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

+ solo

exposto)

Degradação

biológica

avançada

Degradação

biológica

Média

Degradação

agronômica

avançada

Degradação

agronômica

Média

Pastos bons

- Altos

- Baixos

- Mal fechados

Juquiras

- Alta

- Média

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

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) __________________

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

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)

- 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

ResultadosOlhando 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

Melhora diferenciação no nível de degradação

- 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 M

ES

MA

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

In s

itu

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

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

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 pastagensem 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

Áre

a d

e p

as

tag

em

(%

)

Não Degradado Baixo Moderado ForteSem Indicativo de

Degradação

Indıcatıvo de processo de degradação de pastagens em Goiás

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

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

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

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