Modelagem dinâmica espacial da expansão da área de cana-de-açúcar: Quirinópolis (GO)

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Gustavo Felipe Balué Arcoverde
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
Texto Completo: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2014/01.07.01.11
Resumo: Desde a introdução de veículos bicombustíveis na primeira década do século XXI no Brasil, ocorreu uma expansão do plantio de cana-de-açúcar sem precedentes, totalizando quase 5 milhões de hectares em pouco mais de uma década, elevando o país ao posto de maior produtor de cana-de-açúcar. Este fato pode levar a diferentes transformações do uso e cobertura da terra. Neste sentido, o objetivo deste estudo foi analisar o comportamento do uso e cobertura da terra por meio de sensoriamento remoto e modelagem dinâmica espacial por autômatos celulares em uma área de franca expansão da cana-de-açúcar, o município de Quirinópolis, Goiás. Foi considerado o contexto histórico e prospectivo para o ano de 2020 sob dois cenários: expansão e base. Foram realizadas classificações de imagens restauradas para 15 m do sensor TM/Landsat-5 para três anos de referência, 2005, 2008 e 2011. Para tanto, foram utilizadas técnicas híbridas de classificação, tais como interpretação visual, subpixel e análise de séries históricas do EVI-2/MODIS, sendo delimitadas oito classes de uso e cobertura da terra. Foi adotado um critério de permanência entre culturas temporárias e pastagens plantadas de forma a evitar falsos positivos decorrentes de manejos agrícolas comumente adotados. No primeiro período analisado (2005 a 2008), a expansão da cana-de-açúcar ocorreu sob um padrão de conversão a partir de culturas agrícolas de verão e pastagens plantadas, também sendo constatada a participação de culturas agrícolas irrigadas. No segundo período (2008 a 2011), de consolidação da cana-de-açúcar, a expansão se dá prioritariamente sobre pastagens plantadas, havendo maior participação da vegetação florestal, e ocorrendo retorno gradativo das culturas agrícolas de verão e irrigadas. Os modelos gerados demonstraram que os fatores de maior atratividade à expansão da maioria das classes de uso e cobertura da terra foram a proximidade às classes de destino. No caso da cana-de-açúcar, os fatores de proximidade às usinas e disponibilidade de pastagens foram mais importantes. O modelo do período 2008 a 2011 foi utilizado para os cenários prospectivos. Em ambos cenários, o cultivo da cana-de-açúcar vai além dos fatores de atratividade comuns, sendo a pastagem plantada o principal fator de atratividade. Tal fato se dá principalmente na porção sul e oeste de Quirinópolis, onde houve certo incremento da participação da pastagem e vegetação florestal, com diminuição da participação das culturas anuais e irrigadas. O cenário de expansão apresentou maior expansão de cana-de-açúcar sobre Áreas de Preservação Permanente, fato que não ocorreu no cenário base. O cenário base apresentou melhor comparabilidade com os padrões atuais de expansão da cana-de-açúcar. Para 2020, a capacidade de processamento atual de cana-de-açúcar em Quirinópolis apresenta-se em plenas condições. Entretanto, a localização das usinas face à expansão a oeste do município deve ser revista nos próximos anos, tendo em vista a produtividade da cana-de-açúcar.
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisModelagem dinâmica espacial da expansão da área de cana-de-açúcar: Quirinópolis (GO)Spatial dynamic modeling of sugar cane area expansion: Quirinópolis, Goiás State, Brazil2013-12-19Cláudia Maria de AlmeidaBernardo Friedrich Theodor RudorffDiógenes Salas AlvesMichelle Cristina Araujo PicoliDaniel Alves AguiarGustavo Felipe Balué ArcoverdeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)Programa de Pós-Graduação do INPE em Sensoriamento RemotoINPEBRModelagem dinâmica espacialcana-de-açúcarmudanças de uso e cobertura da terra. spatial dynamic modelsugarcaneland use and land cover changesDesde a introdução de veículos bicombustíveis na primeira década do século XXI no Brasil, ocorreu uma expansão do plantio de cana-de-açúcar sem precedentes, totalizando quase 5 milhões de hectares em pouco mais de uma década, elevando o país ao posto de maior produtor de cana-de-açúcar. Este fato pode levar a diferentes transformações do uso e cobertura da terra. Neste sentido, o objetivo deste estudo foi analisar o comportamento do uso e cobertura da terra por meio de sensoriamento remoto e modelagem dinâmica espacial por autômatos celulares em uma área de franca expansão da cana-de-açúcar, o município de Quirinópolis, Goiás. Foi considerado o contexto histórico e prospectivo para o ano de 2020 sob dois cenários: expansão e base. Foram realizadas classificações de imagens restauradas para 15 m do sensor TM/Landsat-5 para três anos de referência, 2005, 2008 e 2011. Para tanto, foram utilizadas técnicas híbridas de classificação, tais como interpretação visual, subpixel e análise de séries históricas do EVI-2/MODIS, sendo delimitadas oito classes de uso e cobertura da terra. Foi adotado um critério de permanência entre culturas temporárias e pastagens plantadas de forma a evitar falsos positivos decorrentes de manejos agrícolas comumente adotados. No primeiro período analisado (2005 a 2008), a expansão da cana-de-açúcar ocorreu sob um padrão de conversão a partir de culturas agrícolas de verão e pastagens plantadas, também sendo constatada a participação de culturas agrícolas irrigadas. No segundo período (2008 a 2011), de consolidação da cana-de-açúcar, a expansão se dá prioritariamente sobre pastagens plantadas, havendo maior participação da vegetação florestal, e ocorrendo retorno gradativo das culturas agrícolas de verão e irrigadas. Os modelos gerados demonstraram que os fatores de maior atratividade à expansão da maioria das classes de uso e cobertura da terra foram a proximidade às classes de destino. No caso da cana-de-açúcar, os fatores de proximidade às usinas e disponibilidade de pastagens foram mais importantes. O modelo do período 2008 a 2011 foi utilizado para os cenários prospectivos. 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Entretanto, a localização das usinas face à expansão a oeste do município deve ser revista nos próximos anos, tendo em vista a produtividade da cana-de-açúcar.Since the introduction of flex-fuel vehicles in the first decade of this century in Brazil, there was an unprecedented expansion of sugarcane farms, amouting to 5 million hectares in just a decade, rendering Brazil as the worlds largest producer of sugarcane. This fact brings about considerable changes in land use and land cover. Considering this, the aim of this study was to investigate land use and land cover patterns by means of remote sensing and cellular automata spatial dynamic modeling in the municipality of Quirinópolis, Goiás, Brazil, in a historical and prospective context for 2020 under two scenarios: expansion and baseline. Images from TM/Landsat-5 were restored to 15 m for three reference years, 2005 , 2008 and 2011, for the purpose of land use and land cover classifications. To this end, hybrid classification techniques such as visual interpretation, sub-pixel and analysis of historical series of EVI-2/MODIS were used, in which eight classes of land use and land cover were identified. A criterion of permanence between temporary crops and managed pastures was used in order to avoid false positives classifications from common agricultural management. In the first analyzed period (2005-2008), sugarcane expansion resulted from standard conversions from Summer crops and managed pastures, with a small share of irrigated crops. The second period (2008-2011) was marked by the consolidation of sugarcane, in which its expansion took place mostly on managed pastures, with an increasing share of forest vegetation, and also with the gradual return of agricultural and irrigated Summer crops. The models showed that the main drivers of land cover and land use change were the proximity to the target classes. In the particular case of sugarcane expansion, the proximity to mills and the availability of pasture land were more important drivers. The generated model for the period 2008-2011 was used for prospective scenarios. In both scenarios, the sugarcane expansion occurred on managed pastures. This fact was observed mainly in the southern and western sectors of Quirinópolis, where there is also a growing share of forest vegetation, particularly in the expansion scenario. The expansion scenario showed a marked incursion of sugarcane crops on Permanent Preservation Areas, what was not observed in the baseline scenario. The baseline scenario showed better comparability with the current sugar cane expansion. The current sugarcane processing capacity of Quirinópolis is able to meet the demands for sugar cane expansion in 2020. 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