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Atualmente, a atividade agrícola é uma das que mais cresce no Brasil. É responsável por milhares de empregos diretos e indiretos, desempenhando crucial importância na geração de divisas e na produção de alimentos para o país. O monitoramento contínuo dessa atividade é importante subsídio no planejamento e na tomada de decisões em vários setores das esferas pública e privada, como o de máquinas e implementos, insumos, logístico, armazenamento, comercialização, bioenergia, segurança alimentar, preservação ambiental, climático etc.

O monitoramento de tal atividade pode ser dividido basicamente em duas frentes. A primeira, reside no mapeamento do estado atual e da evolução dos elementos da paisagem, ou seja, das classes de uso e cobertura do solo (UCS) em determinada região, sendo aquelas que representam os cultivos agrícolas as mais relevantes neste processo. A segunda, no acompanhamento das condições das plantas ao longo da safra.

Neste sentido, as imagens de Sensoriamento Remoto (SR) obtidas por satélites artificiais de observação da Terra já são comumente utilizadas no mapeamento do UCS. Tais mapeamentos são feitos tanto pela análise visual das imagens, onde cada alvo é manualmente delimitado na tela do computador, quanto por algoritmos que discriminam automaticamente os alvos de interesse com base na sua resposta espectral e/ou espectro-temporal. Os mapeamentos manuais são bastante demorados, mas muito precisos, quando feitos com critério e por um fotointérprete experiente. Já os mapeamento automáticos são relativamente rápidos, mas podem ter uma exatidão aquém do necessário para o monitoramento das classes de UCS. Constantemente, surgem novos algoritmos com o intuito de aumentar a acurácia dos mapeamentos automáticos, como exemplo, citam-se aqueles baseados em aprendizado de máquina. No entanto, o seu desempenho pode variar de acordo com a região de interesse e do tipo de alvo a ser mapeado, bem como em função das características dos sensores remotos utilizados, que possuem distintas resoluções espectrais, espaciais, temporais e radiométricas. Um dos objetivos do presente projeto é justamente avaliar o desempenho de novas técnicas de mapeamento de UCS, principalmente das grandes culturas agrícolas do país, a partir de dados obtidos majoritariamente por sensores remotos.

Já o acompanhamento das condições dos cultivos pode ser realizado utilizando informações espectrais amparadas ou não por dados auxiliares, de modo a monitorar espacialmente o seu estado ao longo da safra. Tais monitoramentos geralmente fazem uso dos Sistemas de Informação Geogáficas (SIGs) e podem ser aplicados em diferentes escalas espaciais, ou seja, em nível de lavoura, municipal, de micro-região, estadual etc.
Especificamente em nível de lavoura, podem ser utilizadas ainda imagens de melhor resolução espacial obtidas por plataformas orbitais ou suborbitais. Tais imagens facilitam, por exemplo, identificar a heterogeneidade de crescimento e desenvolvimento das plantas no talhão, podendo otimizar ações de manejo por parte dos técnicos responsáveis. No entanto, há a necessidade de estudos para identificar técnicas adequadas de processamento e interpretação dessas imagens para tal fim.

- Revisão bibliográfica e metodológica visando compreender o atual estado da arte relacionado ao tema proposto e identificar procedimentos e metodologias aplicáveis aos estudos de caso. Em segunda análise, reconhecer eventuais lacunas de conhecimento a fim de nortear as diferentes ações.

- Escolha de áreas visando realizar estudos de casos. A depender de cada abordagem metodológica e dos recursos disponíveis, tais áreas poderão englobar diferentes dimensões de regiões geográficas, ou seja, em nível de talhão, município, micro e mesorregiões, unidades federativas etc.

- Obtenção dos dados disponíveis principalmente na internet ou via análise e processamento diretamente em nuvem. Os dados podem envolver imagens de Sensoriamento Remoto, modelos digitais de elevação e suas derivações, mapas de classes de solo, dados climáticos e meteorológicos estimados via sensores orbitais, de modelos ou observados em superfície, mapas de divisões administrativas, mapas vetoriais e dados tabulares diversos, além de outros dados, mapas e informações que por ventura se fizerem necessários a cada ação do projeto. As plataformas utilizadas serão principalmente os Sistemas de Informação Geográfica (SIGs) e/ou aquelas disponíveis para processamento em nuvem.

- Avaliação dos resultados parciais e finais de forma pertinente a cada metodologia. Para o caso das estimativas, a partir de comparações com informações confiáveis amparadas preferencialmente por análises estatísticas. Isto visa detectar, quando for o caso, a capacidade de cada método em representar a realidade ou a possibilidade de geração de uma nova abordagem metodológica.

Ao final do projeto, espera-se dar contribuições efetivas no sentido do avanço do conhecimento no que se refere aos métodos de monitoramento da atividade agrícola tanto no que tange ao mapeamento das classes de UCS quanto no monitoramento espacial e temporal das condições das plantas a partir de imagens de sensoriamento remoto e das demais geotecnologias. Já a divulgação dos resultados será feita principalmente a partir da produção de artigos científicos relacionados ao tema.

No decorrer do projeto, visa-se ainda a formação de recursos humanos por meio da orientação de estudantes na condução e na produção de trabalhos acadêmicos relacionados ao tema proposto.