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Geotecnologia na caracterização da expansão do cultivo da soja no sul do Rio Grande do Sul
dc.creator | Medeiros, Daniel Baptista de | |
dc.date.accessioned | 2024-03-05T15:53:15Z | |
dc.date.available | 2024-03-05 | |
dc.date.available | 2024-03-05T15:53:15Z | |
dc.date.issued | 2023-08-11 | |
dc.identifier.citation | MEDEIROS, Daniel Baptista de. Geotecnologia na caracterização da expansão do cultivo da soja no Sul do Rio Grande do Sul. 2023. 40 f. Dissertação (Mestrado em Desenvolvimento Territorial e Sistemas Agroindustriais) - Faculdade de Agronomia Eliseu Maciel, Universidade Federal de Pelotas, Pelotas, 2023. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/handle/prefix/12342 | |
dc.description.abstract | Soybean cultivation is the main agricultural activity in Brazil. Its economic importance stems from the versatility of the grain in the industry that can be used for human consumption, for animal husbandry and for the production of biofuels. The quantification of agricultural areas with soybeans in Brazilian municipalities is carried out using an IBGE methodology called Pesquisa Agrícola Municipal-PAM, which is based on a subjective survey, which does not imply measuring the area. Therefore, the importance of using other more accurate methodologies to map soybean areas is justified, which are carried out objectively and produce results that can be used later as important information in the planning of public policies aimed at soybean cultivation. One of these methodologies consists of the use of images generated by means of sensors on board satellites, which makes it possible to map the expansion of soybean areas over other land uses/covers, and thereby assess the impact of this expansion on the region's economy. The present study aimed to map the areas cultivated with soybeans in the municipalities of Jaguarão, Arroio Grande and Santa Vitória do Palmar between 1999 and 2022. The mapping of soybeans during this period made it possible to verify which uses/coverages soybeans expanded and to evaluate the impact on the economic aspect of the municipalities. Images from Landsat 5, 7 and 8 platforms were used in the Red, Near Infrared and Medium Infrared bands from December to May of each crop year. Mapping was performed through supervised classification with the Random Forest machine learning algorithm in the geographic Information System Qgis. For the three municipalities studied, the supervised classification generated kappa index values considered excellent, there was an expansion of areas cultivated with soybeans, the classes that most gave way to soybeans were pasture and rice, and an increase in the participation of the crop in the municipal GDP was observed during the period studied. Comparing the profitability of soybean cultivation with rice cultivation, the latter proved to be more profitable. The occupation of soy in the mapped areas seems to be more profitable for the rural producer than traditional occupations such as native pasture, but it is not more profitable than the alternative occupation of rice. It can also be suggested that the increase in soybean area contributed to the increase in the GDP of the municipalities studied. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Pelotas | pt_BR |
dc.rights | OpenAccess | pt_BR |
dc.subject | Soja | pt_BR |
dc.subject | Expansão | pt_BR |
dc.subject | Mapeamento | pt_BR |
dc.subject | Classificação supervisionada | pt_BR |
dc.subject | Aspecto econômico | pt_BR |
dc.subject | Soybean | pt_BR |
dc.subject | Expansion | pt_BR |
dc.subject | Mapping | pt_BR |
dc.subject | Supervised classification | pt_BR |
dc.subject | Economic aspect | pt_BR |
dc.title | Geotecnologia na caracterização da expansão do cultivo da soja no sul do Rio Grande do Sul | pt_BR |
dc.title.alternative | Geotechnology in characterizing the expansion of soybean cultivation in the south of Rio Grande do Sul | pt_BR |
dc.type | masterThesis | pt_BR |
dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/9764913570070301 | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/0474438318783666 | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co1 | Canever, Mario Duarte | |
dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9403954797583917 | pt_BR |
dc.description.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. | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento Territorial e Sistemas Agroindustriais | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFPel | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS AGRARIAS | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.rights.license | CC BY-NC-SA | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Campos, Rogério Costa | |
dc.subject.cnpq1 | AGRONOMIA | pt_BR |
dc.subject.cnpq2 | ADMINISTRACAO DE SETORES ESPECIFICOS | pt_BR |