Noticias do Jornal do campo Soberano
Boa leitura!
O agronegócio brasileiro é um setor em constante evolução, e é essencial se manter atualizado sobre as últimas notícias e avanços nessa área. Se você está buscando informações precisas e abrangentes, então você veio ao lugar certo. Neste artigo, iremos abordar um estudo recente que apresenta uma ferramenta inovadora no manejo do uso do solo e na intensificação agrícola.
A pesquisa, realizada por pesquisadores da Embrapa, Unicamp, INPE e UFU, resultou em uma metodologia que utiliza algoritmos de classificação de imagens digitais de satélite baseados em IA para proporcionar maior precisão aos estudos, monitoramento e planejamento relacionados ao uso do solo e à prática de intensificação agrícola. Essa ferramenta tem se mostrado fundamental para a tomada de decisões tanto na esfera pública quanto na privada, fornecendo informações geoespaciais qualificadas.
Um dos principais diferenciais dessa metodologia é a geração de um banco de dados geoespacial ampliado a partir de imagens harmonizadas dos satélites Landsat, da NASA, e Sentinel-2, da ESA, denominado HLS. Além disso, a utilização de algoritmos de classificação digital baseados em IA permitiu o mapeamento das culturas agrícolas em três níveis hierárquicos diferentes. Essa abordagem proporciona indicações precisas sobre áreas com uma, duas e até três colheitas em um mesmo ano agrícola.
Essa 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 comprometer novas áreas nativas. O mapeamento e o monitoramento dessas práticas são essenciais para orientar os tomadores de decisão na análise centrada no planejamento agroambiental.
A metodologia desenvolvida pelos pesquisadores está disponível para consulta e uso por membros da academia, do poder público e do setor produtivo no Repositório de Dados de Pesquisa da Embrapa (Redape). Além disso, essa estrutura metodológica pode ser replicada em outras regiões do Cerrado com características semelhantes, trazendo benefícios para todo o país.
Para garantir a precisão e a agilidade no mapeamento das principais culturas agrícolas em escala regional e nacional, os pesquisadores utilizaram o aplicativo AgroTag. Esse aplicativo, desenvolvido pela Embrapa Meio Ambiente, permite a coleta rápida e precisa de informações de campo, como o tipo de uso e cobertura do solo em cada ponto de amostragem. Essas informações são transferidas automaticamente para a nuvem de dados online, facilitando a utilização nos algoritmos de classificação digital.
É importante ressaltar que o uso de produtos de sensoriamento remoto e modelos de IA para classificação de imagens pixel por pixel demonstrou alta confiabilidade no mapeamento agrícola. A combinação dos dados do HLS com algoritmos de aprendizado de máquina, como Random Forest e Extreme Gradient Boost, possibilitou a análise e o aprendizado de padrões espectrais e texturais complexos, resultando em uma identificação precisa de diferentes tipos de culturas, condições de solo e variáveis ambientais.
Com base nessa metodologia inovadora, os pesquisadores realizaram o mapeamento da produção agrícola 2021-2022 em Sorriso/MT, um município de grande relevância econômica e agroambiental no contexto do Cerrado e do país. Esse mapeamento proporcionou informações detalhadas sobre as práticas de intensificação agrícola, como a produção de até três culturas na mesma área. Esses dados dinâmicos e precisos são fundamentais para um melhor planejamento e gestão das atividades agrícolas.
Em conclusão, o estudo desenvolvido pelos pesquisadores da Embrapa, Unicamp, INPE e UFU apresentou uma metodologia inovadora que utiliza algoritmos de IA e imagens de satélite para o mapeamento e monitoramento do uso do solo e da intensificação agrícola. Essa ferramenta proporciona informações qualificadas e ajuda na tomada de decisões tanto no âmbito público quanto privado. A disponibilidade da metodologia para consulta e uso no Repositório de Dados de Pesquisa da Embrapa e o desenvolvimento do aplicativo AgroTag são exemplos de como a tecnologia pode auxiliar o setor agrícola brasileiro.
Agora, para gerar alta demanda de visualizações, aqui estão cinco perguntas e respostas relacionadas ao assunto:
1. Quais são os principais diferenciais da metodologia desenvolvida pelos pesquisadores?
R: Os principais diferenciais são a geração de um banco de dados geoespacial ampliado a partir de imagens harmonizadas de satélites e o uso de algoritmos de classificação digital baseados em inteligência artificial.
2. Qual é o objetivo principal do mapeamento das culturas agrícolas em diferentes níveis hierárquicos?
R: O objetivo é identificar áreas com uma, duas e até três colheitas em um mesmo ano agrícola, permitindo uma análise mais precisa da intensificação agrícola.
3. Como o aplicativo AgroTag contribui para o mapeamento das principais culturas agrícolas?
R: O AgroTag possibilita a coleta rápida e precisa de informações de campo, transferindo-as automaticamente para a nuvem de dados online, facilitando sua utilização nos algoritmos de classificação digital.
4. Quais são os algoritmos de aprendizado de máquina utilizados nessa metodologia?
R: Os algoritmos utilizados são Random Forest e Extreme Gradient Boost, que analisam e aprendem padrões espectrais e texturais complexos a partir de extensos conjuntos de dados agrícolas.
5. Quais são os benefícios dessa metodologia para o agronegócio brasileiro?
R: Essa metodologia proporciona informações qualificadas para a tomada de decisões, contribuindo para um melhor planejamento e gestão das atividades agrícolas, além de auxiliar na análise centrada no planejamento agroambiental.
Esperamos que este artigo tenha fornecido informações valiosas sobre a metodologia desenvolvida para o mapeamento do uso do solo e da intensificação agrícola. Fique atento às últimas notícias e avanços no agronegócio brasileiro, pois esse setor desempenha um papel fundamental na economia do país.
Este texto não reflete, necessariamente, a opinião do Jornal Do Campo
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A ferramenta proporciona maior precisão aos estudos, monitoramento e planejamento relacionados ao uso do solo 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. É resultado do trabalho de pesquisadores da Embrapa, da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) e da Universidade Federal de Uberlândia (UFU), publicado no International Journal of Geo-Information (IJGI). , na edição de julho de 2023, com acesso gratuito ao público em geral.
“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 multisensoriais – 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), denominado HLS, e 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 centrado no planeamento agroambiental, em particular.
Metodologia está disponível para consulta e uso
Membros da academia, do poder público e do setor produtivo podem acessar detalhes da metodologia, resultados e mapas gerados no Repositório de Dados de Pesquisa da Embrapa (Redape). A estrutura metodológica é replicável em outras regiões do Cerrado com características semelhantes. Mais informações sobre a Plataforma de Coleta de Dados de Campo estão disponíveis na AgroTag.
Síntese da abordagem metodológica gerada para mapeamento da intensificação agrícola.
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’. Estes últimos são processos em que dados de amostras de referência, ou verdades de campo, 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”, comenta Luiz Eduardo Vicente, pesquisador da Embrapa Meio Ambiente, especialista em sensoriamento remoto e um dos coordenadores do projeto AgroTag.
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.
Diferentemente dos métodos tradicionais de coleta, o 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.
Classificação digital do uso e cobertura da terra, com ênfase nas culturas de segunda safra no Município de Sorriso (MT) em janeiro de 2022, gerada a partir de imagens HLS e algoritmos baseados em inteligência artificial.
