Dados De Satélite Para Avaliar A Bioprodutividade
A indústria agrícola desempenha um papel importante no desenvolvimento socioeconômico e ambiental do Cazaquistão. O setor, que em 2021 representou cerca de 5,1% da produção econômica do país, era fonte de emprego para 30% da população ocupada.
Neste estudo de caso, discutiremos um projeto piloto sobre a avaliação da bioprodutividade de cinco tipos de culturas que a equipe científica da EOSDA implementou para uma empresa espacial no Cazaquistão.
Desafio: A Necessidade De Avaliar A Bioprodutividade De Culturas Em Grandes Territórios
No Cazaquistão, grandes extensões de terra (22,9 milhões de hectares – quase a decima parte de sua área) são usados para a produção agrícola. Os agricultores locais geralmente cultivam de 1 a 10 mil hectares; é por isso que os proprietários buscam abordagens técnicas que tornem possível o monitoramento de áreas extensas de campo.
A observação da Terra por satélite pode fornecer essa cobertura. A empresa espacial do Cazaquistão precisava avaliar as características atuais da vegetação das plantações e escolheu a EOSDA para resolver a tarefa.
Solução: Definindo A Bioprodutividade Da Cultura Com Um Modelo Biofísico Usando Dados Dmp
O principal objetivo do projeto era avaliar as características da bioprodutividade de cinco culturas (cevada, trigo de primavera, leguminosas, girassol e colza) em nível administrativo. O relatório final continha a estimativa atual da biomassa total (a biomassa total inclui raízes, caules, folhas e órgãos geradores de uma planta) e biomassa de órgãos reprodutivos, por exemplo, grãos de trigo ou cevada. A biomassa dos órgãos reprodutivos indica rendimento.
Os resultados da avaliação da bioprodutividade podem ser usados para prever o rendimento.
É um dos métodos para resolver este problema. O uso de dados de bioprodutividade também permite avaliar o estado da cultura e as condições agrometeorológicas de uma determinada área. É muito bom para entender os fatores que afetam o crescimento da safra nos anos atuais e anteriores e tomar medidas específicas para melhorar a situação nos campos, se necessário.
Para uma análise regional, os cientistas usaram dados abertos do programa Copernicus Global Land Service para 2018 e 2019.
Nossa ideia era usar o produto da Produtividade de Matéria Seca (Dry Matter Productivity: DMP) para definir as características de biomassa das lavouras (ou seja, quanta massa verde de vegetação cresceu no campo). Áreas de campo relativamente grandes no Cazaquistão também determinaram nossa escolha.
A Produtividade de Matéria Seca (DMP) representa a taxa de crescimento geral da vegetação ou o aumento de biomassa seca com unidades de medida usadas para resolver tarefas agroestatísticas (kg/ha/dia). Os dados DMP são gerados a cada 10 dias com uma resolução espacial de 300 m.
Dados meteorológicos da NASA Power e dados de solo do FAO Soils Portal também foram obtidos e usados para modelagem.
Após a calibração do modelo, a equipe comparou esses dados com dados reais e cálculos do modelo para obter a biomassa total para a estação de crescimento. Os especialistas da EOSDA determinaram as datas de semeadura e colheita com base nos dados reais. E o modelo foi usado para definir o coeficiente para transitar da biomassa total para a biomassa dos órgãos produtivos (rendimento). Este último parâmetro também é conhecido como índice de colheita.
A precisão da resolução da tarefa difere de região para região. Por exemplo, o erro relativo do cálculo da biomassa do trigo de primavera foi de 0,6–1% a 49% e 33,8% para a cevada.
Para obter resultados mais precisos, temos que avaliar um número significativamente maior de campos e culturas.
Resultado: Saudação Da Biomassa Para Colheitas Nas Regiões Do Cazaquistão
Os especialistas da EOSDA fizeram um relatório sobre a biomassa total e a biomassa dos órgãos reprodutivos da planta — rendimento. A equipe concluiu o projeto em dois meses. A coleta de dados e a preparação para o desenvolvimento do modelo levaram um tempo significativo.
Sobre o promotor:
Vera Petryk é a Diretora de Marketing de EOS Data Analytics, um fornecedor global de análises de imagens de satélite alimentadas pela IA.
Tem uma graduação em marketing pelo Instituto de Marketing da Holanda, bem como um mestrado pelo Instituto Kyiv para Intérpretes e Tradutores sob o Centro de Ciência e Investigação da Ucrânia. É responsável pelo marketing e pelas relações públicas da EOSDA e de todos os seus produtos.
Seu principal objetivo é colocar a EOS Data Analytics entre os líderes mundiais de empresas de monitoramento por satélite, bem como promover produtos sustentáveis que utilizam infra-estruturas vanguardistas, ajudando a preservar a Terra e trazendo os benefícios do espaço para toda a humanidade.
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