Mapeamento de qualidade em pastagens do Cerrado por meio de imagens Sentinel 2

Abstract

Os mapeamentos de evolução do uso da terra são cada vez mais difundidos e relevantes no âmbito da Ciência da Informação Geográfica. Mapear as pastagens e, sobretudo, a qualidade das pastagens do Cerrado, exige o desenvolvimento de abordagens computacionais e dados precisos. Nessa perspectiva, este estudo tem por objetivo aprimorar técnicas de mapeamento de qualidade em pastagens. Para tanto, 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 4 imagens, ao longo das estações do ano, e realizada comparação com dados de campo. De acordo com os resultados obtidos, foi possível identificar 3 níveis de degradação: “Moderado”, “Baixo” e “Nenhum”. Valores de NDVI 0,37 indicam pastagens moderadamente degradadas, aqueles correspondentes ao intervalo entre 0,37 e 0,43 podem ser considerados com nível de degradação “Baixo” e valores de NDVI 0,43 representam pastagens não degradadas. Ao utilizar os intervalos para mapear a qualidade das pastagens da Sub-bacia Hidrográfica do Ribeirão Douradinho, obteve-se uma acurácia muito boa, correspondente ao Índice Kappa de 0,78.

Estudo sobre indução da lactação associada a metoclopramida em vacas da raça holandês

“…Dentre os componentes do leite, a gordura é o que apresenta maior variação, podendo ser influenciada pela raça, alimentação, época do ano e manejo (Gonzalez, 2001;Brito, 2005).…”

Breve abordagem utilizando índice de vegetação em unidades de conservação com google earth engine

“…Do mesmo modo que os autores supracitados, Nicácio et al (2009) denotaram a importância da análise da sazonalidade, tanto do NDVI, quanto da precipitação mensal verificando, desse modo, que as relações são diretas ou inversamente proporcionais. Brito & Brito (2020) também apontaram que os períodos chuvosos influenciam os valores de NDVI, aumentando os valores máximos.…”

Dynamics and degradation of pastures in the microregion of Goiânia through vegetation indices and satellite data

“…They concluded that there is a high potential for using Sentinel 2 images in such studies and that more research is needed in study areas distributed across all geographic regions, as highlighted by Giongo et al (2022) in their study on the relationship between pasture quality using aerial images and the bromatological quality of the pasture in the field. Brito & Brito (2020), in a survey of pasture quality in the Triângulo Mineiro using Sentinel 2 images from 2018 and 2019, found that 63.70% of pasture areas in the Ribeirão Douradinho Sub-basin showed low to moderate degradation.…”