The citrus blackfly (CBF), Aleurocanthus woglumi Ashby, is an exotic pest native to Southeast Asia that has spread rapidly to the world’s main centers of citrus production, having been recently introduced to Brazil. In this study, a maximum entropy niche model (MaxEnt) was used to predict the potential worldwide distribution of CBF under current and future climate change scenarios for 2030 and 2050. These future scenarios came from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6), SSP1-2.6, and SSP5-8.5. The MaxEnt model predicted the potential distribution of CBF with area under receiver operator curve (AUC) values of 0.953 and 0.930 in the initial and final models, respectively. The average temperature of the coldest quarter months, precipitation of the rainiest month, isothermality, and precipitation of the driest month were the strongest predictors of CBF distribution, with contributions of 36.7%, 14.7%, 13.2%, and 10.2%, respectively. The model based on the current time conditions predicted that suitable areas for the potential occurrence of CBF, including countries such as Brazil, China, the European Union, the USA, Egypt, Turkey, and Morocco, are located in tropical and subtropical regions. Models from SSP1-2.6 (2030 and 2050) and SSP5-8.5 (2030) predicted that suitable habitats for CBF are increasing dramatically worldwide under future climate change scenarios, particularly in areas located in the southern US, southern Europe, North Africa, South China, and part of Australia. On the other hand, the SSP5-8.5 model of 2050 indicated a great retraction of the areas suitable for CBF located in the tropical region, with an emphasis on countries such as Brazil, Colombia, Venezuela, and India. In general, the CMIP6 models predicted greater risks of invasion and dissemination of CBF until 2030 and 2050 in the southern regions of the USA, European Union, and China, which are some of the world’s largest orange producers. Knowledge of the current situation and future propagation paths of the pest serve as tools to improve the strategic government policies employed in CBF’s regulation, commercialization, inspection, combat, and phytosanitary management.

Soybeans are key in generating foreign currency for the world economy. Geotechnologies, through vegetation indices (VIs) generated by orbital images or remotely piloted aircraft, are essential tools for assessing the impact of climate on productivity and the ecoclimatic suitability of crops. This study aimed to correlate the growth indices from the CLIMEX model, previously validated, with VIs derived from orbital remote sensing and ecological niche modeling for soybean cultivation in six irrigated pivots located in the northwest of Minas Gerais, Brazil. The maximum normalized difference vegetation index (NDVImax) and the maximum soil-adjusted vegetation index (SAVImax) were extracted from Landsat-8 OLI/TIRS sensor images for the 2016 to 2019 harvests during the R1 to R3 phenological stages. The maximum NDVI values varied across the study regions and crops, ranging from 0.27 to 0.95. Similarly, SAVI values exhibited variability, with the maximum SAVI ranging from 0.13 to 0.85. The growth index (GI_w), derived from the CLIMEX model, ranged from 0.88 to 1. The statistical analysis confirmed a significant correlation (p < 0.05) between NDVImax and GI_w only for the 2018/19 harvest, with a Pearson correlation coefficient of r = 0.86, classified as very strong. Across all harvests, NDVI consistently outperformed SAVI in correlation strength with GI_w. Using geotechnologies through remote sensing shows promise for correlating spectral indices and climate suitability models. However, when using a valid model, all crops did not correlate. Still, our study has the potential to be improved by investigating new hypotheses, such as using drone images with better resolution (spatial, spectral, temporal, and radiometric) and adjusting the response of soybean vegetation indices and the phenological stage. Our results correlating the CLIMEX model of growth indices with vegetation indices have the potential for monitoring soybean cultivation and analyzing the performance of varieties but require a more in-depth view to adapt the methodology.

A conservação dos recursos hídricos é uma questão importante para manter a qualidade de vida da sociedade, fauna e flora. As bacias hidrográficas desempenham um papel crucial na gestão dos recursos hídricos e no planejamento ambiental, servindo como unidades administrativas dedicadas à conservação dos recursos naturais. Identificar e mapear as diferentes formas de uso do solo e as atividades realizadas no mesmo é fundamental para entender a dinâmica socioambiental da bacia. Técnicas geotecnologicas com foco em uso e ocupação do solo vem crescendo bastante nos últimos tempos facilitando o acesso a informações históricas com localização precisa, permitindo análises detalhadas das mudanças no ambiente ao longo do tempo e no espaço. A presente pesquisa foi desenvolvida na Microbacia São Nicolau, localizada no município de São João Evangelista - MG. A Microbacia foi escolhida pelo fato dê-se notar a ausência de dados e informações que indiquem a atual situação socioeconômico e ambiental desta bacia.Com a pesquisa foi possivel constatar um aumento significativo na área de mata (de 27,13 % para 38,60 %) e uma redução considerável nas áreas destinadas à pastagem (de 69,69 % para 55,03%), foi observado que o solo exposto aumentou (de 0,71% para 2,42%), A cultura do eucalipto durante a série histórica também obteve um aumento (de 0,47% para 0,93%) e a urbanização ao longo da série histórica de 10 anos foi caracterizada com um pequeno aumento na área de estudo (1,96% para 2,46%).

Este estudo caracterizou a distribuição territorial dos projetos de assentamento da reforma agrária no Noroeste de Minas Gerais (NMG), considerando a distribuição espacial, a área, as famílias, as formas de obtenção e a evolução temporal. Foram utilizados dados cadastrais e geoespaciais do Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária (INCRA), analisados por meio de estatística descritiva e da correlação de Pearson. Foram identificados 118 projetos em 14 municípios, abrangendo 300.863,48 ha e 7.294 famílias. Os Projetos de Assentamento Federal corresponderam a 96,61% dos registros e 99,26% da área. Unaí, João Pinheiro, Paracatu, Buritis e Arinos concentraram 76,91% da área e 79,42% das famílias. A desapropriação foi a principal forma de obtenção (84,75%), e 49,15% dos projetos foram criados entre 1990 e 1999. A correlação entre área e famílias foi positiva e moderada (r = 0,6434; p < 0,01). Os resultados evidenciam concentração espacial e temporal, bem como heterogeneidade territorial dos assentamentos no NMG.