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Tipo do documento: Dissertação
Title: Biometria e índices de vegetação por sensoriamento remoto em área de pastagem no município de Cachoeiras de Macacu, RJ
Other Titles: Biometry and vegetation indexes by remote sensing in a pasture area in the municipality of Cachoeiras de Macacu, RJ
Authors: Pessanha, Mariane dos Santos
Orientador(a): Lyra, Gustavo Bastos
Primeiro coorientador: Lima, Evaldo de Paiva
Primeiro membro da banca: Lyra, Gustavo Bastos
Segundo membro da banca: Abreu, Marcel Carvalho
Terceiro membro da banca: Andrade, Ricardo Guimarães
Keywords: geoprocessamento;imagens orbitais;dinâmica sazonal;geoprocessing;orbital images;seasonal dynamics
Área(s) do CNPq: Geociências
Idioma: por
Issue Date: 6-Nov-2020
Publisher: Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
Sigla da instituição: UFRRJ
Departamento: Instituto de Tecnologia
Programa: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola e Ambiental
Citation: PESSANHA, Mariane dos Santos. Biometria e índices de vegetação por sensoriamento remoto em área de pastagem no município de Cachoeiras de Macacu, RJ. 2020. 63 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola e Ambiental) - Instituto de Tecnologia, Departamento de Engenharia, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, RJ, 2020.
Abstract: A produção agrícola e pecuária é influenciada por diferentes fatores climáticos e pela demanda internacional. Atualmente a pecuária tem importante papel na atividade econômica do País e, em decorrência dessa influência surge a necessidade de repensar as etapas de manejo a partir da aplicação de novas técnicas e ferramentas tecnológicas no gerenciamento dessas áreas. O presente trabalho apresenta uma avaliação das características biométricas e o processamento de imagens orbitais para obtenção dos índices de vegetação de uma área de pastagem comercial localizada no município de Cachoeiras de Macacu, RJ. Para a caracterização biométrica foram considerados métodos destrutivos e não-destrutivos em superfície, assim como o método baseado em imagens orbitais dos satélites Landsat-8 (L8) e Sentinel-2 (S2). Nas campanhas foi determinado o índice de área foliar (IAF), com a utilização de um ceptômetro e a altura para duas áreas, defindas como: i) externa (30 ha) com pastoreio de 160 animais a cada 15 dias, e ii) interna (25 m²), cercada dentro da área externa e sem pastoreio. No método destrutivo adotado em três campanhas, a vegetação da área externa foi coletada ao nível do solo e levada para laboratório. As imagens orbitais foram selecionadas, considerando a menor interferência de nuvens, pré-processadas e manipuladas algebricamente com ferramentas de geoprocessamento. As variáveis meteorológicas para caracterização das condições ambientais do local foram obtidas por uma estação micrometeorológica instalada na área e a precipitação foi medida por uma estação meteorológica localizada próxima da área de estudo. O IAF apresentou média de 2,10 m2.m-2, com valor mínimo de 0,68 m2.m-2, e valor máximo de 5,00 m2.m-2, enquanto na área interna a média foi de 2,72 m2.m-2, com mínimo de 1,31 m2.m-2; e máximo de 5,31 m2.m-2. A altura da vegetação na área externa apresentou média de 29,19 cm, com valor máximo de 75 cm e mínimo de 8 cm, para a área interna foi encontrada média de 48,41 cm, com valor máximo de 90 cm e mínimo de 12 cm. Para imagens do Landsat-8, o NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) variou entre 0,61 e 0,83; SAVI (Soil-Adjusted Vegetation Index) entre 0,32 e 0,68; e IAF com valores entre 0,52 e 4,56, para Sentinel-2 a variação do NDVI foi entre 0,58 e 0,79, SAVI entre 0,29 e 0,61 e IAF entre 0,42 a 2,17. Os valores de IAF estimado pelo índice SAVI com o IAF observado (ceptômetro) apresentou precisão, com coeficiente de concordância de Willmott (d) de 0,87 (Sentinel-2) e 0,86 (Landsat-8) para L=0,25. O estudo demonstrou que os resultados apresentam comportamento sazonal, que indicou períodos com maior disponibilidade de água e energia solar no ambiente favorecem o crescimento da vegetação. O monitoramento se torna importante ferramenta para auxiliar no conhecimento da dinâmica sazonal e, fornece informações para projetos e manejo de áreas de pastagem.
Abstract: Agricultural and livestock production is influenced by different climatic factors and international demand. Livestock currently plays an important role in the country's economic activity and, as a result of this influence, there is a need to rethink the management stages based on the application of new techniques and technological tools in the management of these areas. The present work presents an evaluation of the biometric characteristics and the processing of orbital images to obtain the vegetation indices of a commercial pasture area located in the municipality of Cachoeiras de Macacu, RJ. For the biometric characterization, destructive and non-destructive methods on the surface were considered, as well as the method based on orbital images from the Landsat-8 (L8) and Sentinel-2 (S2) satellites. The leaf area index (LAI) was determined in the campaigns, using a ceptometer and the height for two areas, defined as: i) outdoor (30 ha) with 160 animals grazing every 15 days, and ii) indoor (25 m²), fenced inside the outdoor area and without grazing. In the destructive method adopted in three campaigns, the vegetation in the external area was collected at ground level and taken to the laboratory. The orbital images were selected, considering the lowest cloud interference, pre-processed and algebraically manipulated with geoprocessing tools. The meteorological variables for characterization of the environmental conditions of the place were obtained by a micrometeorological station installed in the area and the precipitation was measured by a meteorological station located close to the study area. The IAF presented an average of 2.10 m2.m-2, with a minimum value of 0.68 m2.m-2, and a maximum value of 5.00 m2.m-2, while in the internal area the average was 2. 72 m2.m-2, with a minimum of 1.31 m2.m-2; and a maximum of 5.31 m2.m-2. The height of the vegetation in the external area averaged 29.19 cm, with a maximum value of 75 cm and a minimum of 8 cm, for the internal area it was found an average of 48.41 cm, with a maximum value of 90 cm and a minimum of 12 cm. For Landsat-8 images, the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) ranged between 0.61 and 0.83; SAVI (Soil-Adjusted Vegetation Index) between 0.32 and 0.68; and IAF with values between 0.52 and 4.56, for Sentinel-2 the NDVI variation was between 0.58 and 0.79, SAVI between 0.29 and 0.61 and IAF between 0.42 and 2.17. The IAF values estimated by the SAVI index with the observed IAF (ceptometer) showed accuracy, with a Willmott coefficient of agreement (d) of 0.87 (Sentinel-2) and 0.86 (Landsat-8) for L=0. 25. The study showed that the results show seasonal behavior, which indicated periods with greater availability of water and solar energy in the environment favor the growth of vegetation. Monitoring becomes an important tool to help understand seasonal dynamics and provide information for projects and management of pasture areas.
URI: https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/13307
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