Camila Saiury Pereira Silva, Kátia Alves Arraes, Leandro Magno Santos da Motta Filho, Antônio Helton da Silva Barbosa, Melquisedec Medeiros Moreira
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Abstract
A cajucultura no Nordeste brasileiro tem significativa importância econômica e social. Tradicionalmente cultivados em regime de sequeiro, ou seja, sem irrigação, os pomares de cajueiros atravessaram um período bastante crítico nos últimos anos devido à baixa pluviosidade, resultante da última seca severa associada à ocorrência de pragas e doenças que causaram danos à produtividade da castanha de caju. Principal produto econômico da cajucultura. Dada a sua relevância econômica, este estudo teve por finalidade avaliar a distribuição espacial e temporal do uso e ocupação do solo do município de Serra do Mel, localizado no estado do Rio Grande do Norte, tendo como objetivo compreender a dinâmica da cajucultura em 2015, um ano de chuvas abaixo da média e, em 2020, mostrando o cenário atual dessa atividade agrícola. Em nossa pesquisa utilizamos duas imagens do sensor OLI, do satélite Landsat 8, ambas da estação seca, onde foram aplicados os índices espectrais de NDVI, SAVI e BSI, além da inclusão de bandas auxiliares de elevação e declividade visando o refinamento da classificação supervisionada baseada no método de aprendizagem de máquina Random Forest, na plataforma de processamento em nuvem do Google Earth Engine. Desse modo, esta pesquisa identificou que houve redução de áreas cultivadas e, em menor proporção, de áreas de vegetação nativa. Em contrapartida, houve o crescimento de áreas de solo exposto. Concluímos que é necessário desenvolver medidas que minimizem os efeitos de secas prolongadas. Nesse sentido, esperamos que este trabalho possa servir de subsídio ao planejamento e gestão territorial do município.
腰果文化在巴西东北部具有重要的经济和社会意义。腰果园传统上是在干旱条件下种植的,也就是说,没有灌溉。近年来,由于上一次严重干旱导致降雨量低,腰果园经历了一个非常关键的时期,病虫害的发生损害了腰果的生产力。腰果生产的主要经济产品。鉴于其经济相关性,本研究旨在评估位于北里奥格兰德州的Serra do Mel市土地使用和占用的时空分布,旨在了解2015年腰果种植的动态,该年的降雨量低于平均水平,并在2020年显示该农业活动的当前情景。在我们的研究中,我们使用了OLI传感器Landsat 8卫星的两张旱季图像,其中应用了NDVI、SAVI和BSI的光谱指数,此外还包括高程和坡度的辅助带,旨在基于机器学习随机森林的方法细化监督分类,在谷歌地球引擎云处理平台上。因此,这项研究发现,耕地面积减少,原生植被面积减少的程度较小。相比之下,裸露的土壤区域有生长。我们的结论是,有必要制定措施,尽量减少长期干旱的影响。从这个意义上说,我们希望这项工作可以作为对市政规划和领土管理的补贴。