5.2. Monitoramento e Mapeamento da Pastagem
Como comentado no tópico Monitoramento e Mapeamento da Agricultura (Seção 5.1) que apesar de em um conceito mais generalizado a pastagem estar contida como agricultura, dada a especifidade e importância no contexto econômico brasileiro e também para o crédito rural, vamos tratar desse tema nesse capítulo. Neste sentido, o Brasil é um dos maiores produtores e exportadores de carne bovina do mundo. A pecuária de corte é responsável por uma parte significativa do PIB agrícola do Brasil, além de gerar milhões de empregos diretos e indiretos em áreas rurais. A criação de gado bovino para produção de carne é uma atividade que pode ser realizada em diferentes tipos de sistemas produtivos, desde sistemas extensivos, onde o gado é criado em grandes áreas com pouca intervenção humana, até sistemas intensivos, onde o gado é criado em áreas menores com maior manejo e alimentação suplementar. Estima-se que o Brasil tenha um rebanho de 194 milhões de cabeças de gado bovino, sendo que deste total \(\frac{1}{3}\) e \(\frac{1}{4}\) sejam criadas na região Centro-oeste e na região Norte, respectivamente, as maiores regiões produtoras no Brasil [77]. O Censo Agropecuário Brasileiro relatou um aumento significativo nas pastagens cultivadas no Brasil, passando de 74 milhões de hectares em 1985 para 112 milhões de hectares em 2017 [78]. Por outro lado a ABIEC estima que a área total de pastagens no Brasil seja de aproximadamente 170 milhões de hectares [77]. A diferença entre esses valores pode ser atribuída a diferentes metodologias e fontes de dados utilizadas para estimar a área de pastagens. Deve se levar em conta também a questão da diferença entre as classes de pastagem plantada e natural, que são definidas de forma diferente em nos levantamentos e tem implicação nesses números. A pastagem plantada refere-se a áreas onde o capim (forrageira) foi intencionalmente cultivado para alimentação animal, enquanto a pastagem natural refere-se a áreas onde o capim cresce espontaneamente sem intervenção humana significativa.
O monitoramento das pastagens é fundamental para o manejo sustentável. Avaliações precisas e oportunas da produção de pastagens também são essenciais para orientar os agricultores na implementação de práticas adequadas de manejo do pastejo. Sem o manejo adequado do pastejo, pode ocorrer degradação, resultando em redução da qualidade da forragem, maior incidência de doenças, aumento da mortalidade do gado e um declínio significativo na produtividade. Essas consequências têm impactos socioeconômicos significativos, incluindo redução da renda familiar, aumento da pobreza e aumento da insegurança alimentar [79]. Por conta disso, esse tema a degradação das pastagens é muito discutido atualmente. O termo degradação de pastagem pode ser entendido como a redução da capacidade de suporte (quantidade de cabeças por unidade de área) devido à erosão e perda de nutrientes por parte do solo, invasão de plantas daninhas, dentre outros fatores. Dias-Filho [80] divide a degradação de pastagens em dois tipos: i) Degradação Agrícola: quando há uma alteração significativa na composição botânica da pastagem, principalmente pelo aumento excessivo de plantas daninhas; e ii) Degradação Biológica: quando há redução significativa na produção de biomassa das forrageiras em decorrência da redução da fertilidade do solo (com sinais de erosão). Atualmente, a maior parte das pastagens brasileiras apresenta algum nível de degradação, com 32% classificadas como moderadamente degradadas e 27% como severamente degradadas [81]. Em outro estudo foi estimada que no Brasil as pastagens com limitação moderada ou severa no vigor vegetativo ocupavam 109,7 milhões de hectares, o que corresponde a 60% das pastagens brasileiras [82]. Essa diferença entre os estudos pode ser atribuída a diferentes metodologias, critérios de definição de degradação de pastagens e de classificação. Podem ser incluídas ainda nessa diferença a diferença no entendimento de degradação e as fontes de dados utilizadas para estimar o grau de degradação das pastagens.
Entendendo que a degradação de pastagens é um processo complexo que envolve tanto a proliferação de plantas daninhas (degradação agrícola) quanto a redução da biomassa vegetal (degradação biológica) [80], o que torna a sua detecção é extremamente complexa via sensoriamento remoto, pois envolve tanto ganho quanto a perda de biomassa. Para contornar essa dificuldade, Aguiar et al. [83] propôs o uso de séries temporais de imagens de satélite e o uso de métricas fenológicas para identificar intervenções de recuperação e renovação de pastos, bem como a degradação biológica. As intervençoes de recuperação e renovação de pastos foram agrupadas porque ambos envolvem o preparo do solo, uma etapa que altera significativamente os índices de vegetação e gera um sinal detectável na série temporal. Contudo, é importante notar que, mesmo após uma intervenção, a pastagem pode voltar a se degradar devido a fatores como manejo inadequado, falhas no plantio ou taxas de lotação excessivas. A metodologia para extrair as métricas fenológicas das séries temporais do índice espectral (Seção 6.5) EVI2 [84] baseou-se na identificação dos seus valores máximos (max) e mínimos (min) ao longo de cada ano agrícola (Figura 5.4), com exceção da métrica de vigor vegetativo. Para isso, um algoritmo foi desenvolvido para localizar o valor mínimo de EVI2 e a data de sua ocorrência (dmin) dentro de janelas de tempo específicas. Os autores também propõem um protocolo para avaliar as pastagens.
Figura 5.4 - Série temporal média do EVI2 de uma pastagem estudada, destacando o Limite Mínimo Local (LML) e a duração do período seco (ddp), a intensidade do período seco (idp) e o vigor vegetativo (vv) para o ano agrícola 2002/2003.
Fonte: Aguiar et al. [83].
Abaixo está um exemplo de pastagem onde a intervenção foi detectada e classificada como renovação/recuperação indireta (Figura 5.5). Como pode ser observado, houve uma mudança no valor máximo observado entre os períodos de 2000–2004 e 2008–2012, com os valores máximos do segundo período 10,5% maiores em média do que os do primeiro período. Em setembro de 2004, houve uma queda abrupta no EVI2. Nos dois anos agrícolas seguintes, os valores máximos do EVI2 e a duração dos ciclos indicaram a presença de uma cultura de verão seguida por uma cultura de inverno — em 2004/2005 e 2005/2006 — e uma cultura de ciclo mais longo em 2006/2007 seguida pelo plantio da pastagem. Este é um indicativo renovação indireta pode ser realizada utilizando culturas de verão e inverno [83].
Figura 5.5 - Série temporal EVI2 para uma pastagem (Brachiaria brizantha) amostrada no bioma Mata Atlântica no Estado de São Paulo (18.916°S, 47.855°W); o povoamento foi classificado como “apropriado” em campo: (A) Uma imagem de alta resolução do Google Earth; (B) Uma imagem TM/Landsat (B3G5R4); (C) Uma imagem ETM+/Landsat (B3G5R4); e (D) A fotografia adquirida em campo, respectivamente. A linha azul é a primeira série temporal EVI2 filtrada. A linha vermelha é a série da transformada wavelet. As barras azuis são séries temporais de precipitação TRMM. A linha pontilhada azul indica a intervenção detectada pelo protocolo. O rótulo do ano indica julho para cada ano agrícola.
Fonte: Aguiar et al. [83].
Uma pastagem amostrada em Porto Nacional, Tocantins, foi utilizada para exemplificar o protocolo utilizado. Nessa análise o coeficiente de declive na regressão linear (-0,679) foi estatisticamente menor que zero (R2 = 0,61; p-valor = 0,001). Até a safra 2004/2005, os valores de vv indicaram que o nível de biomassa estava acima da média observada para a pastagem amostrada anteriormente no bioma Cerrado. A partir da safra 2006/2007, houve uma clara redução do vv, e na safra 2011/2012, o valor acumulado do EVI2 foi 36,6% menor que na safra 2001/2002. Apesar do aumento nos valores do EVI2 em 2007/2008, o critério booleano não demonstrou qualquer tipo de intervenção nesta pastagem. Bc11 e bc12 (idp) foram verdadeiros, indicando ausência de reforma, e bc3 e bc4 (min) foram falsos, indicando ausência de recuperação/renovação. Os valores de EVI2 para o período chuvoso da safra 2006/2007 foram atípicos em comparação aos demais anos agrícolas e não apresentaram o padrão esperado para uma pastagem com capim-andropogon (Figura 5.6). Isso pode ser um indício de que houve alguma intervenção prejudicial ou alteração no regime de pastejo, diminuindo a disponibilidade de biomassa. Se essa safra for excluída da análise, a degradação da pastagem torna-se ainda mais evidente, corroborando a classificação baseada no protocolo [83].
Figura 5.6 - Série temporal EVI2 para uma pastagem (Andropogon) amostrada no bioma Cerrado no estado do Tocantins (10,406°S, 48,476°O); o povoamento foi classificado como “intermediário”: (A) a imagem de alta resolução do Google Earth e (B,C) as fotografias adquiridas em campo. A linha azul representa a primeira série temporal EVI2 filtrada. A linha vermelha representa a série da transformada wavelet. As barras azuis representam as séries temporais de precipitação do TRMM. A legenda do ano indica julho para cada ano agrícola.
Fonte: Aguiar et al. [83].
O protocolo desenvolvido para avaliar a condição de pastagens tropicais, identifica a degradação por meio de uma regressão linear aplicada aos dados anuais: um coeficiente de declive negativo e estatisticamente significativo aponta para uma perda contínua de biomassa. Para detectar intervenções positivas, como reformas ou recuperações, o protocolo utiliza critérios lógicos (booleanos) que buscam padrões específicos de recuperação da forrageira. Os autores apontam os desafios e limitações que podem levar a interpretações erradas. O uso de fogo, por exemplo, pode ser confundido com uma intervenção de recuperação, pois a queima é seguida por um rápido crescimento da vegetação. Da mesma forma, uma redução drástica na lotação de gado pode fazer a pastagem se recuperar e simular o efeito de uma reforma. Outro ponto crítico é a dificuldade em interpretar um aumento na biomassa, que pode tanto significar um bom manejo quanto um tipo de degradação agrícola, com o avanço de plantas invasoras. O método também não se aplica bem a pastagens irrigadas, que não seguem a sazonalidade esperada, nem a áreas que tiveram outros usos durante o período analisado (por exemplo, culturas temporárias ou cana-de-açúcar) ou convertidas recentemente podem não atender às premissas adotadas. Finalmente, os autores alertam que as conclusões são específicas para as áreas amostradas e não devem ser generalizadas para biomas inteiros, como o Cerrado ou a Amazônia, pois a seleção das amostras não foi aleatória [83]. Como exposto, muito ainda deve ser desenvolvido para estabelecer protocolos robustos e amplamente aplicáveis ao monitoramento de pastagens por sensoriamento remoto. A integração de diferentes fontes de dados, avanços em algoritmos de análise temporal e validação em campo são essenciais para aprimorar a precisão das avaliações. O desenvolvimento de metodologias que considerem as especificidades regionais, tipos de manejo e variações climáticas contribuirá para uma melhor compreensão da dinâmica das pastagens e para a promoção de práticas sustentáveis no setor agropecuário brasileiro.
Assim, como forma de auxílio para entendimento da dificuldade que é o monitoramento e mapeamento das pastagens é apresentada uma série temporal do NDVI para uma área de pastagem (Figura 5.7). Nessa série temporal é possível observar a sazonalidade típica das pastagens tropicais, com picos de vegetação durante a estação chuvosa (aproximadamente entre outubro e março) e declínio durante a estação seca (aproximadamente entre abril e setembro). Além disso, é possível identificar variações anuais na intensidade da vegetação, que podem estar relacionadas a fatores como manejo do pasto, condições climáticas e práticas culturais. Também é marcado um ponto na série temporal com características de nuvem, que pode ser identificado por um valor atípico de NDVI, indicando a importância de considerar a qualidade dos dados ao interpretar séries temporais de índices de vegetação. Duas imagens resultantes de composição colorida RGB são apresentadas para ilustrar a aparência da área de pastagem em diferentes épocas do ano, de chuvas e de secas. Essas imagens ajudam a visualizar as mudanças na cobertura vegetal ao longo do ano, com a vegetação mais densa e verde durante a estação chuvosa e uma aparência mais seca e esparsa durante a estação seca.
Figura 5.7 - Série temporal NDVI para uma pastagem (-50.143; -22.696) utilizando dados Sentinel-2 (2017-2025). As imagens à direita mostram a composição colorida RGB (B11, B8, B4), sendo a superior para a estação de chuva e a inferior para a estação de seca.