Spatial Pattern of Cassava Farms in the Brazilian Amazon: the Western Region of the State of Pará
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Abstract
The main land use and land cover monitoring systems in Brazil are unable to identify small-scale agricultural land, like cassava farms in the Amazon. Establishing the spatial distribution of these cassava farms, historically undetected, is paramount to the development of public policies to strengthen the trade of this product in the region. Our goal is to use features extracted from open-access spatial databases to identify small-scale cassava farmlands in the Western region of Pará, using Fuzzy spatial analysis. This study includes spatial data from the cities of Aveiro, Belterra, Santarém, and Mojuí dos Campos. The spatial model to predict the occurrence of cassava farms includes the following features: secondary vegetation and mosaic of occupation rates, the proximity to villages and bodies of water, and the existence of conservation units for sustainable use (UCUS) and settlement projects (PA). All layers were manipulated in a regular 2 x 2 km cell grid and combined by the Fuzzy gamma spatial operator. Our model outcomes show 70% accuracy in classifying regions of medium and high potential for the presence of cassava farms. These regions are more prevalent in Santarém (58% – 81%), followed by Mojuí dos Campos (11% – 14%), Aveiro (9% – 14%), and Belterra (9% – 10%). Small-scale cassava farmlands are concentrated along rivers and bodies of water, where most of the UCUS and PA are also located. This robust method can be applied between Census periods, supporting the understanding of cassava farm dynamics and their spatial distribution, which are valuable to the development of agrarian and economic public policies.
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