MAPEAMENTO QUALITATIVO
DAS PASTAGENS DO BRASIL
Sandra Furlan Nogueira
Ricardo Guimarães Andrade
Pesquisadores
Projeto “Des...
Degradação de Pastagens é
um processo.
Ocorre ao longo do tempo
com mudanças nas
características de cobertura
e uso da Ter...
Degradado
Produtivo
Processo
Agronômico
(invasoras)
Processos
Biológico
(invasoras
+ solo
exposto)
Degradação
biológica
av...
Métricas de paisagens permitem caracterizar as
diferentes condições de coberturas em pastagens e
definir indicadores de ac...
Biomas Amazônia – Cerrado – Mata Atlântica
Bioma Amazônia
2012 - 304 pastagens
2011 - 257 pastagens
2012 – 55 pastagens
caracterizadas
Bioma Cerrado - GO
Parceria Rally da Pecuária 2011/2012
782 pastagens
Fazendas de pesquisa e particulares
Instituto de Zootecnia - Sertãozinho - SP
Ficha de Campo – Caracterização da cobertura das pastagens
NOME: DATA: __/__/ 2012
Nº do ponto Município Coordenadas GPS
F...
Métodos em geoprocessamento e sensoriamento
remoto aplicados a qualificação das pastagens
A análise da reflectância e da m...
Reflectância espectral aplicada para identificação de
níveis de degradação de pastagem
Estudo de caso – Fazenda Olhos d’Ág...
Resultados
Olhando apenas degradação, sem ser separar as espécies de forragens:
- As bandas 1 a 5 permitiram diferenciar a...
Diferenciação das forrageiras
- A reflectância sete bandas do satélite WV2 foram capazes de distinguir entre
pastagens pla...
Controlando pela espécie de forragem
Melhora diferenciação no nível de degradação
- Controlando o fator espécie de forragem, foi possível distinguir entre os
diferentes níveis de degradação. Conclui-se en...
Avaliação do modelo de mistura espectral com múltiplos
componentes (MESMA) na discriminação de diferentes
condições de cob...
A-B A-C B-C A-B A-C B-C
Brachiaria brizantha Brachiaria decumbens
MESMA
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pastagens
Rally da pecuária (2011 e 2012): parâmetros biofísicos e obs...
Das pastagens amostradas, 30,3% apresentaram tendência de redução
de biomassa no período analisado, 26,6% passaram por alg...
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Fluxograma para Produtividade da água
Pasture evapotranspiration as indicators of degradation in
the Brazilian Savanna.
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Análise da biomassa em pastagens com indicativos de degradação
na bacia do Alto Tocantins
(a) (b)
No ano de 2012, a produç...
Modeling Soil Erosion Applied to Conservationist Planning of
Degraded Pastures from Goiás State and the Federal District,
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Distribution of soil losses (in Mg ha-1y-1), for the following scenarios: (A) Land use and
management of pastures in 2009,...
Distribuição espacial das classes de degradação de pastagem
em Marabá, PA e correlações com as classes de solo e relevo
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Mapas de isolinhas após interpolação por krigagem ordinária: a) classes de
degradação da pastagem, b) classes de declivida...
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PRODUÇÃO 2014/2015
2. Modelling of Soil Erosion Applied to Conservacionist Planning of Degraded
Pastures in Goiás State An...
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– Bayma-Silva et al....
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Mapeamento qualitativo das pastagens do Brasil

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Projeto “Desenvolvimento de Geotecnologias para Identificação e Monitoramento de Níveis de Degradação em Pastagens” exibido durante o workshop "Radiografia das Pastagens", realizado pela SAE/PR no dia 11 de dezembro de 2014. Autores: Sandra Furlan Nogueira e Ricardo Guimarães Andrade.

Mais informações em: http://ow.ly/Gaoje

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Mapeamento qualitativo das pastagens do Brasil

  1. 1. MAPEAMENTO QUALITATIVO DAS PASTAGENS DO BRASIL Sandra Furlan Nogueira Ricardo Guimarães Andrade Pesquisadores Projeto “Desenvolvimento de Geotecnologias para Identificação e Monitoramento de Níveis de Degradação em Pastagens”
  2. 2. Degradação de Pastagens é um processo. Ocorre ao longo do tempo com mudanças nas características de cobertura e uso da Terra.
  3. 3. Degradado Produtivo Processo Agronômico (invasoras) Processos Biológico (invasoras + solo exposto) Degradação biológica avançada Degradação biológica Média Degradação agronômica avançada Degradação agronômica Média Pastos bons - Altos - Baixos - Mal fechados Juquiras - Alta - Média
  4. 4. Métricas de paisagens permitem caracterizar as diferentes condições de coberturas em pastagens e definir indicadores de acompanhamento Fichas de caracterização da cobertura das pastagens em pontos dispersos (regiões e percursos) Bioma Amazônia – Estado de GO – Rally da Pecuária Fichas de caracterização da cobertura das pastagens em fazendas de pesquisa e particulares (transectos) Fazendas APTA e Embrapa (SP) – Fazendas da Embrapa e Particulares (MS) Biomas Amazônia – Cerrado – Mata Atlântica
  5. 5. Biomas Amazônia – Cerrado – Mata Atlântica
  6. 6. Bioma Amazônia 2012 - 304 pastagens 2011 - 257 pastagens 2012 – 55 pastagens caracterizadas Bioma Cerrado - GO
  7. 7. Parceria Rally da Pecuária 2011/2012 782 pastagens
  8. 8. Fazendas de pesquisa e particulares
  9. 9. Instituto de Zootecnia - Sertãozinho - SP
  10. 10. Ficha de Campo – Caracterização da cobertura das pastagens NOME: DATA: __/__/ 2012 Nº do ponto Município Coordenadas GPS Fotos – Nº N__________ L_____________ S______________ O_______________ CARACTERÍSTICAS DA ÁREA Solo Descoberto (%) __________________ Cobertura de Forrageira (%) __________________ Cobertura de Invasora (%) __________________ Capim Verde (%) __________________ Altura do Pasto (cm) __________________ Altura da Invasora (m) __________________ Invasora Dominante __________________ Cupinz. (uni// no raio) __________________ Tipo de Capim Braquiarão Mombaça Quicuio B. decumbens Outros: ___________________________________ Nº de Árvores C. Fina ____________ C. Média __________ C. Grossa __________ Cor predominante na área toda AMARELO VERDE AMARELADO VERDE CLARO VERDE ESCURO VERDE MARROM MARROM Declividade Fraca Média Forte DESCRIÇÃO GERAL DA ÁREA VIGOR DO PASTO Invasoras Alta Média Baixa Pasto Sujo Muito Médio Pouco Pasto Limpo Alto Médio Baixo Pasto Fraco Muito fraco Mediamente fraco Pouco fraco Normal Vigoroso Pastejo Pastejando Descansando Umidade Solo SIM NÃO Área Descoberta: Solo Exposto (erosão ...) Área mecanizada OBSERVAÇÕES APRECIAÇÃO GLOBAL DA ÁREA OUTRAS OBSERVAÇÕES Amazonia – Goiás Tratamentos dos dados – Lógica Fuzzy + Tipologia de especialista (Poccard et al., no prelo) Fazendas de pesquisa e particulares Tratamento dos dados – Kruskal-Wallis ANOVA
  11. 11. Métodos em geoprocessamento e sensoriamento remoto aplicados a qualificação das pastagens A análise da reflectância e da mistura (modelo MESMA) espectral, aplicada às imagens multiespectrais, é capaz de fornecer indicativos sobre o grau de degradação das pastagens A análise de séries temporais de índices espectrais de vegetação consegue distinguir entre áreas de pastagem degradadas/não degradadas Imagens orbitais de média resolução espacial são satisfatórias para estimar a biomassa vegetal de áreas de pastagens e gerar indicadores biofísicos significativos para discriminar níveis de degradação O cruzamento geoespacial entre os planos de informações e os atributos observados em campo fornecerá um conjunto de indicadores espacialmente explícitos para áreas sob pastagens consideradas degradadas
  12. 12. Reflectância espectral aplicada para identificação de níveis de degradação de pastagem Estudo de caso – Fazenda Olhos d’Água (MS) - Piatã e Humidícula - Degradação A, B, C - Imagem World View 2 – 20/set/2013 8 bandas espectrais(2,4 m) Não usa a banda PAN (0,5m) - Correção atmosférica - 50 pontos aleatórios em cada piquete (6) - Análises estatísticas - Regressão e diferença de médias Victoria, et al., 2015 - SBSR
  13. 13. Resultados Olhando apenas degradação, sem ser separar as espécies de forragens: - As bandas 1 a 5 permitiram diferenciar as pastagens com degradação nos níveis A e C, porém não foi possível distinguir dentre as outras combinações possíveis (A-B e B-C).
  14. 14. Diferenciação das forrageiras - A reflectância sete bandas do satélite WV2 foram capazes de distinguir entre pastagens plantadas com capim Humidícula e Piatã.
  15. 15. Controlando pela espécie de forragem Melhora diferenciação no nível de degradação
  16. 16. - Controlando o fator espécie de forragem, foi possível distinguir entre os diferentes níveis de degradação. Conclui-se então que para avaliar a degradação a partir da reflectância, primeiro é preciso identificar a forrageira utilizada.
  17. 17. Avaliação do modelo de mistura espectral com múltiplos componentes (MESMA) na discriminação de diferentes condições de cobertura em pastagens Nogueira, et al., 2015 - SBSR Estudo de caso – Fazenda PRDTA Alta Mogiana (SP)
  18. 18. A-B A-C B-C A-B A-C B-C Brachiaria brizantha Brachiaria decumbens MESMA Fração solo 0,006 0,101 1,000 1,000 0,103 0,2551 Fração veg_seca 0,905 1,000 0,601 1,000 1,000 1,000 Fração veg_verde 0,000 0,000 0,237 0,000 0,002 1,000 Fração sombra 0,000 0,636 0,000 0,000 1,000 0,000 Insitu Solo descoberto 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 Vegetação seca 0,002 0,000 0,000 1,000 0,001 0,001 Vegetação verde 0,000 0,000 0,000 1,000 0,001 0,001 Plantas daninhas 0,102 0,000 0,000 1,000 0,007 0,007 - A fração vegetação verde (veg_verde) derivada do MESMA discriminou, tanto na Brachiaria brizantha quanto na Brachiaria decumbens, o pasto bem manejado das demais pastagens. - A discriminação visual das pastagens (in situ) possibilitou a diferenciação das 3 condições de cobertura das pastagens de Brachiaria brizantha através dos parâmetros coberturas de vegetação verde e seca. No caso das pastagens de Brachiaria decumbens, as condições A e B não se diferenciaram, havendo padrões distintos apenas para o pasto C. - As informações in situ ajudam a explicar os resultados do MESMA, sem, contudo apresentar concordância entre as porcentagens de cobertura observadas.
  19. 19. Séries temporais de imagens MODIS para avaliação de pastagens Rally da pecuária (2011 e 2012): parâmetros biofísicos e observações (40 mil km em nove estados) – 782 pastagens Séries temporais de EVI-2/MODIS (2000-2012) (avaliadas de acordo com um protocolo elaborado com base em 7 métricas fenológicas, 14 critérios booleanos e 2 critérios numéricos) Entrevistas e históricos de manejos de pastagens nas fazendas de SP e MS – base teórica do protocolo Aguiar, D.A., 2013 – TESE INPE
  20. 20. Das pastagens amostradas, 30,3% apresentaram tendência de redução de biomassa no período analisado, 26,6% passaram por algum tipo de intervenção para melhoria da pastagem e 43,1% não sofreram nenhum tipo de intervenção e não apresentaram tendência de redução de biomassa no período analisado.
  21. 21. Para cada pixel, a tendência linear de NDVIs máximos anuais durante o período de estudo foi estimada por meio da aplicação da regressão ordinária dos mínimos quadrados, em que Slope é o coeficiente de inclinação da linha de regressão ajustada em cada pixel. ANDRADE, R. G.; LEIVAS, J. F.; GARÇON, E. A. M.; SILVA, G. B. S.; LOEBMANN, D. G. S. W.; VICENTE, L. E.; BOLFE, E. L.; VICTORIA, D. C. Monitoramento de processos de degradação de pastagens a partir de dados Spot Vegetation. Campinas, SP: Embrapa Monitoramento por Satélite, 2011 (Boletim de P&D). Forte Moderado Baixo Sem Indicativo de Degradação Dados: Séries Temporais do Satélite SpotVeg Máscara de Pastagens – PROBIO (2006) Análise: Análise espectro-temporal Tendência de longo prazo da cobertura vegetal (2006/2011 anos) Indıcatıvo de processo de degradação de pastagens em Goiás
  22. 22. 27% (3.600.000 ha) COM INDICATIVO DE DEGRADAÇÃO Indıcatıvo de processo de degradação de pastagens em Goiás
  23. 23. > 30% - 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Áreadepastagem(%) Não Degradado Baixo Moderado Forte Sem Indicativo de Degradação Indıcatıvo de processo de degradação de pastagens em Goiás
  24. 24. Medições por satélites Radiações espectrais Albedo planetário Temperatura de brilho NDVI Albedo da superfície Temperatura da superfície ET/ET0 ET0 diária ET diária Modelo SAFER Fluxograma para Evapotranspiração Estimativa da biomassa vegetal de áreas de pastagens através de imagens orbitais e modelos/algorítimos
  25. 25. SAFER x Penman-Monteith Fluxograma para Produtividade da água
  26. 26. Pasture evapotranspiration as indicators of degradation in the Brazilian Savanna. A case study for Alto Tocantins watershed Andrade, et al., 2014 - SPIE
  27. 27. Análise da biomassa em pastagens com indicativos de degradação na bacia do Alto Tocantins (a) (b) No ano de 2012, a produção média de Biomassa das pastagens nas classes de degradação moderada e forte foi de 1400 e 965 kg ha-1 mês-1, respectivamente. Sendo que, para a classe de moderada degradação, nos meses de março e setembro observaram-se, respectivamente, o maior (~2490 kg ha-1 mês-1) e o menor (~330 kg ha-1 mês-1) valor de Bio. Já para a classe de forte degradação, o maior e menor valor de Bio foi registrado nos meses de fevereiro (~1875 kg ha-1 mês-1) e setembro (~170 kg ha-1 mês-1), respectivamente. Ao comparar os valores de Bio das classes não degradada e de forte degradação notou-se diferença percentual mínima e máxima de 26 e 63%, respectivamente.
  28. 28. Modeling Soil Erosion Applied to Conservationist Planning of Degraded Pastures from Goiás State and the Federal District, Brazil Galdino, et al., 2014 - Land Degradation & Development
  29. 29. Distribution of soil losses (in Mg ha-1y-1), for the following scenarios: (A) Land use and management of pastures in 2009, without terraces; (B) Degraded pastures without terraces; (C) Non-degraded pastures without terraces; (D) Non-degraded pastures with terraces.
  30. 30. Distribuição espacial das classes de degradação de pastagem em Marabá, PA e correlações com as classes de solo e relevo Grego, et al., 2015 - SBSR
  31. 31. Mapas de isolinhas após interpolação por krigagem ordinária: a) classes de degradação da pastagem, b) classes de declividade e c) classes de solos. - Ao considerar a variabilidade espacial, foi possível identificar áreas coincidentes quanto a pastagem mais degradada, maior declive e solos pouco desenvolvidos, podendo ser útil também em áreas mais abrangentes da Amazônia. - Houve correlação espacial positiva entre as classes de degradação da pastagem e as classes de solo, indicando ser o fator solo um dos principais na indicação da degradação da pastagem da região de estudo.
  32. 32. http://www.geodegrade.cnpm.embrapa.br
  33. 33. PRODUÇÃO 2014/2015 2. Modelling of Soil Erosion Applied to Conservacionist Planning of Degraded Pastures in Goiás State And Federal District, Brazil – Galdino et al., no prelo - Land Degradation & Development 3. Análise geoespacial entre níveis de degradação de pastagens e parâmetros físicos em sub-bacias de Pindamonhangaba, SP – Galdino et al., 2015 - SBSR 4. Modelagem da Erosão Aplicada ao Planejamento Conservacionista do Solo em Pastagens de Pindamonhangaba (SP) – Galdino et al., 2014 – BOLETIM DE PESQUISA 6. Indicativo de pastagens plantadas em processo de degradação no bioma Cerrado – Andrade et al., 2015 – SBSR 5. Pasture evapotranspiration as indicators of degradation in the Brazilian Savanna. A case study for Alto Tocantins watershed – Andrade et al., 2014 – Proc. of SPIE 7. Estimativa da evapotranspiração e da biomassa de pastagens utilizando o algoritmo SAFER e imagens MODIS – Andrade et al., 2015 – SBSR 1. How to quantify the pasture degradation in the Amazon Region? A fuzzy logic approach – Poccard et al., 2014 – a ser submetido
  34. 34. PRODUÇÃO 2014/2015 8. Discriminação de áreas de pastagens plantadas por meio de séries temporais EVI2 – Bayma-Silva et al., 2014 – GEOPANTANAL 9. Plataforma web para sistemas de informação geoespacial (SIG): aplicações no projeto GeoDegrade – Bayma-Silva et al., 2015 – SBSR 10. Máscara de pastagem plantada por meio da classificação supervisionada das séries multitemporais de EVI-2 em ambiente de Cerrado – Rosa et al., 2015 – SBSR 11. Reflectância espectral aplicada para identificação de níveis de degradação de pastagem – Victoria et al., 2015 – SBSR 12. Distribuição espacial das classes de degradação de pastagem em Marabá, PA e correlações com as classes de solo e relevo – Grego et al., 2015 – SBSR 13. Avaliação do modelo de mistura espectral com múltiplos componentes (MESMA) na discriminação de diferentes condições de cobertura em pastagens – Nogueira et al., 2015 – SBSR 14. Estimativa da disponibilidade de forragem em pastagens através de técnicas de sensoriamento remoto – Andrade et al., 2014 – Capítulo de livro Pecuária de Precisão

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