Melhorando o Mapeamento de Culturas com Dados de Satélite

Índices de Vegetação são ferramentas que ajudam a monitorar o crescimento das plantas e as atividades agrícolas. Satélites capturam imagens da Terra há muito tempo, mas os satélites mais antigos conseguiam ver apenas algumas cores específicas (ou Bandas Espectrais). Isso limitava a capacidade deles de fornecer informações detalhadas sobre a vegetação. Já os satélites mais novos conseguem captar muito mais cores, o que abre oportunidades para um monitoramento melhor das colheitas e do uso do solo.

Neste artigo, apresentamos um método que usa Aprendizado de Máquina e inteligência artificial para melhorar o design e a seleção de índices de vegetação para Mapeamento de Culturas. Usando dados desses satélites avançados, conseguimos identificar quais bandas espectrais são mais úteis para diferenciar diferentes culturas. Isso pode ajudar agricultores e pesquisadores a melhorar as práticas agrícolas e garantir a segurança alimentar.

#Desafios do Mapeamento de Culturas

Em certas partes do mundo, especialmente na África Subsaariana, existem sérios problemas com insegurança alimentar e desnutrição. A agricultura desempenha um papel crucial em enfrentar esses problemas, mas monitorar a saúde e o crescimento das colheitas pode ser desafiador. Diferentes culturas refletem a luz de maneiras únicas, e escolher as ferramentas certas para analisar essas informações é fundamental para um monitoramento bem-sucedido.

Tradicionalmente, os especialistas se baseavam em alguns índices de vegetação comumente usados para avaliar a saúde das culturas. No entanto, com as novas capacidades dos satélites, é importante identificar e utilizar os melhores índices que aproveitem todos os dados disponíveis.

#O Papel do Aprendizado de Máquina

Aprendizado de máquina, uma ramificação da inteligência artificial, permite que os computadores aprendam com os dados e melhorem com o tempo. Na nossa abordagem, treinamos um modelo de aprendizado profundo usando imagens de satélites que tiram fotos em muitas cores diferentes. Esse modelo nos ajuda a reconhecer características importantes nos dados. O objetivo é descobrir quais combinações de cores são mais úteis para identificar diferentes culturas.

Uma vez que o modelo está treinado, podemos usá-lo para entender quanto cada cor contribui para prever tipos de colheitas. Isso nos ajuda a compreender as relações específicas entre diferentes bandas espectrais e o crescimento das culturas.

#Conjunto de Dados Usado para Análise

Para o nosso estudo, coletamos dados de satélites sobre dois países: Gana e Sudão do Sul. As imagens de satélite foram coletadas de janeiro a dezembro de 2016 e têm uma resolução de 10 metros. Cada pixel nessas imagens representa uma pequena área de terra e é rotulado com base no tipo de cultura que está crescendo ali. Focamos em seis tipos de culturas: sorgo, milho, arroz, amendoim, soja e inhame. Estabelecemos contagens mínimas de pixels para garantir que trabalhássemos apenas com dados confiáveis.

#Analisando Atribuições Espectrais

Para entender como nosso modelo de aprendizado de máquina se sai, usamos um método chamado atribuição de características. Esse método nos ajuda a ver quais partes dos dados são mais importantes para fazer previsões. Ao avaliar as contribuições de cada cor (ou banda espectral), conseguimos determinar quais bandas são melhores para identificar várias culturas.

Nas nossas descobertas, vemos que certas bandas, como as bandas de infravermelho de onda curta e as bandas de borda vermelha, são particularmente importantes para a classificação das culturas. Essas percepções ajudam a guiar a seleção de índices de vegetação.

#Melhorando Índices de Vegetação

Com a importância de cada banda espectral em mente, desenvolvemos índices de vegetação específicos adaptados para nossa tarefa de mapeamento de culturas. Examinamos diferentes combinações de bandas e testamos novos índices para ver como eles se saem em comparação com índices mais tradicionais.

Por exemplo, usamos o índice de umidade da diferença normalizada (NDMI), que considera as bandas de infravermelho de onda curta. Também criamos variações de outros índices para ver se eles oferecem melhor precisão na identificação de culturas específicas.

Nosso objetivo era mostrar que usar os índices de vegetação certos poderia melhorar a identificação das culturas.

#Resultados Experimentais

Depois de retrainar nossos modelos com os índices recém-criados, comparamos seu desempenho com o modelo base, que usava todas as bandas disponíveis. Em geral, descobrimos que modelos baseados em índices únicos poderiam se sair bem, com alguns modelos mostrando apenas leves quedas na precisão em comparação com o modelo completo.

O índice único com melhor desempenho foi o NDMI, que alcançou uma pontuação de 67%. Esse índice ajudou a identificar sorgo, amendoim e inhame com precisão. Também encontramos que combinações de dois índices geralmente se saíram melhor do que índices únicos, demonstrando o valor de usar múltiplas características juntas.

#Percepções Específicas por Cultura

Embora alguns índices tenham se saído bem no geral, outros mostraram níveis variados de sucesso em diferentes culturas. Por exemplo, enquanto o NDMI foi eficaz para identificar inhame e arroz, não foi tão forte para milho.

Esses resultados destacam a importância de entender quais índices funcionam melhor com culturas específicas. Algumas culturas podem depender mais de certas bandas espectrais, tornando-as mais fáceis de identificar quando os índices corretos são escolhidos.

#Limitações e Trabalhos Futuros

Embora a abordagem que usamos tenha mostrado resultados promissores, existem limitações. A confiabilidade do modelo está ligada a quão bem ele aprende com os dados de treinamento. Se o modelo não se sair bem, as percepções que obtemos dele podem não ser tão confiáveis.

No futuro, planejamos expandir nosso conjunto de dados para incluir imagens de diferentes anos e regiões. Isso nos permitirá testar nossos métodos em uma gama mais ampla de culturas e melhorar o desempenho geral do nosso modelo.

#Conclusão

Em resumo, nosso estudo descreve um método para selecionar e projetar índices de vegetação que podem melhorar o mapeamento de culturas usando dados modernos de satélite. Ao entender a importância de diferentes bandas espectrais através do aprendizado de máquina, conseguimos criar ferramentas melhores para monitorar atividades agrícolas e apoiar a segurança alimentar.

Nossas descobertas indicam que utilizar uma combinação de índices bem escolhidos pode levar a uma precisão melhor na identificação das culturas. Com mais refinamento e exploração, essa abordagem tem o potencial de aprimorar os esforços de monitoramento agrícola e enfrentar questões urgentes relacionadas à segurança alimentar e ao desenvolvimento sustentável.