As terras em socalcos, como uma paisagem agrícola importante, desempenham um papel fundamental no aumento da produtividade e na conservação do solo e da água. Os dados espaço-temporais dos socalcos são uma base importante para avaliar a eficiência produtiva e os efeitos ecológicos e hidrológicos dos socalcos, mas sua obtenção é difícil. Este artigo propõe um método de extração de socalcos de séries temporais longas baseado em um algoritmo de detecção de mudanças. Utilizando imagens de satélite de séries temporais longas da série Landsat que integram a banda pancromática, os dados Landsat 7 ETM+ e Landsat 8 OLI foram normalizados para eliminar interferências e distorções entre sensores diferentes; com base no mapa de distribuição de socalcos de 2020, foi utilizado o algoritmo de detecção de mudanças LandTrendr orientado por dados para extrair a distribuição espaço-temporal dos socalcos na bacia do rio Sandu de 2001 a 2020, e analisar a relação entre a área dos socalcos e a produção de alimentos. Os resultados mostram que a precisão geral do monitoramento dos socalcos na bacia do rio Sandu durante o período da série temporal foi de 82,50%, com uma pontuação F1 de 0,84. Em 2020, a área total dos socalcos na bacia do rio Sandu aumentou 397 km² em comparação a 2001, com uma taxa de crescimento de 45,27%. Antes de 2015, a taxa de crescimento dos socalcos atingiu o pico, depois a velocidade de aumento diminuiu, mas a tendência geral ainda é ascendente. Existe uma relação muito próxima entre a área dos socalcos e a produção de alimentos (R²=0,94). Através da fusão dos dados de satélite de séries temporais longas da Landsat com o algoritmo de detecção de mudanças LandTrendr, foram obtidas informações sobre a distribuição espaço-temporal dos socalcos, revelando efetivamente a trajetória dinâmica da evolução da construção dos socalcos nas dimensões temporal e espacial, bem como os benefícios produtivos.

Mapeamento de socalcos; Extração sequencial; Landsat; Detecção de mudanças; LandTrendr