Classificação de níveis de degradação de pastagens em solos arenosos na bacia do alto Taquari (MS/MT) utilizando Modelo Linear de Mistura Espectral - MLME em imagens Landsat 5 TM.
Classificação de níveis de degradação de pastagens em solos arenosos na bacia do alto Taquari (MS/MT) utilizando Modelo Linear de Mistura Espectral - MLME em imagens Landsat 5 TM.
Autoria: GALDINO, S.; MARINHO, M. de A.; SILVA, J. dos S. V. da
Resumo: Resumo: A degradação das pastagens é um dos maiores problemas da pecuária brasileira na atualidade. As áreas de solos arenosos na bacia do alto Taquari (BAT) recobertas por pastagens degradadas constituem importantes fontes de produção de sedimentos, que intensificam o assoreamento do rio Taquari no Pantanal. Assim, o presente trabalho teve por objetivo mapear e caracterizar diferentes níveis de degradação das pastagens cultivadas em solos arenosos na BAT empregando o Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME). A partir de imagens Landsat 5 do período de abril e maio de 2010 foram geradas imagens reflectância das bandas 1 a 5 e 7 do sensor TM. Utilizando o MLME foi gerado a imagem abundância de solo exposto, em relação à qual e apoiado por trabalho de campo, foram definidos três níveis de degradação das pastagens conforme a seguir: pastagens não degradadas (solo exposto ≤ 20%), pastagens com nível de degradação baixo/médio (20 < solo esposto ≥ 45%) e alto (solo exposto > 45%). As áreas de pastagens cultivadas em solos arenosos na BAT em 2010 totalizavam 851.204 hectares, correspondendo a 66,3% dessa classe de solo e a 30,1% da superfície da bacia. A maioria da área avaliada, cerca de 57%, foi caracterizado como sendo de baixo/médio nível de degradação. Níveis de degradação alto corresponderam a aproximadamente a 9% da área. As pastagens não degradadas recobriam 286 mil hectares, cerca de 34% da área.
Ano de publicação: 2012
Tipo de publicação: Artigo em anais e proceedings
Unidade: Embrapa Agricultura Digital
Palavras-chave: Digital images, Image analysis, Pantanal, Processamento digital de imagens, Remote sensing, Sensoriamento Remoto
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