Author(s): CASSANIGA, V. T.; SILVEIRA, H. L. F. da

Summary: A agropecuária é uma atividade com alta taxa de geração de empregos e significativa participação no produto interno bruto (PIB) do país. Grande parte das pastagens do território brasileiro apresenta algum tipo de degradação, que as torna menos rentáveis e menos eficientes, portanto o seu mapeamento é de grande importância para a identificação e recuperação das áreas. O sensoriamento remoto tem grande potencial para identificar e classificar essas áreas, porém depende, entre outras coisas, de conhecimento sobre o comportamento espectrotemporal das áreas ocupadas por este uso. O presente estudo busca estabelecer uma metodologia para obter atributos de pastagens oriundos de dados de sensoriamento remoto, para seu uso em algoritmos de classificação. Foram definidos como atributos de pastagens os valores mínimos, máximos, de média e de desvio padrão para quatro índices de vegetação e para seis bandas espectrais do sensor OLI/Landsat-8 nos períodos secos e chuvosos dos anos de 2017, 2018 e 2019. Esses atributos foram calculados nos polígonos de pastagens identificados nos dados do Mapbiomas durante o período de interesse (2017 a 2019). O resultado obtido foi um arquivo vetorial com 160 atributos para mais de 125 mil áreas de pastagens na área de estudo.

Publication year: 2020

Types of publication: Paper in annals and proceedings

Unit: Embrapa Territorial

Keywords: Cerrado, Degradação de pastagens, EVI, NDII, NDVI