A Embrapa Territorial iniciou um projeto para testar técnicas de aprendizado profundo no reconhecimento de lavouras em imagens de satélite. Segundo informação publicada pelo O Presente Rural a partir da assessoria da instituição, a pesquisa concentrará seus testes em áreas irrigadas e em culturas de inverno no Sul do país.
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O trabalho parte de uma dificuldade recorrente no monitoramento agrícola: diferenças de solo, chuvas e temperatura exigem interpretação humana e rotulagem de imagens, elevando custos. A proposta é comparar métodos capazes de identificar padrões produtivos em escalas territoriais mais amplas, sem presumir que a classificação automatizada seja infalível.
Na irrigação, o desafio é ampliar a cobertura espacial e a frequência dos levantamentos. Nas lavouras de inverno, trigo, aveia e cevada podem apresentar aspectos visuais semelhantes e ciclos de cultivo coincidentes, o que dificulta sua diferenciação. A pesquisa está prevista para durar 36 meses e deverá avaliar arquiteturas computacionais, transferência de aprendizado entre regiões, sensores e safras e organização de bases de dados. Participam também a Embrapa Agricultura Digital, o IBGE, a Conab, o Instituto Federal Baiano e a Fundação Universidade Federal de Sergipe.
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A instituição esclarece que o objetivo não é entregar imediatamente um mapa nacional concluído ou um sistema operacional. O resultado esperado consiste em diretrizes e evidências metodológicas para apoiar futuros levantamentos, úteis à compreensão do uso agrícola da terra, da distribuição de culturas e da pressão sobre recursos hídricos.
ISSN 3086-0415, edição de Luiz Ugeda.
