Geocursos 2026: "Diagnóstico de Pastagens: Integração de dados de campo e Sensoriamento Remoto" (12h)

CURSO: "Diagnóstico de Pastagens: Integração de dados de campo e Sensoriamento Remoto" (12h)

DATA: 06 e 07 de julho 2026 (Segunda e terça 9h - 17h)

INSTRUTORA: Nathália Monteiro Teles, nathalia.teles@ufg.br

FORMAÇÃO E EXPERIÊNCIA: http://lattes.cnpq.br/4751238211197812

OBJETIVO DO CURSO: Fundamentos conceituais e aplicações práticas para o diagnóstico da condição de pastagens por meio da integração entre observações de campo e dados de sensoriamento remoto. Identificação de indica dores biofísicos relacionados à produtividade e à condição da vegetação, bem como a análise de tendências temporais que podem indicar processos de perda de vigor, redução de produtividade ou mudanças estruturais nos sistemas pastorais. Serão discutidas as potencialidades e limitações dos dados de satélite para avaliação de pastagens, destacando a importância da validação com dados de campo, o papel dos mesmos na interpretação de indicadores ambientais e os desafios associados à escala de análise. O curso também abordará protocolos básicos de coleta de dados de campo relevantes para calibração e validação de produtos derivados de sensoriamento remoto, além de erros comuns na interpretação de indicadores espectrais e na análise de séries temporais.

FERRAMENTAS UTILIZADAS: -

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO:

Fundamentos conceituais:

Conceito de condição de pastagens; Produtividade, vigor e funcionalidade ecológica;

Processos de degradação de pastagens: conceitos e limitações diagnósticas

Indicadores biofísicos de mudança na condição da vegetação;

Sensoriamento remoto aplicado ao diagnóstico de pastagens;

Princípios básicos do sensoriamento remoto da vegetação;

Índices espectrais aplicados à análise de pastagens (ex.: NDVI, EVI, CAI);

Métricas de vigor e proxies de produtividade;

Análise de séries temporais e interpretação de tendências;

Potencialidades e limitações dos dados orbitais;

O papel dos dados de campo (ground truth);

Como a amostragem afeta a estatística;

Variáveis biofísicas relevantes para validação: Biomassa, Altura do dossel, Cobertura vegetal, Composição funcional;

Protocolos básicos de coleta de dados de campo;

Indicadores qualitativos e quantitativos;

Desafios metodológicos: Problemas de escala espacial (plot vs pixel); Heterogeneidade espacial de pastagens; Representatividade amostral; Incertezas na interpretação de indicadores ambientais; Limitações da classificação direta de degradação via satélite;

Aplicações práticas: Estudo de caso; Interpretação conjunta de dados de campo e satélite; Identificação de sinais precoces de mudança na condição de pastagens; Apresentar iniciativas como MapBiomas e Global Pasture Watch;

Observação: Noções básicas, conceituais e teóricas de Sensoriamento Remoto (comportamento espectral da vegetação).