Submitted by Gabriela Lopes (gmachadolopesufpel@gmail.com) on 2017-03-07T16:35:43Z
No. of bitstreams: 2
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)
DISSERTAÇÃO- Gabriel Lemos.pdf: 2973253 bytes, checksum: 5e743c4ca1d0ee9a605f01d0923762e3 (MD5) / Approved for entry into archive by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2017-03-09T20:37:36Z (GMT) No. of bitstreams: 2
DISSERTAÇÃO- Gabriel Lemos.pdf: 2973253 bytes, checksum: 5e743c4ca1d0ee9a605f01d0923762e3 (MD5)
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-09T20:37:36Z (GMT). No. of bitstreams: 2
DISSERTAÇÃO- Gabriel Lemos.pdf: 2973253 bytes, checksum: 5e743c4ca1d0ee9a605f01d0923762e3 (MD5)
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)
Previous issue date: 2016-02-19 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul - FAPERGS / A área de soja tem expandido rapidamente nos últimos anos na metade sul do Rio Grande do Sul (RS), a qual é bastante ocupada por solos hidromórficos e pela cultura do arroz irrigado. Entretanto, o cultivo da soja neste tipo de solo pode implicar impactos importantes sobre a produtividade da cultura. No contexto em que os mapas de área cultivada têm grande importância para fins de planejamento da produção e de estudos ambientais, o objetivo principal deste estudo foi desenvolver uma metodologia objetiva para identificar e mapear as áreas de soja em municípios da metade sul do RS a partir de imagens obtidas por sensores orbitais do padrão Landsat. Para tanto, utilizaram-se oito imagens referentes aos munícipios de Bagé e Hulha Negra durante a safra 2013/14. As áreas de soja foram mapeadas primeiramente por um processo de classificação automática não supervisionada seguido de uma criteriosa interpretação visual multiespectral e multitemporal, visando produzir um dado de referência. Em seguida, as quatro principais imagens foram interpretadas individualmente ou em conjunto, objetivando avaliar seu grau de precisão no mapeamento. Visando compreender o ciclo de desenvolvimento da cultura na região. O comportamento espectro-temporal da soja foi avaliado através do perfil do Enhanced Vegetation Index em imagens MODIS. O mapa de referência de soja também foi avaliado em combinação com mapas de solos, altitude e declividade. O maior acerto no mapeamento (~95%) foi obtido na combinação entre as imagens adquiridas no final de dezembro, em meados de janeiro e no início e no final de março e a imagem que mais contribuiu para o mapeamento da soja foi a adquirida no início de março. A análise das imagens Landsat e MODIS indicou que para o mapeamento de soja em municípios da metade sul do RS é necessário a utilização de pelo menos uma imagem adquirida livre de cobertura de nuvens a cada 40-50 dias, desde dezembro até abril, sendo muito importante uma imagem entre meados de fevereiro e meados de março. Os talhões de soja encontraram-se prioritariamente abaixo de 200 metros de altitude (55,7 e 48%, para Bagé e Hulha Negra, respectivamente). A maioria dos talhões encontrou-se localizado em
6
declividades acima de 3% (90 e 99,2%, para Bagé e Hulha Negra, respectivamente). As classes de solo NEOSSOLO LITÓLICO, PLANOSSOLO HÁPLICO e LUVISSOLO HÁPLICO contemplaram cerca de 70% dos talhões de soja mapeados em Bagé. Em Hulha Negra, quase 78% dos talhões de soja estiveram sobre os solos VERTISSOLO EBÂNICO, ARGISSOLO VERMELHO e CHERNOSSOLO ARGILÚVICO. / Soybean cropped area rapidly increased over the last few years in southern Rio Grande do Sul State (RS), Brazil, which is very occupied by hydromorphic soils and irrigated rice. However, the soybean cultivation over those soils can greatly impact crop yield. The context in which cropped area maps are very important for agricultural planning purposes and environmental studies, the main aim of this study was to develop an objective methodology to identify and map soybean fields in municipalities of southern RS by using landsat-like images. Thus, eight images covering the municipalities of Bagé and Hulha Negra during 2013/14 crop year were used. In order to produce a reference map, soybean fields were first mapped by an unsupervised classification followed by a careful multispectral and multi-temporal visual interpretation. The four main images were simultaneous and individually analyzed to evaluate their mapping accuracy. To better understand the soybean crop season over the study area the spectro-temporal profile of MODIS Enhanced Vegetation Index was also assessed. Soybean reference map was also evaluated with soil, altitude and slope maps. Results showed that higher mapping accuracy (~95%) was obtained using images acquired in late December, mid-January, and early and late March and major contribution for soybean mapping was provided by the image acquired on early March. The analysis of Landsat and MODIS images indicated that for the soybean mapping in municipalities of southern RS it is necessary at least one cloud free image acquired every 40-50 days, from December to April and it is very important an image acquired between mid-February and mid-March. The majority of soybean fields was below 200 meters (55.7 and 48% for Bagé and Hulha Negra, respectively) and above 3% slope (90 and 99.2%, for Bagé and Hulha Negra, respectively). In Bagé, NEOSSOLO LITÓLICO, PLANOSSOLO HÁPLICO and LUVISSOLO HÁPLICO comprised about 70% of the soybean fields. In Hulha Negra, almost 78% of soybean fields were on the VERTISSOLO EBÂNICO, ARGISSOLO VERMELHO and CHERNOSSOLO ARGILÚVICO.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpel.edu.br:prefix/3216 |
| Date | 19 February 2016 |
| Creators | Lemos, Gabriel da Silva |
| Contributors | 55731325049, http://lattes.cnpq.br/5373631394883825, Rizzi, Rodrigo |
| Publisher | Universidade Federal de Pelotas, Programa de Pós-Graduação em Manejo e Conservação do Solo e da Água, UFPel, Brasil, Faculdade de Agronomia Eliseu Maciel |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPEL, instname:Universidade Federal de Pelotas, instacron:UFPEL |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0016 seconds