Aplicação de Sensoriamento Remoto no estudo dos níveis de degradação de pastagens
A degradação de pastagens é um problema global, porém tem particular importância no Brasil, considerando que o país aufere o título de um dos maiores produtores de carne do mundo. Desse modo, a localização, detecção e identificação para a posterior recuperação das pastagens degradadas é uma mais-valia para a pecuária, podendo contribuir significativamente nas receitas econômicas do país (PIB), além de apresentar também um viés ecológico, pois pastagens recuperadas se traduzem em florestas em pé, garantindo um meio ambiente equilibrado e propício para a própria pecuária. O presente estudo objetiva elaborar uma metodologia sistemática e coerente, com a finalidade de localizar, detectar, identificar e mapear os diferentes níveis de degradação de pastagens por meio de técnicas advindas de Sensoriamento Remoto, com o uso de imagens de satélite Sentinel-2, dadas as suas características espectrais bastante promissoras. A área de estudo localiza-se no município de Valença, Vale do Paraíba, sendo uma região marcada por fortes degradações nas áreas de pastagens. De acordo com as características da área de estudo e com base na confrontação com a bibliografia consultada, as pastagens degradadas se classificam nos níveis N1, N2, N3 e N4, respectivamente leve, moderado, forte e muito forte. No presente estudo realizou-se correção atmosférica, NDVI, SAVI e Análise de Mistura Espectral (AME). Contudo, o NDVI e o SAVI apresentaram perfis temporais muito similares, não proporcionando separabilidade satisfatória entre os níveis de degradação das pastagens. A AME apresentou resultados bastante promissores, no entanto o grau de confiança somente será estabelecido após validação em campo. Essa validação ocorrerá tanto em período úmido como em período seco para que se compreendam os aspectos sazonais e fonológicos das pastagens degradadas.
Aplicação de Sensoriamento Remoto no estudo dos níveis de degradação de pastagens
-
DOI: 10.22533/at.ed.3791923092
-
Palavras-chave: Pastagens degradadas, Sentinel-2, NDVI, SAVI, Análise de Mistura Espectral (AME).
-
Keywords: Degraded Pastures, Sentinel-2, NDVI, SAVI, Spectral Mixture Analysis (SMA).
-
Abstract:
Degraded pastures are a global problem, but they have particular importance in Brazil, considering that the country has the title of one of the largest meat producers in the world. Thus, localization, detection and identification for the subsequent recovery of degraded pastures is an added value for livestock, and can contribute significantly to the country’s economic income (GDP), as well as an ecological bias, as recovered pastures are translated in standing forests, ensuring a balanced environment conducive to livestock farming itself. The present study aims to develop a systematic and coherent methodology to locate, detect, identify and map the different levels of pasture degradation through Remote Sensing techniques using Sentinel-2 satellite images, given its spectral characteristics quite promising. The study area is located in the municipality of Valença, Paraíba Valley, being a region marked by strong degradations in pasture areas. According to the characteristics of the study area and based on the comparison with the bibliography consulted, the degraded pastures are classified as N1, N2, N3 and N4, respectively mild, moderate, strong and very strong. In the present study, atmospheric correction, NDVI, SAVI and Spectral Mixing Analysis (AME) were performed. However, NDVI and SAVI showed very similar temporal profiles, not providing satisfactory separability between levels of pasture degradation. The AME presented very promising results, however the degree of confidence will only be established after validation in the field. This validation will occur in both wet and dry periods to understand the seasonal and phonological aspects of degraded pastures.
-
Número de páginas: 15
- Margareth Simões
- Rodrigo Peçanha Demonte Ferraz
- Mateus Benchimol Ferreira de Almeida
