Banca de DEFESA: ROGERIO DE SOUZA SILVA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ROGERIO DE SOUZA SILVA
DATA : 27/02/2023
HORA: 08:00
LOCAL: Meet On Line
TÍTULO:

VARIABILIDADE DAS CHUVAS, ÍNDICE DE SECA E MAPEAMENTO DE ÁREA APLICADOS AO CAFÉ NA AMAZÔNIA MERIDIONAL

PALAVRAS-CHAVES:

Precipitação pluviométrica, SPI, Conilon, sensoriamento remoto, sensor OLI

PÁGINAS: 102
RESUMO:

As lavouras comerciais do café Conilon em Mato Grosso estão passando por transformações devido à adoção de novas tecnologias. Independentemente do nível tecnológico, o clima da região determina o sucesso do cultivo, possibilitando, ou não, a máxima eficiência agrícola. A região noroeste de Mato Grosso, composta por sete municípios, detém o maior quantitativo de áreas cultivadas com café se comparadas com as demais regiões internas do estado, sendo que o município de Colniza, a localidade possuidora da maior concentração de lavouras no estado. É essencial conhecer a distribuição espacial da atividade cafeeira para mensurar e planejar seu crescimento, assim como estruturar de forma eficiente o armazenamento e comercialização da produção. No primeiro capítulo, o estudo teve como objetivo avaliar a variabilidade anual e mensal das chuvas, definir a probabilidade de precipitação mensal, empregando funções média, desvio padrão e função inversa de distribuição gama do Excel versão 365. Ainda para a análise climática, foi calculado o índice de seca SPI - Índice Padronizado de Precipitação, mensal e anual, via pacote SPEI no programa RStudio. Para a realização do estudo foram levantados os registros diários de precipitação pluviométrica, sendo somados os totais de cada mês da série histórica para cada uma das quatro estações pluviométricas da ANA - Agência Nacional das Águas e Saneamento Básico, representando a região noroeste, Estação Aripuanã (36 anos), Estação Colniza (21 anos), Estação Cotriguaçu (17 anos) e Estação Juína (36 anos). Ao final, foi relacionado os dados estimados acerca da exigência hídrica para a produção cafeeira. O segundo capítulo propôs desenvolver uma técnica de processamento de imagens, utilizando cenas geradas no sensor OLI / Landsat-8, aplicando o método GEOBIA - GEographic Object-Based Image Analysis, por meio de linguagem JavaScript implementada na plataforma Google Earth Engine, para quantificar a distribuição espacial do cultivo do café para o município de Colniza, maior produtor estadual da cultura, usando o classificador Random Forest. Para o processamento foram efetuados os cálculos dos índices de vegetação NDVI - Índice de Vegetação por Diferenciação Normalizada, EVI - Índice de Vegetação Aprimorada e PVI - Índice de Vegetação Perpendicular, cálculo GLCM - Grey Level Co-Ocurrense Matriz para caracterização dos objetos presentes na imagem, além de 729 amostras geolocalizadas entre café e não café para a classificação e validação. O estudo permitiu observar que a distribuição anual e mensal das chuvas atende à necessidade hídrica mínima para o café Conilon na maior parte do ano, com probabilidade superior a 50% de acontecer chuvas próximo à média mensal do histórico nos meses mais chuvosos. O índice mensal SPI-1 nas estações revelou o total de 56 meses acometidos por eventos muito secos e 34 extremantes secos. Logo, o índice anual SPI-12 apontou sete 7 anos muito secos e 5 extremamente secos. O mapeamento revelou uma espacialização de 10.217,62 hectares, quantidade superior aos dados informados pela Conab - Companhia Nacional de Abastecimento e IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, apontando concordância de 88% de Kappa e 94% para acurácia global.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 131916001 - RIVANILDO DALLACORT
Interno - 265126001 - CARLOS ANTONIO DA SILVA JUNIOR
Externo à Instituição - MARCELO SACARDI BIUDES - UFMT