Autoria: SANTOS, S. A.; LIMA, H. P. de; OLIVEIRA, L. O. F. de; TOMÁS, W. M.; ABREU, U. G. P. de; MASSRUHÁ, S. M. F. S.; PEROTTO-BALDIVIESO, H. L.

Resumo: O objetivo deste estudo foi desenvolver um índice do potencial natural de produção pecuária (PNPP) para o Pantanal em nível de fazenda usando indicadores de paisagem combinados com o processo de inferência fuzzy. Quatro indicadores de paisagem relacionados com a produção de gado de corte foram selecionados por um grupo de experts. A aplicação dessa tentativa foi mostrada através de dados de uma fazenda piloto localizada na sub-região da Nhecolândia, Pantanal, MS. As técnicas de sensoriamento remoto aliadas com sistemas de informação geográfica (GIS) foram usadas para mapear os tipos de vegetação e corpos d?água (tipos de paisagens) da fazenda piloto. As métricas da composição dos tipos de paisagens foram feitas usando o ArcGis 9 e então estimados os quatro indicadores selecionados pelos experts: proporção da cobertura de floresta (CF); valor produtivo das paisagens (VPP); diversidade dos corpos d?agua (DCA) e grau de inundação (GI). Um processo de inferência fuzzy envolvendo definições de funções de pertinência, operações de conjunto fuzzy e regras de inferência foram realizados e validados com um grupo chave de tomadores de decisão. Diferentes cenários também foram simulados em lote e validados com usuários. Ambos os procedimentos foram desenvolvidos no programa Webfuzzy. O valor do índice PNPP obtido na fazenda piloto esteve dentro do esperado. Lógica fuzzy combinada com métricas de paisagens permitiu definir o potencial natural das fazendas para produzir gado de corte no Pantanal. In this study, an index natural potential for livestock ranching (NPLR) at ranch level in the Pantanal wetland was obtained using landscape indicators combined with fuzzy inference process. Four landscape indicators related with livestock production were selected by an expertise group. The application of this approach was illustrated through a pilot ranch located in the Nhecolândia sub-region, Pantanal, MS. Remote Sensing (RS) and Geographic Information System (GIS) technologies were used to map the vegetation types and aquatic habitats (landscapes types) in this ranch. Landscape type?s composition metrics were obtained using the ArcGis 9 and were used to estimate the four indicators selected by expertise: forest cover proportion (FC); landscape productive value (LPV); diversity of aquatic habitats (DAH) and flooding degree (FD). Fuzzy inference process involving definitions of membership functions, fuzzy set operations and inference rule were run and validated with the participation of core stakeholders. Different scenarios also were simulated in batch and validated with the participation of stakeholders. Both procedures were performed by Webfuzzy software. The NPLR index value found in the pilot ranch was as expected by both expertise and stakeholders. Fuzzy logic combined with landscape metric seems to be suitable for the definition of the natural potential of ranches to produce livestock in the Pantanal.

Ano de publicação: 2012

Tipo de publicação: Artigo em anais e proceedings

Unidade: Embrapa Agricultura Digital

Palavras-chave: Análise de paisagem, Aprendizado de máquina fuzzy, Fuzzy machine learning, Geographic information systems, Indicador de sustentabilidade, Landscape analysis, Participatory validation, Remote sensing, Sensoriamento Remoto, Sistema de Informação Geográfica, Sustainability indicator, Validação participativa, wetlands