Mapeamento da soja por meio de técnicas de sensoriamento remoto nos municípios de Lages e Capão Alto - estado de Santa Catarina

TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Agrárias, Agronomia.O objetivo deste trabalho foi mapear a área plantada de soja nos municípios de Lages e Capão Alto através de técnicas de sensoriamento remoto nas safras 2012/2013 e 2020/2021. Foram utilizadas imagens dos satélites Landsat-7, Landsat-8 e Sentinel-2 e a identificação das áreas foi feita através de interpretação visual das imagens multitemporais submetidas a uma composição RGB que permitiu que a soja se destacasse em meio aos demais alvos da cena. Os resultados obtidos neste trabalho foram comparados com dados de monitoramento de safra realizado pela Epagri/Cepa, apresentando valores acima dos dados oficiais. Através do mapeamento, foi constatado um aumento de área de 13 mil ha entre as safras 2012/2013 e 2020/2021. O cruzamento das áreas de expansão de soja com classes de uso do solo mostraram que a conversão tem ocorrido, principalmente, sobre campos nativos. Além disso, o confronto com dados de altitude e declividade indicam que a expansão tem migrado para áreas mais altas e se mantido na classe de relevo suave-ondulada. O uso de técnicas de sensoriamento remoto permitiu o mapeamento das áreas de soja, através de uma metodologia possível de ser aplicada também em outros locais de estudo.The main of this study was to map the soybean crop area in the municipalities of Lages and Capão Alto through remote sensing techniques in the 2012/2013 and 2020/2021 harvests. Landsat-7, Landsat-8 and Sentinel-2 satellite images were used and the identification of the areas was made by visual interpretation of the multitemporal images submitted to a RGB composition that allowed the soybean to stand out among the other targets in the scene. The results obtained in this study were compared with crop monitoring data carried out by Epagri/Cepa, presenting values above the official data. Through the mapping, an increase in area of 13 thousand ha was found between the 2012/2013 and 2020/2021 harvests. The crossing of soybean expansion areas with land use classes showed that conversion has occurred mainly over native fields. In addition, the comparison with altitude and slope data indicates that the expansion has migrated to higher areas and remained in the smooth-wavy class. The use of remote sensing techniques allowed the mapping of soybean crop areas, through a methodology that could also be applied in other study areas. Keywords: remote sensing, soybean, geotechnologies, agricultural monitorin

Mapeamento da soja por meio de técnicas de sensoriamento remoto nos municípios de Lages e Capão Alto - Estado de Santa Catarina

TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro de Ciências Agrárias. Curso de Agronomia.O objetivo deste trabalho foi mapear a área plantada de soja nos municípios de Lages e Capão Alto através de técnicas de sensoriamento remoto nas safras 2012/2013 e 2020/2021. Foram utilizadas imagens dos satélites Landsat-7, Landsat-8 e Sentinel-2 e a identificação das áreas foi feita através de interpretação visual das imagens multitemporais submetidas a uma composição RGB que permitiu que a soja se destacasse em meio aos demais alvos da cena. Os resultados obtidos neste trabalho foram comparados com dados de monitoramento de safra realizado pela Epagri/Cepa, apresentando valores acima dos dados oficiais. Através do mapeamento, foi constatado um aumento de área de 13 mil ha entre as safras 2012/2013 e 2020/2021. O cruzamento das áreas de expansão de soja com classes de uso do solo mostraram que a conversão tem ocorrido, principalmente, sobre campos nativos. Além disso, o confronto com dados de altitude e declividade indicam que a expansão tem migrado para áreas mais altas e se mantido na classe de relevo suave-ondulada. O uso de técnicas de sensoriamento remoto permitiu o mapeamento das áreas de soja, através de uma metodologia possível de ser aplicada também em outros locais de estudo.The main of this study was to map the soybean crop area in the municipalities of Lages and Capão Alto through remote sensing techniques in the 2012/2013 and 2020/2021 harvests. Landsat-7, Landsat-8 and Sentinel-2 satellite images were used and the identification of the areas was made by visual interpretation of the multitemporal images submitted to a RGB composition that allowed the soybean to stand out among the other targets in the scene. The results obtained in this study were compared with crop monitoring data carried out by Epagri/Cepa, presenting values above the official data. Through the mapping, an increase in area of 13 thousand ha was found between the 2012/2013 and 2020/2021 harvests. The crossing of soybean expansion areas with land use classes showed that conversion has occurred mainly over native fields. In addition, the comparison with altitude and slope data indicates that the expansion has migrated to higher areas and remained in the smooth-wavy class. The use of remote sensing techniques allowed the mapping of soybean crop areas, through a methodology that could also be applied in other study areas

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

Soybean is a crop whose increase in world supply has doubled in recent years, driven by greater human and animal consumption. The objective of this study was to map the soybean planted area in the municipalities of Lages and Capão Alto using remote sensing techniques in the 2012/2013 and 2020/2021 harvests. Images from the Landsat-7, Landsat-8 and Sentinel-2 satellites were used and the identification of the areas was made through visual interpretation of the images submitted to an RGB composition that allowed the soybean to be highlighted. The results were compared with official data from Epagri/Cepa, showing a 23% and 6% difference between the methods for the 2012/2013 and 2020/2021 harvests, respectively. An increase in area of ​​13 thousand ha was found between harvests and that the conversion has occurred mainly on native fields. The comparison with altitude and slope data also indicated that the expansion migrated to higher areas and remained in the smooth-wavy relief classification.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