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Modelagem de dados oriundos de sensoriamento remoto para o mapeamento de sistemas de integração lavoura-pecuária

Calvano Kuchler P., Simoes M., Bégué A., Demonte Ferraz R.P., Arvor D.. 2019. In : Francisco Douglas (ed.), Guerardi Marcolino (ed.), Sanches Ieda Del'Arco (ed;), Oliveira Luiz Eduardo (ed.), De Aragão Cruz (ed.). Anais do XIX Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. Sao José dos Campos : INPE, 4 p.. Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto (SBSR). 19, 2019-04-14/2019-04-17, Santos (Brésil).

No ano de 2009, o Governo do Brasil apresentou o Plano de Agricultura de Baixa Emissão de Carbono (Plano ABC), cujo objetivo é a organização de ações para a adoção de tecnologias de produção de alimentos alinhadas aos compromissos de redução de emissões de Gases de Efeito Estufa. Entre diversas práticas destaca-se a implementação da integração lavoura-pecuaria (iLP) para a produção de grãos e carne ou leite. No entanto, a falta de procedimentos de monitoramento para avaliar a abrangência da adoção limita a governança do Plano. Os sistemas iLP podem ser adotados em duas abordagens distintas: Inter-anual e intra-anual. Este artigo tem como objetivo utilizar dados provenientes de sensoriamento remoto para identificar áreas que tenham realizado a integração entre lavoura e pecuária na abordagem inter-anual no estado do Mato Grosso, na contribuição de um protocolo de monitoramento destes sistemas. Com o resultado, identificou-se que a implantação dos iLP tem seu auge em 2010 quando chega a 40% de toda área de agricultura do estado do Mato Grosso, com uma decaída em 2012 e certa estabilização até o ano de 2016. Os dados derivados de Sensoriamento Remoto, com a aplicação de álgebras de mapas pode ser o início de um protocolo de mapeamento dos sistemas de integração de lavoura-pecuária em uma abordagem inter-anual.

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