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Estimativas de variáveis biofísicas de vegetação campestre sob manejo pastoril por meio de sensoriamento remoto

O Bioma Pampa representa aproximadamente 63% do território do Estado do Rio Grande do Sul - Brasil caracteriza-se pela alta biodiversidade de espécies vegetais e por sua formação predominantemente campestre. Em função da contínua incorporação de espécies exóticas, monoculturas e a práticas por vezes inadequadas de manejo pastoril para produção pecuária, os campos do Bioma Pampa estão rapidamente sendo degradados, fragmentados e descaracterizados. A Biomassa é uma das variáveis biofísicas estratégicas de interesse em estudos de controle, monitoramento e estimativas da vegetação campestre. O objetivo principal deste estudo é contribuir no desenvolvimento de novas estratégias de manejo e monitoramento adequados da vegetação campestre e inferir regressão linear multivariada para estimar a biomassa dos campos nativos a partir de dados remotos e dados de campo. As avaliações foram realizadas em área pertencente à Universidade Federal de Santa Maria, localizada na região central do Rio Grande do Sul. Os manejos pastoris correspondem a duas somas térmicas acumuladas, em dias, de 375 e 750 graus-dias (GD), que determinaram os intervalos entre pastoreio. Os dados remotos utilizados foram oriundos de imagem MSI do Satélite Sentinel-2 e dados de espectrorradiômetro com amplitude de 350-2500 nm. Verificou-se que as duas técnicas apresentaram resultados satisfatórios, em que inferiu-se regressões com r²ajustado = 0.65 para estimar biomassa verde e regressões com r²ajustado = 0.61 para biomassa total e biomassa senescente. Desta forma, o estudo verificou que é possível minimizar os esforços de campo para auxiliar no monitoramento, organização e conservação dos campos nativos do Bioma Pampa utilizando dados de sensoriamento remoto como ferramenta de manejo buscando a sustentabilidade destes complexos ambientes naturais. / The Pampa Biome represents approximately 63% of the territory in the State of Rio Grande do Sul - Brazil, characterized by the high biodiversity of plant species and its predominantly rural formation. As a result of the continuous incorporation of exotic species, monocultures and excessive cattle production, the Pampa Biome fields are rapidly being degraded, fragmented and decharacterized. Biomass is one of the strategic biophysical variables of interest in studies of prevention, monitoring and estimates of the country vegetation. The main objective of this study is to contribute to the development of new strategies for the proper management and monitoring of the country vegetation and to infer multivariate linear regression to estimate the biomass of the natural grassland in native fields from remote data and field data. The evaluations were carried out in an area belonging to the Federal University of Santa Maria, located in the central region of Rio Grande do Sul. Pastoral management correspond to two accumulated thermal sums in days of 375 and 750 degrees-days (GD), which determined the intervals between grazing. The remote data used came from MSI image of Sentinel-2 Satellite and spectroradiometer data with amplitude of 350-2500 nm. It was verified that the two techniques presented satisfactory results, in which regressions with adjusted r² of 0.65 were estimated to estimate green biomass and regressions with adjusted r²> 0.61 for total biomass and dry biomass. In this way, the study verified that it is possible to minimize the field efforts to assist in the monitoring, organization and conservation of the natural grassland in native fields of the Pampa Biome using remote sensing data as a management tool seeking the sustainability of these complex natural environments.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.lume.ufrgs.br:10183/185286
Date January 2018
CreatorsGuerini Filho, Marildo
ContributorsKuplich, Tatiana Mora
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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