Satellites and Artificial Intelligence: The revolution in agricultural and environmental monitoring
Satélites e Inteligência Artificial: A revolução no monitoramento agrícola e ambiental
Resumo
A obtenção de informações do meio onde vivemos é cada vez maior com o passar do tempo. Atualmente os custos de obtenção de informações por métodos padrões e tradicionais tem sido inviável em grandes escalas. Muitos órgãos e instituições no País já realizam a coleta e análise de dados sistematicamente em diversos pontos com frequência há algum tempo, alguns grandes exemplos são o Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), a National Aeronautics and Space Administration (NASA), que disponibiliza imagens e produtos de sensoriamento remoto, a Agência Nacional de Águas (ANA), que tem inúmeros postos de controle de qualidade de água de rios e reservatórios. Algumas técnicas ou áreas do conhecimento tem-se tornado populares nos últimos anos, e dois grandes exemplos são o sensoriamento remoto orbital e as técnicas de aprendizagem de máquina, o que tem possibilitado realização de estudos de classificação e estimativa de parâmetros mais corriqueira. A evapotranspiração de referência é um parâmetro de muita importância na estimativa das perdas de água pela transpiração das plantas e evaporação do solo. Os parâmetros de qualidade de água como turbidez; sólidos suspensos; demanda química de oxigênio; demanda biológica de oxigênio e oxigênio dissolvido, são realizados rotineiramente pela ANA, ÁGUAS PARANÁ e SANEPAR. As perdas de solo em uma área são de extrema importância na sustentabilidade de um sistema, principalmente em áreas agrícolas, o principal fator ligado a estas perdas é a erosividade das chuvas. Todavia, a determinação destas perdas é de difícil obtenção, e o desenvolvimento de um modelo preciso e que possa ser feito remotamente é extremamente necessário no cenário atual, onde a sustentabilidade tem se tornado o foco de avaliação de desenvolvimento e desempenho de uma propriedade. A evapotranspiração de um sistema, a qualidade de água e a erosividade das chuvas podem entrar em um modelo para mensuração e determinação da sustentabilidade ambiental das áreas e consequentemente das propriedades com uso de sensoriamento remoto e inteligência artificial. Para alcançar esses objetivos será utilizado a linguagem R, especialmente os algoritmos de aprendizagem de máquina. Pretende-se trabalhar em duas escalas, a nível nacional, em todo o Brasil e a nível estadual, para o Paraná. Para os algoritmos, é necessário utilizar os valores alvo e covariáveis, dentre estas, será utilizado, WorldClim, MODIS, GPM, horas de sol e radiação extraterrestre. Espera-se, com a disponibilização da ETo diária para o Brasil, viabilizar o manejo da irrigação para pequenos e médios produtores rurais. Possibilitar o monitoramento da qualidade de água no estado do Paraná e os produtos de Erosividade para o Brasil e o Estado do Paraná.
Reference evapotranspiration for irrigation project in Brazil using the product MOD16
Evapotranspiração de referência para projeto de irrigação no Brasil utilizando o produto MOD16
Resumo
Neste trabalho objetivou-se estimar valores de evapotranspiração de referência mensal e a máxima dos doze meses, visando o dimensionamento de sistemas de irrigação para o território brasileiro, a partir da calibração do produto MOD16. Utilizaram-se dados das estações convencionais do INMET, a fim de validar e calibrar todos os valores de evapotranspiração das imagens MOD16. Após a calibração utilizando machine learning e covariáveis do worldclim, as imagens calibradas foram utilizadas para modelar a evapotranspiração de referência para projeto de irrigação. Para isso, processou-se por meio de uma operação fuzzy, para cada mês, os máximos valores mensais ao longo dos 15 anos, pixel a pixel e, posteriormente, dividiu-se pelo número de dias do mês, encontrando assim, a média diária da máxima mensal, de quinze anos de dados do produto MOD16. Com esse produto e as variáveis do wordclim, foi possível modelar a evapotranspiração de referência para projeto de irrigação para todo o Brasil, utilizando uma probabilidade de oitenta por cento de ocorrência. A calibração do produto MOD16 se mostrou efetiva, já que o resíduo médio reduziu de 58,62 para 6,36 mm por mês depois da calibração e o erro quadrático médio reduziu de 66,58 para 10,23 mm por mês. Para a evapotranspiração de referência para projeto chegou-se a um erro quadrático médio de 0,306 mm d-¹ , os valores são viáveis para utilização em projetos de irrigação, já que os valores de estimativas se assemelham a diversos outros autores que trabalharam com essa evapotranspiração em uma coordenada específica.