[ID 40] DANO POR GEADA NO CAFÉ E SUA RELAÇÃO COM VERTENTES EM PATROCÍNIO, MINAS GERAIS
Jorge Eduardo Ferreira Cunha
Palavras-chave:
Mapeamento Digital, Sensoriamento Remoto, TopografiaResumo
INTRODUÇÃO: O café é de grande importância no cenário agrícola brasileiro. Dentre os danos ambientais à cultura se destaca a geada em períodos frios, sendo sua severidade relacionada a fatores da topografia. Neste cenário, o sensoriamento remoto surge como aliado no monitoramento deste fenômeno.
OBJETIVO: Este trabalho teve como objetivo quantificar os danos da geada em Patrocínio, na data de 20/07/2021 e relacionar a severidade de danos aos formatos das vertentes locais.
MATERIAL E MÉTODOS: Foi realizada a aquisição de uma imagem do sensor MSI-Sentinel 2, do mapeamento de formas de vertentes (Topodata) e os polígonos de áreas cafeeiras (Conab), pelo qual as imagens foram recortadas. A imagem multiespectral foi classificada em 4 classes de danos. Foi realizada análise descritiva zonal, relacionada a cada classe, com base nas classes topográficas e nas classes de geada. A análise de resultados foi feita a partir da descrição estatística e base literária. Foram utilizados apenas softwares abertos.
RESULTADOS: Foi observada maior tendência de dano em vertentes de formato côncavo, com valores médios próximos a 1,9 comparado a aproximadamente 1,7 para as outras classes. 47,43% da área de 51461 hectares não foi afetada, 28,16% medianamente afetada, 15,93% severamente danificada e 8,49% fora da cafeicultura. A região sudoeste do município foi mais danificada.
CONCLUSÃO: Foi possível classificar os danos com ferramentas e dados gratuitos. Vertentes côncavas possuem maior incidência de dano, porém ocupam pouco espaço na cafeicultura, fazendo necessário o uso de outras estratégias de prevenção, que não a fuga destas vertentes.
Referências
BARBOSA, Claudio C. F.; MARTINS, Evlyn M. L. M.; NOVO, Vitor S. Introdução ao Sensoriamento Remoto. [s.l: s.n.]. Disponível em: www.inpe.br.
BÉGUÉ, Agnès et al. Remote sensing and cropping practices: A review. Remote Sensing, [S. l.], v. 10, n. 1, p. 1–32, 2018. DOI: 10.3390/rs10010099.
CAMPBELL, J. B. Spatial correlation effects upon accuracy of supervised classification of land cover. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, [S. l.], v. 47, n. 3, p. 355–363, 1981.
CANEPELLE, Laís Braga. Variação microclimática influenciada pela topografia e urbanização. Tese de Doutorado, [S. l.], 2018.
CARAMORI, P. H.; ANDROCIOLI FILHO, A.; LEAL, A. C. Coffee shade with Mimosa scabrella benth. for frost protection in southern Brazil. Agroforestry Systems, [S. l.], v. 33, n. 3, p. 205–214, 1996. DOI: 10.1007/BF00055423.
CESAR, Julio; LUÍS, Edson; SP, Cândido Mota; MEIO, P. O. R.; VEGETAÇÃO, D. E. Índices D. E. Análise dos efeitos de geadas na cobertura vegetal do município de Cândido Mota–SP, Brasil, por meio de Índices de Vegetação. [S. l.], 2015.
DA SILVA BARROS, Pedro Paulo; ROSALEN, David Luciano; FILHO, Fernando Henrique Iost; MARTINS, George Deroco; DI LEO, Néstor. Monitoring plant health using remote sensing: Advances and challenges. Revista Brasileira de Cartografia, [S. l.], v. 73, n. 2, p. 489–515, 2021. DOI: 10.14393/rbcv73n2-56597.
DEMARCHI, Julio Cesar; PIROLI, Edson Luís. Análise dos efeitos de geadas na cobertura vegetal do município de Cândido Mota–SP, Brasil, por meio de Índices de Vegetação. Boletim Goiano de Geografia, v. 35, n. 3, p. 554-573, 2015.
FEARNSIDE, Philip M. Soybean cultivation as a threat to the environment in Brazil. Environmental Conservation, [S. l.], v. 28, n. 1, p. 23–38, 2001. DOI: 10.1017/S0376892901000030.
GHINI, Raquel; HAMADA, Emília; PEDRO JÚNIOR, Mário José; GONÇALVES, Renata Ribeiro do Valle. Incubation period of Hemileia vastatrix in coffee plants in Brazil simulated under climate change. Summa Phytopathologica, [S. l.], v. 37, n. 2, p. 85–93, 2011. DOI: 10.1590/s0100-54052011000200001.
KUMHÁLOVÁ, Jitka; KUMHÁLA, František; KROULÍK, Milan; MATĚJKOVÁ, Štěpánka. The impact of topography on soil properties and yield and the effects of weather conditions. Precision Agriculture, [S. l.], v. 12, n. 6, p. 813–830, 2011. DOI: 10.1007/s11119-011-9221-x.
LOU, Weiping; JI, Zongwei; SUN, Ke; ZHOU, Jianneng. Application of remote sensing and GIS for assessing economic loss caused by frost damage to tea plantations. Precision Agriculture, [S. l.], v. 14, n. 6, p. 606–620, 2013. DOI: 10.1007/s11119-013-9318-5.
MCBRATNEY, A. B.; MENDONÇA SANTOS, M. L.; MINASNY, B. On digital soil mapping. [s.l: s.n.]. v. 117 DOI: 10.1016/S0016-7061(03)00223-4.
MELO-ABREU, J. P.; RIBEIRO, A. C. Os danos de geada: conceitos, mecanismos e modelos de simulação. Clima e Recursos Naturais: Conferências de Homenagem ao Prof. Doutor Dionísio Gonçalves., [S. l.], p. 141–166, 2010.
NEPSTAD, Lucy S.; GERBER, James S.; HILL, Jason D.; DIAS, Lívia C. P.; COSTA, Marcos H.; WEST, Paul C. Pathways for recent Cerrado soybean expansion: Extending the soy moratorium and implementing integrated crop livestock systems with soybeans. Environmental Research Letters, [S. l.], v. 14, n. 4, 2019. DOI: 10.1088/1748-9326/aafb85.
RAFAELLI, Débora Rosa; MOREIRA, Mauricio Alves; FARIA, Rogério Teixeira De. Analysis of the MODIS data potential to monitor (state and local level) frost impact on coffee. Agricultura em Sao Paulo, [S. l.], n. 53, p. 5–15, 2006. Disponível em: ftp://ftp.sp.gov.br/ftpiea/publicacoes/asp1-1-06.pdf.
SANTOS, Jorge M.; EMBRECHTS, Mark. On the use of the adjusted rand index as a metric for evaluating supervised classification. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), [S. l.], v. 5769 LNCS, n. PART 2, p. 175–184, 2009. DOI: 10.1007/978-3-642-04277-5_18.
SANTOS, Rafael S.; WIESMEIER, Martin; CHERUBIN, Maurício R.; OLIVEIRA, Dener M. S.; LOCATELLI, Jorge L.; HOLZSCHUH, Marquel; CERRI, Carlos E. P. Consequences of land-use change in Brazil’s new agricultural frontier: A soil physical health assessment. Geoderma, [S. l.], v. 400, p. 115149, 2021. DOI: 10.1016/j.geoderma.2021.115149.
SCHAEFER, Carlos Ernesto G. R. Bases Físicas da paisagem brasileira: Estrutura Geológica, relevo e solos. [S. l.], p. 221–278, 2013.
TAUGOURDEAU, Simon et al. Leaf area index as an indicator of ecosystem services and management practices: An application for coffee agroforestry. Agriculture, Ecosystems & Environment, [S. l.], v. 192, p. 19–37, 2014. DOI: 10.1016/J.AGEE.2014.03.042.
TORRADO, Pablo Vidal; LEPSCH, Igor Fernandes; CASTRO, Selma Simões De. Conceitos e Aplicações das Relações Pedologia-Morfologia em Regiões Tropicais Úmidas. [S. l.], 2005.
ZISKA, Lewis H.; BRADLEY, Bethany A.; WALLACE, Rebekah D.; BARGERON, Charles T.; LAFOREST, Joseph H.; CHOUDHURY, Robin A.; GARRETT, Karen A.; VEGA, Fernando E. Climate change, carbon dioxide, and pest biology, managing the future: Coffee as a case study. Agronomy, [S. l.], v. 8, n. 8, p. 1–21, 2018. DOI: 10.3390/agronomy8080152.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Todos os direitos autorais dos artigos publicados pertencem à Revista Vitae - Educação, Saúde & Meio Ambiente do UNICERP.
Os trabalho são originais e não estão disponíveis em outras publicações, quer seja no formato impresso ou no eletrônico.
A Revista se reserva o direito de efetuar nos originais alterações de ordem normativa, ortográfica e gramatical com vistas a manter o padrão culto da língua, respeitando, contudo, o estilo dos autores e que os originais não serão devolvidos aos autores.
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0).
