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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”
Degradação de Pastagens é
um processo.
Ocorre ao longo do tempo
com mudanças nas
características de cobertura
e uso da Terra.
Degradado
Produtivo
Processo
Agronômico
(invasoras)
Processos
Biológico
(invasoras
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exposto)
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biológica
avançada
Degradação
biológica
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Degradação
agronômica
avançada
Degradação
agronômica
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Pastos bons
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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
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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
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)
__________________
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__________________
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
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Fraca
Média
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DESCRIÇÃO GERAL DA ÁREA VIGOR DO PASTO
Invasoras
Alta
Média
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Pasto Fraco
Muito fraco
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Amazonia – Goiás
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Lógica Fuzzy + Tipologia de
especialista (Poccard et al.,
no prelo)
Fazendas de pesquisa e
particulares
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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
Reflectância espectral aplicada para identificação de
níveis de degradação de pastagem
Estudo de caso – Fazenda Olhos d’Água (MS)
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- 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
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de médias
Victoria, et al., 2015 - SBSR
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).
Diferenciação das forrageiras
- A reflectância sete bandas do satélite WV2 foram capazes de distinguir entre
pastagens plantadas com capim Humidícula e Piatã.
Controlando pela espécie de forragem
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- 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.
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)
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.
Séries temporais de imagens MODIS para avaliação de
pastagens
Rally da pecuária (2011 e 2012): parâmetros biofísicos e observações (40 mil km em
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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
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.
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
27%
(3.600.000 ha)
COM
INDICATIVO
DE
DEGRADAÇÃO
Indıcatıvo de processo de degradação de pastagens em Goiás
> 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
Medições por
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planetário
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Albedo
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superfície
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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
SAFER x Penman-Monteith
Fluxograma para Produtividade da água
Pasture evapotranspiration as indicators of degradation in
the Brazilian Savanna.
A case study for Alto Tocantins watershed
Andrade, et al., 2014 - SPIE
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.
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
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.
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
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.
http://www.geodegrade.cnpm.embrapa.br
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
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algoritmo SAFER e imagens MODIS – Andrade et al., 2015 – SBSR
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approach – Poccard et al., 2014 – a ser submetido
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
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séries multitemporais de EVI-2 em ambiente de Cerrado – Rosa et al., 2015 – SBSR
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pastagem – Victoria et al., 2015 – SBSR
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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
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Mapeamento qualitativo das pastagens do Brasil

  • 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. Degradação de Pastagens é um processo. Ocorre ao longo do tempo com mudanças nas características de cobertura e uso da Terra.
  • 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. Biomas Amazônia – Cerrado – Mata Atlântica
  • 6. Bioma Amazônia 2012 - 304 pastagens 2011 - 257 pastagens 2012 – 55 pastagens caracterizadas Bioma Cerrado - GO
  • 7. Parceria Rally da Pecuária 2011/2012 782 pastagens
  • 8. Fazendas de pesquisa e particulares
  • 9. Instituto de Zootecnia - Sertãozinho - SP
  • 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. 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. 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. 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. Diferenciação das forrageiras - A reflectância sete bandas do satélite WV2 foram capazes de distinguir entre pastagens plantadas com capim Humidícula e Piatã.
  • 15. Controlando pela espécie de forragem Melhora diferenciação no nível de degradação
  • 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. 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.
  • 19. 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.
  • 20. 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
  • 21. 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.
  • 22. 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
  • 23. 27% (3.600.000 ha) COM INDICATIVO DE DEGRADAÇÃO Indıcatıvo de processo de degradação de pastagens em Goiás
  • 24. > 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
  • 25. 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
  • 26. SAFER x Penman-Monteith Fluxograma para Produtividade da água
  • 27. Pasture evapotranspiration as indicators of degradation in the Brazilian Savanna. A case study for Alto Tocantins watershed Andrade, et al., 2014 - SPIE
  • 28. 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.
  • 29. 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
  • 30.
  • 31. 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.
  • 32. 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
  • 33. 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.
  • 35. 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
  • 36. 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