UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIS

LABORATRIO DE PROCESSAMENTO DE IMAGENS E

GEOPROCESSAMENTO (LAPIG/UFG)

SECRETARIA DE ASSUNTOS ESTRATGICOS DA PRESIDNCIA DA

REPBLICA SAE/PR

RADIOGRAFIA DAS PAST AGENS DO BRASIL

Goinia, dezembro de 2014

LABORATRIO DE PROCESSAMENTO DE IMAGENS E

GEOPROCESSAMENTO

Laerte Guimares Ferreira

Silvio Braz de Sousa

Arielle Elias Arantes

RADIOGRAFIA DAS PAST AGENS DO BRASIL

Relatrio final do projeto de pesquisa

Radiografia das Pastagens do Brasil,

executado pelo Laboratrio de

Processamento de Imagens e

Geoprocessamento (LAPIG/UFG) com

financiamento da Secretaria de Assuntos

Estratgicos da Presidncia da Repblica

(SAE/PR).

1 Edio

Edio dos autores

Goinia, dezembro de 2014

AGRADECIMENTOS

Aos Drs. Arnaldo Carneiro e Pedro Arraes, que acreditaram no nosso trabalho e

no potencial do LAPIG, tornando possvel a parceria entre a Sub-secretaria de

Desenvolvimento Sustentvel da Secretaria de Assuntos Estratgicos e a Universidade

Federal de Gois. Ao Engenheiro Agrnomo Rafael Curado Fleury, que, de forma

presente e pr-ativa, norteou e apoiou o desenvolvimento do projeto Radiografia das

Pastagens do Brasil. toda equipe do LAPIG UFG, que no mediu esforos para

alcanarmos os resultados apresentados neste relatrio.

LISTA DE SIGLAS

Embrapa Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuria

ET Evapotranspirao

ETn Evapotranspirao normalizada

ETp Evapotranspirao potencial

EVI ndice de Vegetao Realado/Enhanced Vegetation Index

EVI2 ndice de Vegetao de Duas-Bandas/EVI of two-bands

FUNCATE Fundao de Cincia, Aplicaes e Tecnologia Espaciais

IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatstica

INCRA Instituto Nacional de Colonizao e Reforma Agrria

INPE Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

MMA Ministrio do Meio Ambiente

MODIS Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer

NASA National Aeronautics and Space Administration

NDVI ndice de Vegetao da Diferena Normalizada/Normalized Difference

Vegetation Index

PAVAN Pasture Validation Network

Plano ABC Plano Agricultura de Baixo Carbono

PROBIO - Projeto de Conservao e Utilizao Sustentvel da Diversidade Biolgica

Brasileira

SAVI ndice de Vegetao Ajustado ao Solo/Soil Adjusted Vegetation Index

SIDRA Sistema IBGE de Recuperao Automtica

SRTM Shuttle Radar Topographic Mission

TRMM Tropical Rainfall Measuring Mission

LISTA DE FIGURAS

Pg.

Figura 1. Cenas MODIS utilizadas para a gerao das imagens EVI2 (ndice de

vegetao realado de duas bandas) e anlise de evapotranspirao para o todo

o Brasil................................................................................................................. 17

Figura 2. Localizao das regies geogrficas utilizadas para a anlise de densidade de

focos de calor a nvel local para as reas de pastagens do

Brasil.................................................................................................................... 20

Figura 3. Fluxograma esquemtico dos principais passos e abordagens realizados na

anlise de densidade de focos de calor sobre as reas de pastagens cultivadas

no Brasil (polgonos PROBIO > 50 ha)............................................................... 21

Figura 4. Distribuio dos pontos do PAVAN pelos estados brasileiros (at o momento,

216 pontos), com destaque para a elaborao dos polgonos de pastagem para

cada um dos pontos.............................................................................................. 23

Figura 5. Exemplos de pastagens demarcadas nos principais estados pecuaristas do

Brasil, a partir de pontos elencados no PAVAN (Pasture Validation Network)

(pontos na cor vermelha), com as respectivas coordenadas abaixo de cada

quadro................................................................................................................... 24

Figura 6. Fluxograma mostrando as etapas envolvidas no processamento das imagens

EVI2 e gerao das mtricas sazonais................................................................. 25

Figura 7. Regresso linear dos ndices de vegetao NDVI, EVI e EVI2 para amostras

de reas de pastagens no bioma Cerrado............................................................. 28

Figura 8. Distribuio dos valores EVI2 e EVI2 ponderado para amostras de pastagem

sobre pixels de qualidade mxima, intermediria e mnima................................ 29

Figura 9. Valores dos ndices de vegetao em uma srie temporal suavizada atravs do

filtro Savitzky-Golay parametrizado com janelas de diferentes

larguras................................................................................................................. 31

Figura 10. Correlao entre os dados EVI originais e filtrados com Savitzky-Golay

(conforme diferentes janelas)............................................................................... 32

Figura 11. Mtricas sazonais definidas a partir do software TIMESAT e aplicadas srie

temporal de imagens EVI2 (referentes totalidade da rea de pasto no

Brasil)................................................................................................................... 33

Figura 12. Relao entre estimativas satelitrias de evapotranspirao real e normalizada

(2013 - dados mensais)........................................................................................ 34

Figura 13. Bacia Hidrogrfica do Rio Vermelho (Estado de Gois), com destaque para

pontos de pastagens submetidos aquisio sistemtica de parmetros

biofsicos e transecto ao longo do qual teremos sobrevoo LiDAR (outubro

2014) (com vistas determinao de padres opticos ativos em pastagens sob

diferentes condies de uso e manejo)................................................................. 35

Figura 14. Fluxograma destacando o conjunto de dados e principais etapas de

processamento e anlise referentes aos fluxos de gua e energia das pastagens

do Brasil............................................................................................................... 36

Figura 15. Mosaico SRTM para o Brasil construdo por meio dos dados Brasil em Relevo

(EMBRAPA) (tamanho total 8,21 GB e resoluo espacial aproximada de 90

metros)................................................................................................................. 37

Figura 16. Fluxograma esquemtico referente ao conjunto de dados e procedimentos

metodolgicos adotados para a determinao das classes de declividade das

pastagens do Brasil............................................................................................... 38

Figura 17. layout da pgina inicial do portal Pastagem.org.................................................. 39

Figura 18. Arquitetura da plataforma Mapa Interativo do portal pastagem.org................... 40 Figura 19. Hierarquia dos dados geogrficos disponibilizados atravs do Mapa Interativo

(portal pastagem.org)........................................................................................... 41

Figura 20. Interface da plataforma Bases Documentais do portal pastagem.org.................. 42

Figura 21. rea ocupada por pastagens no Brasil, segundo levantamento realizado no

mbito do PROBIO (2002).................................................................................. 44

Figura 22. rea ocupada por pastagens no Brasil, segundo levantamento realizado pela

FUNCATE (2002)................................................................................................ 45

Figura 23. rea ocupada por pastagens, conforme a diviso municipal IBGE

(2006)................................................................................................................... 47

Figura 24. rea ocupada por pastagens nas macrorregies brasileiras, segundo diferentes

levantamentos PROBIO e FUNCATE (2002) e IBGE (2006)......................... 48

Figura 25. rea mdia municipal ocupada por pastagens, conforme os dados PROBIO

(2002), FUNCATE (2002) e IBGE (2006).......................................................... 51

Figura 26. Valores de coeficientes de variao associados s reas mdias de pastagens -

PROBIO (2002), FUNCATE (2002) e IBGE (2006) - nos municpios

brasileiros............................................................................................................. 52

Figura 27. Mapas da ocupao do Brasil por pastagens naturais, segundo os censos

agropecurios de 1970 a 2006.............................................................................. 64

Figura 28. rea cultivada com espcies florestais tambm usadas para lavouras e pastejo

de animais 2006 Fonte: IBGE (2012)............................................................... 66

Figura 29. Mapas da ocupao do Brasil por pastagens plantadas, segundo os Censos

Agropecurios de 1970 a 2006............................................................................. 68

Figura 30. rea de forragem de corte para cada cabea de bovino (ha/cab.)........................ 70

Figura 31. Percentual da rea de pastagem plantada considerada degradada

2006...................................................................................................................... 72

Figura 32. Mapas da ocupao por bovinos no Brasil, segundo os censos agropecurios

de 1975 a 2006..................................................................................................... 73

Figura 33. Distribuio das pastagens plantadas e naturais no Brasil 2006. Fonte: IBGE

(2012)................................................................................................................... 74

Figura 34. Zonas de pastejo do Brasil delimitadas com base no histrico e na situao em

2006...................................................................................................................... 75

Figura 35. rea ocupada por pastagens cultivadas, conforme os limites municipais

PROBIO (2002)................................................................................................... 77

Figura 36. % de cobertura de pastagens (PROBIO 2002) em relao rea

municipal.............................................................................................................. 79

Figura 37. Distribuio municipal do rebanho bovino brasileiro IBGE (2006)................. 81

Figura 38. rea ocupada por lavouras temporrias por municpios do Brasil IBGE

(2006)................................................................................................................... 83

Figura 39. Abate de bovinos por municpios do Brasil IBGE (2012)................................ 85

Figura 40. Produo leiteira por municpio IBGE (2012).................................................. 86

Figura 41. Abate de bovinos por estado do Brasil (2012) Informa Economics FNP

(2014)................................................................................................................... 88

Figura 42. Produo leiteira por estado do Brasil (2012) Informa Economics FNP

(2014)................................................................................................................... 89

Figura 43. Abate de bovinos (cabea) e Produo de leite por estado da federao, Brasil

- Informa Economics FNP (2014)........................................................................ 91

Figura 44. Produo de carne bovina e exportao de carne bovina in natura por estado

da federao, Brasil - Informa Economics FNP (2014)....................................... 92

Figura 45. Produtividade pecuria dos municpios do Brasil, conforme rea mdia de

pastagem, rebanho bovino, produtividade leiteira, nmero de vacas

ordenhadas e nmero de abates............................................................................ 93

Figura 46. Localizao de matadouros e/ou frigorficos em zona de Baixa Produtividade

Pecuria................................................................................................................ 97

Figura 47. Localizao dos 259 matadouros e/ou frigorficos no Brasil (cadastrados junto

ao Ministrio da Agricultura, Pecuria e Abastecimento -

MAPA)................................................................................................................. 98

Figura 48. Investimentos do Plano ABC em 2013 (recuperao de pastagens) por

municpios do Brasil............................................................................................ 101

Figura 49. Expanso das pastagens, entre 2002 e 2010, na Amaznia Legal e Bioma

Cerrado. Dados Sntese gerados a partir do PROBIO (2002) para os Biomas

Mata Atlntica, Pampa e Pantanal, FUNCATE (2010) para o Bioma Cerrado e

TerraClass (2010) para a Amaznia Legal.......................................................... 103

Figura 50. rea ocupada por pastagens (dado sntese: PROBIO 2002, FUNCATE 2010 e

TerraClass 2010) em relao distribuio de terras indgenas e Unidades de

Conservao......................................................................................................... 104

Figura 51. Distribuio das reas de pastos no Brasil em relao s classes de

declividades.......................................................................................................... 106

Figura 52. Distribuio das reas ocupadas por pastagens no Brasil por classe de

declividade........................................................................................................... 107

Figura 53. Distribuio das reas de pastagens nos diferentes biomas Brasileiros,

conforme as classes de declividades principais................................................... 109

Figura 54. Distribuio relativa das reas ocupadas por pastagens nos Biomas

brasileiros............................................................................................................. 110

Figura 55. Distribuio das pastagens nos biomas brasileiros (km), conforme classes de

declividade........................................................................................................... 111

Figura 56. Distribuio das pastagens em reas de interesse e alta produtividade pecuria,

segundo classes de declividades.......................................................................... 112

Figura 57. Distribuio da quantidade de focos de calor anual sobre as reas de pastagens

e a sua proporo (%) em relao ao total detectado no Brasil (entre 2000 a

2013).................................................................................................................... 113

Figura 58. Densidade de focos de calor total (2000 a 2013) sobre as reas de pastagens

no Brasil (fragmentos)......................................................................................... 115

Figura 59. Densidade de focos de calor total (2000 a 2013) sobre as reas de pastagens

no Brasil (municpios).......................................................................................... 116

Figura 60. Distribuio da quantidade mdia de focos de calor por fragmento de

pastagem (A) e densidade de focos por hectare (B) (entre 2000 a 2013)............ 118

Figura 61. Composio colorida RGB / PC1, PC2 e PC3, onde diferentes tons indicam o

respectivo vigor vegetativo e respostas sazonais (a) e distribuio dos pesos

dos auto-vetores (b) (curvas tracejadas --> imagens componentes principais de

precipitao)......................................................................................................... 121

Figura 62. Evapotranspirao (mm) mdia mensal (14 anos) para reas de pastagens na

bacia hidrogrfica do Rio Vermelho (BHRV - Gois, dados de referncia),

pastagens de 175 propriedades certificadas pela Aliana da Terra e pastagens

localizadas nos 24 municpios situados no mbito do chamado Rally da

Pecuria 2013 (detentores de aproximadamente 75% do rebanho bovino

nacional)............................................................................................................... 122

Figura 63. Imagens de evapotranspirao mdia (14 anos) acumulada durante o perodo

de crescimento vegetativo (indicativa do vigor vegetativo) e senescncia

(indicativa da resistncia seca).......................................................................... 123

Figura 64. Distribuies de frequncia da evapotranspirao normalizada acumulada

(mdias mensais) durante a estao chuvosa (perodo de crescimento

vegetativo) para os biomas Brasileiros. Linha tracejada indica

evapotranspirao normalizada (valores mdios) acumulada (novembro a

junho) para as pastagens da bacia hidrogrfica do Rio Vermelho (BHRV -

valores de referncia)........................................................................................... 124

Figura 65. Distribuies de frequncia da evapotranspirao normalizada acumulada

(mdias mensais) durante a estao seca (perodo de senescncia) para os

biomas Brasileiros. Linha tracejada indica evapotranspirao normalizada

(valores mdios) acumulada (julho a outubro) para as pastagens da bacia

hidrogrfica do Rio Vermelho (BHRV - valores de

referncia)............................................................................................................ 124

Figura 66. Distribuies de frequncia da evapotranspirao acumulada (mdias mensais)

durante as estaes chuvosa (perodo de crescimento vegetativo) e seca

(senescncia) para as reas de pastagens dos 24 municpios visitados pelo

Rally da Pecuria. Linha tracejada indica evapotranspirao normalizada

(valores mdios) acumulada para as pastagens da bacia hidrogrfica do Rio

Vermelho (BHRV - valores de referncia) durante os dois perodos

considerados......................................................................................................... 125

Figura 67. Taxa de rebrota mdia (2000 a 2013) para as pastagens do Brasil (conforme o

mapa PROBIO 2002)........................................................................................... 127

Figura 68. Taxa de senescncia mdia (2000 a 2012) para as pastagens do Brasil

(conforme o mapa PROBIO 2002)...................................................................... 128

Figura 69. Produtividade primria lquida (NPP), b)taxa de rebrota, c)taxa de senescncia

mdia para as amostras do PAVAN, do Arco do Desmatamento, Cerrado e

Rally da Pecuria, d) mdia de 14 anos da taxa de rebrota, senescncia e

NPP...................................................................................................................... 130

Figura 70. Classes de produtividade primria lquida (NPP) das pastagens cultivadas

localizadas no Mato Grosso, no Arco do Desmatamento e no bioma

Cerrado................................................................................................................. 133

Equipe Tcnico-Cientfica

Membro Responsabilidadades Vnculo Institucional Bolsista

(SAE/PR)

Do

ce

nte

s

Laerte G.

Ferreira

Coordenao geral & concepo do projeto; desenvolvimento de mtricas de

qualidade e anlise dos dados. (LAPIG - IESA - UFG) No

Elaine B. Silva Anlise de dados histricos de pastagens (LAPIG - IESA - UFG) Sim

Jorge B. Silva Levantamento de dados em campo & desenvolvimento de mtricas de

qualidade (UFU) No

Manuel E.

Ferreira Coordenao atividades de campo & PAVAN (Pasture validation network) (LAPIG - IESA - UFG) Sim

Pablo S.

Santos Anlise de parmetros biofsicos; classificao de imagens (UFOB) No

Cladia V. de

Lima Interpretao de imagens de satlite (LAPIG - IESA - UFG) Sim

Pedro Alves

Vieira Levantamento de dados em campo (UEG) No

P

s-g

radua

ndo

s

Arielle E.

Arantes

Apoio coordenao do projeto; organizao de bases de dados raster

(imagens para todo o Brasil), anlise de sries temporais

Mestre em Geografia

(UFG) Sim

Silvio B.

Sousa

Apoio coordenao do projeto; organizao e anlise de bases vetoriais e

censitrias; apoio organizao do portal pastagem.org

Doutorando em

Geografia (UFG) Sim

Antnio dos

Anjos Anlise de dados histricos de pastagens

Doutorando em

Geografia (UFG) No

Bernard S.

Oliveira Desenvolvimento de scripts; processamento de dados raster

Mestrando em

Geografia (UFG) Sim

Fernando M.

Arajo Anlise & modelagem de queimadas em reas de pastagens

Doutorando em

Cincias Ambientais

(UFG)

No

Gabriel Veloso Interpretao de imagens de satlite Doutorando em

Geografia (UFG) Sim

Anna C. dos

Santos Interpretao de imagens de satlite

Mestre em Ecologia

(UFRN) Sim

Leomar R.

Alves Jr. Levantamento de dados em campo

Mestrando Geografia

(UFG) Sim

Alu

no

s d

e g

radua

o

Daniel Soares Compilao & caracterizao PAVAN (Pasture Validation Network) Bacharelando em

Geografia (UFG) No

Gabriella

Garcia Organizao de base de dados de queimadas em reas de pastagens

Bacharelando em

Cincias Ambientais

(UFG) Sim

Leonardo

Nogueira Apoio s atividades de campo

Bacharelando em

Cincias Ambientais

(IESA - UFG)

No

Sergio

Nogueira Compilao & caracterizao PAVAN (Pasture Validation Network)

Bacharelando em

Cincias Ambientais

(IESA - UFG) Sim

Apo

io T

cnic

o / p

esquis

ado

res

CN

Pq - D

TI

Adriano S. de

Faria Interpretao de imagens de satlite

Tecnlogo em Gesto

Ambiental Sim

Janete R. Silva Organizao de bases de dados & portal Gegrafa No

Leandro L.

Parente Desenvolvimento de plataforma de dados e do portal pastagem.org

Cientista da

Computao Sim

Roberto Paiva Apoio computacional Cientista da

Computao Sim

Wanessa C.

Silva Organizao do portal pastagem.org Cientista Ambiental Sim

SUMRIO EXECUTIVO

O setor agrcola desempenha um papel de fundamental importncia na economia

brasileira, respondendo por aproximadamente 25% do PIB e 30% da ocupao do

territrio. A converso de terras em larga-escala resultou em severa fragmentao dos

ecossistemas e na baixa lotao e produtividade das pastagens. Estima-se que a

degradao afete ao menos 30% dos 190 milhes de hectares de pastagens cultivadas,

com significativos impactos nas emisses de gases de efeito estufa. Por outro lado, e

como vrios estudos demonstram, um uso mais eficiente das reas de pastagens crtico

para o pas alcanar suas metas de reduo das emisses, ao mesmo tempo que reduzir a

perda de habitats, alavancar a produo de alimentos e exportao de commodities e se

adaptar s mudanas climticas.

Em sintonia com estas evidncias, em 2010, o governo federal criou o Plano

ABC (Agricultura de Baixo Carbono), atravs do qual, crdito subsidiado tem sido

disponibilizado para recuperao de pastagens. Apesar do enorme potencial do Plano

ABC para impactar positivamente o agronegcio Brasileiro e a sustentabilidade

agrcola, at o momento, a capacidade de medir e monitorar estes impactos tem sido

bastante limitada. As informaes sobre a extenso e condies das pastagens so

dispersas, pouco detalhadas e desatualizadas. Os resultados do Plano ABC tambm tm

sido afetados pela falta de estratgias e prioridades, espacialmente explcitas, quanto

alocao de recursos.

O interesse do Governo Federal nesta agenda grande e premente. Neste

sentido, a Secretaria de Assuntos Estratgicos da Presidncia da Repblica (SAE/PR),

atravs da sua Sub-secretaria de Desenvolvimento Sustentvel, firmou parceria com o

Laboratrio de Processamento de Imagens da Universidade Federal de Gois com vistas

ao desenvolvimento do projeto Radiografia das Pastagens do Brasil, cujos resultados, de

carter exploratrio, so apresentados neste relatrio. Estes resultados, disponibilizados

de forma pblica e acessvel atravs do portal pastagem.org, ao mesmo tempo que

indicam a preocupante lacuna (e inconsistncia) das informaes cartogrficas e o

predomnio de prticas de manejo ambientalmente pouco sustentveis, tambm

confirmam o enorme potencial das imagens de sensoriamento remoto quanto ao

monitoramento das condies das pastagens brasileiras, especialmente no que diz

respeito s estimativas de fluxos de carbono e energia. Entre os vrios desdobramentos

e perspectivas de continuidade do projeto que ora se encerra, destacamos o apoio da

Gordon and Betty Moore Foundation, que recentemente aprovou a proposta Spatial

metrics and baselines of degradation patterns and provision of ecosystem services by

pastures in Brazil.

Palavras-chaves: Pastagens. Qualidade de pastagens. Intensificao da Pecuria. Plano

ABC.

SUMRIO

AGRADECIMENTOS ................................................................................................................. 3

LISTA DE SIGLAS ..................................................................................................................... 4

LISTA DE FIGURAS ................................................................................................................. 5

Equipe Tcnico-Cientfica ............................................................................................................ 9

SUMRIO EXECUTIVO .......................................................................................................... 10

SUMRIO ................................................................................................................................. 11

INTRODUO ......................................................................................................................... 12

PROCEDIMENTOS METODOLGICOS ............................................................................... 14

2. Dados Utilizados ................................................................................................................ 14

2.1.1 Bases cartogrficas das Pastagens no Brasil: PROBIO e FUNCATE ........................ 14

2.1.2 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) ..................................... 15

2.1.3 Focos de Calor ........................................................................................................... 18

2.1.4 Dados Estatsticos e Censitrios ................................................................................ 21

2.1.5 Pasture Validation Network........................................................................................22

2.2 Processamento Digital de Imagens Mtricas Fenolgicas ............................................. 24

2.2.1 Produto MODIS MOD13Q1 ndice de Vegetao.................................................. 24

2.2.2 Produto MODIS MOD16A2 Evapotranspiraco .................................................... 34

2.2.3 Dados SRTM Modelo digital de elevao e declividades das pastagens do Brasil . 36

2.3 Disponibilizao de bases de dados .................................................................................. 38

RESULTADOS E DISCUSSES .............................................................................................. 43

3.1 Bases vetoriais e mapeamentos das reas de pastagens do Brasil ..................................... 43

3.2 Reflexes sobre a pecuria no Brasil ................................................................................ 53

3.2.1 Histrico da atividade pecuria.................................................................................. 53

3.2.2 Estatsticas e padres espaciais .................................................................................. 76

3.2.3 Modelagem e estimativa dos tipos de relevo das pastagens brasileiras .................... 105

3.2.4 Queimadas em reas de pastagens............................................................................109

3.3 Fluxos de gua e energia das pastagens Brasileiras ........................................................ 119

3.4 Aplicao de mtricas fenolgicas s pastagens do Brasil .............................................. 125

3.5 Produtividade das pastagens do Mato Grosso, bioma Cerrado e Arco do Desmatamento

............................................................................................................................................. 131

4. Consideraes & Recomendaes ........................................................................................ 134

Referncias Bibliogrficas ....................................................................................................... 136

APNDICES............................................................................................................................ 142

12

INTRODUO

O setor agrcola desempenha um papel fundamental na economia Brasileira,

respondendo por aproximadamente 25% do produto interno bruto (incluindo toda a

cadeia do agronegcio) e ocupando cerca de 30% do seu territrio. A macia e rpida

converso de terras resultou em importantes fragmentaes e perdas de habitats e em

uma pecuria de baixa produtividade (~ 1.1 cabeas / hectare) (Hansen et al., 2013;

Lapola et al., 2013). Alm da baixa eficincia da ocupao bovina, estima-se que entre

27%1 e 42% do total dos 190 milhes de hectares de pastagens cultivadas estejam

degradadas (Silva et al., 2013), o que tem um impacto direto e significativo nas

emisses de gases do efeito estufa (GEE) (Bustamante et al., 2012).

Por outro lado, e de acordo com resultados preliminares de um estudo apoiado

pela Climate and Land-Use Alliance (CLUA), enquanto pastagens degradadas emitem

entorno de quatro toneladas de CO2 equivalente, o carbono fixado no solo em uma

pastagem restaurada corresponde cerca de 3,6 toneladas de CO2 equivalente, uma

quantidade capaz de neutralizar as emisses de metano de trs cabeas de gado2.

Considerando que ao menos 80% dos desmatamentos recentes resultaram em pastagens,

a intensificao da pecuria, ao limitar novos desmatamentos (em um contexto de maior

e melhor governana e fiscalizao), pode contribuir de forma substancial para a

mitigao global de GEE. O uso semi-intensivo das pastagens pode tambm gerar uma

oferta de terras, a baixo-custo, para outros usos. Em fato, em funo da crescente

vulnerabilidade da agricultura Brasileira variabilidade e mudanas climticas, a

substituio (j em curso) de pastagens por gros e cana-de-acar pode vir a ser

potencialmente compensada por uma pecuria de maior produtividade (Assad et al.,

2013; Lambin et al., 2013; Cohn et al., 2014).

Dentro deste contexto, em 2010, o governo federal criou o Plano Agricultura de

Baixo Carbono (Plano ABC), o qual, entre outras metas, tem disponibilizado crdito

subsidiado para a restaurao de pastagens. Em que pese o seu enorme potencial para

causar um impacto positivo no agronegcio Brasileiro, at o momento, os resultados do

Plano ABC ainda so modestos. De acordo com a Secretaria de Assuntos Estratgicos

da Presidncia da Repblica (SAE), alm da falta de um baseline para verificao dos

1 Estimativas baseadas no Censo Agropecurio IBGE 2006 (Eduardo Assad, comunicao pessoal). 2 Eduardo Assad, comunicao pessoal.

13

resultados, a maior parte dos investimentos tem ocorrido de forma dispersa, sem

priorizar concentraes de pastagens ou rebanhos.

Considerando que a localizao mais precisa e uma melhor caracterizao das

reas de pasto perfazem uma necessidade evidente e imprescindvel no norteamento de

polticas pblicas que afetam o setor agropecurio, ao mesmo tempo que reconhecendo

o potencial dos dados e ferramentas de sensoriamento remoto, em janeiro de 2014, a

partir da parceria entre a Sub-Secretaria de Desenvolvimento Sustentvel (SSDS-SAE)

e o Laboratrio de Processamento de Imagens e Geoprocessamento da Universidade

Federal de Gois (LAPIG UFG), teve incio o projeto Radiografia das Pastagens do

Brasil, cujos mtodos e resultados so apresentados neste relatrio. Especificamente,

atravs da parceria entre a SSDS-SAE e o LAPIG-UFG, as seguintes metas foram

priorizadas: 1) Levantamento, com base em mapeamentos existentes e dados

censitrios, das reas de pasto no Brasil; 2) Espacializao, em base municipal e para

todo o pas, de atributos socioeconmicos relacionados atividade pecuria; 3)

Anlise de padres (espaciais e temporais) biofsicos; 4) Desenvolvimento e avaliao

de mtricas capazes de qualificar as reas de pasto; 5) Organizao, filtragem,

transformao e anlise de sries temporais (dados satelitrios ndices de vegetao e

evapotranspirao).

14

PROCEDIMENTOS METODOLGICOS

2. Dados Utilizados

2.1.1 Bases cartogrficas das Pastagens no Brasil: PROBIO e FUNCATE

O Brasil, um pas de dimenses continentais, ainda possui graves lacunas quanto

ao seu recobrimento cartogrfico, sendo ntida a necessidade de bases e produtos

cartogrficos para promover uma melhor planificao do espao brasileiro. O dficit de

dados abrange vrios temas, tais como solos, geologia, infraestrutura e principalmente

cobertura e uso da terra. Alm do problema de acesso e disponibilizao de dados,

temos tambm o problema das escalas de mapeamento, em geral pequenas, isto

1:1.000.000 at 1:250.000, o que, do ponto de vista cartogrfico, pode inviabilizar uma

srie de aplicaes que necessitam de detalhe, geralmente em nvel local e regional.

Nos dias atuais possvel espacializar as pastagens do Brasil utilizando dados

vetoriais, os quais so resultado do emprego de tcnicas de geoprocessamento, e dados

alfanumricos, que so resultados de levantamentos estatsticos realizados por

pesquisas de campo e amostragens, em geral sob a responsabilidade do Instituto

Brasileiro de Geografia e Estatstica (IBGE). Os dados vetoriais so resultado da

interpretao de imagens de satlite tanto por algoritmos classificadores, quanto por

analistas visuais e constituem-se um modelo da realidade. Todavia, sabe-se que por

mais complexo que seja esse modelo, ele ainda se constitui uma analogia da realidade.

Os dados censitrios, por sua vez, esto limitados justamente na questo espacial, sendo

disponibilizados para um recorte pr-estabelecido, normalmente jurdico-poltico, como

o municpio.

Para a construo do banco de dados do projeto Radiografia das Pastagens do

Brasil, foram pesquisados todos os dados existentes e capazes de contribuir para a

construo do cenrio das pastagens no territrio nacional. Especificamente em relao

aos dados vetoriais, priorizamos as seguintes fontes:

A. Projeto de Conservao e Utilizao Sustentvel da Diversidade Biolgica

Brasileira PROBIO 2002.

Mapa de cobertura e uso da terra para o Brasil, escala 1:250.000. formato

vetorial (.shp)

B. Mapa Nacional de Densidade de Carbono em Fisionomias Florestais e de

Carbono Retido no Solo - FUNCATE/MCT/PNUD.

15

Mapa de cobertura e uso da terra, escala 1:250.000 - Brasil. formato

vetorial (.shp)

Vetores (formato vetorial) so abstraes grficas em forma de ponto, linha ou

polgono e so utilizados para representar a forma, localizao e distribuio de objetos

no mundo real (Fitz, 2008). A estrutura vetorial sem dvidas, um dos principais

formatos para dados de entrada em um Sistema de Informaes Geogrficas (SIG),

tendo-se popularizado bastante no formato Shapefile (.shp).

Os dados oriundos do Projeto de Conservao e Utilizao Sustentvel da

Diversidade Biolgica Brasileira PROBIO, 2002, e os dados do Mapa Nacional de

Densidade de Carbono em Fisionomias Florestais e de Carbono Retido no Solo -

FUNCATE/MCT/PNUD, constituem-se arquivos vetoriais e foram construdos por

meio da interpretao e classificao de imagens Landsat 7 ETM+. Ambos informam a

distribuio continua das classes de cobertura e uso da terra para todo o pas em escala

1:250.000 (regionalizadas por biomas).

Ainda que o recorte temporal e a fonte primria dos dados (i.e. imagens Landsat

ETM+, 2002) sejam idnticos, pressupe-se que h diferena entre as duas fontes (i.e.

PROBIO e FUNCATE) quanto ao tamanho da rea ocupada por pastagens no Brasil e

sua posio. Tais diferenas metodologia de manipulao e interpretao das imagens,

bastante subjetivo em funo do componente humano.

2.1.2 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)

O sensor MODIS, abordo dos satlites TERRA e AQUA, lanados em 2000 e

2002, tm 36 bandas espectrais nos intervalos do visvel ao infravermelho mdio, 250

m, 500 m e 1 km de resoluo espacial e um perodo de revisita de dois dias. As

imagens so disponibilizadas gratuitamente na forma de produtos e so corrigidas para

efeitos atmosfricos, georreferenciadas e convertidas para valores de reflectncia. Os

produtos MODIS so composites gerados pela seleo da melhor observao pixel a

pixel, i.e. com menor contaminao atmosfrica e menor ngulo de visada, durante o

perodo de 16 dias. Os produtos utilizados neste trabalho foram o MOD13Q1 (ndice de

vegetao) e o MOD16A2 (evapotranspirao).

O produto MOD13Q1 ndice de vegetao tem doze bandas espectrais, com dois

ndices de vegetao, o NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e EVI

(Enhanced Vegetation Index) e uma imagem de confiabilidade denominada de Pixel

Reliability, a qual indica, pixel a pixel, e conforme quatro categorias, a qualidade das

16

imagens ndice de vegetao. O produto MOD16A2, que compreende imagens de

evapotranspirao (ET) e evapotranspirao potencial (PET), possui resoluo espacial

de 1 km, com disponibilizao a cada 8-dias, mensal e anual. As estimativas de

evapotranspirao se baseiam na equao de Penman-Monteith (MU et al., 2011) e nos

seguintes dados de entrada: cobertura da terra da Coleo 4 (MCD12Q1), albedo

(MOD43C1), ndice de rea foliar (MOD15A2), ndice de vegetao realado

(MOD13Q1) e dados meteorolgicos dirios do Global Modeling and Assimilation

Office (GMAO) da NASA. As imagens do produto MOD13Q1 e MOD16A2 so

disponibilizadas por cenas (tiles), sendo necessrias 17 cenas para cobrir todo o Brasil

(Figura 1).

17

Figura 1 Cenas MODIS utilizadas para a gerao das imagens EVI2 (ndice de vegetao realado de duas bandas) e

anlise de evapotranspirao para o todo o Brasil.

18

2.1.3 Focos de Calor

No Brasil, a prtica de manejo sobre as reas de pastagens baixa ou inexistente

para considervel proporo de sua extenso territorial, o que se reflete na baixa lotao

bovina (i.e. aprox. 1 cabea por hectare) (Ferreira et al., 2013) e na utilizao do fogo

para limpeza e renovao de pastos (Coutinho, 1990). As queimadas se intensificam no

final da estao seca (setembro) quando o estrato herbceo-subarbustivo encontra-se

bastante inflamvel (Ramos-Neto e Pivello, 2000). Em fato, este o regime de queima

com maior impacto, pois nesse perodo temos o padro fenolgico da vegetao voltado

para a renovao das copas e reproduo (Oliveira, 1998; Dias e Miranda, 2010). A alta

densidade das pastagens, sobretudo as invasoras invasivas (Brachiaria sp., melinis

minutiflora capim gordura, etc.), contribuem para o aumento da frequncia das

queimadas e de grandes incndios (Miranda et al., 2002; Beckage et al., 2009), sendo

que a vegetao do estrato herbceo representa mais de 90% do combustvel durante as

queimadas (Miranda et al., 2004).

Para a anlise dos padres de distribuio dos focos de calor (anomalias

termais), sobre reas de pastagens cultivadas para o territrio brasileiro entre 2000 a

2013, utilizou-se os focos de calor provenientes de 28 produtos satelitrios

disponibilizados pela plataforma digital do Banco de Queimadas (BDqueimadas) do

Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE): National Oceanic and Atmospheric

Administration (NOAA) 12, 15 a 19 manh e tarde; 14 - noite, Global Online

Enrollment System (GOES) 8 noite; 10 a 13 todos, AQUA e AQUA UMD (manh e

tarde), TERRA e TERRA UMD (manh e tarde), METEOSAT 02 (todos), National

Polar Orbiting Partnership (NPP NASA), ASTR ESA e Tropical Rainfall Measuring

Mission (TRMM NASA) (INPE, 2014).

Atualmente, o satlite de referncia utilizado pelo BD queimadas o AQUA

(manh e tarde), pois fornece consistncia temporal em relao ao satlite de referncia

anterior (i.e. horrio de passagem no Equador semelhante), NOAA 12 (i.e. desde 1999 a

ago. 2007). A resoluo temporal diria, enquanto a resoluo espacial varivel,

sendo de 1 km para os satlites de rbitas polares e de 4 km para os satlites

geoestacionrios (METEOSAT e GOES). Para a deteco das anomalias termais so

utilizadas as bandas termais-mdias centradas nos canais de 3,7 m e 4,1 m do

espectro ptico (Justice et al., 2006; Rivera-Lombardi, 2009). Para essa anlise foram

considerados todos os focos de calor disponibilizados anualmente para cada produto

19

supracitado e coincidentes com os polgonos de pastagens (PROBIO) com rea maior

ou igual a 50 hectares, em relao aos quais procedeu-se ao clculo da densidade de

focos por ha de pastagem cultivada:

(1)

Em particular, as anlises de densidade de focos de calor concentraram-se nos

polgonos do PAVAN (Pasture Validation Network / ver seo 2.1.5), nas reas de

pastagens encontradas nos 24 municpios (em nove estados) situados ao longo da rota

do Rally da Pecuria (i.e. expedio tcnico privada com foco na avaliao das

condies da bovinocultura nas principais regies produtoras, as quais concentram

aproximadamente 75% do rebanho nacional), nas pastagens dos 20 municpios com os

maiores investimentos do Plano ABC (Agricultura de Baixo Carbono / recuperao de

pastagens degradadas Ministrio da Agricultura, Pecuria e Abastecimento/MAPA) e

nas reas de pastagens distribudas na totalidade do Arco do Desmatamento da

Amaznia (Figura 2).

20

Figura 2 Localizao das regies geogrficas utilizadas para a anlise de densidade de focos de calor a nvel local para as

reas de pastagens do Brasil.

21

A figura 3 mostra todo o procedimento metodolgico envolvido nesta anlise,

incluindo a aquisio, amostragem e processamento dos dados (focos de calor) sobre as

reas de pastagens a nvel regional (biomas) e local (municpios) no territrio brasileiro.

Figura 3 Fluxograma esquemtico dos principais passos e abordagens realizados na anlise de

densidade de focos de calor sobre as reas de pastagens cultivadas no Brasil (polgonos PROBIO > 50

ha).

2.1.4 Dados Estatsticos e Censitrios

Este trabalho tem a caracterstica de combinar dados espaciais e de

sensoriamento remoto dados estatsticos e censitrios, com vistas uma modelagem

mais efetiva, a partir de mltiplas fontes e escalas de anlise, do cenrio das pastagens

no Brasil.

Os dados estatsticos e censitrios foram obtidos junto ao Instituto Brasileiro de

Geografia e Estatstica (IBGE) por meio de seu Banco de Dados Agregados Sistema

IBGE de Recuperao Automtica (SIDRA) - http://www.sidra.ibge.gov.br. A partir do

SIDRA foram recuperados dados do Censo Agropecurio 2006 e da Pesquisa Pecuria

Municipal 2012. Foram colhidos dados para todos os municpios do Brasil, abrangendo

22

os seguintes temas: cobertura de pastagens, rebanho bovino, abate bovino, produo de

leite e lavouras temporrias e permanentes.

Para a montagem de um panorama histrico das pastagens e do rebanho bovino

no Brasil, tambm foram utilizados dados estatsticos do IBGE, porm, adquiridos

atravs do portal do Instituto de Pesquisa Econmica Aplicada (IPEA /

http://www.ipeadata.gov.br). Por meio destes dados estatsticos, foi possvel construir

uma srie temporal com os seguintes recortes 1970; 1975; 1980; 1985; 1995 e 2006

para as pastagens naturais e cultivadas, e de 1974 a 2007 (periodicidade anual) para o

rebanho bovino municipal.

Dados obtidos atravs da Secretria de Assuntos Estratgicos da Presidncia da

Repblica (SAE/PR), quanto liberao de crditos do Plano Agricultura de Baixo

Carbono (Plano ABC), foram espacializados para todo o Brasil, tendo como unidade de

anlise o municpio. Por fim, tambm foram considerados os dados de produo leiteira,

abate e rebanho bovino (em nvel estadual), obtidos atravs do AnualPEC - Informa

Economics FNP (http://www.anualpec.com.br).

2.1.5 Pasture Validation Network (PAVAN)

A rede de validao de pastagens (identificada pela sigla PAVAN - Pasture

Validation Network) foi estabelecida no ano de 2014, no escopo deste projeto, visando

reunir uma extensa e atualizvel rede on-line de localidades (coordenadas geogrficas)

para todo o Brasil, caracterizadas in loco como pastagens, com acesso irrestrito

comunidade tcnico-cientfica.

Com a localizao de representativas reas de pasto espalhadas pelo pas, alguns

parmetros como ndice de vegetao, ndice de rea foliar, taxa de evapotranspirao e

presena de queimadas, por exemplo dados em geral obtidos a partir de imagens de

satlite (ex. dados Terra/MODIS) , podero ser acompanhados por meio de sries

temporais, permitindo tanto a calibrao e validao destas sries, quanto inferir sobre a

criao, manuteno, forma de manejo ou suporte bovino/qualidade de uma

determinada pastagem.

Instituies de ensino/pesquisa, empresas da rea de geotecnologias e

organizaes no-governamentais vm colaborando com a criao desta rede, atravs do

repasse de coordenadas geogrficas referentes a pastos bem formados, sempre que

possvel acompanhadas com informaes obtidas em campo (ex. descrio fsica da

23

propriedade, lotao bovina, fotos, etc.), a citar as ONGs Aliana da Terra

(www.aliancadaterra.org) e World Wide Fund (WWF Brasil) (www.wwf.org.br), a

empresa Primegeo (www.primegeo.com.br), alm do prprio Laboratrio de

Processamento de Imagens e Geoprocessamento (LAPIG UFG), a partir dos dados e

informaes levantadas nos trabalhos de campo realizados de forma sistemtica.

At o momento, j foram catalogados 216 pontos de pastagens3, espacializados

atravs da plataforma on-line

http://pastagem.org. Os pontos esto distribudos pelos estados da Bahia (03), Gois

(13), Minas Gerais (02), Mato Grosso do Sul (49), Mato Grosso (123), Par (03),

Rondnia (18) e Tocantins (05), conforme disponibilizao das instituies parceiras. A

figura 4 ilustra esta etapa dos resultados.

Todos os dados exemplificados nas figuras 4 e 5 podem ser obtidos via

download da referida plataforma de dados (mapa interativo -

http://pastagem.org/index.php/mapa-interativo), com um simples comando/opo no

menu, nos formatos shapefile e raster (imagens).

Figura 4: Distribuio dos pontos do PAVAN pelos estados brasileiros (at o momento, 216 pontos), com

destaque para a elaborao dos polgonos de pastagem para cada um dos pontos.

3 No momento, 1188 novos pontos de pastagens esto sendo inspecionados para serem incorporados

base do PAVAN.

24

Mais especificamente sobre os tipos de pastagens encontradas na rede de pontos

do PAVAN, a figura 5 ilustra, por meio de imagens de satlite com elevada resoluo

espacial (base Google Earth), a demarcao (poligonal) e as caractersticas de amostras

de pastos distribudos pelos estados supracitados; no somatrio, os polgonos

representam uma rea de 30.353 hectares, com rea mdia de 141 ha.

Figura 5: Exemplos de pastagens demarcadas nos principais estados pecuaristas do Brasil, a partir de

pontos elencados no PAVAN (Pasture Validation Network) (pontos na cor vermelha), com as respectivas

coordenadas abaixo de cada quadro.

2.2 Processamento Digital de Imagens Mtricas Fenolgicas

2.2.1 Produto MODIS MOD13Q1 ndice de Vegetao

Para a gerao de mtricas fenolgicas foi necessrio processar e organizar um

grande acervo de imagens ndice de vegetao do sensor MODIS para o perodo de

2000 a 2013. Para isso, as 17 cenas do produto MOD13Q1 ilustradas na figura 1 foram

baixadas atravs do portal REVERB (http://reverb.echo.nasa.gov) anualmente (23

imagens por ano) para os 14 anos considerados em nossas anlises (Figura 6).

Posteriormente foi feito o mosaico e a reprojeo das cenas para cada data e para as

bandas espectrais do vermelho, infravermelho prximo e Pixel Reliability (Figura 6).

No total foram gerados 957 mosaicos para o Brasil, sendo 319 mosaicos do vermelho,

319 do infravermelho prximo e 319 do Pixel Reliability.

25

Figura 6: Fluxograma mostrando as etapas envolvidas no processamento das imagens EVI2 e gerao das

mtricas sazonais.

Com o acervo de imagens MODIS, a prxima etapa constituiu na escolha do

melhor ndice de vegetao para a anlise das pastagens do Brasil, o qual gerado com

o objetivo de realar a cobertura vegetal fotossinteticamente ativa. Os principais ndices

utilizados pela comunidade cientfica so o NDVI (Normalized Difference Vegetation

Index), o SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index), o EVI (Enhanced Vegetation Index) e

o EVI2 (EVI de 2-bandas).

O NDVI, o mais conhecido dos ndices, calculado pela razo normalizada

entre as bandas do infravermelho prximo (NIR) e vermelho (RED), conforme a

equao 2:

(2)

Ao mesmo tempo que simples e amplamente utilizado, o NDVI sofre

considervel influncia do substrato (ex. tipo de solo, condies de umidade) e

espalhamento atmosfrico, alm de saturar em regies com elevada biomassa. Assim, e

com vistas a reduzir o sinal de fundo, Huete (1988) props o ndice de vegetao

ajustado ao solo (SAVI), cujo diferencial um fator de ajuste do solo (L), definido a

partir do ponto de convergncia das isolinhas de vegetao (linhas com biomassa

constante) com a linha do solo no espao vermelho infravermelho (Equao 3).

26

(3)

Ainda que o SAVI seja eficiente quanto correo dos rudos de fundo

provenientes do sinal do solo, este, semelhana do NDVI, satura em regies de alta

biomassa. Neste sentido, foi desenvolvido o EVI (Huete et al., 2002), cuja formulao

(que considera os feedbacks entre a atmosfera e solo) buscou otimizar o sinal da

vegetao e aumentar a sensibilidade em regies com alta biomassa, alm de melhorar o

monitoramento da vegetao pela separao do sinal de fundo e reduo das influncias

atmosfricas.

Enquanto o EVI mais sensvel a variaes na resposta estrutural do dossel, na

fisionomia da planta e arquitetura do dossel, o NDVI mais sensvel clorofila (Huete

et al., 2002). Assim, o EVI, que tambm demonstra ser bem relacionado e sincronizado

com as medidas de fotossntese de torres de covarincia, tem sido efetivo no

monitoramento da vegetao, deteco de mudana e avaliao da variao sazonal de

florestas (Deng et al., 2007).

O EVI, implementado no mbito dos produtos MODIS, calculado conforme a

equao 4, sendo que no algoritmo MOD13Q1 (ndice de vegetao MODIS) os valores

dos coeficientes so = 2,5, = 6, = 7,5 e = 1:

(4)

Onde:

, e = reflectncias no infravermelho prximo, vermelho e azul

corrigidas para efeitos de espalhamento Rayleigh e absoro de oznio.

= fator de ganho

e = coeficientes para o termo resistente a aerossol

= fator de ajuste em relao ao substrato

O EVI2 foi desenvolvido por Jiang et al., (2008) para substituir o EVI em

sensores sem a banda do azul (ex. AVHRR), apresentando uma vantagem em relao ao

EVI, pois, segundo Wang et al., (2012), a banda do azul do MODIS apresenta sinais de

degradao. Este ndice tambm adequado para dados de alta qualidade e sem efeitos

27

atmosfricos. Para o clculo do EVI2 h dois mtodos principais: 1) clculo do ndice

de vegetao linear (LVI) otimizado, calibrado com o EVI; 2) Derivao direta da

equao do EVI, tendo por referncia a alta correlao entre as bandas do azul e do

vermelho (R ~ 0,96).

O LVI calculado com base na anlise de Jiang et al., (2008), no qual os ndices

de vegetao so funes dos ngulos espectrais relacionados s isolinhas de vegetao

no espao vermelho e infravermelho (Equao 5).

(5)

Onde:

e = reflectncias no infravermelho prximo e vermelho corrigidas para

efeitos de espalhamento Rayleigh e absoro de oznio.

= fator de ganho

= fator de ajuste linear

= fator de ajuste ao substrato

Os parmetros , e so definidos com base na menor diferena mdia

absoluta entre o EVI2 e o EVI. Com dados de 40 reas de campo espalhadas pelo globo,

Jiang et al., (2008) utilizaram-se de um algoritmo dicotmico para selecionar os valores

ideais para os parmetros , e , sendo = 2,5, = 22,38 e = 0,59. Quando estes

valores so inseridos na equao 4 obtm se o EVI2 (Equao 6).

(6)

Quanto ao calculo do EVI2 diretamente a partir do EVI, este se justifica em

funo da pouca contribuio da banda do azul em condies de baixa concentrao de

aerossis na atmosfera. Especificamente, e tendo por base a razo entre as bandas do

vermelho e do azul, define-se o valor de c, sendo que para cada valor de c h um

determinado valor do fator de ganho (G). O valor de c, que minimiza a diferena mdia

absoluta entre EVI2 e EVI 2,08, que corresponde ao G = 2,5, conforme a equao 7.

28

(7)

Especificamente no mbito do projeto Radiografia das Pastagens do Brasil, a

escolha do ndice de vegetao a ser utilizado teve por base a comparao entre o

NDVI, EVI e EVI2 para algumas reas de pastagem. A correlao (R) observada entre

o EVI e o EVI2 foi de 0,962, indicando uma relao linear forte entre os dois ndices,

ainda que inferior quela obtida por Jiang et al., (2008) (R = 0,998). Esta diferena se

deve ao uso de dados com algumas observaes ruins, comparativamente aos dados de

Jiang et al., (2008) que utilizaram apenas dados com confiabilidade mxima. Conforme

a figura 7, mesmo com alto R, ainda permanecem alguns valores extremos com maior

valor de EVI comparativamente ao EVI2.

Figura 7: Regresso linear dos ndices de vegetao NDVI, EVI e EVI2 para amostras de reas de

pastagens no bioma Cerrado.

Os valores do NDVI so sistematicamente maiores que os valores EVI e EVI2,

sendo que a relao linear entre o NDVI e o EVI menor do que entre o EVI e EVI2

(R = 0, 751), apresentando maior disperso dos valores em torno da linha de regresso,

particularmente para os valores de NDVI acima de 0,6 (Figura 7). O mesmo

29

comportamento observado para o EVI2, mas com um R ligeiramente menor (0,735) e

menor disperso dos valores em torno da linha de regresso. Como o EVI e EVI2

apresentam semelhanas e o EVI2 no utiliza a banda do azul, que j apresenta sinais de

degradao, este foi escolhido como o ndice a ser utilizado para gerao das mtricas

fenolgicas.

Para as prximas etapas foi calculado o EVI2 para todas as datas durante os 14

anos, conforme a equao 6. As 319 imagens EVI2 tiveram os valores dos pixels

ponderados conforme a qualidade do pixel indicado pelas imagens de qualidade (Pixel

Reliability) (Figura 6). Para os pixels de mxima qualidade (0) os valores da imagem

EVI2 permaneceram os mesmos, para os pixels com qualidade intermediria (1) os

valores da imagem EVI2 foram multiplicados por 0,5 e para os pixels com baixa

qualidade (2 e 3) por 0,10. A figura 8 mostra a resposta do EVI2 e EVI2 ponderado para

15 amostras de pastagem sobre pixels de qualidade alta, intermediria e baixa para o Dia

do Ano 193 (ms de Julho). As imagens EVI2 ponderadas foram recortadas para os seis

biomas brasileiros (Cerrado, Caatinga, Mata Atlntica, Pampa, Pantanal, Amaznia) e

para o Arco do Desmatamento da Amaznia.

Figura 8: Distribuio dos valores EVI2 e EVI2 ponderado para amostras de pastagem sobre pixels de

qualidade mxima, intermediria e mnima.

As imagens EVI2 ponderadas para cada bioma e Arco do Desmatamento da

Amaznia foram suavizadas utilizando o filtro Savitzky-Golay, implementado no

software TIMESAT. O filtro Savitzky-Golay um filtro para suavizar dados e

minimizar rudos, sendo que o valor de cada pixel substitudo por uma combinao

30

linear de diferentes valores dentro de uma janela temporal (Jnsson e Eklundh, 2004). A

largura da janela temporal determina o grau de suavizao e a habilidade de detectar

mudanas rpidas. O filtro Savitzky-Golay preserva a rea e a posio mdia do valor

mximo de cada estao, mas altera a espessura e a altura da curva sazonal. Este filtro

melhor para acompanhar o rpido aumento e a reduo dos valores, mas no adequado

para sries temporais com muitos rudos, o que pode resultar na determinao errada do

final da primeira estao. Para se avaliar o impacto do filtro Savitzky-Golay sobre a

informao original, procedeu-se uma anlise de sensibilidade a partir do uso de

janelas temporais com diferentes larguras (i.e. observaes anteriores e posteriores um

determinado ponto da srie temporal) s imagens NDVI, EVI e EVI2 (Figuras 9 e 10).

Na figura 9, observa-se que a aplicao do filtro Savitzky-Golay, independente

da largura da janela utilizada, eliminou muitos rudos presentes na imagem original.

Com o aumento da janela temporal os picos mximos so minimizados e os mnimos

aumentados, o que pode dificultar a deteco de mudanas abruptas no comportamento

da vegetao. Em fato, o uso de uma janela menor mais adequado para detectar o

aumento sbito nos valores do ndice e a resposta quase instantnea da vegetao

precipitao.

Por outro lado, os picos variados (spikes), indicativos de rudos na imagem, s

so suavizados com o uso de uma janela temporal maior. interessante observar que no

caso do EVI, predominou a suavizao dos picos mximos, enquanto para o EVI2, dos

picos mnimos (Figura 9). Isso porque a banda do azul responde a contaminao

atmosfrica, aumentando o valor do EVI. J a ausncia da banda do azul, a qual

utilizada na correo atmosfrica dos dados, reduz o valor do NDVI e EVI2. Este

comportamento retratado para as imagens 90, 110, 150 e 250 do NDVI e EVI2, que

apresentaram a mesma queda abrupta nos valores, indicativos de rudos (Figura 9).

31

Figura 9: Valores dos ndices de vegetao em uma srie temporal suavizada atravs do filtro Savitzky-

Golay parametrizado com janelas de diferentes larguras.

Os dados EVI originais e filtrados so diretamente proporcionais, com

correlao forte a moderada (0,83 a 0,74), que diminui com o aumento da largura da

janela temporal utilizada (Figura 9). As janelas de 1 a 3 apresentam correlaes fortes

positivas (acima de 0,8), seguidas de uma reduo abrupta a partir do uso de uma janela

de 4 observaes. Da janela 6 a 10, a reduo da correlao gradual variando de 0,77

para 0,74. A reduo da correlao implica que a partir da aplicao de uma janela

temporal de 4 observaes (anteriores e posteriores um dado ponto da srie temporal),

aumenta a discrepncia entre os dados originais e filtrados (que tendem a saturar), o que

acarreta em perda de informao. Com base em todas estas anlises, optamos pelo uso

de uma janela de 3 para a suavizao das sries temporais EVI2 no software TIMESAT.

32

Figura 10 Correlao entre os dados EVI originais e filtrados com Savitzky-Golay (conforme

diferentes janelas).

O TIMESAT, alm de suavizar curvas contnuas no tempo, utilizando o filtro

Savitzky-Golay, assimtrica Gausiana e funes de dupla logstica (Jnsson e Eklundh,

2002; Jnsson e Eklundh, 2004), tambm serve para se determinar o incio (SOS) e o

final (EOS)4 da estao de crescimento, a derivada esquerda (taxa de rebrota), a

derivada direita (taxa de senescncia) e a pequena integral (produtividade primria

lquida) (Beurs e Henebry, 2010) (Figura 11). O inicio e o fim do perodo de

crescimento vegetal definido como o DOY (Dia do Ano) onde o ndice de vegetao,

partindo do valor mnimo, cruza 20% na direo ascendente na poro esquerda e

direita da curva sazonal (Figura 11). Para cada estao de crescimento, do inicio ao fim

da estao (total de 13 estaes de crescimento para um perodo de 14 anos), foram

obtidas a taxa de rebrota, correspondente a derivada esquerda da curva sazonal, a taxa

de senescncia (ou derivada direita) e a produtividade primria lquida,

correspondente integral no tempo do EVI2 (Figura 11).

4 Respectivamente, Start and End of the Season.

33

Figura 11 Mtricas sazonais definidas a partir do software TIMESAT e aplicadas srie temporal de

imagens EVI2 (referentes totalidade da rea de pasto no Brasil).

Aps a gerao das mtricas fenolgicas foi calculada a mdia das imagens taxa

de rebrota e taxa de senescncia, as quais foram divididas em cinco classes (Muito

Baixa a Muito Alta) conforme os valores de referncia das pastagens da Bacia

Hidrogrfica do Rio Vermelho (BHRV, estado de Gois), integrantes do PAVAN. As

pastagens da BHRV utilizadas nesta anlise foram aquelas que tivessem a maior rea e

que apresentassem alto nvel de forragem. Nestes critrios foram includas trs

propriedades da Bacia Hidrogrfica do Rio Vermelho.

Considerando os pontos do PAVAN localizados no Arco do Desmatamento e no

Cerrado e 100 pontos aleatrios sobre os municpios do Rally da Pecuria, foram

extrados os valores da taxa de rebrota, taxa de senescncia e produtividade primria

lquida de cada estao de crescimento. Com isso, foi possvel identificar o

comportamento interanual das pastagens localizadas nas regies de maior atividade

pecuria. Por fim, as imagens de produtividade primria lquida (NPP) das pastagens do

Arco do Desmatamento, Cerrado e Mato Grosso foram divididas em trs classes (Alta a

Baixa), tendo como base os valores das pastagens da Bacia do Rio Vermelho, a fim de

estimar o nvel de qualidade destas e a sua distribuio espacial (para esta anlise, em

particular, foi considerada uma srie temporal de 13 anos, i.e. 2000 a 2012).

34

2.2.2 Produto MODIS MOD16A2 Evapotranspiraco

Em relao aos dados de evapotranspirao (2000 a 2013), optamos por

trabalhar com dados mensais (MOD16A2), os quais, comparativamente aos dados de

frequncia semanal, tendem a apresentar menor erro, comportamento sazonal mais

consistente e melhor correlao (~0.7) com dados de campo (Ruhoff, 2011). Com vistas

a minimizar diferenas locacionais oriundas de variao na radiao terrestre conforme

a latitude e longitude, estes dados foram normalizados (ETn) (a partir da razo, pixel a

pixel, entre ET e ETp) (conforme observado na figura 12, a relao entre

evapotranspirao real e normalizada predominantemente linear, o que corrobora a

opo por anlises baseadas em dados normalizados).

Da mesma forma, e com o objetivo de se eliminar eventuais rudos, todas as

anlises descritas a seguir foram baseadas em mdias mensais. O uso de mdias, alm

de minimizar a influncia de oscilaes climticas locais, traz o foco destas anlises

para o entendimento de padres regionais gerais e consistentes ao longo do tempo. O

uso de mdias justifica-se ainda pelo fato de que todo este projeto se baseia na

distribuio das pastagens mapeadas a partir de imagens Landsat 7 de 2002, sendo que

assumimos, com base em dados obtidos pelo LAPIG - UFG para o bioma Cerrado, que

as alteraes destas reas no foram significativas entre 2000 e 2013 (i.e.

aproximadamente 0.04% para toda a rea remanescente do bioma - ver Rocha et al.,

2011).

Figura 12 - Relao entre estimativas satelitrias de evapotranspirao real e normalizada (2013 - dados

mensais).

35

A partir das imagens medias mensais de evapotranspirao normalizada foram

geradas imagens componentes principais (auto-valores e auto-vetores calculados a partir

de uma matriz de correlao, restrita rea de ocorrncia das pastagens) e imagens

acumuladas para o perodo predominante de crescimento vegetativo e senescncia

(novembro a junho e julho a outubro, respectivamente). De forma auxiliar, foram

compilados, para o perodo de 2000 a 2013, imagens mensais de precipitao TRMM

(Tropical Rainfall Measurement Mission Kummerow et al., 1998).

As anlises destes dados foram concentradas em trs domnios principais: a) os

24 municpios abrangidos pelo Rally da Pecuria; b) um conjunto de 175 propriedades

cadastradas pela Aliana da Terra e consideradas como possuidoras de bom nvel de

forragem (as quais fazem parte da rede de validao - PAVAN); c) Brasileiros

(Cerrado, do Pantanal, Mata Atlntica, Caatinga e Pampas). Por

sua vez, cada um destes conjuntos de dados foram comparados s respostas obtidas para

as pastagens localizadas na BHRV (Figura 13).

O conjunto total de dados, mtodos e anlises utilizados para esta etapa do

projeto apresentado no fluxograma da figura 14.

Figura 13 - Bacia Hidrogrfica do Rio Vermelho (estado de Gois), com destaque para pontos de

pastagens submetidos aquisio sistemtica de parmetros biofsicos e transecto ao longo do qual

teremos sobrevoo LiDAR (outubro 2014) (com vistas determinao de padres opticos ativos em

pastagens sob diferentes condies de uso e manejo).

36

Figura 14 - Fluxograma destacando o conjunto de dados e principais etapas de processamento e anlise

referentes aos fluxos de gua e energia das pastagens do Brasil.

2.2.3 Dados SRTM Modelo digital de elevao e declividades das pastagens do

Brasil

As reas de pastos no Brasil foram caracterizadas e classificadas em relao

declividade do terreno, a partir da gerao de um Modelo Digital de Elevao (MDE)

derivado dos dados SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) (Miranda, 2005) Brasil

em Relevo (http://www.relevobr.cnpm.embrapa.br).

O Brasil em Relevo disponibilizado pela Embrapa Monitoramento por Satlite

desde 2005, sendo um produto bastante conhecido e utilizado pela comunidade

cientfica de geomtica/sensoriamento remoto. Especificamente para esse projeto, foram

adquiridos os dados no formato Geotiff (16 bits), com resoluo espacial de 90 metros,

e em projeo GCS WGS 84, articulados em folhas 1:250.000, para todo os estados do

Brasil (ao todo, 556 folhas para o recobrimento do territrio nacional). Aps o

download e integrao destes dados em ambiente de Sistemas de Informaes

Geogrficas (SIG), foi executado um mosaico das 556 folhas e posteriormente um

mascaramento para os limites territoriais do Brasil.

Para a estimativa dos valores de declividade, o modelo digital de elevao para

todo o Brasil foi re-projetado para a projeo South America Albers Equal Area Conic,

a qual, com sistema de coordenadas mtrico, preserva a rea da superfcie terrestre (fato

37

necessrio para execuo do procedimento de estimativa de declividade e clculo

acurado de reas). Aps a re-projeo, os valores de declividade foram estimados em

ambiente SIG para todo o Brasil e mascarados para as pastagens segundo os dados de

cobertura e uso da terra do PROBIO (Figura 15).

As classes definidas para o mapa de declividade foram aquelas sugeridas pela

Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuria (Embrapa, 1999), conforme mostrado na

Tabela 1:

Tabela 1: Classes de declividade de acordo com classificao recomendada pela Embrapa (1999).

Classe Tipo

0 a 2 Plano

2 a 8 Suave Ondulado

8 a 12 Moderadamente Ondulado

12 a 20 Ondulado

20 a 45 Fortemente Ondulado

> 45 Montanhoso

Figura 15: Mosaico SRTM para o Brasil construdo por meio dos dados Brasil em Relevo (Embrapa)

(tamanho total 8,21 GB e resoluo espacial aproximada de 90 metros).

38

Todos os procedimentos metodolgicos utilizados para estimar os valores de

declividade para as pastagens do Brasil, incluindo o processamento dos dados

altimtricos, e gerao de mosaico e recortes, so detalhados no fluxograma mostrado

na figura 16.

Figura 16: Fluxograma esquemtico referente ao conjunto de dados e procedimentos metodolgicos

adotados para a determinao das classes de declividade das pastagens do Brasil.

2.3 Disponibilizao de bases de dados

Todos os dados produzidos no escopo do projeto Radiografia das Pastagens do

Brasil esto disponveis, de forma pblica, atravs do portal www.pastagem.org,

conforme ilustrado na figura 17. Esse portal foi desenvolvido a partir da estrutura de

disponibilizao de dados e das tecnologias j utilizadas no portal do LAPIG

(www.lapig.iesa.ufg.br). Preferiu-se utilizar uma estrutura j validada na prtica e

adaptada para a disponibilizao de dados oriundos de projetos de pesquisa, ao

desenvolvimento de uma nova proposta e sistema para realizar tal tarefa. Outro fator

que contribui significativamente para essa escolha que tal estrutura foi desenvolvida,

em sua totalidade, com softwares livres. Por definio qualquer software livre possui

uma licena que garanta aos seus usurios liberdades relacionadas ao uso, alterao e

redistribuio (The Free Software Foundation, 2014). Portanto, sua utilizao, alm de

ser validada na prtica, no acarretou nenhum custo extra (de aquisio) ao projeto.

39

Figura 17: layout da pgina inicial do portal Pastagem.org.

O projeto produziu um grande volume de dados que podem ser classificados em

trs grupos: dados documentais, satelitrios e vetoriais. Para disponibilizao adequada

de cada um desses grupos, o portal pastagem.org dispe de duas plataformas de

pesquisas, responsveis por organiz-los e prover mecanismos eficientes de busca,

visualizao e aquisio (download

disponibiliza os documentos como artigos cientficos, notcias e tutoriais. Optou-se por

dividir a disponibilizao dos dados por meio dessas duas plataformas, pois dados

satelitrios e vetoriais possuem particularidades relacionadas cartografia, geralmente

com diversos formatos de armazenamento. Em contrapartida, dados documentais

(relatrios, apresentaes, artigos publicados, etc.) na maioria das vezes so

armazenados e disponibilizados no formato PDF (portable document format) e no

possuem especificidades que inviabilizem sua leitura.

A arquitetura do Mapa Interativo do tipo cliente-servidor, na qual uma

aplicao cliente (Webmap client) se comunica com um servidor HTTP (HTTP Server),

conforme apresentado na figura 18. A aplicao cliente realiza requisies relacionadas

40

visualizao e ao download de dados satelitrios e vetoriais. A visualizao dos dados

utiliza o padro de interoperabilidade WMS - Web Map Service, definido pela Open

Geospatial Consortium (OGC, 2014), um protocolo consolidado e utilizado h alguns

anos em aplicaes WebGIS (Boulos e Honda, 2006; Xu et al., 2003). As requisies

WMS so enviadas ao servidor HTTP, que as redireciona para o servidor de padres

OGC (OGC Server), capaz de acessar a base de dados e converter os dados solicitados

para o padro WMS. O download dos dados processado pelo servidor HTTP,

responsvel por compactar e disponibiliz-los em uma URL.

Figura 18: Arquitetura da plataforma Mapa Interativo do portal pastagem.org.

Na aplicao cliente foi desenvolvida uma ferramenta de navegao para

consulta aos dados satelitrios e vetoriais, apresentada na figura 19. A navegao pelos

dados ocorre por meio de uma hierarquia de rvore. O conjunto de dados disponveis

para visualizao e download apresentado quando o ltimo nvel da hierarquia de

navegao atingido. Para visualiz-lo no mapa, basta que o mesmo seja selecionado.

Aps sua visualizao, o usurio pode solicitar o download do mesmo.

41

Figura 19: Hierarquia dos dados geogrficos disponibilizados atravs do Mapa Interativo (portal

pastagem.org).

A disponibilizao das Bases documentais se d com o auxlio do Jdownloads,

verso 1.9, um componente do framework Joomla, verso 2.5, utilizado para manter o

portal pastagem.org. Esse componente permite a disponibilizao de qualquer formato

de arquivo, associando ao mesmo uma breve descrio e uma categoria. Os dados

documentais foram organizados em uma hierarquia de categorias, na qual o usurio

pode facilmente verificar, por exemplo, quais publicaes ou apresentaes esto

disponveis na base de dados, conforme ilustrado na figura 20. Cada documento possui

uma descrio composta por um conjunto de campos especficos, como ano, autoria,

tema e abstract, os quais podem variar de acordo com a categoria do documento. Existe

tambm uma ferramenta de busca capaz de pesquisar, na descrio dos arquivos, por

uma ou mais palavras-chave. Ao acessar um documento, possvel visualizar as

informaes relacionadas ao mesmo e realizar seu download.

42

Figura 20: Interface da plataforma Bases Documentais do portal pastagem.org.

Essa estrutura de disponibilizao de dados se destaca como um meio capaz de

organizar e tornar pblico o conhecimento produzido no mbito do projeto Radiografia

das Pastagens do Brasil, provendo um avano na divulgao desses dados, e

proporcionando, assim, subsdios para a comunidade em geral, em particular aquela

voltada ao desenvolvimento da pecuria, intensificao no uso de pastagens e melhores

prticas de governana territorial.

43

RESULTADOS E DISCUSSES

3.1 Bases vetoriais e mapeamentos das reas de pastagens do Brasil

Como j comentado no item 2.1.1, as bases vetoriais consideradas neste projeto

(em fato, grandes campanhas de mapeamento realizadas no Brasil), foram, a princpio,

os dados do PROBIO e o mapeamento elaborado pela FUNCATE (Fundao de

Cincia, Aplicaes e Tecnologias Espaciais). A opo por uma base em particular, para

representar a mancha de ocupao das pastagens brasileiras, se deu aps a anlise

cuidadosa das duas bases em questo.

Os dados PROBIO apontam que, em 2002, existia no Brasil uma rea coberta

por pastagens de 149.457.102,3 hectares (Figura 21). Esta estimativa de rea se mostra

consistente pela dimenso do trabalho realizado. Porm, necessrio comentar que em

uma anlise visual possvel inferir que possam ter ocorrido erros em relao as

cobertura de pastagens no litoral nordestino, no nordeste do estado de Minas Gerais e no

norte do estado do Rio Grande do Sul.

Quanto distribuio espacial das pastagens no Brasil, nota-se a presena

expressiva de pastagens em todas as unidades federativas, com exceo da regio

amaznica, onde a cobertura de pastagens ainda aparece de forma tmida.

Os dados FUNCATE apontam para uma cobertura menor de pastagens,

indicando que existiam 135.559.016 hectares distribudos por todo territrio nacional

em 2002 (Figura 22). De forma espacial, ao se analisar visualmente os dados PROBIO e

FUNCATE, possvel apreender as diferenas j esperadas quanto rea total ocupada

por pastagens e a forma com que elas se distribuem pelo territrio, as quais chamam

ateno: 1) O mapeamento do PROBIO destaca presena expressiva de pastagens no

leste do Mato Grosso do Sul, caso oposto ao mapeamento FUNCATE; 2) possvel

perceber falha de mapeamento no centro baiano para os dados FUNCATE, fato que no

ocorre com o mapeamento PROBIO; 3) O mapeamento FUNCATE apresenta,

comparativamente aos dados PROBIO, maior densidade de pastagens no norte do

estado de Mato Grosso.

44

Figura 21: rea ocupada por pastagens no Brasil, segundo levantamento realizado no mbito do PROBIO (2002).

45

Figura 22: rea ocupada por pastagens no Brasil, segundo levantamento realizado pela FUNCATE (2002).

46

Quando comparamos os dados PROBIO e FUNCATE (2002) com os dados

censitrios do IBGE (Censo Agropecurio, 2006) (Figura 23), ressaltam-se tanto

comportamentos semelhantes, principalmente em relao distribuio de valores e

padres regionais (Tabela 2 e Figura 24), quanto discrepncias entre estes trs conjuntos

de dados, a saber:

1) A regio norte possui suas reas de pastagens quase que todas concentradas no estado

do Tocantins, o qual ainda possui cobertura fisiogrfica do bioma Cerrado,

comportamento inverso encontrado na regio amaznica;

2) O Centro-Oeste possui menores valores para os dados FUNCATE, o que seria

resultado da disparidade de interpretao para o Leste do estado do Mato Grosso do Sul

(Ao observar os valores do IBGE, nota-se que os dados do PROBIO apresentam-se

mais coerentes com a realidade observada em 2006 pelo Censo Agropecurio);

3) As macrorregies Sul e Sudeste do Brasil apresentaram valores semelhantes para as

trs fontes, o que sugere, entre 2002 e 2006, uma certa estagnao na evoluo da

cobertura por pastagens. Tais implicaes dizem respeito Diviso Territorial do

Trabalho no Brasil, j que Sul e Sudeste apresentam caractersticas mais voltadas para a

Indstria e Agroindstria5, repassando funes como a pecuria para a regio Centro-

Oeste do Brasil (Moreira, 2004).

5 Essa caracterstica peculiar das regies Sul e Sudeste de apresentarem a maior concentrao industrial

do pas, uma caracterstica que teve gnese na repblica velha, atrelada principalmente economia

cafeeira, que permitiu o desenvolvimento de fatores locacionais e capitais para o desenvolvimento

industrial, principalmente do Estado de So Paulo. Em 1930, 70% das exportaes do pas eram de Caf,

e em 1931 foi fundada a Federao das Indstrias do Estado de So Paulo (FIESP).

47

Figura 23: rea ocupada por pastagens, conforme a diviso municipal IBGE (2006).

48

Figura 24: rea ocupada por pastagens nas macrorregies brasileiras, segundo diferentes levantamentos

PROBIO e FUNCATE (2002) e IBGE (2006).

Tabela 2: Quantitativo de reas ocupadas por pastagens por macrorregies.

Macrorregio rea ocupada por pastagens (ha)

PROBIO 2002 FUNCATE

2002 IBGE 2006

Norte 21163445,59 30185147,56 26892660

Nordeste 39558799,49 36106552,47 30601695

Centro Oeste 40412358,51 22877330,07 59035896

Sul 15188477,05 13324918,58 15685635

Sudeste 33133761,09 33065067,36 27826056

Brasil 149457102,3 135559016 160041942

Ao compararmos os dados mapeados pelo PROBIO (espacializados para limites

municipais) com os dados censitrios do IBGE (Figura 23) podemos ver vrias

semelhanas. Os dados do IBGE tambm apontam para o eixo norte-sul j citado,

apresentando ainda maior concentrao das pastagens no norte e nordeste do estado do

Mato Grosso do Sul (fato que valida s informaes advindas do PROBIO, ao mesmo

tempo em que coloca em dvida muitas das inferncias feitas pelo mapeamento

FUNCATE).

Em um ranking feito a partir de dados do PROBIO (Tabela 3), possvel notar

que os 20 municpios com maior ocorrncia de pastagens esto nos estados de PA, MS e

GO. Os dados do IBGE (Tabela 4) apontam tambm para municpios em outros estados,

como SC, TO e SP. Por outro lado, h uma grande disparidade, escala municipal,

entre os dados PROBIO e FUNCATE. Por exemplo, o municpio de Trs Lagoas (Mato

49

Grosso do sul) ocupa a segundo posio no Ranking PROBIO, porm figura na posio

3916 no Ranking criado a partir das reas mapeadas pela FUNCATE.

Tabela 3: Ranking Municipal de Cobertura de Pastagens PROBIO/FUNCATE (2002).

Ranking PROBIO

Ranking FUNCATE

Nome do municpio Estado Regio Pastagens -

PROBIO (2002)

Pastagens - Funcate (2002)

1 1 So Flix do Xingu PA Norte 703600,04 915054,04

2 3916 Trs Lagoas MS Centro-Oeste 697647,65 3146,79

3 2512 gua Clara MS Centro-Oeste 671722,24 12249,66

4 3993 Ribas do Rio Pardo MS Centro-Oeste 658323,89 2700,39

5 4591 Campo Grande MS Centro-Oeste 597060,48 211,45

6 79 Porto Murtinho MS Centro-Oeste 550648,23 185992,10

7 659 Nova Crixs GO Centro-Oeste 493086,38 54372,63

8 6 Cceres MT Centro-Oeste 481741,54 480003,13

9 3 Paranatinga MT Centro-Oeste 461953,88 535831,68

10 4 Marab PA Norte 457341,06 512220,05

11 1892 Inocncio MS Centro-Oeste 456278,03 18643,81

12 10 Canarana MT Centro-Oeste 445003,67 416284,73

13 14 Cumaru do Norte PA Norte 441135,57 387524,13

14 13 gua Azul do Norte PA Norte 433873,85 389545,89

15 7 Santana do Araguaia PA Norte 428313,29 457030,48

16 1058 Paranaba MS Centro-Oeste 418994,85 35062,55

17 216 gua Boa MT Centro-Oeste 400906,63 114042,97

18 88 Rio Verde de Mato Grosso MS Centro-Oeste 395379,59 175945,70

19 8 Santa Maria das Barreiras PA Norte 392179,89 441524,27

20 3790 So Miguel do Araguaia GO Centro-Oeste 386508,48 3813,16

Os municpios que esto listados entre os 20 maiores em termos de ocupao de

pastagens e que figuram nos dois mapeamentos efetuados a partir de dados satelitrios

(PROBIO e FUNCATE) so: So Flix do Xingu (PA), Paranatinga (MT), Marab

(PA), Cceres (MT), Santana do Araguaia (PA), Santa Maria das Barreiras (PA),

Canarana (MT), gua Azul do Norte (PA) e Cumaru do Norte (PA). Considerando

simultaneamente as bases satelitrias e censitrias (i.e. as trs fontes de dados), somente

sete municpios aparecem entre os 20 com as maiores reas de pastagens: So Flix do

Xingu (PA), Paranatinga (MT), Cceres (MT), Santana do Araguaia (PA), Santa Maria

das Barreiras (PA) e Cumaru do Norte (PA). Tal fato corrobora com a predominncia

das pastagens no eixo norte-sul, principalmente nos estados do Par e Mato Grosso.

50

Tabela 4: Ranking Nacional de Cobertura de Pastagens IBGE (2006).

Ranking - IBGE (2006)

Nome do Municpio UF

Pastagens - IBGE (2006)

1 Corumb MS 3164314,00

2 Ponta de Pedras PA 2496699,00

3 Herval D'Oeste SC 1392537,00

4 Nova Andradina MS 960185,00

5 Paran TO 955009,00

6 Aquidauana MS 949694,00

7 Porto Murtinho MS 930253,00

8 Rosana SP 928491,00

9 Cceres MT 883210,00

10 Paranatinga MT 850259,00

11 Cocalinho MT 836583,00

12 Vila Bela da Santssima Trindade MT 823100,00

13 So Flix do Xingu PA 805297,00

14 Ribas do Rio Pardo MS 788974,00

15 Gouvelndia GO 657315,00

16 Chaves PA 573130,00

17 Santa Maria das Barreiras PA 537456,00

18 Bandeirantes do Tocantins TO 499212,00

19 Santana do Livramento RS 495788,00

20 Santana do Araguaia PA 493290,00

A rea mdia de pastagem (dados PROBIO, 2002, FUNCATE, 2002 e IBGE,

2006), conforme os limites municipais, mostrada na figura 25. O somatrio destas

mdias indica uma rea ocupada de aproximadamente 163.703.795,6 hectares para todo

o Brasil. Os respectivos valores de coeficiente de variao (Figura 26) indicam, por sua

vez, as regies com as maiores discrepncias entre as trs fontes, as quais devem ser

priorizadas em novos levantamentos, em maior escala.

As mdias municipais confirmam o padro das fontes individuais, i.e.

interiorizao das pastagens, destaque para o Sul/Sudeste do Par, Norte/Nordeste do

Mato Grosso, noroeste Goiano e norte do Mato Grosso do Sul. Por sua vez, os valores

de coeficiente de variao no indicam grandes distores entre a aquisio dos dados

(em termos Brasil), ainda que seja possvel notar uma dependncia espacial entre os

maiores coeficientes, representados por pequenos clusters, como nos municpios do

Bioma Pantanal no Mato Grosso do Sul, na regio leste e sudeste do Tocantins, e no

norte dos estados do Amazonas, Amap e Par.

51

Figura 25: rea mdia municipal ocupada por pastagens, conforme os dados PROBIO (2002), FUNCATE (2002) e IBGE (2006).

52

Figura 26: Valores de coeficientes de variao associados s reas mdias de pastagens - PROBIO (2002), FUNCATE (2002) e

IBGE (2006) - nos municpios brasileiros.

53

Diante do apresentado para as bases vetoriais PROBIO e FUNCATE,

principalmente quanto aos erros encontrados no mapeamento FUNCATE em relao ao

estado do Mato Grosso do Sul, adotamos a base vetorial do PROBIO como referncia

para a anlise dos dados satelitrios, sendo que as anlises no mbito scio-econmico

tambm foram feitas a partir da base censitria (IBGE, 2006).

3.2 Reflexes sobre a pecuria no Brasil

3.2.1 Histrico da atividade pecuria

A histria das pastagens no Brasil seguiu constantemente as mudanas na

economia nacional, j que a pecuria sempre desenvolveu o importante papel de

proviso de alimentos. A criao de gado subsidiou a explorao da cana de acar,

quando os animais serviram mesmo como fora motriz nos engenhos, e apoiou os ciclos

econmicos da minerao e do caf. Do ponto de vista espacial, o uso das pastagens