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Document type: Dissertação
Access type: Acesso Aberto
Title: Mapeamento e avaliação de qualidade em pastagens na bacia hidrográfica do rio Tijuco (Triângulo Mineiro)
Alternate title (s): Mapping and quality assessment in pastures in the Tijuco river hydrographic basin (Triângulo Mineiro)
Author: Brito, Brenda Nogueira de
First Advisor: Brito, Jorge Luís Silva
First member of the Committee: Ferreira, Vanderlei de Oliveira
Second member of the Committee: Leite, Marcos Esdras
Summary: Diante de uma produção agropecuária de destaque no cenário mundial, algumas práticas de apropriação dos recursos naturais causam impactos negativos ao meio ambiente brasileiro, dentre os quais figura a degradação em pastagens. O país, assumindo compromisso voluntário de reduzir emissões de Gases do Efeito Estufa na agropecuária, criou em 2010 o Programa ABC (Agricultura de Baixa Emissão de Carbono), que disponibiliza, desde 2011, crédito aos produtores rurais para que estes possam adotar práticas como a recuperação de pastagens degradadas. Contudo, poucos estudos de verificação da eficiência deste programa foram realizados até o momento, uma vez que mapear as pastagens e, sobretudo, a qualidade das pastagens do Cerrado, exige o desenvolvimento de abordagens computacionais muito precisas. Nessa perspectiva, este estudo tem por objetivo aprimorar técnicas de mapeamento de pastagens e de qualidade em pastagens na bacia hidrográfica do rio Tijuco, localizada no Triângulo Mineiro, e avaliar a eficiência do Programa ABC nessa região. Para tanto, no momento do mapeamento de pastagens, foi realizada uma segmentação de imagens Sentinel 2/MSI, do ano de 2020, associada a uma classificação baseada em objeto, utilizando o Google Earth Engine e ferramentas de Sistemas de Informação Geográfica. Na etapa da avaliação de qualidade em pastagens, foram utilizados dados do Satélite Sentinel 2, sensor MSI, e calculada a média do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) de um conjunto de 600 imagens, ao longo de dois anos (2019-2020), e realizada comparação com dados de campo. A área ocupada com pastagens na Bacia é de 5.533,47 km², correspondendo a 38,39% da mesma. Os resultados por município evidenciam a relevância de Prata e Ituiutaba no contexto da prática pecuária da região. Além disso, é possível identificar 3 níveis de degradação (“Moderada/Forte”, “Leve” e “Nenhuma”). Valores de NDVI < 0,32 indicam pastagens moderadamente a fortemente degradadas, aqueles correspondentes ao intervalo entre 0,32 e 0,42 podem ser considerados com nível de degradação “Leve” e valores de NDVI > 0,42 representam pastagens não degradadas. Ao utilizar os intervalos para mapear a qualidade das pastagens da bacia hidrográfica do rio Tijuco, obteve-se uma acurácia muito boa, correspondente ao Índice Kappa de 0,77. No que concerne à avaliação da qualidade em pastagens em propriedades que captaram investimentos do Programa ABC na área de estudo, os resultados indicaram um aumento gradual nos valores de NDVI ao longo dos anos observados, embora o estudo não tenha se mostrado conclusivo, uma vez que os fatores climáticos podem interferir nos resultados.
Abstract: Faced of a prominent agricultural production on the world stage, some practices of appropriation of natural resources induce negative impacts on the Brazilian environment, including degradation in pastures. The country, assuming a voluntary commitment to reduce GHG emissions in agriculture, created in 2010 the ABC Program (Low Carbon Emissions Agriculture), which since 2011 has provided credit to rural producers so that they can adopt practices as recovery of degraded pastures. However, few studies to verify the efficiency of this program have been carried out so far, once that mapping pasture, especially, the quality of it in the Cerrado, requires the development of computational approaches and accurate data. From this perspective, the current study aims to improve the mapping of pastures and quality pastures techniques in the Rio Tijuco basin, located in the Triângulo Mineiro, and to evaluate the efficiency of the ABC Program in that region. Therefore, in the moment of pasture mapping, image segmentation was performed with Sentinel 2/MSI images from 2020, later associated with an object based classification using Google Earth Engine and Geographic Information System tools. In the step of quality evaluation in pastures, we used data from the Sentinel 2 Satellite and MSI sensor, and calculated the average of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), from a set of 600 images, along two years (2019-2020), and compared them with field data as well. The total pasture area found was of 5.533,47 km² corresponding to 38.39% of the total area studied. The municipalities of Prata and Ituiutaba were found to be very relevant for the region’s livestock farming. Moreover, it was possible to identify 3 levels of degradation ("Moderate/Strong", "Slight" and "None"). NDVI values less than 0.32 indicate "Moderate/Strong" degraded pastures; those corresponding to the interval between 0.32 and 0.42 can be considered as having a “Slight” degradation level and NDVI values greater than 0.42 represent not degraded pastures. By using the intervals for mapping the quality of pastures in the Tijuco river basin, we identified a very good accuracy, corresponding to the Kappa Index of 0.77. Regarding the quality assessment of pastures on properties that captured investments from the ABC Program in the study area, the results indicated a gradual increase in NDVI values over the years observed, although the study has not been conclusive, since climatic factors can interfere with the results.
Keywords: Cerrado
Cerrado
Mapeamento de pastagens
Pasture mapping
Programa ABC
ABC Program
Sentinel 2
Sentinel 2
Google Earth Engine
Google Earth Engine
Area (s) of CNPq: CNPQ::CIENCIAS HUMANAS::GEOGRAFIA
Subject: Geografia
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Program: Programa de Pós-graduação em Geografia
Quote: BRITO, Brenda Nogueira de. Mapeamento e avaliação de qualidade em pastagens na bacia hidrográfica do rio Tijuco (Triângulo Mineiro). 2021. 94 f. Dissertação (Mestrado em Geografia) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2021.132.
Document identifier: http://doi.org/10.14393/ufu.di.2021.132
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/31550
Date of defense: 24-Feb-2021
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