Geostatistical Analysis of NDVI in rotational and continuous grazing pastures

Livestock rearing is an important economical activity in Brazil, and its production is affected by pasture management methods. In this context, the use of geostatistics to analyze the spatial variability of the pastures? vegetation indices is valuable for understanding how management methods influence livestock production. Geostatistics is a tool that considers spatial dependency to interpolate data with no tendency and with minimum variance, which enables the production of precise maps using interpolated values at places that were not sampled (Vieira, 2000). The spatialization of vegetation indices such as the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) helps to evaluate the quality of pastures and to identify areas which may undergo a degradation process. In this study we intended to spatially evaluate two pasture management methods, rotational grazing and continuous grazing, using geostatistics and the NDVI as an indicator obtained from Landsat images of an area located in Pirassununga, São Paulo, Brazil, taken in 2011

Caracterização espacial da química e física do solo cultivado com seringueira na região noroeste do estado de São Paulo.

A heveicultura apresenta grande potencial de expansão no Estado de São Paulo, o que torna um estudo sobre as características de solo que influenciam no desenvolvimento das plantas de suma importância. O objetivo deste trabalho foi caracterizar espacialmente, quanto à fertilidade e à granulometria, por meio da geoestatística, o solo de áreas de cultivo da seringueira em uma sub-bacia do Rio Tietê localizada no Noroeste do Estado de São Paulo. Para a análise de solo foram coletadas 34 amostras dispostas em pontos georreferenciados, e os dados de fertilidade e granulometria do solo foram analisados pela estatística descritiva e geoestatística. Os parâmetros de dependência espacial obtidos pelo ajuste do semivariograma foram utilizados para a interpolação por krigagem ordinária e os mapas de faixas de valores foram elaborados. Os pontos amostrados em seringais de diferentes idades em dois tipos representativos de solo (Latossolo Vermelho e Argissolo) mostraram textura arenosa e de baixa fertilidade, principalmente em profundidade de 20-40 cm, com baixos teores de P e de saturação por bases. Houve dependência espacial de moderada a forte para pH, Ca, SB e CTC nas duas profundidades e para as três classes texturais (areia, silte e argila) de 0-20 cm. Os mapas expressaram baixa fertilidade, principalmente na região central do Município de Planalto, demandando maior correção para a adubação e calagem em plantios de seringueira nessa região

Avaliação temporal de sistemas pecuários usando o Índice de Vegetação NDVI derivado de imagens Landsat.

A pecuária é responsável por mais de 6% do Produto Interno Bruto. Manejos pecuários têm sido estudados para buscar meios mais eficientes de produção. Nosso objetivo neste trabalho foi avaliar o efeito de sistemas pecuários sobre o índice de vegetação Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), para indicar os sistemas mais produtivos em temos de forragem. Duas áreas de produção de gado de corte e uma de gado de leite, localizadas na Embrapa Pecuária Sudeste (São Carlos, SP), foram avaliadas no período de abril de 2013 a agosto de 2015. Na área 1, os maiores valores de NDVI ocorreram no sistema integração lavoura-pecuária-floresta em todos os períodos. Os sistemas integrado pecuária-floresta e intensivo apresentaram valores similares, principalmente nos períodos de seca. Nas situações em que a cobertura principal eram as pastagens foi possível, na maior parte do tempo, separar os sistemas mais produtivos (intensivos) do sistema menos vigoroso (extensivo). Na área 2, o sistema intensivo e de alta lotação animal apresentou os maiores valores de índices de vegetação ao longo de todos os períodos avaliados e foi o mais produtivo. Na área 3, os sistemas de produção intensivo em recuperação e intensivo irrigado apresentaram os maior valores de NDVI na maior parte dos período avaliados, o que indica maior produtividade desses sistemas. De acordo com os resultados obtidos, séries temporais de NDVI têm o potencial de discriminar, entre os sistemas pecuários de produção não integrados, os sistemas mais produtivos (intensivos) dos sistemas menos produtivos (extensivos), principalmente nos períodos de seca

Variabilidade espacial da fertilidade, carbono e nitrogênio do solo em áreas de pastagem e cana-de-açúcar no estado de São Paulo.

The spatial variability of soil and plant properties has been a concern of researchers, since the variation of any phenomenon in space or time, whether caused by natural processes or by man-imposed actions, has always existed and need considered. The objective was relate spatial variability of chemical attributes, including carbon and nitrogen, to pasture and sugarcane areas in the west of the state of São Paulo. A total of 36 points were sampled in the west of the state of São Paulo in areas of pasture and sugar cane. For each point were collected soil chemical data at depth of 0 cm to 30 cm in March 2015. For identification of spatial dependence, data interpolation and for the elaboration of the maps, the geostatistical analysis was used including adjustment of the semivariogram. To relate the maps of soil chemical attributes interpolated by geostatistical and kriging with grazing and sugarcane areas, the land use map was obtained. There was spatial dependence for the chemical attributes analyzed and the ranges of values showed soil-related variability. The highest values of nutrients, carbon and nitrogen in the areas of sugarcane production, evidencing the positive effect of crop management on the soil when compared to pasture areas

Sistemas de produção em pecuária espacializados quanto ao Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) derivado de imagens do satélite Landsat 8.

Nosso objetivo neste estudo foi avaliar espacialmente, usando geoestatística, a variação do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NVDI) em dois tipos de sistemas de pastejo: rotacionado e contínuo. A obtenção do NDVI ocorreu por meio de imagens do satélite Landsat 8 de 2013 a 2015, tratadas usando o software ArcGIS 10.3. Os valores de NDVI foram atribuídos a cada pixel (30 x 30 m) da imagem. As datas das imagens foram agrupadas em duas estações, seca (de abril a setembro) e chuvosa (de outubro a março), e os valores de NDVI foram analisados usando estatística descritiva e geoestatística, incluindo análise dos semivariogramas e interpolação por krigagem ordinária em uma grade de 1 x 1 m. Os parâmetros de dependência espacial obtidos pelo ajuste do semivariograma foram utilizados para a interpolação por krigagem ordinária, e os mapas foram elaborados. Houve dependência espacial para o NDVI nos dois sistemas de produção de pecuária, com melhor representação da variabilidade na estação seca de 2013, pois o padrão de variabilidade espacial do semivariograma escalonado indica maior homogeneidade dos dados da área de estudo nessa época em relação às demais. Os mapas resultantes da krigagem permitiram identificar, com maior precisão, a interferência da condição de estresse hídrico no desenvolvimento da pastagem, mais vigorosa no sistema rotacionado. A utilização de NDVI obtido por imagens de satélite Landsat 8 demonstrou potencial para o acompanhamento do vigor da vegetação em áreas de pastagem

Análise multitemporal da distribuição espacial de áreas de regeneração e reflorestamento na microregião de Sinop, MT.

A restauração da vegetação sustenta processos ecológicos críticos para a prestação dos serviços ecossistêmicos que fornecem os sistemas vitais para o planeta. Objetivou-se avaliar a regeneração e/ou reflorestamento, entre 2000 a 2011, da microrregião de Sinop-MT, no âmbito do projeto Carne Carbono Neutro, a partir da base de dados “Global Forest Change” (GFC). Foram consideradas áreas superiores a 5 ha, totalizando 971 polígonos. Estes foram validados através da interpretação visual de imagens do satélite Landsat-5, composição R(4) G(5) B(3). A dinâmica da paisagem foi classificada em quatro cenários: 1) não floresta->floresta; 2) não floresta–>floresta–>não floresta–>floresta, duas ou mais regenerações; 3) não floresta–>floresta–>não floresta; e 4) floresta–>não floresta–>floresta. Dos 971 polígonos, 99,3% foram validados como regeneração e/ou reflorestamento. A área estimada anual de regeneração e/ou reflorestamento, foi de 34 ha (2000); 318 ha (2001); 375 ha (2002); 2.354 ha (2003); 2.901 ha (2004); 7004 ha (2005); 4.986 ha (2006); 4.557 ha (2007); 4.455 ha (2008); 2.891 ha (2009); 504 ha (2010); 823 ha (2011). A média anual foi de 2.599,9 ha e totalizou uma área de 31.202 ha. Os cenários 1, 2, 3 e 4 obtiveram área aproximada de 16.466 ha, 1.773 ha, 514 ha e 12.449 ha, respectivamente. A base de dados GFC se mostrou robusta, pois a validação das áreas avaliadas foi superior a 99%. A partir da análise dos cenários, foi possível observar que na maioria dos casos as áreas restauradas são provenientes de desmatamento em apenas uma ocasião

Interpolação de dados agrometeorológicos em duas densidades amostrais no norte de Minas Gerais.

As obtenções de dados meteorológicos de estações agrometeorológicas muitas vezes são em número reduzido e dificultam o estudo de variabilidade espacial. O objetivo deste trabalho foi verificar a variabilidade espacial utilizando duas densidades de pontos amostrais, uma com cinco pontos relativos às estações do INMET (Instituto Nacional de Meteorologia) e outra quando acrescidos 11 pontos das estações instaladas pela Embrapa totalizando 16 estações na região norte do Estado de Minas Gerais. Os dados meteorológicos mensais utilizados, para a interpolação nas duas densidades amostrais de cinco pontos (estações do INMET) e de 16 pontos (esta- ções do INMET e da Embrapa) para os anos de 2013 e 2014, foram: a radiação solar global incidente (RG), a temperatura do ar (Ta ) e a evapotranspiração de referência (ET0 ). Foram realizadas a estatística descritiva e análise geoestatística. A densidade amostral com cinco pontos das estações do INMET foi insuficiente para análise de variabilidade espacial e o incremento na densidade amostral decorrente das 11 estações da Embrapa permitiu um ganho na representação espacial dos dados meteorológicos usados para obtenção da evapotranspiração, gerando mapas de krigagem com contornos melhor definidos e em maior número, contribuindo, portanto, com o monitoramento dos agros-ecossistemas nos municípios do norte de Minas Gerais

Tutorial para construção de mapas a partir de dados interpolados por análise geoestatística.

Este Comunicado Técnico é um tutorial para demonstrar, passo a passo, a elaboração de mapas no SIG ArcGIS, para auxiliar os usuários na espacialização de variáveis por interpolação de dados e considerando a variabilidade espacial por meio da análise geoestatística.bitstream/item/177108/1/4924.pd

Variabilidade espacial da disponibilidade de forragem em sistemas de pastejo nas estações chuvosa e seca.

Resumo - O objetivo deste trabalho foi avaliar e espacializar a disponibilidade de forragem em três sistemas de pecuária: intensivo, extensivo e integração lavoura/pecuária (ILP), nas estações chuvosa e seca, da área de estudo do projeto Pecuária do Futuro da Embrapa Pecuária Sudeste, São Carlos, SP. Os dados de disponibilidade de forragem foram estimados por medidas de altura do dossel e massa de forragem, obtidos em duas épocas: na estação chuvosa, dezembro de 2017 à março de 2018, e na estação seca, abril a junho de 2018. Foi realizada a análise estatística descritiva e geoestatística e os dados foram interpolados por krigagem ordinária, para a construção dos mapas de contorno. Os resultados mostraram que o sistema ILP disponibilizou maior quantidade de forragem na estação chuvosa comparado com os demais sistemas. A dependência espacial foi encontrada para a maioria dos dados, com maior estabilidade para a estação chuvosa. O mapeamento foi eficiente para verificar espacialmente a disponibilidade de forragem em diferentes estações hídricas e sistemas de manejo da pastagemEditores técnicos: Carla Geovana do Nascimento Macário, Carla Cristiane Osawa, Flávia Bussaglia Fiorini, Maria Fernanda Moura, Poliana Fernanda Giachetto