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Estudo compara mapas de florestas nos biomas Amazônia e Cerrado obtidos por diferentes sensores

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Ter à disposição dados confiáveis e, assim, reduzir erros relacionados ao monitoramento de desmatamentos e de mudanças de uso da paisagem, por exemplo, levou as agências espaciais da Alemanha e do Japão a produzirem dados globais de cobertura de floresta/não-floresta (FNF) baseados em imagens de satélite de radar de abertura sintética (SAR). Com o intuito de saber se esses dois mapas produzidos a partir de informações de diferentes sensores imageadores eram similares, pesquisadores da Embrapa, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e de Recursos Naturais Renováveis (IBAMA) e os próprios especialistas das agências espaciais da Alemanha e do Japão compararam estatisticamente esses dois mapas. 

Os resultados dessa análise foram publicados no artigo “Comparative Analysis of the Global Forest/Non-Forest Maps Derived from SAR and Optical Sensors. Case Studies from Brazilian Amazon and Cerrado Biomes”. Os locais selecionados para análise foram a Amazônia e o Cerrado, os dois maiores biomas brasileiros. A análise consistiu na comparação entre os dados derivados dos satélites TanDEM-X, do Centro Aeroespacial da Alemanha (DLR), e ALOS-2, da Agência de Exploração Aeroespacial do Japão (Jaxa) com os mapas de cobertura florestal produzidos pelo projeto multi-institucional brasileiro, o MapBiomas, a partir de sensores ópticos. 

De acordo com o estudo comparativo, 90% do bioma Amazônia e 80% do Cerrado receberam a mesma denominação, floresta ou não-floresta. Em outras palavras, houve divergência de 10% para Amazônia e de 20% para Cerrado, isto é, uma determinada área foi classificada como floresta por um sensor e como não-floresta por outro sensor e vice-versa. Segundo os especialistas, as diferenças estão relacionadas às distintas configurações de sensores, a diferentes abordagens metodológicas e a diferentes definições de floresta. 

As estimativas da cobertura florestal presentes no bioma Amazônia pelo MapBiomas, TanDEM-X e ALOS-2 foram de 81%, 75% e 82%, respectivamente (em 2015). A diferença entre os produtos SAR na estimativa de floresta foi de 297.401 km². “Foi uma surpresa a diferença significativa na estimativa da cobertura de floresta oriunda dos dados SAR no bioma Amazônia. Entendemos que esta variação é explicada pelas diferenças nos modos de imageamento dos dois sensores de radar, no comprimento de onda utilizado por cada sensor e na definição de floresta adotada pelas duas agências espaciais”, relata Edson Sano, pesquisador da Embrapa Cerrados. 

No bioma Cerrado, as estimativas da cobertura florestal obtidas pelo projeto MapBiomas, TanDEM-X e ALOS-2 foram de 22%, 16% e 18% da área total do bioma, respectivamente (ano de 2015). “A própria característica do bioma dificulta a discriminação da formação florestal em um ambiente heterogêneo composto por gramíneas, arbustos e árvores”, explica Gustavo Bayma, analista da Embrapa Meio Ambiente.

“Deve ser considerado também neste bioma o efeito da sazonalidade climática na resposta espectral das diferentes fitofisionomias do bioma e a influência do sinal de fundo de resposta do solo nos dados SAR, em função da distribuição de árvores e arbustos no bioma”, acrescenta Marcos Adami, pesquisador do Inpe.

A fim de minimizar essas divergências e, dessa forma, para que se produzam mapeamentos cada vez mais fidedignos, os especialistas recomendam que os sistemas automatizados de detecção de cobertura florestal e não-florestal sejam treinados por meio de seleção de áreas amostrais que representem as especificidades de cada bioma. “Recomendamos também o uso de dados de séries temporais e de multissensores SAR para produzir mapas de FNF, pois assim serão levados em consideração os efeitos da sazonalidade e umidade na classificação da imagem”, acrescentou Bayma. Nesse contexto, pode ser citado o satélite Sentinel-1 da Agência Espacial Europeia (ESA), lançado em abril de 2014, e cujas imagens podem ser adquiridas de forma gratuita.

O lançamento do satélite ALOS-4/PALSAR-3, com melhorias em termos de frequência de observação (a cada duas semanas) aumentará significativamente a disponibilidade de dados. Outro exemplo de satélite de radar, com lançamento previsto para 2022, é o NASA-ISRO Synthetic Aperture Radar (NISAR), com período de revisita de 12 dias. Por fim, o TanDEM-L do DLR, previsto para ser lançado em 2022, irá permitir medições da estrutura tridimensional de vegetação, otimizando a discriminação de áreas florestadas e não-florestadas com base na altura do dossel.

Fonte: Embrapa

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Internet das Coisas monitora produtividade e bem-estar animal em sistemas de ILPF

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  • Colares inteligentes, balança de passagem e outros sensores coletarão dados como temperatura cutânea, frequência cardíaca e respiratória dos animais.

  • Parceiros privados vão instalar a infraestrutura de conectividade, sensores e plataforma computacional.

  • Caberá à Embrapa desenvolver algoritmos de Inteligência Artificial que darão suporte às aplicações.

  • Serão desenvolvidas soluções relacionadas à predição de ganho de produtividade e ao índice de bem-estar animal.

  • Dados obtidos também podem colaborar na certificação e obtenção do selo Carne Carbono Neutro (CNC) ou Carne de Baixo Carbono (CBC) pelos produtores.

Sensores de Internet das Coisas (uma tradução literal da expressão em inglês Internet of Things – IoT), colares inteligentes e balança de passagem serão usados de forma integrada para monitorar uma série de indicadores de produtividade, ambientais e de bem-estar animal em sistemas de Integração Lavoura-Pecuária-Floresta (ILPF). Com isso, serão geradas tecnologias baseadas em modelos de Inteligência ArtificialArtificial (IA) desenvolvidos pela Embrapa, usando como insumos os dados coletados pelos sensores e pela rede IoT, para apoio à tomada de decisão dos produtores. 

Por meio de uma parceria firmada entre a Embrapa, a Huawei e o Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Telecomunicações (CPQD) vão ser desenvolvidas aplicações tecnológicas para uso-piloto, que buscam melhorar a gestão e a produção em sistemas de integração. As empresas parceiras são responsáveis pela instalação da infraestrutura de conectividade, sensores de IoT e plataforma computacional, além de apoiar o desenvolvimento das soluções. A pesquisa terá duração de 12 meses e vai até abril de 2022, com orçamento de R$ 1,2 milhão. 

Dois centros de pesquisa da Embrapa estão envolvidos diretamente nos estudos. A Embrapa Informática Agropecuária (SP) coordena o trabalho, visando desenvolver os algoritmos de Inteligência Artificial que darão suporte às aplicações relacionadas à predição de ganho de produtividade e ao índice de bem-estar animal para auxiliar o produtor. As tecnologias serão implementadas no campo experimental da Embrapa Gado de Corte, em Campo Grande (MS), onde são conduzidas pesquisas de longa duração em ILPF, para a coleta de dados de microclima e monitoramento animal.

“A pesquisa a campo envolve três eixos: as variáveis fisiológicas do animal, o microclima e o ganho de peso. Os parâmetros de bem-estar animal e conforto térmico permitirão que o produtor rural perceba o nível de estresse do animal a campo e a interferência disso em sua produtividade”, relata Roberto Giolo, pesquisador da Embrapa em Campo Grande. 

“Esse conjunto de dados de sensores, aliado à rede de Internet das Coisas e Inteligência Artificial, vai ajudar a antecipar o ganho de produtividade dos animais e aferir se o sistema de produção está alinhado às boas práticas. As informações são importantes também para a adoção de protocolos e a certificação dos produtores, com a obtenção do selo Carne Carbono Neutro (CNC) ou Carne de Baixo Carbono (CBC), por exemplo”, acrescenta o analista de TI da Embrapa Camilo Carromeu.

Em 18 hectares de área de ILPF do campo experimental, a equipe técnica vai monitorar 32 bovinos de corte distribuídos em três sistemas de ILPF, para coletar de forma automática dados fisiológicos e comportamentais relativos ao nível de bem-estar, acompanhar o ganho de peso diário e aferir dados de microclima das condições ambientais. Serão verificadas a temperatura cutânea, frequência cardíaca e respiratória dos animais, além de tempo estimado para abate, entre outros fatores.

“A ideia é coletar o maior número de variáveis e indicadores de conforto para fornecer alertas aos pecuaristas, por meio de aplicativo de celular ou sistema Web, que os ajudem a tomar as melhores decisões, sob o ponto de vista econômico e ambiental”, explica o analista da Embrapa Eduardo Speranza. Os estudos devem indicar a necessidade de desenvolver e automatizar outras ferramentas futuramente, para aperfeiçoar as aplicações.

Para Stanley Oliveira, chefe de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) da Embrapa Informática Agropecuária, essa parceria é uma experiência inovadora. Por meio do credenciamento no Comitê da Área de Tecnologia da Informação (Cati), do Ministério de Ciência, Tecnologia e Inovações (MCTI), a Unidade da Embrapa pôde se associar às empresas de tecnologia, que vão receber incentivos fiscais concedidos pela Lei de Informática, para investir em P&D nas áreas de hardware e automação.

Stanley Oliveira fala sobre a importância da união de expertises em prol da pecuária de corte

Incentivos em P&D

A Embrapa Informática Agropecuária obteve o credenciamento, como instituição de pesquisa, junto ao Comitê da Área de Tecnologia da Informação (Cati) do MCTI, por meio da Resolução Cati nº 40/2018, de 19 de julho de 2018. “Com isso, a Unidade se abre para novas possibilidades de investimentos e maiores incentivos para as empresas interessadas no desenvolvimento de soluções de tecnologia de informação”, de acordo com a chefe-geral, Silvia Massruhá.

O Cati é o órgão do MCTI cujas atividades estão relacionadas à gestão dos recursos destinados a atividades de pesquisa e desenvolvimento em tecnologia da informação. Os investimentos são realizados pelas empresas de desenvolvimento ou produção de bens e serviços de informática e automação que fizeram jus a benefícios fiscais previstos na Lei de Informática.

Transformação de dados em informação

“As aplicações de Inteligência Artificial e Internet das Coisas podem criar uma grande revolução no setor da pecuária, por meio de possibilidades de automação e transformação de dados em informação, em tempo real – graças à conectividade móvel, em diversos setores da cadeia produtiva”, afirma Bruno Zitnick, diretor de Relações Públicas e Governamentais da Huawei. “Nessa parceria com a Embrapa e CPQD, os dados coletados pelos sensores serão enviados à nuvem da Huawei, que contém Inteligência Artificial, para que toda a solução em desenvolvimento seja baseada nela. Isso vai permitir que o produtor tenha uma visibilidade sobre a produtividade do gado que hoje ele não tem, o que irá ajudar na tomada de decisão e, consequentemente, aumentará a eficiência e os ganhos na produtividade”, avalia.

A conectividade dos sensores será realizada por meio da rede móvel 4G NB-IoT, utilizando equipamentos Huawei. A solução de nuvem (cloud) da Huawei suportará o desenvolvimento de algoritmos com Inteligência Artificial embarcada. Pelo CPQD, serão fornecidos os componentes para a arquitetura de serviço, incluindo duas plataformas abertas que permitirão o armazenamento, a visualização e as análises dos dados em nuvem computacional.

“Essa parceria irá viabilizar uma solução tecnológica inovadora para atender demandas e agregar valor ao negócio dos produtores rurais brasileiros que operam no modelo ILPF. A combinação de Inteligência Artificial e IoT em uma plataforma integrada permitirá ampliar a previsibilidade e a produtividade no manejo e, ainda, contribuir positivamente para a sustentabilidade ambiental, com a redução na emissão de gases de efeito estufa”, declara Fabricio Lira Figueiredo, gerente de Desenvolvimento de Negócios em Agronegócio Inteligente do CPQD.

Uma das tecnologias que o CPQD deverá fornecer ao projeto é a Dojot, uma plataforma aberta desenvolvida pela empresa para acelerar a criação de aplicações de IoT voltadas à realidade brasileira. A Dojot nasceu como uma proposta open source brasileira e hoje possui uma comunidade de usuários distribuída por diversas empresas e instituições, de diferentes setores, que utilizam a plataforma no desenvolvimento de aplicações IoT em áreas distintas, como agronegócio, cidades inteligentes, saúde e indústria.

Outra plataforma aberta é a de Inteligência Artificial para o Agronegócio (PlatIAgro), que tem como objetivo facilitar a construção de aplicações baseadas em Inteligência Artificial (IA), como machine learning em geral, visão computacional e processamento de linguagem natural no contexto do agronegócio brasileiro. A intenção é prover um ambiente com características que permitam ao usuário gerenciar modelos, fazer experimentações, comparar resultados e implantar de forma automatizada, dando mais agilidade ao desenvolvimento de aplicações IA voltadas ao setor.

Monitoramento de peso em tempo real

O monitoramento diário do ganho de peso dos animais será feito com o Sistema Automático de Pesagem em Campo com Envio Remoto de Dados (BalPass). O equipamento, desenvolvido em cooperação pela Embrapa Gado de Corte, Coimma e Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS), funciona com energia solar e possibilita acompanhar a curva de peso de cada animal, que é pesado individualmente, direto no pasto.

Os dados são obtidos por meio de sensores instalados nos corredores que levam o gado aos bebedouros ou cochos para alimentação. Cada animal, identificado por brinco eletrônico, tem sua pesagem registrada, avaliada e validada. Todas as informações serão transmitidas, armazenadas e processadas automaticamente, usando IoT. Com a tecnologia é possível identificar o ganho de peso do rebanho em tempo real, com maior confiabilidade dos dados e diminuição do estresse animal durante a pesagem.

Já para aferir as condições de bem-estar animal serão usados dispositivos eletrônicos conhecidos como Plataforma Eletrônica Bovina ou BEP, na sigla em inglês. A tecnologia também foi desenvolvida numa parceria entre a Embrapa Gado de Corte e a UFMS, e transferida para a Indext Soluções Tecnológicasstartup parceira no desenvolvimento da ferramenta.

Esse dispositivo tem a vantagem de ser do tipo vestível, ou seja, não é invasivo. O aparelho tem um cabresto no qual estão instalados sensores para o monitoramento simultâneo da frequência respiratória, cardíaca e temperatura superficial da pele. Os sensores também captam a temperatura ambiente, umidade relativa do ar e radiação solar. As informações podem ser visualizadas por meio de tabelas, gráficos e ainda no formato de alertas, exibidos quando algum parâmetro está fora dos limites normais.

“A integração de todas essas tecnologias é o principal diferencial da pesquisa, com o uso de sensores inteligentes e a construção de uma arquitetura baseada em Inteligência Artificial que permitirá levar os dados do campo, transformados em informações úteis, diretamente às mãos dos produtores rurais”, comenta Carromeu.

Para isso, ainda será utilizada a plataforma de APIs (do inglês, Interface de Programação de Aplicativos) da Embrapa. “A Plataforma AgroAPI, desenvolvida pela Embrapa Informática Agropecuária, permitirá a integração de dados, informações e modelos agropecuários que serão gerados nessa pesquisa”, complementa Silvia Massruhá. 

Fonte: Embrapa

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