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Remote sensing (RS) technology is a viable complementary alternative to current agriculture surveying methods. RS data spectral information is the main variable used for several purposes, such as crop type identification. However, different management practices (MP) adopted in crop cultivation may alter its spectral characteristics. The objective of this work is to analyze the spectral-temporal profile (STP) variation of soybean, maize and sugarcane cultivated under different MP. We used time series of the six spectral bands of the OLI/Landsat-8 sensor and of two vegetation indexes (VI) to investigate the intraspecific variation (same crop specie) and the interspecific variation (different crop species). We applied hierarchical cluster analyses to determine the crop´s STP variation. The bands results were more efficient than the VI. This shows that despite the widely use of VI, better results are retrieved when using the bands STP, which also allows differentiating and analyzing crops cultivated under different MP. k-- Resumo: Dados de sensoriamento remoto são uma alternativa complementar aos métodos atuais de levantamento agrícola. A informação espectral dos dados de sensoriamento remoto é a principal variável utilizada para diversos propósitos como, por exemplo, a identificação do tipo de cultura. Porém, diferentes métodos de manejo (MM) adotados durante o cultivo podem alterar as características espectrais das culturas. Assim, o objetivo deste trabalho é analisar a variação do perfil espectro-temporal (PET) da soja, do milho e da cana-de-açúcar cultivadas com diferentes MM. Séries temporais de seis bandas espectrais do sensor OLI/Landsat-8 e dois índices de vegetação (IV) foram utilizados para analisar as variações intraespecíficas (mesma cultura) e interespecíficas (diferentes culturas). Para determinar as variações entre os PET das culturas, foi utilizado análises hierárquicas de clusters. Os resultados das análises baseadas nas bandas foram mais eficientes dos que as baseadas nos IV, apesar do amplo uso destes últimos. Made available in DSpace on 2020-03-26T00:45:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Luizspectraltemporal2019.pdf: 1732643 bytes, checksum: 9330244eb23df497ecb7293422354aad (MD5) Previous issue date: 2019

O artigo visa analisar a economia agrícola sob o enfoque da teoria evolucionária. O referencial teórico a ser objeto de estudo, contrário às concepções ortodoxas, baseia-se nos pressupostos de incertezas do ambiente, racionalidade limitada dos agentes, no desequilíbrio dinâmico e na instabilidade estrutural. No intuito de comparar a evolução tecnológica na agricultura com os padrões regionais dos sistemas agroindustriais brasileiros, procurou-se, de um lado, realizar, por meio de indicadores de localização e especialização, uma análise de concentração regional e, por outro, construir um Modelo Evolucionário de Crescimento Agrícola, aqui denominado MECA, que permite simular o provável comportamento da agricultura produtora de grãos. Dentro dessa orientação, foi possível identificar a região dinâmica agroindustrial bem como padrões de comportamento das mudanças técnicas na agricultura. Em um ambiente de competição tecnológica, o modelo mostra que a competição pelos recursos produtivos nos complexos agroindustriais produtores de grãos leva à busca permanente de inovações, caracterizando uma dinâmica evolucionária entre as atividades e uma maior concentração do capital setorial e regional.This paper aims at analyzing agricultural production under an evolutionary approach. The theoretical framework that supports the analysis is based on the assumptions of procedural and substantive uncertainties, bounded rationality, dynamic disequilibrium and structural instability. At first, specialization and localization indicators are determined in order to compare the Brazilian agricultural technology evolution within the interregional context. Later on, an Agriculture Evolutionary Growth Model, named MECA, has been constructed to simulate the probable behavior of agricultural grain producers and of any other commercial agricultural activity. In this way, it was possible to identify the agroindustrial dynamic region as well as the standard behavior of technical change in agriculture. In an environment of technological competition, the model shows that competition for productive resources in the agribusiness sector leads to a permanently search for innovations, characterizing an evolutionary dynamics among agricultural activities, and to a higher sectoral and regional concentration of capital.

O Cerrado é um bioma brasileiro com imensa relevância socioambiental. Destaca-se pela biodiversidade e por ser reconhecidamente área de expansão agrícola. A mesorregião do Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba (MG) pode ser usada como um exemplo que reflete os resultados das políticas agrícolas e ambientais no Cerrado. A análise da dinâmica agrícola na mesorregião avaliada pelos Censos Agropecuários de 1995/96 e de 2006 mostra que os cultivos permanentes tradicionais como o café e a pecuária perdem área para o cultivo temporário, especialmente nas duas microrregiões de maior dinamismo econômico (Uberlândia e Uberaba). A evidente tendência de transformação no uso das terras reflete forte heterogeneidade regional. A expansão da atividade sucroalcooleira e o plantio da soja que substituíram antigas pastagens também são mais evidentes nas microrregiões Uberlândia e Uberaba. Apesar das transformações, com exceção da microrregião de Uberaba, a pastagem ainda é a atividade que domina o uso da terra. As pastagens plantadas com boas condições (manejadas) ocupam área entre 28% e 53% da mesorregião. As áreas com lavouras permanentes são pouco extensas e o sistema soja-milho parece dominar as novas áreas de conversão, e o número de estabelecimentos com cultivo convencional supera sensivelmente à queles manejados com cultivo mínimo ou cultivo na palha, mesmo nas microrregiões de Uberlândia e Uberaba. Situação similar de não adoção de práticas de manejo mais conservacionistas foi determinada nas pastagens, nas quais os teores de carbono dos solos refletem susceptibidade à degradação, com futura redução da produtividade e da biodiversidade.