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

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5902/2236499443352

Palavras-chave:

Cerrado, NDVI, Qualidade em pastagens, Sentinel 2

Resumo

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.

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Biografia do Autor

Brenda Nogueira de Brito, Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, MG

Mestranda em Geografia (linha de pesquisa "Estudos Ambientais e Geotecnologias"). Participante do Laboratório de Cartografia e Sensoriamento Remoto, da Universidade Federal de Uberlândia., Uberlândia, MG.

Jorge Luís Silva Brito, Universidade Federal de Uberlândia

Professor Titular da Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, MG.

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Publicado

2020-12-31

Como Citar

Brito, B. N. de, & Brito, J. L. S. (2020). Mapeamento de qualidade em pastagens do Cerrado por meio de imagens Sentinel 2. Geografia Ensino & Pesquisa, 24, e44. https://doi.org/10.5902/2236499443352

Edição

Seção

Geoinformação e Sensoriamento Remoto em Geografia