. Por esse motivo, são usados índices de vegetação, que 
representam a quantidade de biomassa existente, e permitem detectar mudanças quantitativas 
(GIRI, 2012). 
Um mapeamento de uso e cobertura da terra éentendido como um processo técnico de análise e 
interpretação específica, realizado sobre imagens. Essas análises são realizadas por profissionais 
que possuem conhecimento e formação específica, além de se apoiarem em informações diversas 
sobre características regionais durante o processo de interpretação e classificação das imagens do 
satélite (LIRA et al., 2016). 
Moçambique tem uma cobertura florestal de cerca de 40 milhões de hectares, correspondentes a 
cerca de 50% da superfície nacional, porem, elevadas taxas de desmatamento e de degradação 
florestal ameaçam essa elevada cobertura (DDF) (FAO, 2010). Os números dos últimos dois 
censos florestais mostraram uma tendência de aumento do nível de desmatamento, de 0,21% em 
1994 (SAKET, 1994), para 0,58% em 2007 (MARZOLI, 2007), e uma redução em 2018 onde o 
nível de desmatamento foi de 0.37% (DNF, 2018). 
Segundo BUZA (2010), há uma série de causas profundas para a desmatamento e degradação 
florestal, que envolvem contextos tanto locais como globais. Elas foram analisadas e delimitadas 
durante o Fórum Intergovernamental sobre as Florestas, organizado pela ONU, dentre elas, o 
crescimento populacional, a pobreza, falta de participação popular nas medidas de controlo, falta 
de boa governação, dificuldades técnicas de mapeamento e avaliação das áreas desmatadas. 
SITOE et al. (2016), identifica como causas do desmatamento florestal em Moçambique a prática 
da agricultura de subsistência, agricultura comercial em pequena escala, a urbanização, a 
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mineração, a exploração de madeira comercial, a pecuária e a utilização de lenha e carvão como 
fonte de energia. Destas, a agricultura de subsistência é a principal, sendo responsável por 65% 
do desmatamento ocorrido no país. 
O desmatamento e degradação de florestas nativas contribuem para o aquecimento global e as 
mudanças climáticas (CORTE et al., 2012). O DDF resulta na deterioração ou perda de serviços 
de ecossistema e perda e fragmentação de habitats naturais. As florestas de Pomene oferecem 
diversos bens e serviços, directamente, tais como a provisão de alimentos, energia de biomassa, 
plantas medicinais, ou indirectamente, através de serviços como a regulação do ciclo hidrológico 
e regulação local do clima (MEA, 2005). A perda de habitats naturais tem também um forte 
efeito negativo na biodiversidade (FAHRIG, 2003). 
Em Moçambique as áreas protegidas representam uma das principais formas de uso da terra, 
ocupando cerca de 25% do território nacional. Contudo, tal como acontece em outros países em 
vias de desenvolvimento, a expansão da cobertura de áreas protegidas não tem sido acompanhada 
por um mesmo ritmo na planificação e implementação de medidas de conservação que assegurem 
a persistência da biodiversidade representada nas áreas protegidas. Como consequência, muitas 
áreas protegidas enfrentam pressões e ameaças à integridade dos ecossistemas, habitats e 
espécies, incluindo invasão para habitação e agricultura, queimadas descontroladas, exploração 
ilegal dos recursos naturais, entre outras (ANAC, 2015). 
Pela necessidade de conhecer a dinâmica temporal e especial do uso e cobertura, e pela busca 
compreensão da questão da exploração do recurso florestal, objectivou-se neste estudo analisar a 
dinâmica de alteração da cobertura florestal na Reserva Nacional de Pomene. 
 
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1.2. Problema 
A Reserva Nacional de Pomene (RNP) localiza-se numa região com alta densidade de uma 
população humana pobre que pode ameaçar a realização dos objectivos da conservação da 
biodiversidade e obtenção de receitas do turismo devido ao uso directo dos serviços dos 
ecossistemas para subsistência e renda familiar (ANAC, 2015). De acordo com DE FRIES et al. 
(2007), o maneio das áreas protegidas deve considerar a densidade populacional e o nível de 
dependência da população pelos recursos naturais. 
Segundo ALVES & COSTA (2007), a constante interferência do homem no meio ambiente tem-
se tornado uma grave problemática para a preservação e conservação dos recursos naturais. 
Desde a sua proclamação a RNP nunca se beneficiou de acções de gestão, tendo ficado numa 
situação de quase abandono pelas instituições de tutela até o ano 2009 quando o Ministério do 
Turismo (MITUR) estabeleceu um acampamento para assegurar uma presença permanente de 
uma estrutura para a gestão da reserva, e mesmo com essa gestão, não foi realizado nenhum 
mapeamento de cobertura de terra dos anos antes de 2012 (ANAC, 2015), o que torna difícil o 
conhecimento da situação do uso dos recursos florestais, estando nos últimos anos a beneficiar de 
acções para a sua restauração. Neste âmbito, foi produzido um mapa de cobertura e uso de solo 
da Reserva, com base em imagens do satélite Landsat dos anos 2012-2014, o qual foi usado para 
sustentar o zoneamento da Reserva (ANAC, 2015). 
O mapa produzido nesse âmbito não permite visualizar a dinâmica temporal e espacial do uso e 
da cobertura da terra, pelo facto de ser um produto estático (uma só data), o que limita a sua 
aplicação como base para localizar zonas de maior intensidade na exploração dos recursos 
durante um determinado período de tempo. Neste sentido, viu-se a necessidade de mapear as 
alterações no uso e na cobertura da terra na Reserva Nacional de Pomene no período 1989 a 2019 
de modo a se fazer uma análise das alterações nesse período. 
 
1.3. Justificativa 
A análise multi-temporal de padrões de mudança no uso e ocupação da terra a partir de dados dos 
satélites da série Landsat fornece de forma precisa e económica, informações relevantes para a 
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tomada de decisão em gestão ambiental (YUAN et al., 2005). Para o presente estudo, esta analise 
multi-temporal vai ajudar a entender as mudanças ocorridas ao longo dos anos em análise, através 
dos mapas e das taxas de alteração da cobertura que permitiram quantificar as perdas e ou ganho 
de cada cobertura. 
Este mapeamento do uso e cobertura será de grande importância para os órgãos gestores da 
reserva, pois com o conhecimento da situação da exploração dos recursos florestais ter-se-á uma 
ferramenta de planeamento e orientação à tomada de decisão sobre este recurso de modo a 
garantir a sua sustentabilidade diante das questões ambientais. A partir desta análise, também será 
possível compreender a evolução dessas alterações, e buscar mecanismos para ultrapassa-los. 
Esta análise vai alocar informações que permitirão entender o passado, monitorar o presente e 
modelar as condições futuras de uso e cobertura da terra, o que pode ser considerado ferramenta 
principal de maneio e conservação dos recursos naturais. 
 
1.4. Objectivo 
1.4.1. Geral 
 Mapear e analisar a dinâmica de alteração da cobertura florestal na Reserva 
Nacional de Pomene no período 1989 a 2019. 
 
1.4.2. Específicos 
 Produzir mapas de uso e cobertura de terra da Reserva Nacional de Pomene no 
período 1989 a 2019; 
 Determinar as taxas de alteração da cobertura na reserva no período 1989 a 
2019. 
 
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II. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA 
2.1. Floresta de miombo 
A palavra “Miombo” provém de várias línguas faladas no centro de África e denota uma ou mais 
espécies do género Brachystegia, Julbernardia, e Isoberlina angolenses (Fabaceas, Subfamilia 
Caesalpinioideae) como sendo as mais abundantes da região. Conforme as variações topográficase fisiográficas, a estrutura e composição do miombo é modificada pelo clima, solo e altitude, 
distinguindo-se duma região para outra (RIBEIRO et al., 2002). A floresta de miombo é 
classificada nos biomas: pastagens tropicais e subtropicais, savanas e moitas (na designação do 
World Wildlife Fund). Estas florestas de miombo são importantes para a subsistência de muitas 
populações rurais que dependem dos recursos disponibilizados pela floresta, a grande variedade 
de espécies fornece produtos não-madeireiros, tais como frutas, mel, forragem para o gado e 
lenha (BIROT & LACAZE, 1993). 
A floresta de Miombo constitui o tipo de vegetação mais vasto em Moçambique cobrindo 2/3 da 
superfície do país, estende-se desde o extremo norte do País no Rio Rovuma ao Rio Limpopo, 
sendo mais predominante no norte do País cobrindo extensas áreas da província de Niassa, 
Nampula e Cabo Delgado. As espécies dominantes neste tipo de vegetação são Brachystegia 
spiciformis frequentemente misturada com Julbernardia globiflora (CNDS, 2002). Miombo é o 
tipo de vegetação mais extenso na área de estudos. Tal como na maior parte da zona costeira de 
Inhambane, na RNP, o miombo ocorre na forma de arbustos e árvores pequenas com altura não 
superior a 8 m e diâmetro à altura do peito (1.3 m) não superior a 20 m, com extensas áreas 
cobertas por miombo em regeneração (floresta secundária). No miombo denso a cobertura de 
copa é de cerca de 50%, com uma camada graminha pouco desenvolvida. No miombo aberto as 
árvores estão dispersas, com uma cobertura de copa estimada em 20%, o que permite a 
penetração da luz e desenvolvimento de uma camada graminha abundante (ANAC, 2015). 
2.1.1. Desmatamento e degradação da floresta de miombo 
O desmatamento e a degradação florestal são dois conceitos relacionados, que lidam com a 
redução da cobertura florestal. A principal diferença entre os dois tem a ver com a magnitude 
dessa redução. De acordo com o MEA (2005) a degradação florestal é a deterioração das 
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condições ecológicas de uma floresta, que pode resultar na perda de alguns dos serviços de 
ecossistema que ela fornece. O desmatamento é um caso específico, mais severo da degradação 
florestal, em que uma área de floresta é convertida para uma área de não floresta (UNFCCC, 
2001). Por outras palavras, o desmatamento é a conversão de uma área de floresta para outros 
usos, tais como agricultura ou infra-estruturas (FAO, 2010b). Dessa forma, toda vez que uma 
área florestal é removida, temos aí uma prática de desmatamento (PENA, 2019). 
Moçambique é um dos países mais pobres do mundo, com quase 60% da população de cerca de 
17 milhões de habitantes vivendo na pobreza. A população vivendo em áreas rurais depende de 
produtos florestais para sua subsistência (NHANTUMBO, 2019). O desmatamento e a 
degradação florestal são presentes em todo o país. De 1990 a 2005, a taxa de desmatamento foi 
de 0,58%, ou 219.000 ha por ano (MARZOLI, 2007). A maior parte do desmatamento ocorre em 
florestas de Miombo, geralmente em áreas mais acessíveis, perto de cidades e estradas ou 
ferrovias (PARKER et al., 2009). 
A pressão antrópica sobre o ecossistema do miombo é atribuível principalmente á falta de 
alternativa para a sua subsistência. A promoção do manejo sustentável dos recursos florestais 
deve necessariamente ser acompanhada pela valorização dos produtos florestais sejam 
madeireiros que não madeireiros (SITOE et al., 2016). 
As causas do desmatamento são diversos, complexos e variam de região para região. Há um 
consenso muito amplo de que as diversas formas ou as mudanças operadas no uso da terra – 
muitas vezes para obtenção de matérias-primas (CCE, 2008) - constituem o principal factor de 
desaparecimento de florestas. Mas entre várias causas, a exploração de madeira, a transformação 
das florestas em terras agrícolas cultiváveis e pastos e a utilização da lenha como combustível, 
constituem factores determinantes de desflorestação no Mundo, especificamente nos trópicos. Ou 
seja, a má gestão das florestas e dos seus recursos é devida principalmente à necessidade de 
disponibilizar terra para cultivar alimentos (FAO, 2009), esteve sempre, ao longo dos tempos, na 
base do rápido recuo das florestas. 
Moçambique tem uma grande cobertura florestal, uma elevada taxa de desmatamento e grave 
degradação florestal. É também um dos países mais pobres e vulneráveis do mundo 
(KANOUNNIKOFF, 2011). Uma das grandes ameaças as florestas de miombo é a pobreza 
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extrema. Esse factor faz boa parte das pessoas levar a vida por meio da agricultura de 
subsistência, que empobrece o solo, destrói a vegetação. Com isso, há fragmentação e perda de 
importante área florestal (CCE, 2008). O desmatamento para fins de prática da agricultura ocorre 
com muita frequência porque os solos das florestas são considerados pelas populações como 
sendo mais férteis e que podem garantir bons rendimentos para a produção agrícola. Contudo, o 
Miombo, que representa grande porção das florestas de Moçambique, tem os solos relativamente 
mais pobres (SITOE et al. 2007). Como resultado, a sua fertilidade baixa drasticamente num 
período máximo de 3 anos, fazendo com que as populações abram novas áreas agrícolas, 
perpetuando desta forma a sua expansão. O sustento de muitas famílias Moçambicanas vem da 
agricultura de subsistência e da caça, e depende dos produtos naturais oferecidos pelo miombo, 
que viram desde matéria-prima para construção de casas a plantas e ervas para a feitura de 
remédios (SOARES & MOTTA, 2010). 
O consumo de lenha, a agricultura itinerante e a agricultura permanente são as principais causas 
do desmatamento em Moçambique. O consumo de lenha para energia (lenha e carvão vegetal) é 
estimado em 9,3 e 5,5 milhões de toneladas por ano em áreas rurais e urbanas, respectivamente 
(SITOE et al. 2007). Embora o consumo rural seja mais elevado em termos absolutos, o 
desmatamento é impulsionado principalmente pelo consumo urbano, que cria áreas de alta 
demanda nas áreas florestais mais acessíveis ao redor das grandes cidades. O uso doméstico de 
combustíveis lenhosos (lenha e carvão vegetal) faz parte da tradição, sendo usados para 
confecção de alimentos, quer nas zonas rurais, quer nas suburbanas ou urbanas. Nas zonas rurais 
as fogueiras são usadas para o aquecimento do meio, secagem dos alimentos e sementes, 
aquecimento de água sanitária, iluminação e, em algumas regiões, também como meio de 
protecção contra animais ferozes durante a noite (CEAGRE, 2011). 
Mesmo que seja impossível antever todas as consequências, torna-se evidente que as 
desflorestações maciças interferem directamente na fauna, devastam espécies da flora, 
contribuem para a poluição da água e do ar, para o aumento de chuvas ácida e do fenómeno de 
efeito estufa, “ afectam o clima local e, inclusivamente, planetário, e ocasionam a perda dos 
geradores de oxigénio essenciais à Terra” (FAO, 2009). De acordo com FESTUS (2012), são 
várias as consequências e impactos gerados pelo desmatamento, haja vista que a intervenção do 
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Pomene 
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homem sobre o meio natural fatalmente acarreta desequilíbrios. Dentre tais problemas, podemos 
citar: 
a) Perda da biodiversidade: com a destruição das florestas, o habitat natural de muitas 
espécies torna-se escasso ou inexistente, contribuindo para a morte de muitos animais 
e até mesmo a extinção dos tipos endémicos, aqueles que só se encontram em localidades 
restritas. Tal configuração traz problemas paraa cadeia alimentar e pode impactar até 
actividades económicas, tais como a caça e a pesca; 
b) Erosão dos solos: sem as árvores, o solo de muitas localidades fica desprotegido, sendo 
facilmente impactado pela acção dos agentes erosivos, tais como a água das chuvas e dos 
rios, além de outros elementos. Com a consequente erosão, ocorre a perda de muitas 
áreas; 
c) Extinção de rios: como as florestas são responsáveis pela regulação de cerca de 57% das 
águas doces superficiais do mundo, elas contribuem fornecendo humidade para o 
ambiente (FESTUS, 2012). A remoção das florestas provoca a destruição, em alguns 
casos, de nascentes que alimentam os rios. Além disso, as áreas de encosta, nas margens 
dos cursos de água, sofrem com o aumento da erosão, o que faz com que mais terra e 
rochas sejam “jogadas” no leito dos rios, o que provoca o seu enfraquecimento (PENA, 
2019); 
d) Efeitos climáticos: o clima e as temperaturas dependem das condições naturais. Muitas 
florestas contribuem fornecendo humidade para o ambiente, de forma que a retirada 
dessas implica a alteração do equilíbrio climático de muitas regiões, isso sem falar na 
intensificação do efeito estufa; 
e) Desertificação: além das erosões, os solos podem sofrer com a ausência da vegetação. 
Em áreas áridas e semiáridas, pode ocorrer a desertificação, com a perda de nutrientes do 
solo, que ocorre em regiões de clima húmido e de solos arenosos; 
f) Perda de recursos naturais: os recursos naturais, mesmo aqueles renováveis, podem 
entrar em escassez com o desmatamento. É o caso da água, madeira, além de inúmeras 
matérias-primas medicinais retiradas a partir do extrativismo vegetal. 
https://escolakids.uol.com.br/animais-em-extincao.htm
https://escolakids.uol.com.br/erosao.htm
https://escolakids.uol.com.br/desertificacao.htm
Mapeamento e Análise da Dinâmica de Alteração da Cobertura Florestal na Reserva Nacional de 
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 2020
 
Ribeiro Vasco Nhambi UEM-ESUDER Página 9 
 
2.2. Mangal 
Mangal é um ecossistema costeiro, de transição entre os ambientes terrestre e marinho, uma zona 
húmida característica de regiões tropicais e subtropicais. Associado às margens de baías, 
enseadas, barras, desembocaduras de rios, lagunas e reentrâncias costeiras, onde haja encontro de 
águas de rios com a do mar, ou directamente expostos à linha da costa, está sujeito ao regime das 
marés, sendo dominado por espécies vegetais típicas, às quais se associam outros componentes 
vegetais e animais (BRANCO, 2009). Ao contrário do que acontece nas praias arenosas e nas 
dunas, a cobertura vegetal do mangal instala-se em substratos de vasa de formação recente, de 
pequena declividade, sob a acção diária das marés de água salgada ou, pelo menos, salobra 
(FIDELMAN, 2018). Os mangais desempenham um importante papel como: 
 Exportador de matéria orgânica para os estuários, contribuindo para a produtividade 
primária na zona costeira. Por essa razão, constituem-se em ecossistemas complexos e dos 
mais férteis e diversificados do planeta. A sua biodiversidade faz com que essas áreas se 
constituam em grandes "berçários" naturais, tanto para as espécies típicas desses 
ambientes, como para animais, aves, peixes, moluscos e crustáceos, que aqui encontram 
as condições ideais para reprodução, eclosão, criadouro e abrigo, quer tenham valor 
ecológico ou económico; 
 Com relação à pesca, os mangais produzem mais de 95% do alimento que o homem 
captura no mar. Por essa razão, a sua manutenção é vital para a subsistência das 
comunidades pesqueiras que vivem em seu entorno. Já que essas comunidades têm uma 
relação de dependência com os mangais, onde as madeiras que eles retiram utilizam para 
diversas actividades, como construção de suas moradias, lenha para cozinhar os 
alimentos, principalmente nos períodos de maré baixa de forma bem rústica; 
 Com relação à dinâmica dos solos, a vegetação dos mangais serve para fixar os solos, 
impedindo a erosão e, ao mesmo tempo, estabilizando a linha de costa. 
As raízes do mangal funcionam como filtros na retenção dos sedimentos. Constituem ainda 
importante banco genético para a recuperação de áreas degradadas, por exemplo, como aquelas 
por metais pesados. 
O ecossistema incide em regiões tropicais e subtropicais, no encontro de rios e mares, sobretudo 
nas costas do Atlântico e Pacífico. Estima-se que, em todo o planeta, existam cerca de 
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172 000 km² de mangais (SOFFIATI, 2016). Os mangais ocorrem ao longo de toda a costa de 
Moçambique, com excepção das zonas de dunas costeiras, mas são mais abundantes na região 
norte e do sul, tropical, cobrindo uma área estimada em cerca de 480 mil hectares As árvores de 
mangal aqui existentes (e em todo o Indo-Pacífico) são a Rhyzofora mucronata (mangal 
vermelho), a Avicenia marina (mangal-branco), a Brughiera gymnorhyza e o Ceriops tagal 
(ANGOP, 2017). 
Segundo VANNUCCI (2018), as principais causas da degradação dos mangais são: 
 A acção humana descontrolada, mudanças ecológicas, políticas e fiscalização inadequada, 
falta de coordenação e insuficiência de medidas institucionais; 
 Fenómenos naturais como tempestades, actividade vulcânica, furacões, pestes, doenças, 
cheias, movimento de sedimentos entre outros também afectam a sobrevivência dos 
mangais. 
 
De acordo com MICOA (2006), em Moçambique, as principais causas da degradação dos 
mangais são: 
 Extracção de combustível lenhoso e material de construção que acontece ao longo de toda 
costa mas com maior incidência nas cidades de Maputo e Beira devido à alta densidade 
populacional; 
 Abertura de áreas para construção de salinas, principalmente na zona do norte do País; 
 Degradação provocada pelas mudanças ecológicas de alguns sítios como o estuário do rio 
Zambeze onde a redução do regime da água doce e a sua substituição por águas salgadas 
frequentes. A mudança do regime das águas tem muita das vezes, provocado a dissecação 
dos mangais nestes locais; 
 Abertura de áreas para prática da agricultura, mais frequente na zona centro e norte do 
país. 
Qualquer acção destruidora sobre a floresta mangal, resultará em perdas de um ou muitos dos 
seus valores (SAKET, 2004). Os principais efeitos negativos são: 
 Redução da produção de madeira e lenha que resulta no abaixamento das receitas pagas 
ao governo; 
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 Redução da fauna e flora dependente dos mangais com notável decrescimento da pesca de 
camarão; 
 Incremento da erosão costeira, que pode ter efeitos muito negativos para as construções 
das vilas tais como residências locais, hotéis, etc. 
2.2.1. Teledetecção 
O uso de imagens do satélite é uma forma de obter informação sobre a superfície terrestre, de 
forma rápida e, para alguns produtos, barata. Técnicas de teledetecção permitem estudar áreas 
muito extensas e/ou de difícil acesso, pelo que a sua utilização tem vindo a crescer nas últimas 
décadas (GIRI, 2012). Os sensores mais usados são o MODIS, nos satélites Terra e Água, e a 
série do satélites Landsat, em virtude dos seus dados serem grátis, mas também pelas 
características espectrais, espaciais e temporais que têm. 
A série dos satélites Landsat faz parte de um programa da Administração Nacional de 
Aeronáutica e Espaço dos Estados Unidos (NASA) para o estudo dos recursos naturais da terra. 
Essa missão foi denominada Earth Resources Technology Satellite (ERTS) e em 1975 passou a 
se chamar Landsat. O primeiro satélite (Landsat 1) foi lançado em 1972 e desde então mais sete 
satélites foram sendo sucessivamente lançados, permitindo uma série de dados ininterruptos 
desde 1972 (NASA, 2015). O satélite Landsat 5, com o sensor TM(Thematic Mapper) a bordo, 
foi o satélite que esteve mais tempo operacional, de Março de 1984 a Novembro de 2011. 
Actualmente, dois satélites estão activos, o Landsat 7 e o Landsat 8. O satélite Landsat 8 foi 
lançado a 11 de Fevereiro de 2013 com o sensor OLI (Operational Land Imager) e contém 11 
bandas espectrais, mas partilha as mesmas bandas acima mencionadas com o sensor ETM+, das 
quais seis têm uma resolução espacial de 30m (NASA, 2000). As bandas espectrais com a 
resolução de 30m incluem o espectro visível (azul, verde, vermelho) e infravermelho 
(infravermelho próximo, infravermelho de banda curta 1 e 2). As informações correspondentes a 
cada sensor e suas respectivas bandas estão representados na tabela 1. 
 
 
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Tabela 1: Satélites LANDSAT e as Características das suas Respectivas Bandas 
Sensor Bandas espectrais Resolução 
espacial 
Resolução 
temporária 
Tamanho 
da imagem 
Landsat 2 MSS - 
Sistema de 
scanner 
multiespectral 
(B4) Verde 57 x 79 m 18 dias (L1-L3); 185 km 
(B5) Vermelho 
(B6) Infravermelho 
próximo 
16 dias (L4-L5) 
(B7) Infravermelho 
próximo 
 
(B8) Infravermelho 
Termal 
 
Landsat 5 TM - 
Mapeador 
Temático 
(B1) Azul 30 m 16 dias 185 km 
(B2) Verde 
(B3) Vermelho 
(B4) Infravermelho 
Próximo 
(B5) Infravermelho 
Médio 
(B6) Infravermelho 
Termal 
120 m 
(B7) Infravermelho 
Médio 
30 m 
(B8) Pancromático 15 m 
Landsat 8 OLI – 
criador de 
imagens 
operacional de 
terreno 
(B1) Costal 30 m 16 dias 185 km 
(B2) Azul 
(B3) Verde 
(B4) Vermelho 
(B5) Infravermelho 
Próximo 
(B6) Infravermelho 
Médio 
(B7) Infravermelho 
Médio 
(B8) Pancromático 15 m 
(B9) Cirrus 15 m 
(B10) LWIR - 1 100 m 
(B11) LWIR - 2 
Adaptado do pelo: Autor (2019). 
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2.2.2. Classificação de uso e cobertura de terra 
Técnicas de teledetecção são frequentemente usadas para a classificação de uso e cobertura de 
terra, pois as imagens do satélite permitem uma representação espacial contínua e consistente da 
superfície terrestre, disponível a diferentes escalas espaciais e temporais (FOODY, 2002). A 
detecção de mudanças de uso e cobertura de terra por teledetecção pode ser dividida em dois 
tipos: comparação mapa a mapa e comparação imagem a imagem (GIRI, 2012). A comparação 
imagem a imagem, ou diferenciação de imagens, implica a subtracção de uma imagem por outra 
(COPPIN et al., 2004). Na comparação mapa a mapa, ou comparação pós-classificação, dois 
mapas de cobertura de terra são gerados independentemente e os resultados comparados (GIRI, 
2012). Neste método, a classificação é feita alocando cada pixel de uma imagem a uma 
determinada classe. A forma como essa alocação é feita permite uma divisão em dois grandes 
grupos: classificação supervisionada ou não supervisionada. A classificação supervisionada 
procura alocar cada caso com base na semelhança a classes pré-definidas, cujas características 
espectrais foram estabelecidas. Na classificação não supervisionada o usuário não se preocupa 
com a homogeneidade das classes, este usa algoritmos para reconhecer as classes presentes na 
imagem. 
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III. METODOLOGIA 
3.1. Descrição do local de estudo 
3.1.1. Localização 
A Reserva Nacional de Pomene (RNP) situa-se no Posto Administrativo de Chicomo, distrito da 
Massinga, a cerca de 60 km a nordeste da vila sede do distrito de Massinga (Longitude E 34º 54''e 
35º 36'' e Latitude S 22º 39'' e 23º 31''), a sul da baía e da barra falsa. A reserva foi criada pelo 
Diploma Legislativo nº 2496 de 4 de Julho de 1964, com uma extensão de cerca de 200 km
2
 
(MAE, 2005). O limite norte é uma extensa mancha de mangal, maior parte da qual encontra-se 
fora dos limites da área protegida. A Sul, a reserva é limitada pela localidade de Guma, a Este 
pelo Oceano Índico e o limite Oeste é o rio Muducha. Os limites da RNP não foram estabelecidos 
de modo a incorporar os fluxos de água, energia, nutrientes e organismos ao nível da paisagem 
(MAE, 2005). Alguns elementos da paisagem com elevado valor de conservação encontram-se 
fora dos limites da reserva, nomeadamente a maior parte da extensão do mangal, maior parte da 
baía, parte leste das dunas costeiras de areia incluindo a linha da costa (ANAC, 2015). 
 
Figura 1: Localização da Área de Estudos Adaptado do pelo: Autor (2019). 
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3.1.2. Clima e hidrologia 
O clima é tropical seco e húmido, com duas estações: a quente e chuvosa que vai de Outubro a 
Março e a fresca e seca que vai de Abril a Setembro. A precipitação média anual é de 650 mm a 
750 mm e a temperatura média anual é de 22,9o C. O rio Muducha é o único rio na Reserva, 
desagua na baía de Pomene e é no seu estuário onde existe uma extensa mancha de mangal 
(MAE, 2005). 
3.1.3. Solos 
A RNP é coberta por solos arenosos dunares, com baixo teor de matéria orgânica e baixa 
capacidade de retenção da água, sendo assim não são adequados para a prática da agricultura. Ao 
longo do rio Muducha, os solos são arenosos hidromórficos a argilosos com relativamente maior 
teor de matéria orgânica e capacidade de retenção da água (MAE, 2005). 
3.1.4. População e cultura 
A população humana residente dentro da reserva é estimada em 1008 pessoas, na sua maioria 
naturais da área (MAE, 2014). A agricultura e a pesca são as principais fontes de subsistência e 
produção de renda familiar. A população fala basicamente a língua Xitswa, meio de comunicação 
entre as populações das diferentes comunidades. As casas são basicamente feitas de pau, variando 
de zona para zona, mas, geralmente, a casa redonda constitui a maior preferência e, numa casa 
poderão existir várias rondáveis conforme o número de filhos que o casal tiver. A renda mensal 
de cerca de 70% da população é menor que 2000,00MT (MAE, 2005). 
3.2. Colecta de dados 
3.2.1. Obtenção de imagens do satélite Landsat 
Todas as imagens Landsat usadas no presente estudo foram adquiridas gratuitamente a partir do 
site: https://earthexplorer.usgs.gov, da Administração Nacional de Aeronáutica e Espaço dos 
Estados Unidos (NASA). As imagens encontram-se corrigidas geometricamente e 
radiometricamente. Na correcção geométrica usou-se pontos de controlo de campo e modelos de 
elevação digitais (para eliminar as distorções relativas ao sensor, ao satélite e à terra) e a 
correcção radiométrica consistiu na remoção de diferenças relativas ao nível do sensor, as 
https://earthexplorer.usgs.gov/
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condições atmosféricas dos dias de aquisição das imagens pelo satélite, entre outras correcções 
(NASA, 2015). O estudo foi realizado utilizando imagens obtidas dos seguintes anos: 1989, 
1998, 2009 e 2019, cujas principais características são apresentadas na tabela 3. 
Tabela 2: Características Gerais das Imagens Usadas 
 Data de captura Identificador de 
sensor 
Cobertura de 
nuvens 
terrestres (%) 
Bandas 
disponíveis na 
imagem 
1 11/08/1989 Landsat 5 0 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 
e BQA 
2 03/07/1998 Landsat 5 0 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 
e BQA 
3 30/05/2009 Landsat 5 2 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 
e BQA 
4 29/07/2019 Landsat 8 3.03 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 
8, 9, 10, 11 e 
BQA 
Adaptado pelo: Autor (2019). 
3.2.2. Recolha de áreas de validação 
A verificaçãode campo consistiu em visitar as principais unidades de cobertura vegetal 
identificadas nas imagens do satélite. A recolha das áreas de validação foi realizado com base no 
uso de GPS e uso da câmara fotográfica, em cada ponto registou-se a coordenada geográfica 
usando um GPS de precisão de 5 m (Garmin 60CSX) e foi feita a descrição do local que consistiu 
em descrever em relação a sua estrutura, para a área vegetal a cor das folhas, para a área 
habitacional o tipo de cobertura usado. Para cada classe de cobertura foram recolhidas 
coordenadas suficientes para treinar o classificador a reconhecer o padrão de refletância mais 
frequente. Foram obtidos 86 pontos de validação (tabela 2) com a classe de cobertura da terra 
identificada localmente e suas coordenadas geográficas, o mesmo utilizado para georreferenciar 
as imagens utilizadas nos mapeamentos. 
 
 
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Tabela 3: Distribuição de Frequência das Áreas de Validação Obtidos em Campo Segundo as 
Classes de Cobertura da Terra. 
Classes de cobertura da terra Número de pontos de validação 
Água 14 
Mangal 10 
Terra exposta 10 
Miombo denso 10 
Miombo aberto 10 
Vegetação ribeirinha 10 
Vegetação arbustiva 10 
Área urbanizada 12 
Total 86 
Elaborado pelo: Autor (2019). 
3.3. Métodos de análise e interpretação dos dados 
3.3.1. Classificação supervisionada 
Consiste em identificar na imagem as classes de informação de interesse do pesquisador, 
identificando pixéis que melhor representam cada classe definida. Neste tipo de classificação, é 
necessário que o usuário tenha algum conhecimento prévio sobre a área de estudo (MÁXIMO 
FERNANDES, 2005). 
Segundo CAMPBELL (1996), o processo de classificação supervisionada apresenta vantagens e 
desvantagens em relação à classificação não-supervisionada. As principais vantagens são: 
 O analista tem maior controle sobre o processo (escolhe o número e o tipo de classes, as 
regiões de amostragem e o número de amostras). Esta característica é importante 
principalmente quando a classificação visa a um objectivo específico; 
 A classificação supervisionada é balizada pelas classes pré-definidas pelo analista, desta 
forma, não é necessário concatenar a imagem classificada com as classes de interesse; e 
 O analista tem condições de identificar possíveis imprecisões graves pela análise das 
áreas de treinamento. 
 
 
 
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As principais desvantagens são: 
 O analista impõe uma determinada estrutura de classificação aos dados, através da 
definição prévia das classes de informação. Estas classes podem não corresponder às 
classes reais existentes no pixel, ou não ser separáveis no espaço n-dimensional; e 
 As áreas de treinamento seleccionadas podem não apresentar todas as características das 
classes que representam. Esta característica pode ter muita influência, principalmente 
quando a área a ser classificada é grande, complexa ou inacessível. 
No presente estudo foi aplicado o algoritmo da distância mínima, o qual utiliza a média das 
amostras de treinamento para assinalar um pixel desconhecido a uma dada classe, atribuindo-o à 
classe cuja média é a mais próxima (SOARES, 2000). 
Neste estudo a classificação supervisionada foi realizada recorrendo a utilização do software 
QGIS, em particular o Semi-automatic classification plugin (SCP). 
3.3.1.1. Composição RGB de bandas espectrais 
Consiste na fusão de 3 bandas espectrais como intuito de melhorar a visualização e identificação 
dos objectos representados nas imagens de satélite. No presente estudo, foi adoptada a seguinte 
composição: R (vermelho), G (verde), B (azul). As imagens foram recortadas com base no 
shapfile da área de estudos. As bandas usadas para a composição RGB deste estudo estão 
demostradas na tabela 4. 
Tabela 4: Composição RGB 
Imagens RGB 
11/08/1989 3R – 2G – 1B 
03/07/1998 3R – 2G – 1B 
30/05/2009 3R – 2G – 1B 
29/07/2019 4R – 3G – 2B 
Elaborado pelo: Autor (2019). 
3.3.1.2. Definição das áreas de treino 
A classificação supervisionada exige que se definam as áreas de treino para cada tipo de 
cobertura do terra que se pretende identificar na imagem. As áreas de treino são, na prática, 
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polígonos desenhados sobre regiões homogéneas da imagem, cujos pixeis sejam representativos 
de cada classe de cobertura do solo (CONGEDO, 2017). 
As áreas de treino para cada classe de coberto foram seleccionadas e digitalizadas sobre a 
imagem RGB, usando a ferramenta training imput no Semi-automatic classification plugin 
(SCP). O estudo foi realizado utilizando imagens obtidas a intervalos de dez anos: 1989, 1998, 
2009 e 2019. Para o presente estudo, num mapeamento com uma escala de 0.010000 foram 
definidas oito classes temáticas: água, mangal, terra exposta, miombo denso, miombo aberto, 
vegetação ribeirinha, vegetação arbustiva e área urbanizada. A tabela 5 apresenta as classes de 
coberto consideradas bem como o número de áreas de treino recolhidas para cada classe. 
Tabela 5: Descrição das Classes Utilizadas na Classificação 
Classe Nº de áreas de 
treino por classe 
Descrição 
Água 7 Incluem todos corpos de águas, interior e costeira. 
Mangal 8 Incluem áreas associadas a ecossistema costeiro, de transição 
entre os ambientes terrestre e marinho, uma zona húmida 
característica de regiões tropicais e subtropicais. 
Terra 
exposta 
13 Áreas onde a terra se encontra desprovido de qualquer tipo de 
uso e ou cobertura. 
Miombo 
denso 
13 Um tipo de vegetação composta por árvores cuja cobertura 
esteja acima de 10%. 
Miombo 
aberto 
10 Um tipo de vegetação composta por árvores cuja cobertura 
esteja abaixo de 10%. 
Vegetação 
ribeirinha 
6 Um tipo de vegetação, geralmente herbácea, que cresce nas 
margens ou no leito de corpos da água. 
Vegetação 
arbustiva 
9 Um tipo de vegetação árvores de porte pequeno ou em 
temporada de desenvolvimento. 
Áreas 
urbanizadas 
7 Compreende áreas habitacionais e infra-estruturas de interesse 
socioeconómico. 
Elaborado pelo: Autor (2019). 
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A figura 2 ilustra os diferentes tipos de coberto, através de imagens tiradas na área de estudo no 
mês de Novembro de 2019. 
Figura 2: Exemplo das Amostras de Treinamento das Classes (Polígonos Pretos) sobre Imagem 
Landsat. 
 
 Elaborado pelo: Autor (2019). 
3.3.1.3. Avaliação da precisão da classificação e mapeamento 
Após a classificação da imagem digital, é necessário conhecer a confiabilidade da imagem 
classificada, pois é possível que dentro de algumas amostras sejam incluídos pixels com 
“assinaturas espectrais” de classes diferentes daquela que o usuário pretende definir (PONZONI 
& SHIMABUKURO, 2010). Várias são as formas de se avaliar a qualidade da classificação, 
determinando as contradições entre a verdade de campo e o resultado do processo de 
classificação (RIBEIRO, 2013). 
A forma mais usada é a construção de uma matriz de confusão, a qual é formada por um arranjo 
quadrado de números dispostos em linhas e colunas que expressam o número de unidades 
amostradas de uma classe particular inferida por um classificador (ou regra de decisão), 
comparado com a classe real verificada no campo (CONGALTON, 1991; PONZONI & 
SHIMABUKURO, 2010). A partir da matriz de confusão são determinados indicadores: 
Mapeamento e Análise da Dinâmica de Alteração da Cobertura Florestal na Reserva Nacional de 
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 Overall accuracy - permitiu avaliar o nível de confiabilidade das informações contidas 
nos mesmos. 
 
∑ ∑ 
 
 
Onde: 
Overall accuracy – precisão total 
Produtor – classificação digital 
Utilizador – verdade de campo 
N – número total de classes 
 Coeficiente K - possibilitou a medição do grau de concordância da classificação digital 
com a verdade de campo. 
 
∑ 
 
 
Onde: 
Coeficiente K – Concordância Total 
Xii – somatório dos coeficientes K de cada classe 
N - número total de classes 
3.3.1.4. Área de cobertura de cada classe 
Estabelecer o quantitativo de cobertura de classes por área ou por contagem de pixel é importante 
pois para além de saber a percentagem de ocupação de cada classe permite conhecer o tamanho 
real de campo ocupado pela mesma classe. O QGIS no plugin SCP permitiu determinar o número 
de pixels ocupados por cada classe, o valor percentual de área coberta por cada classe e o 
tamanho em m
2
 de cada área ocupada pela mesma classe. Posteriormente fez-se a conversão dos 
dados de m
2
 para Km
2 
e para hectares recorrendo a seguinte formula: 
Fórmula de conversão m
2
 em Km
2
: 
 
Onde 1000000 é o factor conversão de m
2
 para Km
2
. 
 
Mapeamento e Análise da Dinâmica de Alteração da Cobertura Florestal na Reserva Nacional de 
Pomene 
 2020
 
Ribeiro Vasco Nhambi UEM-ESUDER Página 22 
 
Fórmula de conversão m
2
 em ha: 
 
Onde 10000 é o factor conversão de m
2
 para há. 
3.3.1.5. Alteração de uso e cobertura de terra 
O cálculo da alteração da cobertura da terra permite a comparação entre duas classificações para 
avaliar alterações na cobertura da terra em dois períodos. Para o presente trabalho os intervalos 
de comparação foram 1989-1998, 1998-2009, 2009-2019. Tomando em consideração que cada 
pixel de imagem Landsat cobre 30m
2
, em que no campo real correspondem a 900m
2
. Para a 
conversão recorreu-se a matemática simples com as seguintes fórmulas: 
Fórmula de conversão pixels para m
2
: 
 
Onde 900 é o tamanho real no campo de cada pixel de imagem Landsat. 
Fórmula de conversão m
2
 em Km
2
: 
 
Onde 1000000 é o factor conversão de m
2
 para Km
2
. 
Fórmula de conversão m
2
 em ha: 
 
Onde 10000 é o factor conversão de m
2
 para há. 
 
Mapeamento e Análise da Dinâmica de Alteração da Cobertura Florestal na Reserva Nacional de 
Pomene 
 2020
 
Ribeiro Vasco Nhambi UEM-ESUDER Página 23 
 
IV. RESULTADOS E DISCUSSÃO 
4.1. Mapeamento de uso e cobertura de terra 
4.1.1. Assinaturas espectrais das classes 
As representações gráficas das assinaturas espectrais mostram uma semelhança nas 
características espectrais para cada classe nos períodos em análise (gráfico 1). Estão 
representadas todas as bandas nos gráficos, sendo 8 bandas para os períodos 1989 a 2009, cujas 
imagens são do Landsat 5, e 12 bandas para 2019, cuja imagem é do Landsat 8. As classes 
mangal, miombo denso, miombo aberto, vegetação ribeirinha e vegetação arbustiva apresentam 
um comportamento espectral bastante semelhante na faixa do visível, como de resto era 
espectável. O miombo denso apresenta uma baixa reflectância o que pode dever-se a maior 
absorção da radiação resultante da elevada quantidade de vegetação, o miombo aberto e a 
vegetação arbustiva tem quase o mesmo nível de reflectância o que pode dever-se a grande 
variação na quantidade de biomassa presente. As assinaturas espectrais obtidas neste estudo não 
diferem das encontradas no estudo realizado por MANANZE (2012), na Reserva Florestal de 
Mecuburi – Moçambique, onde afirmou no visível a vegetação (floresta densa, floresta aberta e 
agricultura) apresentaram praticamente o mesmo comportamento espectral, sendo que, a floresta 
densa distinguiu-se da outra vegetação por apresentar a mais baixa reflectância no canal 3 como 
resultado da maior absorção da radiação promovida por uma quantidade de vegetação mais 
elevada. As classes terra exposta e áreas urbanizadas são as que mais se distinguem das outras em 
toda a faixa pelo comportamento espectral diferente das outras classes. A classe água é a que 
apresenta menor reflectância, o que está em conformidade com o padrão para esta classe. 
 
 
 
 
 
 
 
 
Mapeamento e Análise da Dinâmica de Alteração da Cobertura Florestal na Reserva Nacional de 
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Ribeiro Vasco Nhambi UEM-ESUDER Página 24 
 
Gráfico 1. Assinaturas Espectrais das Classes de Cobertura de Terra de 1989, 1998, 2009 e 2019. 
 
Elaborado pelo: Autor (2019). 
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Ribeiro Vasco Nhambi UEM-ESUDER Página 25 
 
4.1.2. Mapas de uso e cobertura de terra 
Os mapas resultantes do processo de classificação para os anos em análise estão apresentados na 
figura 3, e ilustram as alterações, espaciais das diferentes classes de cobertura durante o período 
em análise. 
De acordo com os mapas, é possível ver que as perdas de miombo ocorridas entre 1989-1998 
localizam-se nas zonas sudoeste, central, e na zona nordeste. E também no mesmo período é 
visível o aumento do miombo aberto próximo ao rio Muducha. Este padrão altera-se no período 
de 1998-2009, quando regista-se o aparecimento do miombo denso nas zonas onde no período 
anterior encontrava-se coberto pelo miombo aberto, esta conversão pode ser justifica pela não 
exploração deste recurso permitindo que s espécies crescessem, e a vegetação arbustiva aparece a 
cobrir as zonas onde encontrava-se a terra exposta esta conversão pode ser justifica pelo não uso 
deste espaço que permitiu o aparecimento de algumas espécies arbóreas e herbáceas. Já no 
período de 2009-2019, regista-se uma perda em quase toda a extensão da área de estudo, com as 
maiores nas zonas sudoeste, central, e na zona nordeste. 
 
Mapeamento e Análise da Dinâmica de Alteração da Cobertura Florestal na Reserva Nacional de 
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Ribeiro Vasco Nhambi UEM-ESUDER Página 26 
 
Figura 3: Mapa de Uso e Cobertura de Terra dos Anos 1989, 1998, 2009 e 2019. 
 
Elaborado pelo: Autor (2019). 
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Os resultados da avaliação de precisão dos mapas de UCT (tabela 6), mostraram que as classes 
(água, mangal, terra exposta, miombo denso, miombo aberto, vegetação ribeirinha, vegetação 
arbustiva e área urbanizada) têm 98.84% de Overall accuracy (pixéis correctamente 
classificados) e 99% de Coeficiente K (concordância entre verdade de campo e classificação 
digital) (tabela 6). A classe terra exposta teve mais baixa precisão em relação a outras. A precisão 
obtida neste estudo é muito superior que o estudo anterior em uma área de características 
semelhantes, realizado por: Ribeiro et al. (2008), na Reserva Nacional do Niassa, apresentou 
precisão de 72%. Este facto pode estar relacionado com o menor tamanho da área do presente 
estudo, a existência de poucas classes de cobertura da terra mas, sobretudo, o reduzido número de 
áreas de validação usadas no presente estudo. 
Tabela 6: Avaliação da Precisão Geral do Produtor (Classificação Digital) e Utilizador (Verdade 
de Campo) por Classe e o Grau de Concordância dos Mapas de Classificação do ano 2019. 
Classe Produtor Utilizador Coeficiente K 
Água 100% 100% 1 
Mangal 100% 100% 1 
Terra exposta 90% 100% 1 
Miombo denso 100% 100% 1 
Miombo aberto 100% 100% 1 
Vegetação ribeirinha 100% 100% 1 
Vegetação arbustiva 100% 90.90% 0.9 
Área urbanizada 100% 100% 1 
Geral 98.84% 0.99 
Adaptado do pelo: Autor (2019). 
A classe de terra exposta apresentou uma precisão do produtor de 90% e aprecisão do utilizador 
de 100%. Isto deveu-se à classificação da classe vegetação arbustiva como sendo terra exposta 
(tabela 7). Um erro quase semelhante foi encontrado por SOARES (2017), no estudo da relação 
entre as mudanças de uso e cobertura de terra e as queimadas em florestas de miombo, Gurué, 
Moçambique, onde a classe de solo exposto teve uma precisão do produtor acima de 90%, e uma 
precisão do utilizador de 77,4%. Para o presente estudo, este erro pode dever-se ao facto de em 
algumas áreas da classe vegetação arbustiva a cobertura da terra ser bastante esparsa, permitindo 
a visualização do solo nu. Para a vegetação arbustiva, a baixa precisão do utilizador pode ter 
Mapeamento e Análise da Dinâmica de Alteração da Cobertura Florestal na Reserva Nacional de 
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Ribeiro Vasco Nhambi UEM-ESUDER Página 28 
 
ocorrido devido ao tamanho do objecto, em relação à resolução espacial de 30m, resultando na 
classificação de pixéis em que se encontrava a classe terra exposta pela vegetação arbustiva. 
Tabela 7: Matriz de Confusão dos Mapas de UCT do ano 2019. 
Dados de 
classificação 
Dados de referência Total 
Água Man T E M D M A V R V A A U 
Água 14 0 0 0 0 0 0 0 14 
Man 0 10 0 0 0 0 0 0 10 
T E 0 0 9 0 0 0 0 0 9 
M D 0 0 0 10 0 0 0 0 10 
M A 0 0 0 0 10 0 0 0 10 
V R 0 0 0 0 0 10 0 0 10 
V A 0 0 1 0 0 0 10 0 11 
A U 0 0 0 0 0 0 0 12 12 
Total 14 10 10 10 10 10 10 12 86 
Adaptado do pelo: Autor (2019). 
Legenda: 
 Man – Mangal 
 T E – Terra exposta 
 M D – Miombo denso 
 M A – Miombo aberto 
 V R – Vegetação ribeirinha 
 V A – Vegetação arbustiva 
 A U – Área urbanizada 
4.2. Alterações de uso e cobertura de terra 
4.2.1. Área de cobertura de cada classe 
As áreas das classes de uso e cobertura da terra comprovam quantitativamente as mudanças 
percebidas a partir da observação do mapa temático (Fig. 3 e da tabela 8). A área de cobertura da 
classe área urbanizada esta em menor escala, isto pode dever-se ao facto da maioria das famílias 
usarem a palha para a cobertura das suas habitações, e porque esta apresenta uma refletância 
Mapeamento e Análise da Dinâmica de Alteração da Cobertura Florestal na Reserva Nacional de 
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Ribeiro Vasco Nhambi UEM-ESUDER Página 29 
 
semelhante a do capim seco foi difícil diferencia-las na escala usada para este mapeamento 
(0.010000). 
Tabela 8: Área de Uso e Cobertura de Terra dos anos 1989, 1998, 2009 e 2019. 
Classe 1989 1998 2009 2019 
ha % ha % ha % ha % 
Água 7149.7 35.9 7703.4 38.6 7207.6 36.2 7263.9 36.4 
Mangal 959.6 4.8 623.3 3.1 917.0 4.6 1022.6 5.1 
Terra 
exposta 
1826.3 9.2 1981.3 9.9 905.4 4.5 1500.8 7.5 
Miombo 
denso 
3034.3 15.2 1817.3 9.1 2772.4 13.9 2690.6 13.5 
Miombo 
aberto 
3818.4 19.2 4478.0 22.4 4621.3 23.2 2542.1 12.7 
Vegetação 
ribeirinha 
125.2 0.6 127.0 0.6 317.9 1.6 182.1 0.9 
Vegetação 
arbustiva 
3008.3 15.1 3191.2 16.0 3162.0 15.9 4679.5 23.4 
Área 
urbanizada 
6.9 0.03 40.1 0.2 25.2 0.1 79.8 0.4 
Elaborado pelo: Autor (2019). 
Os resultados apresentados sobre a redução das áreas de cobertura das classes, miombo denso e 
miombo aberto pressupõem-se que estejam ligados as actividades humanas que tendem a trazer 
alterações cada dia mais notórias nas formas de uso e cobertura da terra. 
MAGALHÃES (2017), afirma que as florestas tropicais secas (Miombo, Mecrusse, Mopane) 
estão sujeitas a uma elevada taxa de desmatamento e degradação florestal, devido à sua 
fragilidade e à alta demanda de bens e serviços a que estão sujeitas e ao facto de serem o 
principal meio de subsistência da população pobre. Olhando para o trazido por este autor pode-se 
afirmar que possivelmente as actividades humanas estão ligadas a redução das áreas de cobertura 
encontradas na área de estudo. 
Mapeamento e Análise da Dinâmica de Alteração da Cobertura Florestal na Reserva Nacional de 
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Ribeiro Vasco Nhambi UEM-ESUDER Página 30 
 
4.2.2. Alterações de uso e cobertura de terra 
No geral, houve a alternância entre as classes de uso e cobertura de terra, nos quatro períodos em 
análise. As classes miombo denso, miombo aberto e a vegetação arbustiva foram as que 
registaram maior área convertida para outras classes (vide a tabela 9). 
As estatísticas da alteração de uso e cobertura da Terra comprovam quantitativamente as 
mudanças percebidas a partir da observação dos mapas temáticos (Fig. 3 e Tabela 8 a 11). É 
importante chamar atenção para o crescimento das áreas de miombo aberto de 1989 a 2009, e 
uma maior redução de 2009 a 2019. O decréscimo das áreas de Mangal de 1989 a 1998, sendo 
que este aumentou de 1998 a 2019. Este cálculo mostrou também progressivo aumento da 
cobertura da classe vegetação arbustiva de 1989 a 2019. 
Tabela 9: Alteração de Uso e Cobertura de Terra de 1989 a 1998 
 Água Man T E M D M A V R V A A U Total 1998 
Água 7056 1 48 14 19 0 0 334 7472 
Man 608.8 0.5 10.8 3.3 0.5 1.5 0 8.6 634 
T E 0.2 1048 5.9 196.8 0 558.5 8.5 194.7 2012.6 
M D 5.3 180.3 966.6 1223.3 53 404.9 404.9 6.2 3244.5 
M A 55 6.8 336.3 729.3 2018.4 30.2 626.3 16 3818.3 
V R 9.8 0.3 1.4 18.1 50.3 42.8 2.3 0.2 125.2 
V A 18.2 0.9 360.7 72 964.5 0.3 1583.2 8.6 3008.4 
A U 0 0 5 0.3 0.2 0 1 0.5 7 
Total 1989 7753.3 1237.8 1734.7 2257.1 3105.9 1038.2 2626.2 568.8 20322 
Alterações 
(%) 1989 - 
1998 
281.3 603.8 -277.9 -987.4 -712.4 913 -382.2 561.8 
3.6 48.8 -16.0 -43.7 -22.9 87.9 -14.6 98.8 
Elaborado pelo: Autor (2019). 
Legenda: 
 Man – Mangal 
 T E – Terra exposta 
 M D – Miombo denso 
 M A – Miombo aberto 
 V R – Vegetação ribeirinha 
 V A – Vegetação arbustiva 
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Ribeiro Vasco Nhambi UEM-ESUDER Página 31 
 
 A U – Área urbanizada 
De acordo com a tabela 9, entre 1989 e 1998 quase a metade da extensão da classe miombo denso 
43.7% foi perdida, esta área foi convertida na sua maioria, para as classes terra exposta com 
29.8% (966.6 ha), e vegetação arbustiva com 12.5% (404.9 ha). A classe miombo aberto registou 
neste intervalo uma perda de 22,9%, esta conversão ocorreu para as classes miombo denso com 
729.3 ha (19.1%), vegetação arbustiva com 626.3 ha (16.4%) e classes terra exposta com 336.3 
ha (8.8%). A classe vegetação arbustiva registou uma perda 14.6%, as perdas nesta cobertura 
forma na sua maioria para as classes miombo aberto com 964.5 ha (32.1%), terra exposta com 
360.7 ha (12%). Situação quase igual foi encontrada por ROSAN & ALCÂNTARA (2016), onde 
afirmou que: As áreas de vegetação natural tiveram 15.85% de mudanças entre 1985-1995, 
contabilizando 540.9 km², dos quais 5.63% foram para áreas expostas, 4.63% para 
desmatamento. Pressupõe-se que estas alterações estejam ligadas ao facto desta cobertura ser a 
mais vulnerável a exploração por parte das comunidades. 
Tabela 10: Alteração de Uso e Cobertura de Terra de 1998 a 2009 
 Água Man T E M D M A V R V A A U Total 2009 
Água 6984.9 260.4 222.8 145.4 14.6 59 0.8 0.2 7688.1 
Man 1 607.4 0.2 12.8 1.4 0 0 0 622.8 
T E 37.7 2.6 489.3 131.5 383.8 0 926.2 6.4 1977.5 
M D 18.9 9.8 45.8 785.5 672.4 39.7 237.3 3.9 1813.3 
M A 101.3 29.1 83.3 1388.3 2148.6 135.6 578.5 7.8 4472.5 
V R 17.4 0 0.1 41.4 11.1 57 0.1 0 127.1 
V A 46.4 7.7 55.4 264.9 1375.5 26.6 1405.3 6.1 3187.9 
A U 0 0 8.6 2.6 14.1 0 13.8 0.8 39.9 
Total 1998 7207.6 917 905.5 2772.4 4621.5 317.9 3162 25.2 19929.1 
Alterações 
(%) 1998 - 
2009 
-480.5 294.2 -1072 959.1 149 190.8 -25.9 -14.7 
-6.7 32.1 -118.4 34.6 3.2 60.0 -0.8 -58.3 
 Elaborado pelo: Autor (2019). 
Legenda: 
 Man – Mangal 
 T E – Terra exposta 
Mapeamento e Análise da Dinâmica de Alteração da Cobertura Florestal na Reserva Nacional de 
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Ribeiro Vasco Nhambi UEM-ESUDER Página 32 
 
 M D – Miombo denso 
 M A – Miombo aberto 
 V R – Vegetação ribeirinha 
 V A – Vegetação arbustiva 
 A U – Área urbanizadaNa tabela 10, temos as alterações ocorridas no intervalo de 1998 a 2009. Onde as classes miombo 
(denso e aberto) registaram ganhos. Miombo denso com um ganho de 34.6%, esses ganhos são 
resultados das conversões das classes miombo aberto com 50% (1388.3 ha) pressupõe-se que esta 
conversão seja resultado da melhoria de gestão da reserva, vegetação arbustiva com 9.6% (264.9 
ha) e classes terra exposta com 4.7% (131.5 ha). Miombo aberto com um ganho de 3.2%, esse 
ganho é resultado das perdas ocorridas nas classes vegetação arbustiva com 1375.5 ha (38.4%), 
miombo denso com 672.4 ha (14.5%) e terra exposta com 383.8 ha (8.3%). 
Tabela 11: Alteração de Uso e Cobertura de Terra de 2009 a 2019 
 Água Man T E M D M A V R V A A U Total 2019 
Água 6810.5 124.8 34.7 60.9 19.1 26.8 130.8 0 7207.6 
Man 54.7 800.8 10.5 37.9 2.7 0 10.4 0 917 
T E 181.4 3.6 416.7 28.9 55 0.2 212.8 6.9 905.5 
M D 48.7 83.2 178.5 1387.4 536.7 41.5 479.9 16.7 2772.6 
M A 23.4 10 375.7 1060.8 1395.5 24 1704 28 4621.4 
V R 117.9 0 0.3 33.2 7.5 87.9 71.1 0 317.9 
V A 0.3 0.1 473 80.4 521.3 1.6 2057.9 27.5 3162.1 
A U 0.2 0 10.8 0.4 2.2 0 10.9 0.8 25.3 
Total 2009 7237.1 1022.5 1500.2 2689.9 2540 182 4677.8 79.9 19929.4 
Alterações 
(%) 2009 - 
2019 
29.5 105.5 594.7 -82.7 -2081.4 -135.9 1515.7 54.6 
0.4 10.3 39.6 -3.1 -81.9 -74.7 32.4 68.3 
 Elaborado pelo: Autor (2019). 
Legenda: 
 Man – Mangal 
 T E – Terra exposta 
 M D – Miombo denso 
 M A – Miombo aberto 
Mapeamento e Análise da Dinâmica de Alteração da Cobertura Florestal na Reserva Nacional de 
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 V R – Vegetação ribeirinha 
 V A – Vegetação arbustiva 
 A U – Área urbanizada 
Conforme mostra a tabela 11, no período 2009 a 2019 houve uma grande redução das classes do 
miombo (denso e aberto), situação quase igual a do período 1989 a 1998. Para o miombo denso a 
perda foi de 3.1%, onde a maioria das conversões foram para a classes miombo aberto com 536.7 
ha, correspondentes a 19.4% do total da área perdida, para a classe vegetação arbustiva, onde a 
área perdida foi de 479.9 ha (17.3%) e para a classe terra exposta onde a área convertida foi de 
178.5 ha (6.4%). Para a classe miombo aberto a perda foi muito grande tendo sido de 81.9%, 
tendo sido convertidas na sua maioria para as classes vegetação arbustiva com 1704 ha (36.9%), 
para a classe miombo denso onde a perda foi de 1006.8 ha (23%), e terra exposta para a qual 
perdeu 375.7 ha (8.1%). No entanto, estas alterações devem ser vistas com alguma cautela, pois 
pressupõe-se que sejam influenciadas pelo aumento da classe área urbanizada, para além das 
mesmas influenciarem no aumento da classe terra exposta. Durante este período de 2009 a 2019, 
a classe vegetação arbustiva registou um ganho de 32.4 %, ganho esse que provem das classes 
miombo aberto com um aumento de 1704 ha (36.4%), miombo denso com 479.9 ha (10.3%) e a 
classe terra exposta com 212.8 ha (4.5%). 
4.2.3. Alteração de cobertura da classe mangal 
O mangal cobria no ano base (1989) 959.6 ha (4.8% da extensão da área de estudo), no último 
ano do período (2019) em análise esta classe ocupava cerca de 1022.6 ha correspondentes a 5.1% 
da extensão de toda a área de estudo (tabelas 8). Mesmo com a sua exploração, esta classe de 
cobertura obteve ganhos superiores as perdas. 
Referir que de 1989 a 2019 o mangal registou um ganho de 1768.5 ha, e um ganho médio anual 
de 3.3%. (tabelas 4 a 6 dos anexos). Os ganhos nesta cobertura podem ser justificados pela 
capacidade de regeneração natural apresentada pelas espécies nesta classe, quanto as perdas, 
durante o período em análise registaram-se 764.91 ha, e uma perda anual de 3.3% (tabelas 4 a 6 
dos anexos). As causas de desmatamento do mangal provavelmente estão ligadas a factores 
antrópicas e naturais. Os factores antrópicos estão relacionados ao uso para a construção de 
Mapeamento e Análise da Dinâmica de Alteração da Cobertura Florestal na Reserva Nacional de 
Pomene 
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Ribeiro Vasco Nhambi UEM-ESUDER Página 34 
 
habitação, obtenção do combustível lenhoso. Usos semelhantes são definidos por BARBOSA et 
al. (2001), onde afirma que as principais formas de uso dos mangais em Moçambique são: o corte 
para obtenção de combustível lenhoso, madeira e estacas (para venda e consumo doméstico); a 
construção de barcos, de vedações e de vários utensílios domésticos. Em ralação à exploração de 
material de construção, CHAMBELA (1999), considera que a mesma provoca impacto sobre a 
biodiversidade nesta classe, pois a exploração está associada ao corte selectivo. Olhando para o 
caso da área de estudos onde a população residente próximo ao mangal busca o material de 
construção nesta classe de cobertura, e mesma busca abater árvores que apresentam um 
crescimento é estreito. 
VANNUCCI (2018), apresenta como principais causas naturais da degradação dos mangais: 
Fenómenos naturais como tempestades, actividade vulcânica, furacões, pestes, doenças, cheias, 
movimento de sedimentos entre outros também afectam a sobrevivência dos mangais. Olhando 
para perspectiva deste autor e os resultados de campo pode se afirmar que na área de estudo os 
factores naturais que levam a redução desta cobertura tem-se os ventos que se apresentam ao 
longo da costa (conclusão tirada pelo pesquisador devido ao facto de estas estarem caídas para a 
mesma direcção) e a secagem devido a competição entre elas. 
4.2.4. Alteração de cobertura da classe miombo denso 
Actualmente, o miombo denso é a quarta classe mais extensa na área de estudo, ocupando 12.3% 
da área de estudo com 2459.5 ha, mas no ano base esta classe de cobertura ocupava 3034.3 ha 
(15.2% da extensão da área) (tabela 8). 
Quanto as perdas, esta classe de cobertura registou durante o período em análise uma perda de 
4434.03 ha, correspondentes a uma perda anual de 3.3%, em relação aos ganhos observados, esta 
classe obteve 4323.5 ha, correspondentes a 3.3% de ganho anual (tabelas 4 a 6 dos anexos). 
Referir que esta classe registou ganhos inferiores as perdas registadas, sendo que a diferença 
entre as perdas e ganhos é de 110.5 ha, ao longo dos 30 anos em análise (tabelas 4 a 6 dos 
anexos). 
As áreas correspondentes a esta classe foram na sua maioria alteradas para a miombo aberto, 
onde a perda registada para esta classe foi de 1262.07 há (tabelas 4 a 6 dos anexos), pressupõe-se 
Mapeamento e Análise da Dinâmica de Alteração da Cobertura Florestal na Reserva Nacional de 
Pomene 
 2020
 
Ribeiro Vasco Nhambi UEM-ESUDER Página 35 
 
que esta conversão resultado da exploração florestal pela busca do combustível lenhoso, prática 
inadequada da agricultura de sequeiro, abertura de caminhos para facilitar a circulação das 
populações. Causas semelhantes foram apontadas por MITADER (2016), que aponta como 
causas mais comuns para a ocorrência do desmatamento das florestas no país a expansão de 
novas áreas para a prática de agricultura de subsistência, exploração florestal para a produção de 
madeira e o abate de árvores para a produção de carvão e lenha. 
A lenha continua sendo a fonte energética mundial mais utilizada nos países em 
desenvolvimento, o uso da lenha como fonte de energia tem muito a ver com outros factores, 
como o nível do desenvolvimento do país, disponibilidade das florestas, questões ambientais, etc. 
(BRITO, 2007). Segundo RÉFFEGA (2000), entende que um dos maiores problemas que a 
humanidade enfrente está no de facto de que cerca de 50% da população mundial ainda hoje usar 
a lenha para cozinhar e se aquecer. Olhando para o apresentado por estes autores e a situação da 
área de estudos pode se concluir que este uso predomina na área de estudo, pois a população vê 
nas florestas um lugar para a busca de lenha para o cozinhar. 
4.2.5. Alteração de cobertura da classe miombo aberto 
O miombo aberto é actualmente a terceira vegetação mais extensa na área de estudo. Os