A carência de manejo adequado ao longo dos anos provocou alterações negativas na qualidade das pastagens da bacia hidrográfica do Colônia, caracterizada em maior parte como degradada sem capacidade de suporte das pastagens, isto traz como consequência a baixa produtividade, caracterizada pela redução do efetivo bovino na região e ainda aumento da erosão dos solos que provoca assoreamento e redução das áreas apropriadas para atividades agropecuárias, bem como outros fatores que agridem o geossistema da bacia. Assim este estudo objetivou analisar os nÃveis de degradação de pastagens, com elaboração de um mapa temático que represente tal aspecto para a bacia hidrográfica do Colônia. Foi analisado a partir de imagens de satélite Landsat 5TM, com aplicação técnicas de sensoriamento remoto nas imagens, principalmente correção atmosférica, por meio da transformação de números digitais em valores de reflectância, através do software ATCOR do Erdas Imagine 9.2, o que reduziu o efeito da atmosfera sobre os elementos da imagem e com realce das diferentes classes, e permitiu uma classificação mais acurada com distinção satisfatória entre os nÃveis de degradação.
The lack of proper management over the years led to negative changes in pasture quality of Colonia’s river basin, as featured on most degraded, with soil without carrying capacity of pastures, this brings the consequence of low productivity, characterized by reduced cattle density in the region and increased soil erosion which causes siltation and reduction of suitable areas for agricultural activities, as well as other factors that affect the geosystem of the basin. So this study aimed to examine the levels of pasture degradation, including development of a thematic map that represents that aspect to the Colonia’s river basin. Was analyzed based on Landsat satellite images 5TM, with application techniques of remote sensing in images, mainly atmospheric correction, through the transformation of values of digital numbers reflectance, using the software ATCOR of Erdas Imagine 9.2, which reduced the effect of atmosphere on the elements of the image and highlight the different classes, and allowed a more accurate classification with satisfactory distinction between the levels of
degradation.
