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 EOS Data Analytics 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.
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