Como O GIS Transformará A Agricultura Nos Próximos Anos

Quais Principais Tendências Você Vê Moldando O Futuro Da Indústria Geoespacial?

As primeiras que eu certamente nomearia são IA e ML. A inteligência artificial e o aprendizado de máquina estão revolucionando a indústria geoespacial. A integração da IA no GIS permite o processamento de conjuntos de dados vastos, descobrindo tendências que até mesmo analistas especialistas poderiam perder. Notavelmente, os avanços no manuseio de dados e no reconhecimento de imagens pela IA aprimoraram a análise espacial e a visualização, provando-se inestimáveis na agricultura e na ciência do solo. Essa evolução deu origem ao GeoAI, que combina IA com dados e tecnologia geoespacial. A capacidade do GeoAI de extrair, classificar e detectar informações de diversas fontes melhora significativamente nossa capacidade de lidar com desafios espaciais complexos, inaugurando para especialistas em GIS.

A computação em nuvem é indispensável no trabalho geoespacial devido ao enorme volume de dados de alta resolução e históricos. Dobrar a resolução multiplica por quatro o tamanho da imagem, e o processamento desses dados aumenta ainda mais as necessidades de armazenamento. O armazenamento em nuvem, como o AWS, usado pela equipe científica da EOSDA, oferece a escalabilidade e o poder computacional necessários. Isso garante desempenho eficiente dos produtos para todos os usuários e apoia vastas bases de clientes sem limitações de espaço. Além disso, plataformas de nuvem oferecem computação econômica e sob demanda, cobrando por solicitação em vez de aluguel contínuo de equipamentos. Olhando para o futuro, adicionar IA para otimizar modelos de processamento de dados elevará a computação em nuvem, melhorando a eficiência, reduzindo custos e minimizando o impacto ambiental.

A automação da coleta de dados geoespaciais está avançando rapidamente com tecnologias de sensoriamento remoto, como satélites, drones e UAVs. Satélites fornecem aquisição global de dados com resolução crescente, que, por sua vez, aumenta a qualidade das análises. No entanto, questões como frequência de coleta de dados e cobertura de nuvens ainda persistem. UAVs preenchem essas lacunas, oferecendo coleta de dados direcionada, que em breve será gerenciada pela IA em sistemas automatizados de gestão de campo (AFMS). Esses sistemas integrarão dados de satélites, drones e sensores de campo, criando uma visão abrangente da saúde das plantas e do solo. Além disso, os drones evoluirão para realizar tarefas como aplicação de tratamentos, possibilitando, em última análise, um ciclo totalmente automatizado de cultivo por meio da interação coordenada entre drones e satélites.

Outra tendência proeminente é a ascensão da modelagem geoespacial 3D e dos gêmeos digitais. Gêmeos digitais simulam locais ou estruturas, permitindo o teste de cenários e a previsão de comportamentos. Dados 3D são obtidos de sistemas CAD para objetos fabricados ou por meio de levantamento geodésico e tecnologias de sensoriamento remoto, como LiDAR. Apesar das demandas de recursos, renderizar esses modelos são econômicos devido à simplificação da representação tridimensional.

Os gêmeos digitais agora são altamente precisos, com aplicações significativas em campos como geologia e agronomia. Modelos digitais de elevação (DEMs), um tipo de gêmeo digital, são cruciais para planejamento e modelagem de equipamentos. Combinar gêmeos digitais com IA oferece novas possibilidades, como a criação de paisagens de solo 3D e mapas de voxels de características do solo. Essa tecnologia permitirá um controle abrangente da produção agrícola e ajustes precisos de crescimento para cada planta.

Quais São As Aplicações Práticas E Perspectivas Do Uso De GIS Na Agricultura?

A especificação de localização é uma delas. Ela é crucial para a agricultura, permitindo atividades precisas, como irrigar áreas com deficiência hídrica ou tratar plantas específicas. Em meu recente artigo, “Técnica Cartográfica para Determinar Áreas de Contaminação do Solo por Metais Pesados”, meu colega e eu exploramos o uso do GIS para prever os impactos da contaminação do solo ^{Dmytruk, Y., & Cherlinka, V. (2023). Cartographic technique for determining areas of soil contamination by heavy metals. International Journal of Environmental Studies, 80(2), 451–463. https://doi.org/10.1080/00207233.2022.2147708.}. Identificando pontos de origem e usando amostras de solo, mapeamos a contaminação com precisão. Embora o sensoriamento remoto não consiga quantificar a poluição, ele detecta eficazmente substâncias tóxicas para as plantas. Nossos modelos cartográficos destacam concentrações de poluentes e barreiras naturais, aprimorando o monitoramento do solo. Essa abordagem assegura pontos de controle de poluição precisos, vitais para programas de monitoramento, mesmo quando a contaminação não é visível.

O sensoriamento remoto é outra aplicação do GIS na agricultura. Ele envolve obter informações sobre objetos, lugares ou fenômenos à distância, geralmente via aeronaves ou satélites. Tecnologias como sensoriamento remoto por satélite, fotografia aérea, LiDAR e SAR permitem detectar e classificar objetos na superfície terrestre, na atmosfera e em corpos d’água. O sensoriamento remoto por satélite analisa dados multiespectrais ou hiperespectrais, identificando características como vegetação saudável, que reflete ondas infravermelhas. A fotografia aérea, realizada com aeronaves e drones, é ideal para pequenos campos e condições de céu nublado. O LiDAR utiliza varredura a laser para criar modelos 3D de características geográficas, mapeando terras agrícolas, vegetação e solo. Já os satélites SAR emitem ondas de rádio e capturam imagens de alta resolução, funcionando dia e noite, independentemente das condições climáticas.

Como resultado do uso dessas tecnologias, a agricultura de precisão utiliza SIG (Sistemas de Informação Geográfica) para combinar dados de localização e sensoriamento remoto, otimizando a eficiência agrícola. Esse método foca em áreas específicas do campo para a aplicação de insumos ou irrigação, evitando o desperdício de recursos em locais desnecessários. No contexto da irrigação de precisão, o artigo dos meus colegas, “Validação da Precipitação Obtida a partir dos Dados de Satélite GPM e H-SAF em Relação aos Dados das Estações Meteorológicas Terrestres da Ucrânia”, demonstrou que os dados de satélite são uma fonte confiável para determinar os níveis de precipitação ^{Zabolotna, O. S., Kryvoshein, O. O., & Kryvobok, O. A. (2023). Validation of precipitation obtained from GPM and H-SAF satellite data with relation to Ukrainian ground weather stations’ data. Ukrainian hydrometeorological journal, 2023, 32, 5–15. https://doi.org/10.31481/uhmj.32.2023.01.}. Essa conclusão confirma que o sensoriamento remoto baseado em SIG é uma base confiável para práticas de agricultura de precisão e para uma tomada de decisão fundamentada.

Soluções inovadoras estão revolucionando a agricultura, aproveitando a expertise de cientistas de dados, especialistas em GIS e pesquisadores. Por exemplo, na EOSDA, utilizamos dados geoespaciais avançados e sensoriamento remoto para enfrentar desafios agrícolas. Nossas conquistas incluem a detecção precisa de limites de campo, modelagem de umidade e produtividade das culturas, mapeamento de indicadores de solo e análises poderosas de satélite. Também criamos mapas VRA, modelamos o carbono orgânico do solo (estático e dinâmico com RothC) e analisamos a erosão hídrica do solo. Além disso, tecnologias avançadas de resolução de imagem e reconhecimento óptico estão aprimorando a precisão e eficiência das práticas agrícolas, impulsionando melhorias significativas na gestão de recursos e produtividade.

O GIS Pode Ajudar A Prever O Futuro Na Agricultura?

Essa é uma pergunta interessante, e a resposta é sim. Um foco-chave da pesquisa em GIS é enfrentar o desafio de maximizar o rendimento das culturas com recursos limitados de solo. Agricultura de precisão, modelagem de degradação do solo e previsão da evolução agro-paisagística são áreas vitais. Modelos de estimativa de rendimento estão particularmente em alta demanda, ajudando empresas agrícolas a prever colheitas e refinar estratégias. Especialistas em GIS desempenham um papel ativo nesse campo em evolução. Estudos notáveis incluem “A Estimativa da Produtividade das Terras Agrícolas com Base em Dados de Satélite e Modelos Biofísicos”, que desenvolve um novo modelo de produtividade, e “Aprimorando o Modelo de Culturas WOFOST com Filtro Kalman Unscented na Assimilação do Índice de Área Foliar”, que foca na previsão antecipada de rendimentos ^{Kryvobok, O. (2023). The estimation of Crop Land Productivity based on satellite and biophysical modelled data. EGU General Assembly 2023, Vienna, Austria, 24–28 Apr 2023. EGU23-13430. https://doi.org/10.5194/egusphere-egu23-13430. Belozerova, O. D. (2024). Enhancing WOFOST crop model with unscented Kalman filter assimilation of leaf area index. International Journal of Image and Data Fusion, 15(2), 174–189. https://doi.org/10.1080/19479832.2023.2287037.}. Esses trabalhos enfatizam o papel crucial do GIS na agricultura.

Profissionais de GIS desempenham um papel crucial na avaliação de risco de doenças para culturas, combinando dados de localização com modelos de ciência de dados. Quando surgem doenças desconhecidas em plantas, especialistas em GIS analisam a dinâmica de índices de vegetação juntamente com dados de temperatura, umidade e nutrientes do solo obtidos por sensoriamento remoto. Indicadores de relevo também são avaliados para identificar fatores naturais e humanos que influenciam o desenvolvimento de doenças. Especialistas em GIS, muitas vezes habilidosos na construção de modelos, contribuem em todas as etapas de coleta de dados, processamento, análise e criação de modelos. Esses modelos cartográficos produzem mapas de zonas de risco, aprimorando a compreensão dos padrões de doenças, variações sazonais e fatores espaciais, capacitando empresas agrícolas a mitigar riscos e otimizar estratégias de manejo de culturas.

Os especialistas em GIS desempenham um papel essencial ao conectar dados espaciais e terrestres com modelos matemáticos, facilitando a criação, teste e verificação de modelos. Eles analisam diversos conjuntos de dados para extrair preditores e contribuem para análises remotas de umidade, cruciais para determinar a frequência e eficiência da irrigação. Além disso, os profissionais de GIS são fundamentais na classificação de tipos de culturas utilizando sensoriamento remoto e algoritmos de aprendizado de máquina. Essa tendência permite que grandes agroindústrias monitorem campos eficientemente, economizando tempo e recursos anteriormente gastos em visitas individuais. Ao utilizar a experiência em GIS, empresas agrícolas otimizam práticas de irrigação e aprimoram estratégias de manejo de campos, melhorando, por fim, a produtividade e a sustentabilidade agrícola. Isso também leva a previsões de rendimento das colheitas.

Prever o futuro também é necessário ao abordar as mudanças climáticas. Este é um foco-chave para a comunidade GIS e para a EOSDA. Cientistas de GIS lideraram esforços para modelar a dinâmica climática e o impacto humano. Modelos como CANDY, CENTURY e outros rastreiam com precisão os fluxos de carbono com base em condições locais. A EOSDA aprimora o modelo RothC para prever mudanças no balanço de carbono sob diversos tipos de manejo, auxiliando esforços de sequestro de CO2. Notavelmente, o Mapa Global do Potencial de Sequestro de Carbono Orgânico no Solo (GSOCseq), apoiado pela Parceria Global do Solo e FAO, ajuda a gerenciar os níveis globais de carbono ^{Global Soil Sequestration Potential (GSOCseq) Map. Food and Agriculture Organization of the United Nations.}. O papel da comunidade GIS se estende por diversos setores, incluindo silvicultura, manufatura, transporte e energia, para combater abrangentemente as mudanças climáticas.

Então, A Análise De Satélites Terá Um Papel Importante Na Conexão Entre GIS E Agricultura?

Os satélites desempenham um papel crucial no sensoriamento remoto, oferecendo uma cobertura incomparável em larga escala, superando as capacidades de objetos aéreos. Essa ampla cobertura facilita a aquisição de fluxos constantes de dados, sendo então meticulosamente analisados e apresentados aos clientes. Consequentemente, a análise de satélites fornece os conjuntos de dados mais precisos e abrangentes para aplicações agrícolas, fundamentais para o sucesso da agricultura de precisão, que exige alta exatidão.

A síntese de dados disponíveis e gerados, juntamente com seu processamento e análise subsequente, combinada com a integração de métodos de aprendizado de máquina e GeoAI, gera resultados notáveis. Com os avanços tecnológicos contínuos, essas metodologias estão destinadas a alcançar níveis ainda maiores de sofisticação e eficácia. Notavelmente, a rápida evolução do GIS desde o final dos anos 1980, com progresso acelerado impulsionado pelos recentes avanços em IA, destaca o potencial transformador da análise de satélites.

Nesse contexto, a análise de satélites surge como o futuro da integração de GIS, agricultura e GeoAI, oferecendo oportunidades incomparáveis para otimizar práticas agrícolas, melhorar a eficiência e promover resultados sustentáveis. Essa trajetória destaca o papel essencial da análise de satélites em moldar o futuro da inovação e sustentabilidade agrícola.

Como A EOSDA Planeja Se Adaptar E Prosperar Nesse Cenário Em Evolução?

A EOSDA se engaja ativamente com partes interessadas e cientistas em todo o mundo, respondendo às demandas do mercado ao desenvolver intensivamente modelos de carbono orgânico do solo. O solo serve como um sumidouro vital de carbono, sequestrando CO2 por meio da fotossíntese das plantas. Ao promover práticas agrícolas líderes, regulamos as emissões de gases de efeito estufa, auxiliando na mitigação das mudanças climáticas. Nosso compromisso com a ação climática nos impulsiona a nos destacar em análises de imagens de satélite, apoiando nossos clientes na adaptação climática e na resiliência. Também estamos desenvolvendo tecnologias de mapeamento de solo, incluindo metodologias para mapeamento de solos salinos e salinizados. Nossa equipe está avançando nos cálculos de taxas de fertilizantes com base nos rendimentos planejados das culturas. Essas iniciativas estão em desenvolvimento ativo, refletindo nossa dedicação à inovação e ao enfrentamento de desafios agrícolas em um clima em rápida mudança.

Em um artigo recente, meus colegas e eu investigamos o impacto da guerra no solo ucraniano, utilizando modelagem GIS para criar um mapa detalhado do solo com resolução de 25 metros ^{Dmytruk, Y., Cherlinka, V., Cherlinka, L., & Dent, D. (2023). Soils in war and peace. International Journal of Environmental Studies, 80(2), 380–393. https://doi.org/10.1080/00207233.2022.2152254.}. Cientistas estão utilizando ferramentas GIS para abordar vários desafios relacionados à guerra, incluindo o monitoramento de solos traumatizados, a avaliação dos impactos de batalhas nos ecossistemas e a avaliação do potencial de recuperação para projetos de restauração. Os esforços também se estendem a perspectivas de fitorremediação para poluição por metais pesados e à restauração de sistemas de irrigação no pós-guerra.

Além disso, o GIS auxilia no desminamento por meio de tecnologias de sensoriamento remoto, contribuindo para os esforços de recuperação pós-conflito. Essas diversas aplicações do GIS impulsionam o desenvolvimento agrícola e remodelam o cenário da indústria. Elas enfatizam a crescente dependência de dados de sensoriamento remoto e geoespaciais para enfrentar desafios emergentes. À medida que a integração do GIS continua a avançar, desempenhará um papel cada vez mais vital no enfrentamento de questões complexas decorrentes de conflitos e distúrbios ambientais, facilitando soluções sustentáveis e restaurando ecossistemas e a produtividade agrícola em regiões afetadas.

Para os especialistas em GIS, é imperativo adotar essas tecnologias avançadas para se manterem na vanguarda do desenvolvimento agrícola. Ao utilizar ferramentas GIS, os profissionais podem contribuir para otimizar práticas agrícolas, melhorar a eficiência e mitigar impactos ambientais. Abraçar o cenário em evolução do GIS na agricultura capacita especialistas a enfrentar desafios emergentes, fomentar soluções sustentáveis e moldar o futuro da produtividade e resiliência agrícola.