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dc.contributor.advisor1 | Gass, Sidnei Luís Bohn | - |
dc.creator | Santos, Lucas de Souza | - |
dc.date.accessioned | 2022-03-04T18:36:35Z | - |
dc.date.available | 2022 | - |
dc.date.available | 2022-03-04T18:36:35Z | - |
dc.date.issued | 2019-12-11 | - |
dc.identifier.citation | SANTOS, Lucas de Souza. Análise da produção agrícola no COREDE Fronteira Oeste do Rio Grande do Sul, no período de 1970 a 2017, através de métodos de cartografia temática. 2022. 44 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Cartográfica e de Agrimensura) - Universidade Federal do Pampa, Itaqui, 2019. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/6844 | - |
dc.description.abstract | This work seeks to perform a cartographic representation from the data obtained from the Agricultural Census. The census analyzes information related to agricultural establishments and activities developed there. From the data began an analysis of the variation in plantations generated in permanent and temporary crops between 1970 and 2017, according to the Census edition. The studies were conducted under the area of interest, which in this case is Corede Fronteira Oeste, located in the west of Rio Grande do Sul, composed of thirteen municipalities. However during the analysis some munitions do not appear in the data, because in the study period they belonged to their municipalities of creation. In order to determine the types of crops to be used in this work, it was analyzed which ones presented the most relevant values and which, when performing the representation, demonstrated a proportion between the values. It was determined that they would be used to represent the permanent crop: Orange, Peach and Tangerine. For temporary farming: Rice, Cassava, Corn, Soy and Wheat. In addition to these studies, other information was analyzed, such as the classification of properties based on CAR data, based on the number of tax modules it has. By relating this property information along with an image where you can determine the elevation classes of the land, you can understand how the property size is associated with the behavior of the terrain. Another source of information used is the MapBiomas Project data, where they seek to analyze the biomes to generate a historical series of annual land cover and land use maps in Brazil, so maps based on the study area were made. For the creation of the database and its interpretation, the QGis software was used. For the analysis of the types of crops, a vector layer was created for the product type, with the municipalities of the study area and thus, the information contained in the spreadsheets inserted in the Attributes Table of each layer. Regarding the crops produced, rice is the largest crop planted during this period, but some municipalities had a decrease in the amount produced due to municipal organization. For the CAR data the union process was performed between the municipal layer vector layers, in order to classify and interpret the information. MapBiomas data was in raster format. Reprojection of the images and the vectorization process for each of them were performed. After vectorization, classification was made based on the classes defined by MapBiomas. | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal do Pampa | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Análise | pt_BR |
dc.subject | Cartografia | pt_BR |
dc.subject | Censo | pt_BR |
dc.subject | Lavoura | pt_BR |
dc.subject | Produção | pt_BR |
dc.subject | Analysis | pt_BR |
dc.subject | Cartography | pt_BR |
dc.subject | Census | pt_BR |
dc.subject | Crop | pt_BR |
dc.subject | Production | pt_BR |
dc.title | Análise da produção agrícola no COREDE Fronteira Oeste do Rio Grande do Sul, no período de 1970 a 2017, através de métodos de cartografia temática | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/3394752267837772 | pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/8556854861596499 | pt_BR |
dc.publisher.initials | UNIPAMPA | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS | pt_BR |
dc.description.resumo | O referente trabalho busca realizar uma representação cartográfica a partir dos dados obtidos junto ao Censo Agropecuário. O censo analisa informações relacionados aos estabelecimentos agropecuários e atividades neles desenvolvidas. A partir dos dados iniciou-se uma análise sobre a variação nas plantações geradas em lavouras permanentes e temporárias entre os anos de 1970 a 2017, conforme a edição do Censo. Os estudos foram realizados sob a área de interesse que no caso é o Corede Fronteira Oeste, situado no oeste do Rio Grande do Sul, composto por treze municípios. Porém durante as análises alguns munícios não constam nos dados, pois no período de estudo eles pertenciam aos seus municípios de criação. Para determinar os tipos de lavouras a serem utilizados neste trabalho foi analisado quais apresentavam valores mais relevantes e que no momento de realizar a representação demonstrassem uma proporção entre os valores. Foi determinado que seriam utilizados para representar a lavoura permanente: Laranja, Pêssego e Tangerina. Para a lavoura temporária: Arroz, Mandioca, Milho, Soja e Trigo. Além esses estudos, foram realizadas análises de outras informações como a classificação dos imóveis com base nos dados do CAR, a partir do número de módulos fiscais que possui. Relacionando essas informações sobre os imóveis junto com uma imagem onde é possível determinar as classes altimétricas do terreno, pode-se entender como o tamanho do imóvel está associado com o comportamento do relevo. Outra fonte de informações utilizados são os dados do Projeto MapBiomas, onde eles buscam analisar os biomas para gerar uma série histórica de mapas anuais de cobertura e uso da terra do Brasil, logo foi realizado mapas com base na área de estudos. Para a criação do banco de dados e sua interpretação foi utilizado o software QGis. Para a análise dos tipos de lavouras foi criado uma camada vetorial para tipo de produto, com os municípios da área de estudos e assim, as informações contidas nas planilhas inseridas na Tabela de Atributos de cada camada. Com relação as lavouras produzidas, o arroz é a maior lavoura plantada durante este período, porém alguns municípios tiveram uma diminuição na quantidade produzida devido a organização municipal. Para os dados do CAR foi realizado o processo de união entre as camadas vetoriais de camada município, para assim realizar a classificação e a interpretação das informações. Já os dados do MapBiomas encontravam-se no formato raster. Foi realizado a reprojeção das imagens e o processo de vetorização para cada uma delas. Após a vetorização foi feito a classificação com base nas classes definidas pelo MapBiomas. | pt_BR |
dc.publisher.department | Campus Itaqui | pt_BR |
???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.appears??? | Engenharia de Agrimensura |
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???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.file??? | ???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.description??? | ???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.filesize??? | ???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.fileformat??? | |
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Lucas de Souza Santos - 2019.pdf | 2.17 MB | Adobe PDF | ???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.view??? |
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