Índices espectrais em pastagem natural sob diferentes ofertas de forragem no Bioma Pampa

Abstract

O objetivo deste trabalho foi estudar o comportamento espectral de uma pastagem natural submetida a diferentes ofertas de forragem, assim como identificar indicadores espectrais que possam auxiliar nas estratégias de manejo das pastagens naturais, com vistas à sustentabilidade e conservação dos campos do bioma Pampa, assim como também para a otimização da produção animal. A área de estudos é um experimento de longa duração, composto de 64 ha de pastagem natural, na Estação Experimental da UFRGS, situada no município de Eldorado do Sul, área inserida dentro do bioma Pampa. O delineamento experimental foi de blocos casualisados com duas repetições de área por tratamento. Os tratamentos foram diferentes ofertas de forragem, fixas ao longo do ano: 4, 8, 12 e 16 kg de MS/100 kg de peso vivo. Foram analisados dados indicadores de estrutura da pastagem: massa de forragem, altura e percentual de touceiras. Como indicadores espectrais, foram utilizados dados obtidos pelos sensores orbitais, Terra/MODIS e Landsat/TM e OLI, assim como por uma câmera digital a bordo de um drone. Com os dados orbitais foram calculados índices de vegetação NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada), EVI (Índice de Vegetação Realçado) e GN (Greenness), de forma a caracterizar a quantidade de biomassa e sua dinâmica ao longo do ano. Com as imagens obtidas com o drone foram testados classificadores para o mapeamento do percentual de estrato superior, o que caracteriza a qualidade da pastagem. Os resultados mostraram que os sensores testados carregam informações úteis para sistemas de monitoramento de campos do bioma Pampa. Os índices são capazes de caracterizar a variação sazonal, interanual e de nível de oferta de forragem. Os maiores índices de vegetação ocorrem no outono e primavera e menores valores no inverno. As unidades experimentais com menor oferta de forragem apresentam os maiores valores dos índices espectrais, o que evidencia que as diferentes ofertas de forragem causam alterações na estrutura da vegetação que são detectáveis pelos índices espectrais. De maneira geral, os coeficientes de correlação entre as variáveis de estrutura do pasto e os índices espectrais são negativos e significativos estatisticamente. O índice espectral com maior importância relativa para estimativas das variáveis de estrutura do pasto é o GN. Com os dados coletados por uma câmera digital, a bordo de um drone, nas bandas do infravermelho, verde e azul, e, utilizando os classificadores SVM e RF, é possível diferenciar os grupos vegetais que compõem os estratos inferior e superior.

The objective of this work was to study the spectral behavior of a natural grassland subjected to different forage allowances, to identify spectral indicators that may help in natural grassland management strategies, with a view to sustainability and conservation of Pampa biome, as well as also for the optimization of animal production. The study area is a long-term experiment, of 64 ha of natural grassland, at the Agronomic Experimental Station of UFRGS, located in Eldorado do Sul, within the Pampa biome. The design is randomized blocks with two replicates. The treatments were different levels of forage allowance, fixed throughout the year: 4, 8, 12 and 16 kg dry matter/100 kg live weight. Indicators of pasture structure were analyzed: forage mass, height and tussock percentage. As spectral indicators were used data obtained by orbital sensors, Terra/MODIS and Landsat/TM and OLI, as well as a digital camera aboard a drone. With orbital data, it were calculated NDVI, EVI and GN vegetation indices, to characterize the amount of biomass and its dynamics throughout the year. With the drone images, classifiers were tested for the mapping of the tussock percentage, which characterizes the quality of the pasture. The results showed that the tested sensors carry useful information for Pampa biome field monitoring systems. The indices are able to characterize the seasonal, interannual and forage supply level variation. The highest vegetation indices occur in autumn and spring, and the lower values in winter. The experimental units with the lowest forage supply have the highest values of the spectral indices, which shows that the different forage offerings cause changes in the vegetation structure that are detectable by the spectral indices. In general, the correlations between the grazing structure variables and the spectral indices are negative, presenting low but significant correlation coefficients. The most relevant spectral index for estimates of pasture structure variables is GN. With the data collected by a digital camera, on board a drone, in the infrared, green and blue bands, and using the SVM and RF classifiers, it is possible to differentiate the plant groups that form the lower and upper strata.