@Book{Viana:2009:UsTéGe,
author = "Viana, Denilson Ribeiro",
title = "O uso de t{\'e}cnicas de geoprocessamento na
avalia{\c{c}}{\~a}o de {\'a}reas favor{\'a}veis ao plantio da
soja no Rio Grande do Sul",
publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais",
year = "2009",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
keywords = "geoprocessamento, soja, Rio Grande do Sul, geoprocessing, soy.",
abstract = "Esse estudo tem por objetivo testar uma metodologia de
avalia{\c{c}}{\~a}o de {\'a}reas potenciais ao plantio da soja
no Estado do Rio Grande do Sul (RS) a partir de t{\'e}cnicas de
geoprocessamento, considerando a produtividade, as
condi{\c{c}}{\~o}es clim{\'a}ticas e de solos. O procedimento
consiste em identificar a participa{\c{c}}{\~a}o de cada uma das
vari{\'a}veis que contribuem para o rendimento e, com base nesses
resultados, classificar as regi{\~o}es favor{\'a}veis ao plantio
da cultura no Estado. Para isso foram usados dados de
produ{\c{c}}{\~a}o anual de soja no per{\'{\i}}odo de 1993 a
2005; dados de precipita{\c{c}}{\~a}o m{\'e}dia acumulada de
outubro a mar{\c{c}}o entre 1993 a 2005; dados do Modelo Digital
de Eleva{\c{c}}{\~a}o (MDE) do RS, obtido a partir do SRTM
(Shuttle Radar Topography Mission) e mapa de classes de solos do
Instituto Brasileiro de Geografia e Estat{\'{\i}}stica (IBGE).
Os dados foram classificados em mapas tem{\'a}ticos, onde foi
verificada a associa{\c{c}}{\~a}o da produtividade de soja com a
precipita{\c{c}}{\~a}o, tipos de solo e temperatura (inferida a
partir do MDE). Com base nessas associa{\c{c}}{\~o}es foram
atribu{\'{\i}}dos os pesos para cada uma das vari{\'a}veis,
gerando o mapa de indica{\c{c}}{\~a}o de {\'a}reas
favor{\'a}veis ao plantio da soja. Os resultados mostraram que a
altitude apresentou o maior grau associa{\c{c}}{\~a}o com o
rendimento de soja (64,1%), seguida pela precipita{\c{c}}{\~a}o
(43,8%) e pela vari{\'a}vel solo (33,4%). Os pesos ficaram em
45,36% para a altitude, 30,99% para a precipita{\c{c}}{\~a}o e
23,65% para os solos. A partir da espacializa{\c{c}}{\~a}o dos
dados de {\'a}reas potenciais para o cultivo da soja foi
poss{\'{\i}}vel calcular {\'a}rea do Estado do RS
correspondente a cada uma das classes. Os valores para as
{\'a}reas potenciais ficaram em 13,03% para classe Muito Alto,
70,39% Alto, 15,94% M{\'e}dio, 0,62% Baixo e 0,02% Muito Baixo.
Esses resultados mostraram que mais de ¾ do territ{\'o}rio
sul-rio-grandense possui um potencial alto ou muito alto para o
cultivo da soja. As t{\'e}cnicas de geoprocessamento utilizadas
neste trabalho mostraram-se eficientes na atribui{\c{c}}{\~a}o
dos pesos, permitindo uma razo{\'a}vel caracteriza{\c{c}}{\~a}o
de {\'a}reas potenciais para o cultivo de soja no Estado.
ABSTRACT: This study aims to test a methodology for evaluating
potential areas to soybean crop in the State of Rio Grande do Sul
(RS), from geoprocessing techniques, considering productivity,
climatic conditions and soils. The procedure aims to identify the
participation of each variable that contribute to the yield and,
based on these results, to classify favourable regions to soybean
crop. Were used data from soybean annual production between 1993
and 2005; cumulative average rainfall data from October to March,
between 1993 and 2005; data from Digital Elevation Model (MDE),
obtained from SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) and soils
map from Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE).
Were generated thematic maps and verified association of the
soybean productivity with rainfall, soil types and temperature
(estimated from MDE). Based on these associations, were assigned
the weights to each variables, generating an indication map of
favourable areas to soybean crop. The results showed that altitude
had the highest association with the yield (64.1%), followed by
rainfall (43.8%) and soil (33.4%). The weights were at 45.36% for
altitude, 30.99% to rainfall and 23.65% for soil. From the spatial
data of the potential areas for the cultivation of soybean was
possible to calculate area of the State corresponding to each
classes. The values for the potential areas were at 13.03% for
very high, high 70.39%, 15.94% average, 0.62% low and 0.02% very
low. These results showed that over three quarters of the State
has a high or very high potential for the soybean cultivation. The
geoprocessing techniques used in this work showed up efficient in
the allocation of weights, allowing a reasonable characterization
of potential areas to soybean crop in the State.",
affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
copyholder = "SID/SCD",
language = "pt",
pages = "39",
ibi = "8JMKD3MGP8W/3456PTL",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP8W/3456PTL",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "14 maio 2024"
}