Segundo a FAO, cerca de 38% da superfície da Terra é ocupada por áreas agrícolas, um terço como terras de cultivo e os restantes dois terços como prados e pastagens. No Brasil, a pastagem é o principal uso da terra, ocupando grande parte do território de norte a sul do país—cerca de 150 milhões de hectares. No entanto, mais de 50% das áreas de pastagens brasileiras apresentam algum sinal de degradação. Consequentemente, isso impacta a disponibilidade de alimentos, tornando a produção sustentável de alimentos uma questão extremamente relevante em todo o mundo.
O aumento da demanda global por alimentos – aliado à necessidade de preservação dos recursos naturais – exige uma solução para a exploração sustentável da terra para a produção de alimentos. Para atender a essa necessidade, o Brasil adotou a integração das atividades agropecuárias como alternativa para intensificar a produção de forma sustentável em áreas agrícolas.
“Os sistemas integrados lavoura-pecuária (ICLS) são sistemas agrícolas muito dinâmicos que buscam o sinergismo entre os recursos agropecuários em combinação com o uso da terra e práticas de manejo focadas na conservação dos recursos naturais. A integração de lavoura e pecuária tem sido adotada no Brasil como uma abordagem pioneira para alcançar sistemas agrícolas mais sustentáveis”, disse a Dra. Aliny Dos Reis, Pesquisadora de Pós-Doutorado da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP).
Hoje, os ICLS são cruciais para a construção de ecossistemas resilientes que podem resistir a mudanças – e às vezes imprevisíveis – clima. A utilização de um ICLS economiza dinheiro dos agricultores enquanto faz as escolhas mais sustentáveis. Assim, a medição rápida e precisa da biomassa de pastagem disponível é essencial para alcançar decisões eficazes de manejo de pastagem.
Um aumento no uso de ICLS no Brasil tem sido observado na última década. Por se tratar de sistemas produtivos dinâmicos e com constantes mudanças na cobertura do solo, identificar, mapear e monitorar essas áreas torna-se um desafio complexo.
“Nos últimos anos, a combinação sem precedentes de imagens de alta resolução temporal e espacial oferecidas pela constelação PlanetScope melhorou a capacidade de monitoramento de biomassa de pastagens usando dados de sensoriamento remoto”, disse a Dra. Aliny Dos Reis.
Pesquisadores da UNICAMP e da Embrapa Agricultura Digital exploraram o potencial do uso de informações espectrais e texturais derivadas de imagens PlanetScope e algoritmos de aprendizado de máquina para estimar a biomassa acima do solo de pastagens e a altura do dossel em campos de manejo intensivo sob sistemas integrados de lavoura-pecuária no Brasil. Esses modelos alcançaram acurácia moderadamente alta para prever a biomassa acima do solo da pastagem e a altura do dossel, explicando 65% e 89% da variabilidade dessas variáveis, respectivamente.
Os resultados destacam o potencial do uso de medidas de textura derivadas das imagens PlanetScope para obter precisão aprimorada de previsão de biomassa acima do solo e altura do dossel em comparação com bandas espectrais ou índices de vegetação como variáveis preditoras nos modelos de aprendizado de máquina.
Os pesquisadores relataram que as resoluções temporais e espaciais dos dados de sensoriamento remoto óptico de acesso aberto comumente aplicados, especialmente imagens de sensoriamento remoto de resolução espacial média e grosseira, têm sido um obstáculo para alcançar o monitoramento eficaz de pastagens em uma escala fina em campos gerenciados intensivamente. Este trabalho destacou ainda que “a crescente resolução temporal e espacial oferecida pelos satélites Planet Dove pode superar essa limitação espaço-temporal”, disse a Dra. Aliny Dos Reis, pesquisadora da UNICAMP.
Este projeto é apoiado pelo nosso parceiro regional SCCON, distribuidor autorizado da Planet no Brasil.
Para saber mais, leia o estudo completo na revista de acesso aberto aqui.
Assista ao webinar sob demanda “Uso de imagens PlanetScope na pesquisa agrícola” para obter informações adicionais. Os sistemas integrados lavoura-pecuária (ICLS) têm sido adotados no Brasil como uma abordagem pioneira para garantir a sustentabilidade econômica e ambiental na produção agrícola. Nesse contexto, o uso de imagens de satélite de alta frequência temporal e alto detalhamento espacial, juntamente com abordagens robustas de inteligência artificial, destacam-se como uma das formas mais eficientes de analisar o ICLS, auxiliando produtores e organizações agrícolas em importantes tomadas de decisão.
Neste webinar, discutimos:
- Os desafios de monitorar o ICLS usando imagens de satélite;
- Como explorar séries temporais de imagens PlanetScope para monitorar ICLS usando algoritmos de aprendizado de máquina;
- Um estudo de caso para mapeamento e estimativa de biomassa de pastagens em áreas de ICLS.
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