Banca de QUALIFICAÇÃO: INÁCIO SAMUEL CUNA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: INÁCIO SAMUEL CUNA
DATA: 14/07/2025
HORA: 14:00
LOCAL: Sala de defesa do PPGEA (Bloco 2, Depto de Eng. Agr.)
TÍTULO:

MODELAGEM DA DISTRIBUIÇÃO ESPACIAL DO CAFÉ EM MINAS GERAIS USANDO O ALGORITMO MAXENT

PALAVRAS-CHAVES:

Distribuição Espacial, Google Earth Engine, Manejo Sustentável, Variáveis Climáticas, Índices Espetrais

PÁGINAS: 54
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Engenharia Agrícola
RESUMO:

O café é atualmente uma das commodities agrícolas mais relevantes do mundo, e o Brasil é o maior produtor dessa cultura, sendo Minas Gerais o principal estado produtor do país. No entanto, o conhecimento detalhado sobre a sua distribuição geográfica é essencial para o planejamento agrícola, a avaliação de riscos climáticos, a previsão da produtividade e a formulação de estratégias de manejo sustentável, especialmente por se tratar de uma cultura sensível às variações ambientais. Nesse contexto, os Modelos de Distribuição de Espécies (MDE) emergem como ferramentas promissoras, ao estabelecerem relações estatísticas entre a presença de cultivos e variáveis ambientais, como altitude, temperatura, precipitação e índices espectrais obtidos por sensoriamento remoto. Dentre os algoritmos disponíveis para a modelagem da distribuição espacial, o algoritmo de Máxima Entropia (MaxEnt) tem se destacado pela sua robustez e simplicidade operacional. O MaxEnt é particularmente eficaz na modelagem com dados de presença, operando sob o princípio da entropia máxima e permitindo simulações realistas mesmo em cenários com incertezas, como aqueles associados ao relevo montanhoso, à cobertura heterogênea e à resolução das imagens. Diante disso, este trabalho tem como objetivo utilizar dados de satélite, por meio da plataforma Google Earth Engine, para aplicar o algoritmo MaxEnt no mapeamento da distribuição espacial dos cultivos de café em Minas Gerais, com base em dados de presença georreferenciada, índices espectrais e variáveis ambientais derivadas de sensoriamento remoto e de modelos climáticos.

MEMBROS DA BANCA:
Externo ao Programa - MARINA ELISEI SERRA - DEA/EENG (Suplente)
Presidente - MARCELO DE CARVALHO ALVES (Membro)
Externo à Instituição - GLADYSTON RODRIGUES CARVALHO - UFLA (Membro)
Interno - FORTUNATO SILVA DE MENEZES (Membro)