Mapeamento da soja por meio de imagens Landsat e Sentinel-2 nos municípios de Lages e Capão Alto em Santa Catarina

Autores

DOI:

https://doi.org/10.52945/rac.v35i2.1347

Palavras-chave:

Glycine max L, Sensoriamento Remoto, Satélite

Resumo

A soja é uma cultura cujo aumento da oferta mundial dobrou nos últimos anos, impulsionado pelo maior consumo humano e animal. O objetivo deste trabalho foi mapear as áreas plantadas com soja nos municípios de Lages e Capão Alto por meio de técnicas de Sensoriamento Remoto nas safras 2012/2013 e 2020/2021. Utilizaram-se imagens dos satélites Landsat-7, Landsat-8 e Sentinel-2 e a identificação das áreas foi feita por meio de interpretação visual das imagens submetidas a uma composição colorida que destacou as lavouras de soja. Os resultados foram comparados com dados oficiais da Epagri/Cepa, mostrando 23% e 6% de diferença entre os métodos para as safras 2012/2013 e 2020/2021, respectivamente. Foi constatado aumento de área de 13 mil ha entre as safras e que a conversão tem ocorrido, principalmente, sobre campos nativos. A análise com dados altimétricos indicou que a expansão foi mais frequente em áreas mais altas e se manteve na classe de relevo suave-ondulado.

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Biografia do Autor

Marina Marly Dalla Betta, Universidade Federal de Santa Catarina

Engenheira Agrônoma formada pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) em 2021. Possui experiência com geoprocessamento e sensoriamento remoto, tendo trabalhado com mapeamento do uso e cobertura do solo com destaque para a identificação de culturas agrícolas. Atualmente ocupa o cargo de Visiting Research Scholar na University of Nebraska-Lincoln trabalhando com fertilidade do solo e agricultura de precisão.

Kleber Trabaquini, Epagri/ Ciram

Engenheiro Agrônomo formado pela Universidade Estadual de Londrina (UEL) em 2005. Possui especialização em Análise Ambiental em Ciências da Terra (UEL), mestrado em Agronomia (UEL) e doutorado em Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Atualmente, é pesquisador na Empresa de Pesquisa Agropecuária e Extensão Rural de Santa Catarina (EPAGRI) com foco em Sensoriamento Remoto Orbital.

Haroldo Tavares Elias, Epagri/ Cepa

Engenheiro Agrônomo formado pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) em 1985. Possui mestrado em Genética e Melhoramento de Plantas pela Universidade Federal de Lavras (UFLA) e doutorado em Agronomia pela Universidade Estadual de Maringá (UEM). Atualmente é analista de pesquisa em socioeconomia na Empresa de Pesquisa Agropecuária e Extensão Rural de Santa Catarina (EPAGRI) trabalhando com temas relacionados a análise de mercado, produção vegetal e agricultura familiar.

Murilo Schramm da Silva, Epagri/ Cepa

Engenheiro Florestal formado pela Universidade Regional de Blumenau (FURB) em 2010. Possui mestrado em Engenharia Florestal pela FURB, tendo experiência na área de Recursos Florestais com ênfase em Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto, Dendrometria e Inventário Florestal, Silvicultura e Manejo Florestal. Atualmente é bolsista de Pesquisa em Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento na Empresa de Pesquisa Agropecuária e Extensão Rural de Santa Catarina (EPAGRI).

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Publicado

2022-08-31

Como Citar

Dalla Betta, M. M., Trabaquini, K. ., Tavares Elias, H. ., & Silva, M. S. da . (2022). Mapeamento da soja por meio de imagens Landsat e Sentinel-2 nos municípios de Lages e Capão Alto em Santa Catarina. Agropecuária Catarinense, 35(2), 68–73. https://doi.org/10.52945/rac.v35i2.1347

Edição

v. 35 n. 2 (2022)

Seção

Artigo Científico

Licença

Copyright (c) 2022 Marina Betta, Kleber Trabaquini, Haroldo Tavares Elias, Murilo Schramm da Silva

Creative Commons License
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