Pesquisadores da Universidade Estadual Paulista (Unesp), campus de Tupã, desenvolveram uma metodologia inovadora de inteligência geoespacial que promete revolucionar a gestão do uso da terra e o planejamento territorial.
Tecnologia avançada
A nova abordagem combina técnicas avançadas de análise de imagens de satélite com algoritmos de inteligência artificial, permitindo a identificação precisa de áreas de floresta amazônica, vegetação de Cerrado, pastagens e culturas agrícolas em sistema de cultivo duplo, como soja e milho. A ferramenta pode ser um aliado crucial para políticas públicas voltadas à produção agrícola sustentável e à conservação ambiental.
A metodologia integra a arquitetura de cubos de dados, desenvolvida pelo projeto Brazil Data Cube do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe), e a abordagem Geobia (Geographic Object-Based Image Analysis), que analisa imagens de satélite agrupando pixels semelhantes em “geo-objetos”. Essa combinação permitiu aos pesquisadores mapear com 95% de precisão o uso da terra no Estado de Mato Grosso, utilizando séries temporais de imagens do sensor MODIS, da NASA.
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Diferentemente dos métodos tradicionais, que analisam pixels de forma isolada, a nova abordagem segmenta as imagens em “geo-objetos”, considerando características como forma, textura e reflectância. Isso reduz erros comuns em áreas de transição, como bordas entre diferentes tipos de vegetação ou cultivos. “É como se a imagem fosse quebrada em peças, e cada peça fosse analisada individualmente”, explica Michel Eustáquio Dantas Chaves, professor da Unesp e autor correspondente do estudo.
Além disso, os cubos de dados organizam as informações em dimensões de tempo e localização, facilitando a análise de mudanças no uso da terra ao longo do tempo. “Essa metodologia permite uma interpretação mais próxima da realidade e pode ser aplicada a imagens de outros satélites, como Landsat e Sentinel”, complementa Chaves.
Aplicação no Mato Grosso: Um Caso de Sucesso
O Mato Grosso, maior produtor de grãos do Brasil, foi escolhido como área de teste devido à sua diversidade de biomas (Amazônia, Cerrado e Pantanal) e à complexidade do uso da terra. Os pesquisadores aplicaram a metodologia na safra de 2016/2017, quando o Estado produziu 30,7 milhões de toneladas de soja, representando 26,7% da produção nacional.
A ferramenta identificou com precisão diferentes tipos de cultivo, como soja-milho, soja-algodão e soja-girassol, além de áreas urbanas, corpos d’água e vegetação natural. “A metodologia pode ser usada para estimar áreas cultivadas ainda durante a safra, auxiliando na previsão de produtividade e no planejamento territorial”, destaca Chaves.
Além disso, a abordagem mostrou-se eficaz na detecção de perturbações ambientais, como desmatamento e degradação florestal. “Identificar desmatamento é mais rápido do que detectar degradação, mas essa ferramenta permite ambas as análises de forma ágil”, ressalta o pesquisador.
Impacto na Agricultura e na Conservação Ambiental
A nova metodologia tem potencial para transformar a gestão do uso da terra no Brasil, um país com vastas áreas agrícolas e ecossistemas críticos. Ao fornecer dados precisos e em tempo real, a ferramenta pode auxiliar na tomada de decisões para políticas públicas, como o zoneamento agrícola, a conservação de biomas e o combate ao desmatamento ilegal.
“Essa abordagem não só melhora a precisão dos mapeamentos, mas também acelera o processo, o que é crucial para a tomada de decisões em um país de dimensões continentais como o Brasil”, afirma Chaves.
Homenagem a uma Pioneira do Sensoriamento Remoto
O estudo, publicado na revista AgriEngineering, também presta uma homenagem à professora Ieda Del’Arco Sanches, pesquisadora do Inpe e referência no campo do sensoriamento remoto, que faleceu em janeiro de 2024. “Ieda sempre trabalhou com ética e responsabilidade, mostrando como os dados podem contribuir para políticas públicas. Este artigo é uma forma de honrar seu legado”, diz Chaves.
Próximos Passos
A equipe da Unesp já está aplicando a metodologia em imagens de outros satélites, como Landsat e Sentinel, para expandir sua aplicabilidade. A expectativa é que a ferramenta seja adotada por órgãos governamentais, instituições de pesquisa e empresas do agronegócio, contribuindo para um uso mais sustentável e eficiente da terra no Brasil.
Com precisão, agilidade e versatilidade, a nova metodologia de inteligência geoespacial representa um avanço significativo para a ciência e a gestão territorial, prometendo impactar positivamente a agricultura e a conservação ambiental no país.
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