Banca de QUALIFICAÇÃO: RAISSA CHAVES LIMA ARRUDA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: RAISSA CHAVES LIMA ARRUDA
DATA: 29/07/2024
HORA: 14:00
LOCAL: On-line
TÍTULO:

USO DE GEOTECNOLOGIAS E COMPUTAÇÃO DE ALTO DESEMPENHO PARA IDENTIFICAÇÃO E AVALIAÇÃO DE DEGRADAÇÃO DAS ÁREAS DE PASTAGENS NO OESTE MARANHENSE

PALAVRAS-CHAVES:

Pastagem; Oeste Maranhense; Índices de Vegetação, Google Earth Engine.

PÁGINAS: 30
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Agronomia
RESUMO:

A identificação e avaliação de pastagens, se bem realizada, representa uma ferramenta poderosa para a pecuária. Pesquisas relativas a esse tema apresentam-se bastante promissoras pois podem fornecer dados essenciais para tomada de decisão no manejo de pastagens, uma vez que, possibilita a detecção de degradações. O Oeste Maranhense apresenta no seu interior municípios com os maiores rebanhos do estado, porém essa produtividade pode estar sendo prejudicada pela escassez de análises sobre a qualidade de seus pastos. Dessa maneira a presente pesquisa objetiva identificar e avaliar o nível de degradação das áreas de pastagens dentro dos municípios da mesorregião entre os anos de 2012 e 2022 com tratamento de dados dentro do Google Erth Engine (GEE) e do software QGIS (versão3.28.7). Inicialmente serão localizadas as áreas de pastagem da região com base na classificação disponível pelo Mapbiomas, em seguida serão avaliados qual dos seguintes índices de vegetação a seguir melhor representa as áreas estudadas: NDVI, SAVI, MSAVI, RS, OSAVI, EVI, TVIa, MTVI2, CVI, gNDVI, CI-G, NGRDI, GLI, VARI, RGBVI, DVI, TVIb, RI, NDGI e RVI. Com base no melhor índice de vegetação da área, será calculado para todos os anos o índice médio de vegetação dentro do limite de cada município. Serão realizados também cálculos para obtenção das taxas de lotação e carga animal nas referidas localidades para todos os anos estudados, a partir do número efetivo de rebanho fornecidos pelo IBGE. O último aspecto que será levantado refere-se às precipitações média anuais da região obtidas através de CHIRPS dentro da plataforma GEE. Os resultados serão cruzados utilizando estatística descritiva no GEE para que seja avaliada a relação do nível de vigor com os demais aspectos levantados. Espera-se que a metodologia proposta seja eficiente para avaliar como os índices de vegetação se comportam diante da variação das cargas sofridas, entre os anos de 2012 e 2022, dentro da área de estudo.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - DIEGO MARCELINO DO NASCIMENTO - UFPE
Externo ao Programa - 862678 - JADSON PINHEIRO SANTOS
Presidente(a) - 871906 - VALERIA XAVIER DE OLIVEIRA APOLINARIO