Inteligência artificial para a avaliação de pastagens degradadas a partir de fotos de smartphones e de séries temporais de imagens de satélite: uma abordagem baseada em deep e machine learning para subsidiar o cálculo de indicadores agro-socioambientais.
Inteligência artificial para a avaliação de pastagens degradadas a partir de fotos de smartphones e de séries temporais de imagens de satélite: uma abordagem baseada em deep e machine learning para subsidiar o cálculo de indicadores agro-socioambientais.
Autoria: SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; KUCHLER, P. C.; ALMEIDA, M. B. F. de; VIEIRA, L. P.; LAGE, S. M.; FREITAS, P. L. de
Resumo: Entre as principais potências agropecuárias, o Brasil se destaca como um dos poucos países que ainda dispõe de extensas áreas de terra com potencial de produção agropecuária, sem a necessidade do desmatamento. O país busca reverter a degradação do solo por meio de políticas públicas, incluindo a criação de indicadores Sócio-Agro-Ambientais multiescalares. Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma solução para diagnosticar áreas degradadas, oferecendo recomendações técnicas regionalizadas para a conservação, recuperação e reintegração dessas áreas à cadeia produtiva de alto rendimento. Duas abordagens inovadoras foram adotadas: (i) uso de deep learning, com uma acurácia de 95,9% para diagnósticos locais por smartphones; (ii) baseada em machine learning e satélites, que alcançou 95,90% de acurácia para avaliações regionais. Ambas as metodologias convergem para soluções acessíveis e inovadoras, estimulando ações de recuperação de áreas degradadas.
Ano de publicação: 2023
Tipo de publicação: Artigo de periódico
Unidade: Embrapa Solos
Palavras-chave: Degradação do solo, IS_Agro, Indicadores Sócio-Agro-Ambientais
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