DATA (DADOS) FONTE
Modelo Digital de Elevação com resulução de 30m
ASTER via Earth Explorer (USGS)
https://earthexplorer.usgs.gov
Polígono do Parque Estadual da Pedra Branca
Base de dados on-line do INEA
www.inea.gov.br
Mapa Geológico Folha Baía da Guanabara 1:100.000 – Valeriano et al., 2012 modificado por Arona (2017) e pelo autor
Mapa Geomorfológico Mapa Geomorfológico da Cidade do Rio de Janiero 1:25000 – CPRM (2016)
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Mapa Pedológico Mapa de Solos do Município do Rio de Janeiro 1:75000 – Embrapa (2007)
Rede Hidrográfica do PEPB LAGEPRO – UERJ
Base de dados da Trilha Transcarioca Mesquita, 2016. Dados cedidos por Jhone Araujo
Base de dados do Roteiro Geoturístico do PEPB
LAGEPRO – UERJ
Base de dados espeleológicos do PEPB EspeleoRio
5.2 Processamento de Dados
As duas sub-etapas seguintes se referem ao Processamento dos Dados. Estas sub-etapas foram realizadas em ambiente SIG utilizando o software ArcGis 10.4.1 (Licença do Laboratório de Geoprocessamento – UFRJ).
A primeira sub-etapa foi a geração de dados morfométricos a partir do modelo digital de elevação. Nesta etapa foi utilizada a ferramenta (toolbox) desenvolvida através do Model Builder®: PRODUTOS MDE.
A segunda sub-etapa foi a Geração do Mapa Índice de Geodiversidade. Nesta etapa utilizou-se a ferramenta (toolbox) desenvolvida através do Model Builder® KERNEL - ÍNDICE DE GEODIVERSIDADE, e partir desta foram desenvolvidos nove mapas índices de geodiversidade.
5.2.1 Geração dos Produtos do MDE
Para a realização da primeira sub-etapa foram utilizados duas cenas (S23W044 e S24W044) do Modelo Digital de Elevação (Digital Elevation Model – DEM ou MDE) que foram obtidas em setembro de 2018 do ASTER em formato .tiff . Estas cenas foram obtidas através do site Earth Explorer, sendo disponibilizadas pela NASA com resolução de 1 arcseg. Foi utilizado o shapefile de polígono referente aos limites do Parque Estadual da Pedra Branca, obtido através da base de dados do INEA. A primeira operação realizada foi a transformação de duas cenas em uma imagem, para que estas cenas sejam representadas em um único raster. Para isso utilizou-se a ferramenta “mosaic to new raster”. A partir deste raster de entrada, que
30 representa os dois MDEs, aplicou-se a ferramenta “clip to raster” junto ao polígono do PEPB. Como resultado tem-se o Modelo Digital de Elevação do PEPB (figura 17).
Figura 17: Mapa do Modelo Digital de Elevação (MDE) para o PEPB.
Para a Geração dos Produtos do MDE foram realizadas oito operações, nas quais todas podem ser realizadas através do caminho: ArcToolbox → Special Analyst Tools → Surface
Essas operações foram otimizadas através da ferramenta construida a partir do Model Builder entitulada PRODUTOS MDE (figura 18), que possibilita a realização de todas operações em poucos segundos. Para utilização desta ferramenta necessita-se apenas da inserção de um raster de entrada, neste caso utilizou-se o Modelo Digital de Elevação com resolução de 1 arcseg, onde este será o Parâmetro (P) único desta ferramenta. Esta operação é
31 capaz de reproduzir as oito operações do Data Management Tools em segundos com todos os valores de entrada (Z factor, azimutes e altitudes) padronizados – que ficam destacados na cor azul e permite o uso de layers para a padronização de cores dos mapas e legendas, % da transparência e as demais propriedades de cada produto.
32 5.2.2 Geração do Mapa Índice de Geodiversidade
Para gerar os mapas índices de geodiversidade foram utilizados como mapas temáticos: Geológico, Geomorfológico, Pedológico, Hidrográfico e Diques do EDSM. Decidiu-se pelo uso dos dados relacionados aos diques do EDSM por conta de sua relevância no controle estrutural das drenagens e nos tipos de solo. Assim como na operação anterior todos os dados devem ser de natureza matricial, desta forma, para utilizarmos a rede hidrográfica e os diques foi realizada uma operação de buffer nestas duas unidades. Nos diques foi feito um buffer de 3m e na rede hidrográfica, 2m. Estes cinco dados (Litoestratigrafia, Estruturas, Formas de Relevo, Tipo de Solo e Drenagem) foram considerados os mais relevantes para o cálculo do Índice de Geodiversidade, sendo agregados dentro de uma categoria denominada “Mapas Temáticos”.
A primeira ação realizada foi o tratamento da base de dados, que consistiu na agrupação dos polígonos referentes a cada atributo para evitar que diferentes polígonos de um mesmo atributo fossem contabilizados mais de uma vez. Esta ação também pode ser realizada através da ferramenta Multiparts to Singleparts logo após a etapa de overlay.
São realizadas 3 operações:
1) Operação de overlay (union) → Mapa de Polígonos de Sobreposição de Atributos 2) Operação de Geração dos Centróides (feature to points) → Mapa de Centróides 3) Operação da análise de Kernel (kernel analysis) → Mapa Índice de Geodiversidade
Prosseguiu-se com uma operação de superposição de atributos (overlay), para esta operação foi utilizada a ferramenta “union” e como resultado foram gerados polígonos de sobreposição de atributos.
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Figura 19: Ilustração da operação de overlay (union)
Em seguida foi realizada a operação de geração dos centróides destes polígonos de sobreposição de atributos, operação realizada a partir da ferramenta feature to points.
34 A terceira operação realizada foi a análise de Kernel (kernel analysis), na qual é realizada a estimativa de densidade de Kernel (KDE). Nesta operação, uma superfície suavemente curva é colocada sobre cada ponto. O valor da superfície é mais alto na localização do ponto e diminui com o aumento da distância do ponto, chegando a zero na distância do raio de busca do ponto
Figura 21: Equação da estimativa de densidade de Kernel (K é a Função de kernel, h é o raio de busca, u é a posição do centro de cada célula, ui é a posição da i-ésima amostra e n é o número total de eventos)
A densidade do kernel é dada pela soma dos “n” eventos em cada um dos centroides gerados (u). Assim, quanto mais próximos os centróides estiverem espacialmente, maior será a densidade obtida, o que no método utilizado neste trabalho representa uma maior diversidade de elementos abióticos e, portanto, proporcionalmente maior índice de riqueza da geodiversidade.
O resultado obtido é um mapa coroplético cujos valores foram renderizados e classificados em 5 classes através de quebras naturais (Jenks). Estas unidades representam, portanto, os índices de geodiversidade classificados em muito baixo, baixo, médio, alto e muito alto. O mapa índice de geodiversidade gerado, portanto, ilustra os locais com maiores ou menores concentrações de elementos naturais abiótico.
35 5.2.3 Ferramenta KERNEL – ÍNDICE DE GEODIVERSIDADE
Durante a segunda sub-etapa foram desenvolvidos nove diferentes mapas índices de geodiversidade através ferramenta criada no Model Builder® intitulada KERNEL - ÍNDICE DE GEODIVERSIDADE. Nesta ferramenta são atribuidos três parâmetros (mapas temáticos, tamanho da célula e raio de pesquisa), ou seja, valores que devem ser adicionados a cada etapa, e são realizadas 3 etapas (union, feature to points e kernel density).
Durantes as operações decidiu-se manter o parâmetro (Mapas Temáticos) com os seguintes atributos: MAPA GEOLÓGICO (LITOESTRATIGRAFIA) + MAPA GEOLÓGICO (EDSM) + MAPA PEDOLÓGICO + MAPA GEOMORFOLÓGICO + MAPA HIDROLÓGICO (Figura 19)
Por fim, após serem escolhidos os parâmetros (cell e search radius) e o nome do arquivo, local de destino e formato (usualmente,.tif) para cada mapa índice, deve se iniciar a ferramenta (run).
Figura 23: Ferramenta Model Builder KERNEL-MAPA INDICE DE GEODIVERSIDADE
As técnicas de Overlay e Geração dos Centróides através do Model Builder não geram resultados o que reduz a quantidade de produtos residuais gerados durante a análise e otimiza o tamanho dos dados, no próximo capítulo serão abordadas as questões relativas ao tamnho dos dados e escolha dos parâmetros de acordo com a qualidade do produto e tamanho.
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6 . R E S U L T A D O S E D I S C U S S Ã O
6.1 Produtos MDE
Esta seção tem como objetivo mostrar os resultados complementares obtidos através da toolbox PRODUTOS MDE. Esta ferramenta realiza a extração de atributos topográficos (aspecto, relevo sombreado, declividade, curvatura) através de um modelo digital de elevação (MDE), cujos produtos podem ser utilizados em métodos quantitativos para a geodiversidade indiretos.
Aspect, que fornece o Mapa de Aspecto , este mapa representa a direção da maior inclinação das vertentes; foram realizadas também três operações de Hillshade com inclinação a 45º acima do horizonte, onde variou-se o ângulo de iluminação (0º, 315º e 45º), posteriormente esses produtos foram tratadas com escolha de cores e transparências para que o efeito de sobreposição das diferentes iluminações sombreado fosse acentuado . Foi realizada também a operação Slope (Figura 25) para gerar o mapa de declividade, que representa o ângulo de inclinação da superfície do terreno em relação à horizontal, podendo ser expresso em graus ou porcentagem.E foram realizadas três operações de Curvature, para diferentes mapas de curvatura (em planta, em seção e padrão), destes mapas escolheu-se apresentar apenas o mapa standard (figura 30) pois este melhor define as áreas planas, côncavas e convexas para a área de estudo.
37 6.2 Mapas Índices de Geodiversidade
Como apresentado anteriormente, foram contruídos nove mapas de índice de geodiversidade a partir do KDE. Para tal, observou-se que o parâmetro cell (tamanho da célula) interfere diretamente na qualidade e tamanho dos arquivos, enquanto o parâmetro search radius (raio de pesquisa) interfere no layout do mapa e os valores matemáticos estimados pelo método
Para escolher o melhor mapa decidiu-se adotar o mapa com melhor qualidade relativa, onde verificou-se a proximidade dos valores máximos e mínimos com mapas de maior ou menor qualidade e menor tamanho de arquivo no disco rígido. Para escolher os melhores tamanhos de arquivo decidiu-se fixar o valor de raio de pesquisa em 1500m e testar os tamanhos de célula para 4 m, 5 m, 15 m e 40 m. Como resultados têm-se:
38 Tabela 3: Análises realizadas com parâmetro search radius fixado:
Cell Search radius Tamanho do
arquivo (GB)
Qualidade gráfica
Análise 1 4m 1500m 26,860 Aprox. igual à
análise 2
Análise 2 5m 1500m 17,194 Aprox. igual à
Análise 1 e 3
Análise 3 15m 1500m 1,914 Aprox. igual à
Análise 2
Análise 4 40m 1500m 0,272 Pior que Análise
3
A partir deste ponto, foram descartados os tamanhos de célula 4m e 40m, e foram realizado um novo teste, desta vez fixando cell = 15m, variando o raio de busca = 500 m; 750 m; 1000 m, 1500 m e 2000 m
40 Tabela 4: Análises realizadas com os parâmetros de cell = 15m e 5m
Cell Search radius Tamanho do
arquivo (GB) Análise 5 15m 2000m 1,914 Análise 6 15m 1000m 1,914 Análise 7 15m 750m 1,914 Análise 8 15m 500m 1,914 Análise 9 5m 750m 17,194
Decidiu-se através da dispersão dos dados que o mapa mais adequado para o gerado pela Análise 3: que apresenta cell = 15m e search radius = 1500m. Este mapa fora utilizado para a análise da funcionalidade da ferramenta.
41 6.3 Análise da aplicabilidade do método
Foi realizada a integração dos dados de lugares de interesse geológico (LIGs) (Araujo 2017, Arona ,2017) e os shapefiles das trilhas que possuem roteiros geoturísticos desenvolvidos (Pereira, 2010) foram sobrepostos ao Mapa Índice de Geodiversidade (figura 23).
A fim demonstrar a aplicabilidade do método decidiu-se justapor espacialmente os mapas Geológico, Geomorfológico, Pedológico e Hidrográfico acima do Mapa de Índice de Geodiversidade com cell = 15m e search radius = 1500m (figura 24) em três diferentes setores do PEPB: à nordeste dos limites do PEPB (Região de Piraquara e Catonho); à leste – centro- leste dos limites do PEPB (Regiões do Pau-da-Fome e Camorim) e ao sul (Praias Selvagens).
Figura 24: Mapa Índice de Geodiversidade integrado aos Atrativos do PEPB selecionados para a análise do método KDE.
42 6.3.1 Análise do setor nordeste do PEPB (Piraquara – Estrada do Catonho)
Figura 25: Agrupamento dos mapas temáticos com o Mapa Índice de Geodiversidade integrado aos atrativos do setor nordeste do PEPB
O setor nordeste do PEPB é a que mais apresenta sítios com valores muito altos de índices de geodiversidade, o que pode ser observado (figura 24). Esta é uma região que, embora apresente altos a muito altos valores de geodiversidade, não apresenta muitos atrativos geoturísticos, além do Aqueduto do Catonho. Isto se deve por conta da restrição de acesso devido aos índice de violência na área (informação requerida pelos Guarda-Parques).
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Figura 26: Agrupamento dos mapas temáticos com o Mapa Índice de Geodiversidade integrado aos atrativos do setor Leste - Centro-Leste do PEPB
O setor Leste – Centro-Leste do PEPB é aquele que apresenta a maior densidade espacial de atrativos do Parque e nela estão as sedes administrativas Núcleo Pau-da-Fome e Núcleo Camorim. E nas trilhas entre estas sedes foram realizados os roteiros geológicos para estas trilhas. Os valores de índice de geodiversidade nesta localização são diminuidos por conta da quase uniformidade de unidades geomorfológicas, entretanto, é um local que apresenta três diferentes unidades litoestratigráficas e inúmeras cachoeiras encaixadas nas drenagens. Este aspecto contribui para este setor receber todos os níveis de índice de geodiversidade, desde o muito baixo até muito alto.
44 6.3.3 Análise do setor Sul (Praias Selvagens)
Figura 27: Agrupamento dos mapas temáticos com o Mapa Índice de Geodiversidade integrado aos atrativos do setor Sul do PEPB
As Praias Selvagens apresentam diversos lugares de interesse geológico, sendo conhecidas no Município do Rio de Janeiro por abarcarem a Pedra do Telégrafo. Entretando, cartograficamente os mapas temáticos são bastante uniformes. Desta forma, os valores de índice de geodiversidade nesta região varia de baixa a muito baixa.
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7 . C O N C L U S Ã O E C O N S I D E R A Ç Õ E S F I N A I S
A geoconservação como área recente da geologia têm-se colocado como uma das áreas que mais abarca conhecimentos multidisciplinares, assim como o geoprocessamento, que hoje é amplamente utilizado por outras áreas do conhecimento, como a medicina e a arquitetura, por exemplo.
Portanto, o próprio desenvolvimento de uma ferramenta estatística para a geoconservação que possa ser amplamente utilizada por outras áreas, teve como busca, também, a divulgação desta área de conhecimento. Como sabemos, a geoconservação é a ciência que planeja e estuda a conservação do patrimônio geológico, e por conta disto, a divulgação de seus conceitos e ações para a população é essencial para que esta atinja melhores resultados acerca da preservação e educação ambiental.
O método de estimativa de densidade de Kernel apresentado utilizou como parâmetros a litoestratigrafia, geomorfologia, pedologia, hidrografia e estruturas geológicas, esta escolha se mostrou coerente e adequada para o Parque Estadual da Pedra Branca, mas ressalta-se que podem ser adicionadas as variáveis morfométricas (declividade, aspecto e curvatura); dados paleontológicos, mineralógicos, arqueológicos etc.; desta forma, o Model Builder MAPA DE GEODIVERSIDADE pode ser replicado em diversas outras áreas do conhecimento.
Esta ferramenta irá apresentar novas versões, onde já se estuda a inclusão de outras tools ao início ou ao final do processo, como por exemplo o raster calculator, a fim de facilitar a ponderação (pesos) para cada atributo.
Por fim, o desenvolvimento desta pesquisa teve como objetivo também contribuir para o desenvolvimento do Grupo de Estudos em Patrimônio Geológico – GEPG/UFRJ, apresentando ferramentas para otimização e distribuição de dados e processos através da Internet.
46 Referências
ALKMIM, F. F. . O que faz de um cráton um cráton ? O Cráton do São Francisco e as revelações almeidianas ao delimitá-lo.. In: Virgínio Mantesso-Neto; Andrea Bartorelli; Celso Dal Ré Carneiro; Benjamin Bley de Brito Neves. (Org.). Geologia do Continente Sul Americano. Evolução da obra de Fernando Marques de Almeida. São Paulo: Beca, 2004, v. , p. 17-35.
ALMEIDA, F. F. M; HASUI, Y.; BRITO NEVES, B. B. de; FUCK, R. A. Brazilian Structural Provinces: An Introduction. Earth-Science Reviews, Amsterdam, v.17, n.1-2, p. 1-29, abril. 1981.
ARAUJO, J.C, SEOANE, J.C.C., MENEZES, P.C. Levantamento de possíveis Lugares de Interesse Geológico a partir de fonte não científica para a Trilha Transcarioca, Rio de Janeiro, RJ, Brasil. In: Simpósio Brasileiro de Patrimônio Geológico, 4, Ponta Grossa, Paraná - PR 2017
ARONA, T.N. Lugares de Interesse Geológico e proposta de georroteiro na Trilha
Transcarioca - Rio de Janeiro, RJ.. Monografia (Geologia) – Universidade Federal do Rio de
Janeiro. 2017
AUSTRALIAN HERITAGE COMISSION. Australian Natural Heritage Charter for the
conservation of places of natural heritage significance. 2ª ed. Australia: Commonwealth of
Australia, 2002.
BARROSO, E. V. ; BARROSO, Josué Alves ; Horta, A. E. G. ; Carvalho, I. S. . 2008: Retrospectiva dos 50 anos da Geologia na UFRJ e Olhar Crítico para o Futuro. Anuário do Instituto de Geociências (Rio de Janeiro) , v. 31, p. 9-23, 2008.
BRILHA, J. Patrimônio Geológico e Geoconservação: A Conservação da Natureza na sua
Vertente Geológica. Braga: Palimage Editores, 2005.
BRILHA, J. Inventory and Quantitative Assessment of Geosites and Geodiversity Sites: a Review. Geoheritage, v.8, n.2, p. 119-134, 2016.
BRILHA, J. 2018. Geoheritage: Inventories and Evaluation. In: Reynard & Brilha (Eds.). Geoheritage: Assessment, protection and management. Elsevier, Amsterdam, p. 69–85. Burchfield, 1998
Noll, Matias & Candotti, Cláudia & Vieira, Adriane. (2012). Back school: Systematic review of programs designed for schoolchildren in Brazil. Movimento. 18.
CARCAVILLA, L., DURÁN, J.J., LÓPEZ-MARTÍNEZ, J. Geodiversidad: concepto y relación con el patrimônio geológico. Geo-Temas, 10: 1299–1303. 2008
CORVAL, A.; VALENTE, S.C.; DUARTE, B.P., FAMELLI, N.; ZANON, M.; Dados Petrológicos dos Diabásios dos setores centro-norte e nordeste do Enxame de Diques da Serra do Mar. Geochimica Brasiliensis (2008), 22(3), 159-177
47 COSTA, V. C. da . Proposta de Manejo e Planejamento Ambiental de Trilhas Ecoturísticas: um Estudo no Maciço da Pedra Branca - Município do Rio de Janeiro (RJ). Anuário do Instituto de Geociências (Rio de Janeiro) , v. 29, p. 226-227, 2006
CROFTS, R. Promoting Geodiversity: Learning lessons from Biodiversity. Proceedings ofthe
Geologists' Association, v.125, n.3, p. 263-266, 2014.
Dodick, Jeff & Orion, Nir. (2003). Measuring student understanding of geological time. Science Education, 87, 708-731. Science Education. 87. 708 - 731. 10.1002/sce.1057.
Eberhard, R. ed. (1997) Pattern & Process: Towards a Regional Approach to National State Assessment of Geodiversity Canberra, Australia: Australian Heritage Commission.
FORTE, J. P.; BRILHA, J.; PEREIRA, D. I.; NOLASCO, M. Kernel Density Applied to the Quantitative Assessment of Geodiversity. Geoheritage, v.10, n.2, p. 205-217, janeiro. 2018. GONÇALVES, J.B. Mapeamento da geodiversidade do município de Miguel Pereira - RJ:
abordagens metodológicas e sua contribuição para a gestão territorial - Rio de Janeiro, RJ..
Monografia (Geologia) – Universidade Federal do Rio de Janeiro. 2018
GRAY, M. Geodiversity: valuing and conserving abiotic nature. England: Wiley-Blackwell, 2004.
GRAY, M. Geodiversity: developing the paradigm. Proceedings of the Geologists'
Association, v.119, p. 287-298. 2008.
GRAY, M. Geodiversity: valuing and conserving abiotic nature. 2ª ed. England:Wiley- Blackwell, 2013.
GRAY, M. 2018. Geodiversity: The backbone of geoheritage and geoconservation. In: Reynard & Brilha (Eds.). Geoheritage: Assessment, protection and management. Elsevier, Amsterdam, p. 13–25.
Gregory (2010)
HEILBRON, M.; PIRES, F.R.M.; VALERIANO, C.M.; BESSA, M.; Litoestratigrafia, Evolução tectono-metamórfica e Magmatismo no Precambriano do setor sudeste do município do Rio de Janeiro. In:Simpósio de Geologia do Sudeste, 1, Rio de Janeiro, Atas:174-179, outubro de 1993.
HEILBRON, M.; PEDROSA-SOARES, A.C.; CAMPOS NETO, M.C.; SILVA, L.C.; TROUW, R.A.J.; JANASI, V.A. 2004. Província Mantiqueira. In: BARTORELLI, A.; 117
CARNEIRO, C.D.R; NEVES, B.B.B. (Eds). Geologia do Continente Sul Americano:
Evolução da obra de Fernando Flavio Marques de Almeida. 2004. p. 204-234. HEILBRON, M.; VALERIANO C. M.; TASSINARI, C.C.G.; ALMEIDA J.C.H.; TUPINAMBÁ, M; SIGA JR. O. & TROUW, R.J.A. Correlation of Neoproterozoic terranes between the Ribeira Belt, SE Brazil and its African counterpart: comparative tectonic evolution and open questions. In: DE WIT M.J, West Gondwana Pre-Cenozoic Correlations Across the South Atlantic Region. The Geological Society of London. London, 2008, 294 pp., p.211-237.
48
HELMBOLD, R., VALENÇA, J. G. & LEONARDOS Jr., O. H. (1965) – Mapa geológico do Estado da Guanabara Folhas SF-23-Q-III-4 / SF-23-W-I-2, Santa Cruz / Restinga da Marambaia, esc. 1: 50000, MME/DNPM.
HJORT, J. & LUOTO, M. Geodiversity of high latitude landscapes in northern Finland.
Geomorphology, v.115, n.1-2, p. 324-333, fevereiro. 2010.
INEA- Instituto Estadual do Ambiente. 2013 Plano de Manejo do Parque Estadual da Pedra Branca. Resolução INEA nº 17/2013. Diário Oficial 122, p. 124
JOHANSSON, C.E.; ANDERSEN, S.; ALAPASSI, M. Geodiversity in the Nordic countries.
ProGeo News, 1999. Study & Protection of the Geological Heritage, p. 1-9.
KOZLOWSKI, S. Geodiversity: The concept and scope of geodiversity. Przeglad
Geologiczny, v.58, n.8/2, p. 833-837. 2004.
Lucchesi, Stefania & Giardino, Marco. (2012). The role of geoscientists in human progress. Annals of geophysics = Annali di geofisica. 55. 10.4401/ag-5535.
Lumbreras J.F. & Gomes J.B.V (Eds.). 2004. Mapeamento Pedológico e Interpretações Úteis ao Planejamento Ambiental do Município do Rio de Janeiro. Embrapa Solos, Rio de Janeiro; Embrapa Tabuleiros Costeiros, Aracaju, 326 p. MMA – Brasília? - Lei do SNUC - Lei nº 9985 NIETO, L.M. Patrimônio geológico, cultura y turismo. Boletin del Instituto de Estudios
Ginnenses, v.182, p.109-122. 2001
PEREIRA, Eloisa da Silva. Geodiversidade do Parque Estadual da Pedra Branca-RJ: subsídios para o planejamento geoturístico. Rio de Janeiro, 2010. 179f.
PEREIRA, D.I; PEREIRA, P.; BRILHA, J. SANTOS, L. Geodiversity Assessment of Parana State (Brazil): An Innovative Approach. Environmental Management, v.52, n.3, p. 541-552, setembro. 2013.
PORTO JR., RUBEM; Petrogênese das rochas do Maciço da Pedra Branca, Rio de Janeiro, RJ; Instituto de Geociências - UFRJ - D.Sc., Programa de Pós-Graduação em Geologia; 2003, 231 p.
REYNARD, E., PERRET, A., BUSSARD, J., GRANGIER, L., MARTIN, S. Integrated approach for the inventory and management of geomorphological heritage at the regional scale. Geoheritage, 8(1):43–60. 2016.
RIBEIRO, M.R.; OLIVEIRA, L.B.; ARAÚJO FILHO, J.C. Caracterização morfológica do solo. In: KER, J.C.; CURI, N.; SCHAEFER, C.E.G.R.; VIDAL-TORRADO, P. (Eds.). Pedologia: fundamentos. Viçosa: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2012. p. 48-55. Rio de Janeiro, Lei Estadual nº 2.377, de 28 de junho de 1974
ROJAS LÓPEZ, J. Los desafios del studio de la geodiversidad. Revista Geográfica Venezoalana, 46(1):143–152. 2005
49 SANTOS, D. S. Mapeamento da Geodiversidade e relação com a Biodiversidade no
Município de Armação Dos Búzios, RJ. Rio de Janeiro, 2016. 145f. Dissertação (Mestrado
em Geologia) - Programa de Pós-Graduação em Geologia, Universidade Federal do Rio de