Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2023 |
| Autor(a) principal: |
Medeiros, Daniel Baptista de |
| Orientador(a): |
Campos, Rogério Costa |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pelotas
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento Territorial e Sistemas Agroindustriais
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/handle/prefix/12342
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Resumo: |
O cultivo da soja é a principal atividade agrícola no Brasil. Sua importância econômica decorre da versatilidade do grão na indústria que pode ser utilizado para consumo humano, para criação animal e para a produção de biocombustíveis. A quantificação das áreas agrícolas com soja nos municípios brasileiros é realizada por meio de uma metodologia do IBGE denominada Pesquisa Agrícola Municipal-PAM, que é baseada em um levantamento subjetivo, que não implica na mensuração da área. Portanto, justifica-se a importância da utilização de outras metodologias de maior precisão para mapear áreas de soja, que são realizadas de forma objetiva e produzem resultados que podem ser utilizados posteriormente como informações importantes no planejamento de políticas públicas voltadas à sojicultura. Uma destas metodologias consiste no uso de imagens geradas por meio de sensores a bordo de satélites, que possibilitam mapear a expansão das áreas de soja sobre outros usos/coberturas de solo, e com isso avaliar o impacto desta expansão na economia da região. O presente estudo teve por objetivo realizar o mapeamento das áreas cultivadas com soja nos municípios de Jaguarão, Arroio Grande e Santa Vitória do Palmar entre 1999 e 2022. O mapeamento da soja durante este período permitiu verificar sobre quais usos/coberturas a soja se expandiu e avaliar o impacto no aspecto econômico dos municípios. Foram utilizadas imagens das plataformas Landsat 5, 7 e 8 nas bandas do Vermelho, do Infravermelho Próximo e do Infravermelho Médio no período de dezembro a maio de cada ano-safra. O mapeamento foi realizado por meio de classificação supervisionada com o algoritmo de aprendizado de máquina Random Forest no sistema de informações geográficas Qgis. Para os três municípios estudados, a classificação supervisionada gerou valores de índice kappa considerados excelentes, houve uma expansão das áreas cultivadas com soja, as classes que mais cederam espaço para a soja foram pastagem e arroz e foi constatado um aumento da participação da cultura no PIB municipal, durante o período estudado. Ao comparar a rentabilidade do cultivo de soja com o cultivo de arroz, este demostrou ser mais rentável que aquele. A ocupação da soja nas áreas mapeadas parece ser mais rentável ao produtor rural do que ocupações tradicionais como pasto nativo, porém não é mais rentável do que a ocupação alternativa de arroz. Também se pode sugerir que o aumento na área de soja contribuiu com o aumento do PIB dos municípios estudados. |
