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.
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.
| Main Authors: | , , , , , , |
|---|---|
| Other Authors: | |
| Format: | Artigo de periódico biblioteca |
| Language: | Portugues pt_BR |
| Published: |
2023-12-27
|
| Subjects: | Indicadores Sócio-Agro-Ambientais, Degradação do solo, IS_Agro, |
| Online Access: | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1160269 https://doi.org/10.54033/cadpedv20n10-018 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|