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Título: Inteligência Artificial no Mapeamento Agrícola do Cerrado de Sorriso
Introdução:
A aplicação da Inteligência Artificial (IA) em conjunto com o sensoriamento remoto tem permitido avanços significativos no mapeamento agrícola do Cerrado de Sorriso, um importante município produtor agrícola no centro do Mato Grosso. Graças a uma metodologia pioneira desenvolvida por pesquisadores da Embrapa, Unicamp, Inpe e UFU, que combinou algoritmos de IA com imagens de satélite, foi possível atingir uma precisão de até 97% na análise das imagens. Essa precisão tem sido fundamental para o monitoramento do uso da terra e para auxiliar nas tomadas de decisão no setor agrícola do país.
Subtítulo 1: Desenvolvimento da Metodologia
A metodologia desenvolvida pelos pesquisadores baseou-se em algoritmos de classificação de imagens digitais de satélite, os quais foram treinados com o uso da IA. Esses algoritmos foram capazes de gerar um banco de dados geoespacial ampliado a partir de imagens harmonizadas dos satélites Landsat e Sentinel-2, chamado HLS. Essa abordagem permitiu o mapeamento de diferentes culturas agrícolas em três níveis hierárquicos, identificando áreas com até três colheitas em um mesmo ano agrícola.
Subtítulo 2: Importância do Mapeamento Agrícola
O mapeamento agrícola de alta precisão é essencial para o planejamento agroambiental e para o monitoramento das práticas de intensificação agrícola. A sucessão de colheitas de diferentes culturas agrícolas na mesma área e no mesmo calendário agrícola tem se tornado uma prática cada vez mais comum no Brasil, visando aumentar a produção sem a necessidade de supressão de novas áreas nativas. Com a metodologia desenvolvida, é possível identificar e monitorar essas práticas, fornecendo informações valiosas para os tomadores de decisão.
Subtítulo 3: Papel da AgroTag
O uso de produtos de sensoriamento remoto, como a AgroTag, aliado aos modelos de IA, tem se mostrado altamente confiável no mapeamento agrícola. A AgroTag é um aplicativo desenvolvido pela Embrapa Meio Ambiente, que permite coletar informações precisas e rápidas no campo, como o tipo de uso e cobertura do solo em cada ponto de amostragem. Essas informações são transferidas automaticamente para uma nuvem de dados online, possibilitando sua utilização nos algoritmos de IA mencionados anteriormente. A AgroTag possibilitou um aumento de 25% na área amostrada durante o projeto.
Subtítulo 4: Mapeamentos Dinâmicos
O estudo mapeou a produção agrícola de Sorriso/MT no período de 2021-2022, destacando a relevância econômica e agroambiental do município no contexto do Cerrado e do país. A maioria dos mapeamentos existentes não acompanha a evolução das práticas de intensificação agrícola, que envolve a produção de múltiplas culturas na mesma área. Para produzir mapeamentos dinâmicos, detalhados e precisos, é necessário um grande volume de informações “ground true”, obtidas durante as atividades de campo. Além disso, é fundamental o uso de séries temporais regulares de imagens de satélite com alta resolução temporal, sendo a harmonização dos dados do Landsat e Sentinel-2 uma abordagem diferencial.
Conclusão:
O uso da Inteligência Artificial aliada ao sensoriamento remoto tem revolucionado o mapeamento agrícola do Cerrado de Sorriso, proporcionando resultados precisos e valiosos para o setor agrícola do Brasil. A metodologia desenvolvida pelos pesquisadores, combinada com o aplicativo AgroTag, tem permitido identificar e monitorar as práticas de intensificação agrícola, contribuindo para um planejamento agroambiental mais eficiente. Com esses avanços, é possível obter mapeamentos agrícolas detalhados e atualizados, que auxiliam os tomadores de decisão na busca por uma agricultura mais sustentável e produtiva.
Perguntas com respostas que geram alta demanda de visualizações:
1. Como a Inteligência Artificial está sendo aplicada no mapeamento agrícola do Cerrado de Sorriso?
R: A IA tem sido utilizada em conjunto com o sensoriamento remoto para analisar imagens de satélite e fornecer dados precisos sobre as culturas agrícolas na região.
2. Qual a importância do mapeamento agrícola de alta precisão?
R: O mapeamento agrícola de alta precisão é essencial para o planejamento agroambiental e para o monitoramento das práticas de intensificação agrícola, visando uma agricultura mais sustentável e produtiva.
3. Como a AgroTag contribui para o mapeamento agrícola?
R: A AgroTag é um aplicativo que permite coletar informações precisas e rápidas sobre o uso e cobertura do solo no campo, sendo fundamental para fornecer dados de treinamento aos algoritmos de IA utilizados no mapeamento agrícola.
4. O que são mapeamentos dinâmicos?
R: Os mapeamentos dinâmicos são aqueles que acompanham a evolução das práticas de intensificação agrícola, identificando e monitorando a produção de múltiplas culturas na mesma área.
5. Quais são os benefícios do uso da IA no mapeamento agrícola?
R: A IA permite analisar grandes volumes de dados agrícolas e aprender padrões complexos, fornecendo informações precisas sobre as culturas, condições de solo e variáveis ambientais, contribuindo para a geração de mapas agrícolas detalhados e atualizados.
Este texto não reflete, necessariamente, a opinião do Jornal Do Campo
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Metodologia pioneira, desenvolvida com apoio de Inteligência Artificial (IA), permitiu atingir um nível de precisão de até 97%quando aplicado à análise de imagens de satélite do Cerrado de Sorriso, município localizado na região central do Mato Grosso.
A cidade é um dos principais produtores agrícolas do país. A precisão é um aspecto relevante em levantamentos realizados por meio de sensoriamento remoto.
A ferramenta proporciona maior precisão aos estudos, monitoramento e planejamento relacionados ao uso da terra e à prática de intensificação agrícola, e contribui para a tomada de decisões, nas esferas pública e privada, com base em informações geoespaciais qualificadas.
A metodologia foi desenvolvida com algoritmos de classificação de imagens digitais de satélite baseados em IA. Resultado do trabalho dos pesquisadores da EmbrapaUniversidade Estadual de Campinas (Unicamp), Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) e Universidade Federal de Uberlândia (UFU), publicado no International Journal of Geo-Information (IJGI), na edição de julho de 2023, com acesso gratuito à revista geral público.
“Os resultados demonstram a robustez da metodologia desenvolvida com foco na identificação de processos de dinâmica de uso da terra, como a intensificação agrícola”, avalia o pesquisador Édson Bolfe, da Embrapa Agricultura Digital, e coordenador do projeto Mapeamento Agrícola no Cerrado via combinação de imagens multisensor – MultiCER, financiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa de São Paulo (Fapesp).
Bolfe explica que, entre os principais diferenciais da metodologia, está a geração de um banco de dados geoespacial ampliado a partir de imagens harmonizadas dos satélites Landsat, da Agência Aeroespacial dos Estados Unidos (NASA), e Sentinel-2, da Agência Espacial Europeia ( ESA), chamado HLS.
Outro fator importante é o uso de algoritmos de classificação digital baseados em IA. A abordagem permitiu mapear as culturas agrícolas em três níveis hierárquicos diferentes, indicando áreas com uma, duas e até três colheitas num mesmo ano agrícola.
A sucessão de colheitas de diferentes culturas agrícolas na mesma área e no mesmo calendário agrícola, visando aumentar a produção sem envolver a supressão de novas áreas nativas, é uma prática crescente no Brasil, e seu mapeamento e monitoramento podem orientar os tomadores de decisão nas análises focado no planejamento agroambiental, especialmente
Agilidade e precisão, o papel da AgroTag
Produtos de sensoriamento remoto e modelos de IA para classificação de imagens pixel por pixel demonstraram alta confiabilidade no mapeamento agrícola, explica Bolfe. Com o HLS é possível obter até duas imagens por semana nas mesmas regiões agrícolas de interesse.
Um dos desafios da equipe de pesquisa é a obtenção de informações qualitativas e quantitativas de campo, fundamental no sensoriamento remoto na agricultura. Para isso, os pesquisadores utilizaram o aplicativo AgroTag, desenvolvido pela Embrapa Meio Ambiente para dar agilidade e precisão ao mapeamento das principais culturas agrícolas em escala regional e nacional.
“Algoritmos baseados em IA dependem fortemente de uma enorme quantidade de dados de entrada para realizar o chamado ‘treinamento’. comenta Luiz Eduardo Vicente, pesquisador da Embrapa Meio Ambiente, especialista em sensoriamento remoto e um dos coordenadores do projeto AgroTag.
“Estes últimos são processos em que dados de amostras de referência, ou ground Truths, são utilizados para ensinar algoritmos de identificação de alvos sob investigação em grandes áreas, neste caso por meio de imagens de satélite, ou seja, mapeamento em larga escala”, explica. o pesquisador.
Nesse sentido, segundo Vicente, o uso do AgroTag foi fundamental, pois permitiu a coleta rápida e precisa de informações de campo, como o tipo de uso e cobertura do solo em cada ponto de amostragem, transferindo-as automaticamente para a nuvem de dados online. linha, possibilitando sua utilização nos algoritmos citados.
Em contraste com os métodos tradicionais de coleta, A AgroTag representou, durante o projeto, um aumento de 25% a mais nas áreas amostradas. “O projeto reafirma um dos motivos da criação da Agrotag”, destaca Vicente.
Mapeamentos Dinâmicos
“O estudo mapeou a produção agrícola 2021-2022 em Sorriso/MT, município escolhido por sua relevância econômica e agroambiental no contexto do Cerrado e do país”, destaca Edson Sano, pesquisador da Embrapa Cerrados e membro do MultiCER projeto.
A maior parte do mapeamento existente não acompanha a evolução das práticas de intensificação agrícola que “poupam terras” – tais como a produção de até três culturas na mesma área – permanecendo ao nível da primeira colheita. “Alguns levantamentos evoluíram para identificar o número de culturas plantadas, sem, no entanto, detectar culturas específicas”, conclui Sano.
“Para produzir mapeamentos dinâmicos, detalhados e precisos, é necessário um grande volume de informações ‘ground true’, que são amostras rotuladas dos tipos de uso ou cobertura da terra, obtidas durante as atividades de campo”, observa Taya Parreiras, doutoranda do Instituto de Geociências da Unicamp e membro do Projeto MultiCER.
Segundo o investigador, também são necessárias séries temporais regulares de imagens de satélite com elevada resolução temporal e, nesse sentido, a harmonização dos dados do Landsat e do Sentinel-2 é uma abordagem diferente.
Taya Parreiras indica que, para lidar com o tamanho dessas bases de dados e informações, algoritmos de aprendizado de máquina, como Random Forest ou Extreme Gradient Boost, são essenciais.
“Como parte da IA, esses algoritmos são capazes de analisar e aprender padrões espectrais e texturais complexos a partir de extensos e variados conjuntos de dados agrícolas, permitindo a identificação precisa de diferentes tipos de culturas, condições de solo e variáveis ambientais”, argumenta.
A Random Forest, ao criar diversas árvores de decisão independentes e combiná-las, pode produzir estimativas mais confiáveis. O Extreme Gradient Boost também cria diversas árvores de decisão, mas com a vantagem de permitir o ajuste daquelas com baixo poder preditivo.
“Ambos os algoritmos são altamente escaláveis, o que permite processar grandes volumes de dados com rapidez, contribuindo para a geração de mapas agrícolas detalhados e atualizados”, finaliza.
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