Modelagem de banco de dados geográficos como apoio à gestão dos recursos hídricos para a irrigação da cana-de-açúcar

Abstract

O conhecimento das diversas atividades humanas desenvolvidas na superfície terrestre tem recebido destaque devido à necessidade de racionalização do uso e ordenamento do espaço geográfico. A agricultura é responsável por grande parte das mudanças na superfície terrestre e desempenha um papel fundamental na atividade econômica de países em desenvolvimento, principalmente naqueles em que a mesma tem grande participação na balança comercial, como no Brasil. Desta forma, o planejamento agrícola e a gestão dos recursos hídricos requerem conhecimento aprofundado do território, pois estão diretamente relacionadas às características físicas, sociais e econômicas de cada região. No Brasil, uma das maiores demandas por água é da agricultura, especialmente para a irrigação, e para cana-de-açúcar, cultura com maior área irrigada. Assim, é importante destacar que a agricultura irrigada é um dos principais e mais dinâmico setor usuário de recursos hídricos e carece de dados e informações em escalas temporais e espaciais adequadas ao melhor planejamento e gestão dos recursos hídricos. Nesse sentido, o presente trabalho teve por objetivo propor um modelo lógico de banco de dados geográficos com integração dos dados de sensoriamento remoto e SIG servindo de auxílio ao processo de tomada de decisão na gestão dos recursos hídricos para áreas com cana-de-açúcar irrigada. A implementação da metodologia ocorreu como um estudo de caso na bacia hidrográfica do Rio Paracatu em Minas Gerais, região escolhida por apresentar forte concentração de áreas irrigadas e cultivo de cana-de-açúcar. A metodologia levou em conta o desenvolvimento do modelo lógico do banco de dados no software livre pgModeler e buscou utilizar apenas dados públicos agregados ao estudo. O método considerou, a possibilidade de se determinar os ambientes de produção de cana-de-açúcar irrigadas por meio de imagens orbitais, principalmente de sensores de média resolução espacial. E ainda, a utilização do Sistema de Análise Temporal da Vegetação (SATVeg), ferramenta pública que disponibiliza o acesso e visualização de perfis temporais dos índices vegetativos (IVs) e permitiu a identificação das áreas de cana, demonstrando o potencial de utilização das tecnologias de sensoriamento remoto. Como resultados da pesquisa, apresentou-se o modelo lógico de banco de dados construído, bem como a sua aplicação em modelo físico, ou seja, o banco de dados propriamente dito e uma simulação aplicada para a bacia hidrográfica do Rio Paracatu, utilizando todos os dados geográficos e suas relações. Ainda, a modelagem do banco de dados com os resultados da pesquisa, pode contribuir para a ampliação do conhecimento do tema e também fornecer apoio ao planejamento e à gestão dos recursos hídricos, subsidiando a tomada de decisão para concessão de outorga. Por fim, conclui-se que a centralização das informações cadastrais e geográficas em ambiente de banco de dados, podem embasar a tomada de decisão de agentes públicos e privados, se tornando ainda mais proveitosas quando agregadas às informações adquiridas a partir de imagens de sensoriamento remoto.<br>

Abstract: The knowledge of the various human activities developed on the Earth's surface has been highlighted due to the need to rationalize the use and ordering of geographic space. Agriculture is responsible for a large part of the changes in the land surface and plays a fundamental role in the economic activity of developing countries, especially in those where it has a large participation in the trade balance, as in Brazil. Thus, agricultural planning and water resources management require in-depth knowledge of the territory, as they are directly related to the physical, social and economic characteristics of each region. In Brazil, one of the greatest demands for water is from agriculture, especially for irrigation, and for sugar cane, a crop with the largest irrigated area. Thus, it is important to highlight that irrigated agriculture is one of the main and most dynamic sector that uses water resources and lacks data and information on temporal and spatial scales suitable for better planning and management of water resources. In this sense, the present work aimed to propose a logical model of geographic database with integration of remote sensing and GIS data, serving as an aid to the decision-making process in the management of water resources for areas with irrigated sugarcane. The implementation of the methodology occurred as a case study in the hydrographic basin of the Paracatu River in Minas Gerais, a region chosen for having a strong concentration of irrigated areas and sugarcane cultivation. The methodology considered the development of the logical database model in the free software pgModeler and sought to use only public data aggregated to the study. The method considered the possibility of determining the irrigated sugarcane production environments by means of orbital images, mainly of medium spatial resolution sensors. In addition, the use of the Temporal Vegetation Analysis System (SATVeg), a public tool that provides access and visualization of temporal profiles of vegetative indexes (VIs) and allowed the identification of sugarcane areas, demonstrating the potential of using the technologies of remote sensing. As a result of the research, the logical model of the constructed database was presented, as well as its application in a physical model, that is, the database itself and a simulation applied to the hydrographic basin of the Paracatu River, using all the geographic data and their relationships. Also, the modeling of the database with the results of the research, can contribute to the expansion of the knowledge of the theme and also provide support to the planning and management of water resources, subsidizing decision-making for granting the right of the use. Finally, it is concluded that the centralization of cadastral and geographical information in a database environment becomes accessible and can support the decision-making of public and private agents, becoming even more profitable when added to the information acquired from remote sensing images