Sistema que permite classificar culturas agrícolas
“O nosso modelo utiliza as proporções estimadas pelos dados do IBGE"
“Com apenas uma única imagem de satélite pode não ser possível identificar o tipo de plantação" - Foto: Divulgação
Pesquisadores da Escola de Matemática Aplicada da Fundação Getulio Vargas (FGV EMAp) criaram uma nova abordagem para classificar cultivos agrícolas usando sensoriamento remoto com imagens de satélite. O método desenvolvido visa reduzir o esforço humano necessário para essa tarefa. O pesquisador Dário Oliveira ressalta que a classificação manual de imagens é demorada e complexa, especialmente devido à vasta extensão e diversidade climática do Brasil, o que torna o mapeamento manual impraticável.
“Com apenas uma única imagem de satélite pode não ser possível identificar o tipo de plantação, por isso é necessário o trabalho de um profissional para olhar uma sequência de imagens e fazer a identificação se apoiando no ciclo fenológico do cultivo agrícola. Com o novo método de aprendizado de máquina que criamos, o sistema é capaz de realizar essa identificação sem o esforço humano, por meio do agrupamento dos similares”, explicou Oliveira.
O professor Dário Oliveira detalha que o sistema utiliza dados do IBGE para classificar imagens de satélite observando o ciclo fenológico das plantações. Ele explica que técnicas de aprendizado de máquina são empregadas para distinguir tipos de cultivo, como algodão e milho, com base em imagens sequenciais. Contudo, Oliveira destaca que o modelo pode não ser eficaz em todas as regiões devido às variações climáticas, já que padrões de crescimento diferem entre estados como o Rio Grande do Sul e a Bahia.
“Este cenário exige que um indivíduo identifique manualmente esses pontos, mas o nosso sistema permite identificar com precisão os tipos de cultivo agrícola de determinada região a partir de proporções de cultivo previamente estabelecidas”, ressaltou. “O nosso modelo utiliza as proporções estimadas pelos dados do IBGE para ‘aprender’ qual é o cultivo agrícola em cada ponto nas imagens de satélite, através da técnica conhecida como agrupamento profundo com protótipos, que agrupa plantações com padrões similares, e separa plantações com padrões diferentes em outros grupos diferentes”, explicou o pesquisador.
