Mapeamento da soja por meio de técnicas de sensoriamento remoto nos municípios de Lages e Capão Alto - Estado de Santa Catarina

Abstract

O objetivo deste trabalho foi mapear a área plantada de soja nos municípios de Lages e Capão Alto através de técnicas de sensoriamento remoto nas safras 2012/2013 e 2020/2021. Foram utilizadas imagens dos satélites Landsat-7, Landsat-8 e Sentinel-2 e a identificação das áreas foi feita através de interpretação visual das imagens multitemporais submetidas a uma composição RGB que permitiu que a soja se destacasse em meio aos demais alvos da cena. Os resultados obtidos neste trabalho foram comparados com dados de monitoramento de safra realizado pela Epagri/Cepa, apresentando valores acima dos dados oficiais. Através do mapeamento, foi constatado um aumento de área de 13 mil ha entre as safras 2012/2013 e 2020/2021. O cruzamento das áreas de expansão de soja com classes de uso do solo mostraram que a conversão tem ocorrido, principalmente, sobre campos nativos. Além disso, o confronto com dados de altitude e declividade indicam que a expansão tem migrado para áreas mais altas e se mantido na classe de relevo suave-ondulada. O uso de técnicas de sensoriamento remoto permitiu o mapeamento das áreas de soja, através de uma metodologia possível de ser aplicada também em outros locais de estudo.

The main of this study was to map the soybean crop area in the municipalities of Lages and Capão Alto through remote sensing techniques in the 2012/2013 and 2020/2021 harvests. Landsat-7, Landsat-8 and Sentinel-2 satellite images were used and the identification of the areas was made by visual interpretation of the multitemporal images submitted to a RGB composition that allowed the soybean to stand out among the other targets in the scene. The results obtained in this study were compared with crop monitoring data carried out by Epagri/Cepa, presenting values above the official data. Through the mapping, an increase in area of 13 thousand ha was found between the 2012/2013 and 2020/2021 harvests. The crossing of soybean expansion areas with land use classes showed that conversion has occurred mainly over native fields. In addition, the comparison with altitude and slope data indicates that the expansion has migrated to higher areas and remained in the smooth-wavy class. The use of remote sensing techniques allowed the mapping of soybean crop areas, through a methodology that could also be applied in other study areas.