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Inteligência artificial é usada para identificar áreas com ILP

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5 min de leitura

Uma metodologia técnico-científica, desenvolvida por pesquisadores da Embrapa e parceiros no âmbito do projeto GeoABC, permite o monitoramento por satélite, de forma remota e automática, da expansão das áreas com sistemas integrados de produção agropecuária. 

 

A partir da utilização de soluções gratuitas (open source), a metodologia GeoABC desenvolvida baseia-se na convergência de três adventos técnico-científicos. Assim, algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning), ou Inteligência Artificial, são aplicados para a classificação digital de séries temporais de imagens de satélite em uma estrutura de cubo de dados multidimensionais (Big Earth Data/Data Cube) e processados por computação paralela de alto desempenho em plataformas nas nuvens (High Performance Computing/Cloud Computing Platform).

 

Margareth Simões explica que, no início dos trabalhos, foi preciso superar muitos desafios técnicos, a começar pela dificuldade de se detectar por sensoriamento remoto alvos terrestres tão complexos e dinâmicos como os sistemas de ILPF, devido às diferentes estratégias adotadas pelos produtores e à inerente integração de diversos elementos de lavoura, pecuária e floresta sob práticas de consórcio, sucessão e rotação. 

 

“Esse desafio exigiu o trabalho com séries temporais de imagens de satélites baseadas no conceito de cubos de dados multidimensionais, ou data cube. Também havia a necessidade de se contar com uma metodologia eficaz para a extração de informação e uma robusta estrutura para o processamento de uma quantidade massiva de dados. A integração das soluções de cubo de dados, de aprendizado de máquina e computação paralela de alto desempenho resolveu o nosso problema”, explica a pesquisadora.

 

A metodologia, baseada em inteligência artificial, já permite detectar áreas com duplo cultivo (soja e milho ou algodão em sucessão, por exemplo) e com integração lavoura-pecuária (ILP). Entretanto, os cientistas vêm trabalhando para ajustar a metodologia de sensoriamento remoto às demais modalidades: integração pecuária-floresta (IPF); integração lavoura-floresta (ILF) e integração lavoura-pecuária-floresta (ILPF). 

 

“O nosso objetivo final é desenvolver protocolos metodológicos para todas as modalidades, que integrarão um sistema capaz de analisar automaticamente imagens de satélite, fornecendo indicadores atualizados sobre a taxa de adoção, expansão e distribuição espacial das áreas que adotam os diferentes tipos de sistemas integrados de produção”, destaca Rodrigo Ferraz, agrônomo e também pesquisador da Embrapa Solos que integra a equipe GeoABC.

 

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Imagem: Embrapa_Protótipo da Plataforma GeoABC para a disponibilização dos dados e indicadores sobre a adoção e expansão dos sistemas integrados de produção agropecuária

 

O sensoriamento remoto, com a utilização de imagens de satélite, vem sendo utilizado há décadas para mapear ou monitorar o uso e a cobertura da terra. Contudo, monitorar sistemas de produção constitui ainda um desafio e uma nova fronteira de pesquisa e aplicação técnica. Os sistemas de produção integram diversas práticas agrícolas conforme as diferentes estratégias adotadas pelos produtores, a exemplo dos sistemas ILPF que reúnem os elementos de lavoura, pecuária e floresta em diversas combinações, utilizando consórcio e sucessão de culturas em um mesmo ano-safra ou culturas em rotação entre anos sucessivos.

 

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