Modelo automatizado de detecção de limites de campo para agricultura de precisão da GeoPard

A GeoPard concluiu com sucesso o desenvolvimento de um modelo automatizado de detecção de limites de campo usando imagens de satélite de vários anos, detecção precisa de nuvens e sombras e algoritmos proprietários avançados, incluindo redes neurais profundas.

O modelo de detecção de campo GeoPard alcançou uma precisão de última geração de 0,975 na métrica de Interseção sobre União (IoU), validado em diversas regiões e tipos de cultivo em todo o mundo.

Confira estas imagens para ver os resultados na Alemanha (tamanho médio do campo: 7 hectares):

1 - Imagem bruta do Sentinel-2

1 – Imagem bruta do Sentinel-2

3 - Limites de campo segmentados

2 – Imagem Sentinel-2 de super-resolução por GeoPard (resolução de 1 metro)

2 - Imagem Sentinel-2 de super-resolução por GeoPard

3 – Limites de campo segmentados, 0.975 Métrica de precisão de interseção sobre união (IoU), em diversas regiões internacionais e tipos de cultivo.


A integração com nossa API e aplicativo GeoPard estará disponível em breve. Este método automatizado e econômico ajuda a prever safras, beneficia organizações governamentais e auxilia grandes proprietários de terras que frequentemente precisam atualizar os limites de seus campos entre as safras.

A abordagem da GeoPard utiliza tendências plurianuais da vegetação das culturas Utilizando análise multifatorial e rotação de culturas.

 

O modelo está acessível através do API GeoPard Em um sistema de pagamento conforme o uso, oferecendo flexibilidade sem a necessidade de assinaturas caras.

 

O que é a delimitação dos limites de um campo?

A delimitação de campos agrícolas refere-se ao processo de identificação e mapeamento dos limites de campos ou parcelas de terra agrícolas. Envolve o uso de diversas técnicas e fontes de dados para demarcar os limites de campos ou terrenos agrícolas individuais.

Tradicionalmente, os limites dos campos eram demarcados manualmente por agricultores ou proprietários de terras com base em seus conhecimentos e observações.

No entanto, com os avanços tecnológicos, particularmente no sensoriamento remoto e nos sistemas de informação geográfica (SIG), os métodos automatizados e semiautomatizados tornaram-se cada vez mais comuns.

Uma abordagem comum é a análise de imagens de satélite ou aéreas. Imagens de alta resolução capturadas por satélites ou aeronaves podem fornecer informações detalhadas sobre a paisagem, incluindo os limites entre diferentes parcelas de terra.

Algoritmos de processamento de imagens podem ser aplicados a essas imagens para detectar características distintas, como mudanças no tipo de vegetação, cor, textura ou padrões que indicam a presença de limites de campo.

Outra técnica envolve o uso de dados LiDAR (Light Detection and Ranging), que utiliza feixes de laser para medir a distância entre o sensor e a superfície da Terra.

Os dados LiDAR podem fornecer informações detalhadas sobre elevação e topografia, permitindo a identificação de variações sutis no terreno que podem corresponder aos limites dos campos.

Além disso, os sistemas de informação geográfica (SIG) desempenham um papel crucial na delimitação dos limites dos campos.

O software SIG permite a integração e análise de diversas camadas de dados, incluindo imagens de satélite, mapas topográficos, registros de propriedade de terras e outras informações relevantes. Ao combinar essas fontes de dados, o SIG pode auxiliar na interpretação e identificação dos limites de um terreno.

A delimitação precisa da área de cultivo é essencial por diversos motivos. Ela facilita uma melhor gestão dos recursos agrícolas, possibilita técnicas de agricultura de precisão e apoia o planejamento e a implementação de práticas agrícolas como irrigação, fertilização e controle de pragas.

Dados precisos sobre os limites das propriedades também auxiliam na administração de terras, no planejamento do uso do solo e no cumprimento das normas agrícolas.

Qual a sua utilidade?

Desempenha um papel crucial na agricultura e na gestão de terras, proporcionando diversos benefícios e sendo de grande importância, comprovados por evidências e dados globais. Aqui estão alguns pontos-chave:

1. Agricultura de Precisão: A delimitação precisa dos campos auxilia na implementação de técnicas de agricultura de precisão, onde recursos como água, fertilizantes e pesticidas são direcionados com precisão para áreas específicas dentro das plantações.

Segundo um relatório do Banco Mundial, as tecnologias de agricultura de precisão têm o potencial de aumentar a produtividade das colheitas até 20% e reduzir os custos de insumos em 10-20%.

2. Gestão eficiente de recursos: Permite aos agricultores gerir melhor os recursos, otimizando os sistemas de irrigação, ajustando as práticas de fertilização e monitorizando a saúde das culturas. Esta precisão reduz o desperdício de recursos e o impacto ambiental.

A Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura (FAO) estima que as práticas de agricultura de precisão podem reduzir o uso de água em 20-50 toneladas, diminuir o consumo de fertilizantes em 10-20 toneladas e reduzir o uso de pesticidas em 20-30 toneladas.

3. Planejamento do Uso do Solo: Dados precisos sobre os limites das propriedades rurais são essenciais para o planejamento do uso da terra, garantindo a utilização eficiente das terras agrícolas disponíveis. Isso permite que formuladores de políticas e gestores de terras tomem decisões informadas sobre a alocação de terras, rotação de culturas e zoneamento.

Isso pode levar ao aumento da produtividade agrícola e à melhoria da segurança alimentar. Um estudo publicado no Journal of Soil and Water Conservation descobriu que o planejamento eficaz do uso da terra poderia aumentar a produção global de alimentos em 20-67%.

4. Subsídios e seguros agrícolas: Muitos países oferecem subsídios agrícolas e programas de seguro com base nos limites das propriedades. A delimitação precisa ajuda a determinar as áreas elegíveis, garantindo a distribuição justa dos subsídios e o cálculo correto dos prêmios de seguro.

Por exemplo, a Política Agrícola Comum (PAC) da União Europeia depende de limites de campo precisos para cálculos de subsídios e monitoramento do cumprimento das normas.

5. Administração de Terras e Limites Legais: A delimitação dos limites das propriedades agrícolas é crucial para a administração da terra, os direitos de propriedade e a resolução de disputas fundiárias. Mapas precisos dos limites das propriedades ajudam a estabelecer a propriedade legal, apoiam os sistemas de registro de terras e facilitam transações fundiárias transparentes.

O Banco Mundial estima que apenas 301 mil e trinta trilhões de pessoas no mundo têm direitos legalmente documentados sobre suas terras, o que destaca a importância de dados confiáveis sobre os limites das propriedades para garantir a posse segura da terra.

6. Conformidade e Sustentabilidade Ambiental: A delimitação precisa dos campos auxilia no monitoramento do cumprimento das normas, garantindo a adesão às regulamentações ambientais e às práticas agrícolas sustentáveis.

Isso ajuda a identificar zonas de amortecimento, áreas protegidas e áreas propensas à erosão ou contaminação da água, permitindo que os agricultores tomem as medidas adequadas. O cumprimento das normas ambientais aumenta a sustentabilidade e reduz os impactos negativos nos ecossistemas.

Segundo a FAO, as práticas agrícolas sustentáveis podem mitigar até 6 bilhões de toneladas de emissões de gases de efeito estufa anualmente.

Esses pontos ilustram sua utilidade e importância na agricultura e no manejo de terras. As evidências e os dados globais apresentados corroboram os impactos positivos que ela pode ter na eficiência de recursos, no planejamento do uso da terra, nos marcos legais, na sustentabilidade ambiental e na produtividade agrícola em geral.

Em resumo, a delimitação de campos agrícolas é o processo de identificar e mapear os limites de campos ou parcelas de terra agrícolas. Utiliza diversas técnicas, como análise de imagens de satélite, dados LiDAR e SIG (Sistemas de Informação Geográfica), para definir e demarcar esses limites com precisão, permitindo uma gestão eficaz da terra e práticas agrícolas adequadas.

Imagens do planeta (diárias, resolução de 3m) para criação de zonas de gestão.

O acesso às imagens da Planet tornou-se mais simples, rápido e acessível com o GeoPard Agriculture. Desde agosto de 2022, o GeoPard oferece a funcionalidade de pesquisar e analisar apenas as imagens da Planet solicitadas, dentro do intervalo de datas preferido pelo usuário.

Assim, um usuário do GeoPard solicita apenas as imagens de planetas de sua preferência e pode usá-las na caixa de ferramentas analíticas do GeoPard.

Imagens do planeta se estendem Sentinel e Landsat As coberturas (fornecidas por padrão) podem ser combinadas com outras camadas de dados (conjuntos de dados de máquinas de colheita/pulverização/semeadura, perfil topográfico) por meio de recursos existentes. Multicamadas, Vários anos, e Ferramentas de equação

 

Imagens do planeta para criação de zonas de gestão

 

Planeta é a maior rede de satélites de observação da Terra, fornecendo um conjunto de dados globais quase diários e possibilitando a obtenção de dados de imagens de satélite de alta resolução e alta frequência.

Zonas de gestão baseadas em imagens do Planet Scope (resolução de 3,5 m).

Leia mais sobre Parceria GeoPard/Planet.

O que são imagens planetárias e como podem ser usadas na criação de zonas de gestão?

Refere-se às imagens de satélite fornecidas pela Planet Labs, uma empresa privada que opera uma frota de pequenos satélites chamados Doves. Esses satélites capturam imagens de alta resolução da superfície da Terra diariamente. O termo "resolução de 3 m" significa que cada pixel na imagem representa uma área de 3 x 3 metros no solo. Esse nível de detalhe permite análises e monitoramentos detalhados de diversas características e mudanças na superfície da Terra.

No que diz respeito à criação de zonas de gestão, as imagens da Planet Imagery com resolução diária de 3 metros podem ser extremamente benéficas para diversas indústrias e aplicações, tais como:

  • AgriculturaImagens de alta resolução podem auxiliar na criação de zonas de manejo na agricultura, onde diferentes áreas de uma lavoura podem exigir tratamentos distintos, como irrigação, fertilização ou controle de pragas. Ao analisar as imagens, os agricultores podem identificar padrões relacionados à saúde das culturas, à umidade do solo e a outros fatores, permitindo-lhes tomar decisões mais acertadas sobre a alocação de recursos.
  • Gestão ambiental: Imagens de satélite podem ser usadas para identificar e monitorar áreas ambientalmente sensíveis, como pântanos, florestas e habitats da vida selvagem. Essas informações podem ser usadas para criar zonas de gestão que protejam essas áreas e garantam práticas de uso sustentável da terra.
  • Planejamento urbano: Imagens de alta resolução podem ajudar os planejadores urbanos a identificar áreas de crescimento, padrões de uso do solo e desenvolvimento de infraestrutura. Essas informações podem ser usadas para criar zonas de gestão que orientem o desenvolvimento futuro e garantam o uso eficiente dos recursos.
  • Gestão de desastres: Imagens de satélite podem auxiliar na identificação e monitoramento de áreas propensas a desastres, como planícies aluviais ou focos de incêndios florestais. Zonas de gestão podem ser criadas para estabelecer rotas de evacuação, alocar recursos para resposta a desastres e orientar políticas de uso do solo que minimizem o risco de futuros desastres.
  • Gestão de recursos naturais: Imagens de alta resolução podem auxiliar no monitoramento e gerenciamento de recursos como água, minerais e florestas. Ao identificar áreas de alto valor ou escassez de recursos, podem ser criadas zonas de gestão para garantir o uso sustentável e a conservação desses recursos.

Em resumo, o Planet Imagery com resolução diária de 3 metros é uma ferramenta valiosa para a criação de zonas de gestão em diversos setores, fornecendo informações atualizadas e detalhadas que podem ajudar os tomadores de decisão a otimizar a alocação de recursos e garantir práticas sustentáveis de uso da terra.


Perguntas frequentes


1. O que o uso de imagens pode ajudar a estabelecer?

O uso de imagens pode ajudar a estabelecer um sistema agrícola mais eficiente e eficaz. Ao utilizar tecnologias como drones ou imagens de satélite, é possível obter informações valiosas sobre a saúde das plantações, as condições do solo e as necessidades de irrigação.

Auxilia na identificação de áreas problemáticas, como infestações de pragas ou deficiências nutricionais, permitindo que os agricultores tomem medidas direcionadas. Além disso, as imagens ajudam no monitoramento do crescimento e desenvolvimento das culturas, possibilitando a tomada de decisões precisas e a maximização da produtividade. 

Como as imagens de satélite auxiliam no monitoramento de plantações

As imagens de satélite são uma das ferramentas mais versáteis que podem ser implementadas na produção agrícola para aprimorar o processo de tomada de decisões. A tomada de decisões com base em uma grande quantidade de dados pode auxiliar agricultores, agrônomos e consultores a compreender a situação e os processos que ocorrem nos campos agrícolas monitorados.

O que é imagem de satélite?

A imagem por satélite, também conhecida como sensoriamento remoto por satélite, é o processo de usar imagens de satélite para coletar informações sobre a superfície da Terra, a atmosfera e os oceanos. Essa tecnologia envolve o uso de satélites Equipado com sensores e câmeras especializados que podem capturar imagens de alta resolução da Terra a partir do espaço.

As imagens capturadas pelos satélites podem ser usadas para diversas aplicações, incluindo o monitoramento de padrões climáticos, o acompanhamento de mudanças ambientais, o mapeamento do uso da terra e da vegetação e a avaliação do impacto de desastres naturais. Elas também podem ser usadas para fins militares e de inteligência.

A obtenção de imagens por satélite, com seus benefícios, pode revelar situações que não são visíveis em observações convencionais. Observações convencionais podem ser muito exigentes em termos de mão de obra, recursos financeiros e tempo envolvidos.

Mesmo com observações regulares feitas durante o período de crescimento das culturas, há várias coisas que não podem ser vistas a olho nu, como o início do desenvolvimento de doença e os danos causados pelas pragas que, em última análise, resultam na degradação da clorofila em nível celular.

Com a integração e o cálculo de bandas espectrais invisíveis ao olho humano, os produtores e consultores podem visualizar facilmente a degradação da clorofila antes do surgimento de sintomas visíveis de doenças ou danos causados por pragas nas plantas.

Imagens de satélite multiespectrais

Essas vantagens no monitoramento de culturas são benéficas com as tecnologias atuais, permitindo a integração dessas informações em sistemas de informação geográfica, resultando na criação de um conjunto de dados rápido e de qualidade, pronto para ser utilizado nos processos de tomada de decisão relativos aos sistemas de produção agrícola.

Além de embasar decisões em informações, as imagens de satélite podem ser usadas para relatórios, registros e integração com diferentes conjuntos de dados (modelos de doenças e pragas, etc.)., mapas de rendimento, monitoramento de pragas, mapas de fertilização e etc.,) a fim de criar um sistema ainda mais funcional de monitoramento de culturas e da forma como o agricultor ou outros profissionais veem o progresso das culturas durante seu período de crescimento.

Como as imagens de satélite são utilizadas na agricultura?

As imagens podem ser usadas para modelar e calcular índices espectrais que, posteriormente, são utilizados para visualização na forma de síntese de cores, seja na parte visível do espectro ou incluindo outros comprimentos de onda. A síntese de cores adequadamente selecionada pode revelar o crescimento da cultura, o estresse ou as condições do solo. erosão exibido com cores diferentes.

Os índices espectrais são combinações da reflexão espectral de dois ou mais comprimentos de onda para revelar características de interesse. Os índices de culturas são mais comumente usados na agricultura, mas também são utilizados para a identificação de áreas queimadas, outras características artificiais, corpos d'água e outras formações geológicas.

Imagens de satélite hiperespectrais

Índices espectrais úteis na produção agrícola incluem:

  • NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada).
  • EVI (Índice de Vegetação Aprimorado).
  • RENDVI ou NDRE (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada da Borda Vermelha).
  • GNDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada Verde).
  • MSI ou NDWI (Índice de Estresse de Umidade).
  • LAI (Índice de Área Foliar).

O NDVI é um dos índices mais utilizados e frequentemente empregado para avaliar o estado inicial de uma cultura. Outros índices trabalham com características específicas, portanto os resultados são relevantes para determinados locais agrícolas; é importante considerar o histórico da vegetação da área.

NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada)

Este índice mede a vegetação verde e geralmente é o mais utilizado. As folhas refletem a luz infravermelha (NIR) e utilizam apenas a luz visível para a fotossíntese. Isso significa que uma planta saudável, com boa taxa de fotossíntese, pode ser analisada comparando-se a luz NIR com a luz vermelha visível.

A vegetação doente refletirá mais luz visível e menos luz infravermelha próxima (NIR). A vegetação saudável reduzirá parte da luz visível que incide sobre ela. No entanto, o NDVI é sensível aos efeitos do solo (luz e cor), da cobertura de nuvens e da sombra. Além disso, os valores de NDVI podem estar incorretos em situações com vegetação densa.

EVI (Índice de Vegetação Aprimorado)

Este índice é o padrão para espectros de resolução moderada – um instrumento usado nos satélites Terra e Aqua. O EVI apresenta uma alternativa ao NDVI que aborda algumas de suas deficiências, como as limitações do solo e da atmosfera, otimizando a refletividade da vegetação foliar.

Utiliza a parte azul do espectro visível para correção do sinal, reduzindo os efeitos das limitações mencionadas anteriormente, incluindo a dispersão da radiação eletromagnética por aerossóis.

RENDVI ou NDRE (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada da Borda Vermelha)

Este índice é baseado no índice NDVI padrão, mas com modificações. O RENDVI é muito útil na agricultura de precisão, no monitoramento florestal e na detecção de estresse em culturas.

Sua eficácia se deve à inclusão de comprimentos de onda que se enquadram na faixa vermelha, em vez de comprimentos de onda que correspondem aos valores de reflexão e absorção. É especialmente conveniente para detectar pequenas alterações nas condições da vegetação.

GNDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada Verde)

Este índice é semelhante ao índice NDVI e mede a reflexão da luz na parte verde do espectro, na faixa de comprimento de onda de 540 a 570 nanômetros, em vez da parte vermelha do espectro. Isso torna o índice mais sensível ao teor de clorofila nas partes verdes das culturas.

MSI (Índice de Estresse Hídrico)

Este índice é sensível ao aumento do teor de água nas folhas. O índice MSI é usado para detectar estresse hídrico e é um bom indicador das condições das culturas, sendo frequentemente utilizado em modelagem agrícola, análise de incêndios e fisiologia de ecossistemas. Valores altos indicam estresse hídrico e menor teor de água.

LAI (Índice de Área Foliar)

Este índice é usado para estimar a área foliar e prever o crescimento e a produtividade das plantas.

Tipos de imagens de satélite para plantações

Satélites e fornecedores de tecnologia Tipo de imagem de satélite Repita o ciclo Resolução espacial
Landsat4-9 RGB, MULTIESPECTRAL, PANCROMÁTICO 8 dias 15, 30, 100 m
Sentinel-2, RGB, MULTIESPECTRAL 5 dias 10 m
Escopo do Planeta RGB, MULTIESPECTRAL Diário 3-4 m
Planeta SkySat Pancromático, multiespectral Diário 0,5, 0,71-0,82 m
Airbus Pleiades MULTIESPECTRAL Diário 0,5 m
Apelos NEO Pancromático, multiespectral 40 minutos após a solicitação 0,3 m
ICEEYE RADAR DE ABERTURA SINTÉTICA Diário 0,25 m
Hiperião HIPERESPECTRAL N / D 30 m
Prisma HIPERESPECTRAL N / D 0,3 m

casos de uso de imagens de satélite

Aqui estão alguns usos importantes de imagens de satélite no monitoramento de culturas:

Imagens térmicas

O calor emitido por objetos ao nível do solo pode ser observado em fotografias térmicas aéreas, que também revelam variações de temperatura correspondentes ao estresse hídrico das culturas. A remoção de elementos desnecessários, como equipamentos de pivô central, da imagem por meio de calibração e correção de imagem, evita distorções nos dados.

Regiões mais frias aparecem em roxo e regiões mais quentes em amarelo nas imagens finais. A termografia é útil para encontrar vazamentos, obstruções e outros problemas de irrigação, já que a água resfria a vegetação. A termografia auxilia os produtores na identificação de doenças e pragas em estágios pré-sintomáticos, permitindo intervenções mais rápidas e direcionadas ao revelar pequenas alterações na temperatura da superfície das folhas.

Umidade do solo

Na agricultura, é fundamental levar em consideração a umidade do solo. Para aplicações de agricultura de precisão (na escala de campos individuais) e com a expectativa de aprimorar a modelagem da produtividade agrícola, a disponibilidade de mapas de umidade do solo de alta resolução é crucial.

Devido à baixa resolução espacial e à pouca profundidade das observações, os produtos de umidade do solo gerados por satélite têm sido pouco utilizados no apoio à decisão agrícola em escala de fazenda ou campo. No entanto, se puderem fornecer dados relevantes em dimensões temporais e espaciais aceitáveis, prevê-se que a umidade do solo derivada de satélite tenha um grande potencial.

Resolução

A obtenção de imagens de satélite de alta resolução a partir de satélites em órbita baixa tornou-se mais desenvolvida e acessível recentemente, proporcionando mais uma possibilidade para aplicações de fenotipagem. Este artigo ilustra como a fotografia de satélite é utilizada na fenotipagem de culturas e na produção agrícola, e identifica características das plantas que podem ser avaliadas utilizando dados de satélite de alta resolução.

O artigo aborda os benefícios do uso da fenotipagem baseada em satélite em programas de melhoramento de culturas, bem como as desvantagens, como o bloqueio por nuvens. Também explora os usos potenciais de imagens de satélite de alta resolução como ferramenta de fenotipagem no futuro.

Para ajudar os melhoristas de plantas a escolher variedades de alto rendimento e tolerantes ao estresse, que possam atender à demanda global por alimentos e, ao mesmo tempo, lidar com as mudanças climáticas, imagens de satélite de alta resolução podem ser usadas como ferramenta de fenotipagem para a avaliação de variedades de culturas.

Monitoramento por satélite

Aplicações de imagens de satélite

GeoPard capacidades e aplicações de imagens de satélite oferecem Os usuários podem visualizar, normalizar, analisar e extrair informações diretamente das parcelas agrícolas para melhorar a produção de culturas. Essa utilização de dados pode ser feita com a ajuda de algoritmos GeoPard prontos para uso ou criando algoritmos próprios para torná-los úteis para a agronomia.

Esses algoritmos permitem avaliar o crescimento das culturas, o estresse, etc. (veja a foto) ou até mesmo criar mapas de prescrição: por exemplo, mapas de aplicação de nitrogênio VR, mapas de aplicação de pulverização de proteção de cultivos.


Perguntas frequentes


1. Como obter imagens de satélite para uma fazenda?

Para obter esse serviço para sua fazenda, pesquise fornecedores, cadastre-se e acesse o banco de dados ou portal deles. Especifique a localização da sua fazenda e os parâmetros desejados para obter imagens relevantes para o monitoramento agrícola.

2. Por que as imagens de satélite são úteis para a compreensão das teias alimentares?

É útil para a compreensão das teias alimentares devido à sua capacidade de fornecer uma visão ampla e abrangente dos ecossistemas. Ao capturar imagens em grande escala de corpos d'água e terra, permite que os cientistas observem e analisem a distribuição espacial de diversos habitats e recursos.

Isso, por sua vez, auxilia no estudo das interações entre diferentes espécies, na identificação de relações alimentares importantes e na compreensão do fluxo de energia nas teias alimentares.

Isso ajuda a desvendar dinâmicas ecológicas complexas, contribuindo para uma compreensão mais profunda do funcionamento do ecossistema e dos esforços de conservação.

3. Qual o custo das imagens de satélite?

O custo varia dependendo de diversos fatores, como o fornecedor, a resolução, a frequência de aquisição e a extensão da cobertura necessária. Os preços podem variar de opções acessíveis para imagens de baixa resolução a opções mais caras para monitoramento em alta resolução e em tempo real.

Além disso, serviços especializados ou solicitações de dados personalizados podem acarretar custos adicionais. É recomendável pesquisar diferentes fornecedores e seus modelos de preços para encontrar uma solução de imagens de satélite que esteja alinhada às suas necessidades específicas e ao seu orçamento.

4. O que são imagens de satélite infravermelhas? Como interpretá-las?

Ela capta a radiação infravermelha emitida por objetos e superfícies na superfície da Terra. Isso fornece informações valiosas sobre variações de temperatura e padrões térmicos.

Para interpretar imagens de satélite infravermelhas, é preciso entender que objetos mais quentes aparecem mais brilhantes na imagem, enquanto objetos mais frios aparecem mais escuros. Analisando essas variações de temperatura, é possível avaliar formações de nuvens, identificar diferenças de temperatura entre a terra e a água, detectar incêndios florestais e até mesmo monitorar correntes oceânicas.

Compreender a escala de cores e interpretar os níveis de brilho nas imagens ajuda a extrair informações relevantes de imagens de satélite infravermelho.

Imagens hiperespectrais para a agricultura. Financiamento do estado da Renânia do Norte-Vestfália.

Temos o prazer de anunciar que o projeto “Estrutura de inteligência artificial para estimativa quantitativa de propriedades do solo usando imagens de satélite hiperespectrais” foi selecionado para financiamento parcial pelo Ministério do Meio Ambiente da Renânia do Norte-Vestfália e pela União Europeia no âmbito do programa REACT-EU InnovationUmweltwirtschaft.NRW programa. A subvenção é financiada pelo Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional / Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE).

o Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional

O uso de inteligência artificial e estatística neste projeto possibilitou determinar a correlação entre dados hiperespectrais e do solo (por exemplo, N, pH), facilitando uma abordagem mais precisa e escalável para a análise do solo. O lançamento iminente de satélites hiperespectrais com intervalos de revisita frequentes e acesso contínuo a novas imagens, sem atrasos, apresenta diversas vantagens, particularmente no manejo de nutrientes para a agricultura sustentável. A tecnologia auxilia na avaliação do teor e da disponibilidade de nutrientes no solo, permitindo que os agricultores adaptem suas estratégias de fertilização. Isso leva a uma melhor absorção de nutrientes pelas plantas, redução do impacto ambiental e economia de custos.

O que são imagens hiperespectrais?

As imagens hiperespectrais são uma poderosa técnica de sensoriamento remoto que captura o espectro eletromagnético com alta resolução espectral.

Ao contrário das imagens de satélite tradicionais, que normalmente consistem em três ou quatro bandas (vermelho, verde, azul e, às vezes, infravermelho próximo), as imagens hiperespectrais coletam centenas a milhares de bandas espectrais estreitas nas regiões do visível, infravermelho próximo e infravermelho de ondas curtas. Cada banda fornece informações exclusivas sobre as propriedades da superfície da área imageada.

É obtida através de sensores instalados em plataformas aéreas ou espaciais. Esses sensores utilizam espectrômetros para medir a intensidade da radiação refletida ou emitida em múltiplas faixas estreitas.

Ao coletar uma ampla gama de dados espectrais, os sensores hiperespectrais podem detectar diferenças sutis nas assinaturas espectrais de diversos materiais, permitindo análises altamente detalhadas e precisas.

Aplicações de imagens hiperespectrais

  • Monitoramento Ambiental: Desempenha um papel vital no monitoramento e na avaliação da saúde dos ecossistemas. Ajuda a identificar o estresse da vegetação, monitorar mudanças na cobertura do solo, detectar espécies invasoras e medir parâmetros de qualidade da água, como a concentração de clorofila ou a turbidez em lagos e rios.
  • Agricultura: Auxilia na agricultura de precisão, fornecendo informações detalhadas sobre a saúde das culturas, teor de nutrientes, níveis de umidade e detecção de doenças. Os agricultores podem tomar decisões baseadas em dados sobre irrigação, fertilização e manejo de pragas, resultando em produtividade otimizada e menor impacto ambiental.
  • Geologia e Prospecção MineralÉ fundamental para mapear formações geológicas, identificar depósitos minerais e caracterizar tipos de rochas. Auxilia geólogos a detectar alterações na composição mineral e a mapear áreas potenciais para exploração, contribuindo para atividades de mineração mais eficientes e direcionadas.
  • SilviculturaAuxilia no manejo e monitoramento florestal. Permite a identificação de espécies arbóreas, a quantificação da biomassa florestal, a detecção de estresse em árvores e a avaliação de danos causados por incêndios florestais. Essas informações contribuem para o manejo florestal sustentável, a conservação da biodiversidade e os sistemas de alerta precoce para incêndios florestais.

Benefícios das imagens hiperespectrais

Sua principal vantagem reside na capacidade de fornecer informações espectrais detalhadas, permitindo a discriminação de materiais com alta precisão.

Isso leva a uma melhor classificação e mapeamento dos tipos de cobertura do solo, à identificação aprimorada de substâncias específicas e a uma melhor compreensão dos processos ambientais.

Os dados hiperespectrais também podem ser analisados usando algoritmos avançados e técnicas de aprendizado de máquina para extrair informações valiosas e automatizar a interpretação de imagens.

wpChatIcon
wpChatIcon

    Solicitar Demonstração / Consulta Gratuita GeoPard








    Ao clicar no botão, você concorda com nossos Política de privacidade. Precisamos disso para responder à sua solicitação.

      Assine


      Ao clicar no botão, você concorda com nossos Política de privacidade

        Envie-nos informações


        Ao clicar no botão, você concorda com nossos Política de privacidade