Uso de Geotecnologias para a detecção de Sistemas Integrados de Produção Agropecuária: Uma contribuição para o Monitoramento da Agricultura de Baixa Emissão de Carbono

A implementacao dos Sistemas Integrados de producao agropecuaria (SI), ou seja, a integracao lavoura-pecuaria -floresta (ILPFs), constitui uma importante estrategia de intensificacao agricola sustentavel para o Brasil. Estados, como Mato Grosso (MT), tradicionalmente grandes produtores agricolas ja vem adotando esta estrategia e potencializando a sua capacidade produtiva. O Governo Federal vem, desde 2009, promovendo a disseminacao e adocao dos sistemas integrados, entretanto ainda nao existe uma metodologia de monitoramento desta tendencia. Nossa hipotese e que tecnicas de classificacao Random Forest (RF) aplicadas a Series Temporais (ST) do satelite MODIS sejam capazes de detectar determinados SI no MT. Para isso, avaliamos a acuracia do RF aplicado a ST de 16 dias de NDVI do MODIS MOD13Q1 para os anos de 2012 a 2016 em uma area no norte do MT. As ST foram utilizadas de forma original e processadas. Como processamento, foi utilizada a tecnica baseada em Savitsky golay para filtragem e suavizacao e posteriormente geradas 11 metricas fenologicas para cada ano. Dois modelos RF foram testados: (i) utilizando as 11 metricas fenologicas (ii) utilizando as metricas e a serie original. O idice kappa para (i) foi de 0,63 sendo que 9 apresentam potencial discriminatorio, ja o resultado de (ii) foi de 0,84 onde apenas 01 metrica obteve importância significativa para a discriminacao. Nossos resultados apontam que a utilizacao da tecnica de classificacao RF em abordagem multitemporal com dados MODIS tem grande potencial para compor uma metodologia de monitoramento de alguns tipos de SI. Sendo a combinacao das series originais com as metricas apresentaram ganhos nao muito expressivos.