Geotecnologia na caracterização da expansão do cultivo da soja no sul do Rio Grande do Sul

• Autor(a) principal: Medeiros, Daniel Baptista de
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPel - Guaiaca
• Texto Completo: http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/handle/prefix/12342
• topic: CIENCIAS AGRARIAS; Soja; Expansão; Mapeamento; Classificação supervisionada; Aspecto econômico; Soybean; Expansion; Mapping; Supervised classification; Economic aspect; AGRONOMIA; ADMINISTRACAO DE SETORES ESPECIFICOS

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.