02756naa a2200265 a 450000100080000000500110000800800410001902400350006010000250009524501150012026000090023552019210024465000130216565000190217865000130219765000250221065300340223565300090226965300250227865300090230365300150231270000160232770000210234377301260236421128372019-11-06       2019    bl uuuu     u00u1 u    #d7 a10.22533/at.ed.37919230922DOI1 aALMEIDA, M. B. F. de  aAplicação de sensoriamento remoto no estudo dos níveis de degradação de pastagens.h[electronic resource]  c2019  aA degradação de pastagens é um problema global, porém tem particular importância no Brasil, considerando que o país aufere o título de um dos maiores produtores de carne do mundo. Desse modo, a localização, detecção e identificação para a posterior recuperação das pastagens degradadas é uma mais-valia para a pecuária, podendo contribuir significativamente nas receitas econômicas do país (PIB), além de apresentar também um viés ecológico, pois pastagens recuperadas se traduzem em florestas em pé, garantindo um meio ambiente equilibrado e propício para a própria pecuária. O presente estudo objetiva elaborar uma metodologia sistemática e coerente, com a finalidade de localizar, detectar, identificar e mapear os diferentes níveis de degradação de pastagens por meio de técnicas advindas de Sensoriamento Remoto, com o uso de imagens de satélite Sentinel-2, dadas as suas características espectrais bastante promissoras. A área de estudo localiza-se no município de Valença, Vale do Paraíba, sendo uma região marcada por fortes degradações nas áreas de pastagens. De acordo com as características da área de estudo e com base na confrontação com a bibliografia consultada, as pastagens degradadas se classificam nos níveis N1, N2, N3 e N4, respectivamente leve, moderado, forte e muito forte. No presente estudo realizou-se correção atmosférica, NDVI, SAVI e Análise de Mistura Espectral (AME). Contudo, o NDVI e o SAVI apresentaram perfis temporais muito similares, não proporcionando separabilidade satisfatória entre os níveis de degradação das pastagens. A AME apresentou resultados bastante promissores, no entanto o grau de confiança somente será estabelecido após validação em campo. Essa validação ocorrerá tanto em período úmido como em período seco para que se compreendam os aspectos sazonais e fonológicos das pastagens degradadas.  aPastures  aRemote sensing  aPastagem  aSensoriamento Remoto  aAnálise de Mistura Espectral  aNDVI  aPastagens Degradadas  aSAVI  aSentinel-21 aSIMÕES, M.1 aFERRAZ, R. P. D.  tIn: TULLIO, L. (Org.). Aplicações e princípios do sensoriamento remoto 3. Ponta Grossa: Atena, 2019. cap. 2, p. 11-21.