O sensoriamento remoto e o geoprocessamento são geotecnologias importantes no apoio ao levantamento de dados da agricultura, permitindo estudos e o entendimento das relações ambientais em que uma determinada cultura está inserida. Neste trabalho,objetivou-se, relacionar as variáveis físicas, como, altimetria, declividade e tipo de solo com o agrossistema cafeeiro existente no município de Umuarama-PR pelo uso de geotecnologias. Foi utilizada a imagem do satélite LANDSAT 5/TM (Thematic Mapper) com data de passagem em 02/07/2007 e o software SPRING 4.3.3. As bandas 3, 4 e 5 do sensor TM foram restauradas, resultando em imagens de 15 m de resolução espacial e, posteriormente, constituindo a composição colorida RGB, na sequência TM4, TM5, TM3, a qual foi empregada na identificação das lavouras cafeeiras por meio de interpretação visual. Para o estudo do relevo, foram utilizados dados da missão SRTM, os quais possibilitaram o conhecimento da altimetria e declividade da região. A imagem do sensor TM possibilitou a execução da classificação visual e consequente identificação das lavouras cafeeiras com alta precisão. Quanto ao relevo, verificou-se que aproximadamente 99% das lavouras cafeeiras estão localizadas entre 380 e 480 metros de altitude e que 90% destas estão situadas em declividades de até 8% de inclinação. Em relação aos solos, observou-se que 89% dos cafeeiros são cultivados sobre Latossolo Vermelho distrófico, de textura arenosa.
The remote sensing and geoprocessing are important geotechnologies in support of the survey data of agriculture, enabling studies and understanding of environmental relations in which a particular culture is insert. The objective of this work was to relate the physical variables, such as altimetry, slope and soil type with the coffee agrosystems in Umuarama-PR through the geotechnologies. The image of the LANDSAT 5/TM (Thematic Mapper) dated in 02/07/2007 and the software SPRING 4.3.3 were used for the image processing. The bands 3, 4 and 5 of the sensor TM were restored, which resulted in images of 15m spatial resolution and, later, creating the RGB color composition, which was used to identify the coffee crops through visual interpretation. For the relief map study, the data of the SRTM mission were applied, which enabled us to know the altimetry and declivity of the region. The image of the TM sensor enabled the visual classification and the consequent identification of the coffee crops with high precision. As for the relief area, it was noticed that about 99% of the coffee fields are located between 380 and 480 meters of altitude and that 90% of them are located in declivity of up to 8% of inclination. About the soils, it was observed that 89% of the coffee fields are grown over distrofic Red Latosol, of sandy texture.
