Este trabalho é resultado parcial dos projetos desenvolvidos pela equipe do Laboratório de Geoprocessamento da EPAMIG-CTSM/DCS-UFLA, financiados com recursos do CBP&D/Café, que envolvem a caracterização da cafeicultura e do ambiente das principais regiões produtoras de café de Minas Gerais. O objetivo foi avaliar a utilização da metodologia de geoprocessamento (por meio do software SPRING) e sensoriamento remoto (usando-se imagens TM/Landsat 5), para determinar, estimar e monitorar lavouras cafeeiras de uma área piloto da região produtora do Sul de Minas (microbacia do Ribeirão Maranhão em Lavras). Os resultados obtidos mostraram-se satisfatórios para a microbacia em questão, evidenciando que 8,46% de área da microbacia está ocupada por café em diferentes fases vegetativas, sendo que seu cultivo se encontra principalmente instalado sobre Latossolo Vermelho e Latossolo Vermelho-Amarelo. Atividades de campo prévias e de checagem, para ajustes e correções nos mapas gerados, foram indispensáveis. O sensoriamento remoto e o geoprocessamento mostraram que são técnicas que podem ser utilizadas na caracterização, estimativa e monitoramento do parque cafeeiro de uma determinada região, desde que as atividades sejam controladas por levantamentos de campo. As informações geradas podem subsidiar órgãos de governo e de pesquisa no gerenciamento racional da cafeicultura.
This work is a partial result of the research projects in development in the Geoprocessing Laboratory of the EPAMIG-CTSM/DCS-UFLA, with funds from the CBP&D/Café, which endeavour the characterisation of coffee agroecosystems and environment of the main coffee production regions of the state of Minas Gerais in Brazil. The objective was to assess the use of geoprocessing methodology (using the software SPRING) and remote sensing (using TM/Landsat 5 images) to determine, estimate and monitor
coffee fields of a pilot area within the production region of Sul de Minas (the Ribeirão Maranhão watershed in Lavras). The results were satisfactory for the watershed selected, showing that 8.46% of the area of the watershed is being occupied by coffee in various vegetative stages and the soils used to grow coffee are mainly Red Latosols and Yellow-Red Latosols. Field surveys to ground truth and correct the thematic maps produced were necessary. The work showed that remote sensing and geoprecessing techniques could be successfully used in the characterisation and assessment of coffee lands, since this is supported by sound fieldwork control. The information produced can subsidise the government land use planning and management activities for the sector.
