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Type: TESE DIGITAL
Degree Level: Doutorado
Title: Métodos para identificação de diferentes manejos de pastagem através de dados de sensoriamento remoto
Title Alternative: Methods for pasture management identification based on satellite images
Author: Manabe, Victor Danilo, 1986-
Advisor: Rocha, Jansle Vieira, 1961-
Abstract: Resumo: A população mundial, projetada para 9 bilhões de pessoas em 2050, coloca em foco a necessidade do aumento da produção de alimentos. Estudos apontam em até 65% o aumento de novas áreas agriculturáveis. O crescimento da produção agrícola, de maneira sustentável, nas áreas já destinadas a esta finalidade, pode ser a melhor solução para o conflito existente entre expansão da produção agrícola e conservação do meio ambiente. Já foi mostrado que é possível o aumento da produtividade de maneira eficiente e reduzindo a emissão gases do efeito estufa, isto levaria a diminuição da pressão para a abertura de novas áreas destinadas a agricultura. Porém isso demanda a disponibilidade de tecnologia e conhecimento para o produtor e adoção de políticas públicas. O aumento da produtividade nas áreas de pastagem pode ser um fator importante para liberação de áreas para a expansão agrícola. Ao se pensar em sistemas de produção que tenham uma maior sinergia na utilização dos recursos, o sistema de integração lavoura-pecuária se apresenta como uma alternativa que aumenta a produtividade e eficiência da produção. Apesar das inúmeras pesquisas que investigam este processo de mudança das pastagens, ainda se faz necessária uma análise mais detalhada que contemple aspectos como a distribuição geográfica, mapeamento e monitoramento das pastagens. A análise multitemporal de imagens de satélite pode constituir uma estratégia eficaz no processo de mapeamento e monitoramento desta cultura. Neste sentido, a tese teve como objetivo a caracterização e mapeamento de diferentes tipos sistemas de produção e manejos de pastagem em regiões do Brasil, utilizando séries temporais de sensoriamento remoto. Métodos de caracterização e mapeamento de diferentes tipos de manejo de pastagem e sistemas de integração lavoura-pecuária (ILP) foram desenvolvidos com a utilização do método TWDTW (Time-Weighted Dynamic Time Warping) de análise e classificação de séries temporais, em conjunto com dados temporais EVI/MODIS. Dentro das definições adotadas de manejo intensificado de pastagem (tempo após a reforma e adubação), a distinção, por meio de séries temporais de EVI, apresentou acurácia entre 73-98%, para fazendas localizadas em São Paulo, Mato Grosso e Pará. O método desenvolvido para identificação de áreas de ILP mostrou acurácia entre 75-86% na identificação de sistemas com características anuais e multianuais. Assim, foram desenvolvidas possibilidades para a sistematização do monitoramento e mapeamento de sistemas ILP em escala regional e de intensidade de manejo em escala de propriedade, através de séries temporais de imagens de sensoriamento remoto

Abstract: The world's population is projected to reach 9 billion people by 2050, what brings up the need to increase food production. Studies show that the increase of new areas for agriculture will be around 65%. The increase of sustainable agricultural production in areas already designed for this purpose may be the solution for the conflict between the expansion of agricultural production and environmental conservation. It has been shown that it is possible to increase the efficiency in productivity while reducing GHG emissions, this would lead to decreased pressure to open up new areas for agriculture, but this takes the availability of technology and knowledge to the producer and adoption of public policies. Higher productivities of grazing land can be an important factor in freeing areas for agricultural expansion. Thinking about production systems that have greater synergy in use of resources, the integrated crop-livestock-forest (ICL) system is presented as an alternative to increase productivity and production efficiency. Despite numerous studies investigating this process of pasture changes, even more analysis is needed to addresses issues such as geographical distribution, mapping and monitoring of pastures. The multi-temporal analysis of satellite images may provide an effective strategy for mapping and monitoring processes, since the use of information acquired at different times allow differentiation of targets due to the variation of the spectral response. Thus, thesis aimed to characterize and map different pasture production systems and management in regions of Brazil using time series remote sensing. TWDTW (Time-Weighted Dynamic Time Warping) method of temporal series analysis and classification and EVI/MODIS temporal data were used to develop the method. Among the adopted definitions of intensified pasture management (period after pasture renew and fertilizer), the distinction, through time series of EVI, showed an accuracy of 73-98% for farms located in São Paulo, Mato Grosso and Pará. The method developed to identify areas of iCL showed accuracy between 75-86%. Thus, the use of remote sensing time series analyses to automatic monitoring and mapping iCL systems in regional scale and pasture management was create
Subject: Análise de séries temporais
Pastagens - Trópicos
Mapeamento digital
Terra - Uso
Lavoura - Integração
Language: Português
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2018
Appears in Collections:FEAGRI - Tese e Dissertação

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