{"id":1825,"date":"2023-03-19T20:11:25","date_gmt":"2023-03-19T23:11:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.nucleodoconhecimento.com.br\/livros\/?p=1825"},"modified":"2023-04-27T17:48:58","modified_gmt":"2023-04-27T20:48:58","slug":"sensoriamento-remoto","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.nucleodoconhecimento.com.br\/livros\/engenharias\/sensoriamento-remoto","title":{"rendered":"5. A contribui\u00e7\u00e3o do sensoriamento remoto aplicado na agricultura"},"content":{"rendered":"

Marinaldo Loures Ferreira\u00a0[1]<\/a><\/sup><\/p>\n

\u00a0Henrique Aparecido de Sousa Martins [2]<\/a><\/sup><\/p>\n

DOI: 10.32749\/nucleodoconhecimento.com.br\/livros\/1825<\/p>\n

 <\/p>\n

A necessidade de adotar pr\u00e1ticas de agricultura de precis\u00e3o \u200b\u200bpara melhorar a efici\u00eancia da produ\u00e7\u00e3o agr\u00edcola, requer a implanta\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de monitoramento de culturas, precisas e confi\u00e1veis \u200b\u200bpara fornecer informa\u00e7\u00f5es para tomadas de decis\u00f5es mais assertivas (OMIA et al., 2023). Visto que, a popula\u00e7\u00e3o mundial est\u00e1 crescendo, e a estimativa \u00e9 que atingir\u00e1 mais de 9 bilh\u00f5es de pessoas at\u00e9 2050 (UN, 2019), no entanto, toda a humanidade depende da agricultura para suprir suas necessidades mais b\u00e1sicas de alimentos e fibras (SISHODIA et al., 2020).<\/p>\n

Neste contexto, o sensoriamento remoto tem sido amplamente utilizado na agricultura moderna, e tem se mostrado uma ferramenta indispens\u00e1vel ao estudo, gest\u00e3o e planejamento (ADUVUKHA et al., 2021; FELEGARI et al., 2021), permitindo aos agricultores monitorar o crescimento das plantas, avaliar a qualidade do solo, prever a produtividade das colheitas e identificar \u00e1reas de cultivo com problemas. Ou seja, oferece um meio potencialmente eficaz, capaz de extrair informa\u00e7\u00f5es do \u201cestado da lavoura\u201d para monitorar o crescimento da lavoura (OMIA et al., 2023). Com o avan\u00e7o da tecnologia, novas ferramentas de sensoriamento remoto t\u00eam sido desenvolvidas, tornando a t\u00e9cnica ainda mais valiosa para a agricultura.<\/p>\n

O objetivo deste material, \u00e9 mostrar de forma bem sucinta, as possibilidades do sensoriamento remoto aplicado na agricultura como ferramenta para fornecer informa\u00e7\u00f5es complementares para gest\u00e3o, controle e tomada de decis\u00f5es.<\/p>\n

Um dos avan\u00e7os recentes \u00e9 o uso de ve\u00edculos a\u00e9reos n\u00e3o tripulados (UAVs) equipados com sensores remotos de alta resolu\u00e7\u00e3o. Esses drones permitem a coleta de dados mais precisos e detalhados sobre as planta\u00e7\u00f5es, permitindo que os agricultores identifiquem \u00e1reas que demandem cuidados, como a presen\u00e7a de pragas ou doen\u00e7as. A qualidade das informa\u00e7\u00f5es a serem obtidas, depender\u00e1 do tipo de c\u00e2mera, pois, diferentes tipos de imagens podem ser capturados, como RGB, t\u00e9rmica, multiespectral, hiperespectral, 3D e fluoresc\u00eancia de clorofila (ISLAM et al., 2021).<\/p>\n

Outro avan\u00e7o significativo \u00e9 o uso de Machine Learning <\/em>(ML), no qual, refere-se a abordagens computacionais que usam a experi\u00eancia para realizar tarefas, como melhorar o desempenho ou fazer previs\u00f5es precisas (OMIA et al., 2023). Um algoritmo de ML refere-se a um programa computacional, que permite que um sistema aprenda e melhore a partir de dados e experi\u00eancias, no final do processo, o sistema cria as pr\u00f3prias regras ou perguntas (CRACKNELL; READING, 2014). Portanto, os m\u00e9todos de intelig\u00eancia artificial aplicados ao sensoriamento remoto, facilitam a classifica\u00e7\u00e3o e a determina\u00e7\u00e3o da validade dos resultados (YUVALI et al., 2022).<\/p>\n

As imagens de sat\u00e9lites possuem uma grande diversidade de alvos complexos, sendo necess\u00e1rio o uso de classificadores automatizados para extrair as informa\u00e7\u00f5es de interesse (UHL et al., 2022). Dependendo do algoritmo utilizado neste procedimento, a classifica\u00e7\u00e3o poder\u00e1 ser denominada supervisionada ou n\u00e3o supervisionada (YUVALI et al., 2022).<\/p>\n

Na classifica\u00e7\u00e3o supervisionada, o usu\u00e1rio sabe quais classes est\u00e3o presentes em um conjunto de dados e treina o modelo para classificar essas classes conhecidas, enquanto na classifica\u00e7\u00e3o n\u00e3o supervisionada, baseia-se no princ\u00edpio de que o algoritmo seja capaz de identificar por si s\u00f3 as classes dentro de um conjunto de dados (ANEECE; THENKABAIL, 2021).<\/p>\n

Embora existam v\u00e1rios m\u00e9todos de classifica\u00e7\u00e3o de imagens para dados de sensoriamento remoto, o m\u00e9todo a ser utilizado deve considerar fatores como multidimensionalidade dos dados, tempo de computa\u00e7\u00e3o e disponibilidade do conjunto de dados de treinamento (ADUVUKHA et al., 2021).<\/p>\n

A agricultura se beneficiou substancialmente das capacidades intr\u00ednsecas do ML para melhorar as atividades no campo (OMIA et al., 2023). Por exemplo, monitoramento de v\u00e1rias caracter\u00edsticas de culturas, incluindo rendimento, qualidade, pragas e doen\u00e7as. Os algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina tamb\u00e9m podem ser usados \u200b\u200bpara otimizar as estrat\u00e9gias de irriga\u00e7\u00e3o e fertiliza\u00e7\u00e3o ou para melhorar a efici\u00eancia das t\u00e9cnicas de agricultura de precis\u00e3o (HOLLOWAY; MENGERSEN, 2018).<\/p>\n

Tamb\u00e9m devemos mencionar a computa\u00e7\u00e3o em nuvem, um avan\u00e7o essencial na \u00e1rea de processamento de dados provenientes do sensoriamento remoto.\u00a0 A computa\u00e7\u00e3o em nuvem \u00e9 baseada em servidores com recursos e poder computacional infinitos, que fornecem servi\u00e7os de alta qualidade para muitos dispositivos m\u00f3veis que possuem recursos computacionais limitados (YONGHUN et al., 2023).<\/p>\n

Uma das plataformas baseadas em nuvem mais explorada para an\u00e1lise geoespacial, podendo ser aplicada em diversas \u00e1reas de estudo, \u00e9 o Google Earth Engine (GEE), que possui um poderoso poder de computa\u00e7\u00e3o, muitos algoritmos de processamento de imagem e dados massivos, como imagens de sat\u00e9lite, dados meteorol\u00f3gicos, dados de eleva\u00e7\u00e3o e dados atmosf\u00e9ricos dados (GORELICK et al., 2017).<\/p>\n

O GEE \u00e9 aplicado em uma ampla variedade de disciplinas, cobrindo t\u00f3picos como mudan\u00e7a no uso e cobertura do solo (SCHULZ et al., 2021), mapeamento de safra (PAN et al., 2021), estimativas de umidade do solo de superf\u00edcie (GREIFENEDER; NOTARNICOLA; WAGNER, 2021), mapeamento de \u00e1reas irrigadas (MAGIDI et al., 2021), e dentre outros.<\/p>\n

As imagens de sat\u00e9lite s\u00e3o uma ferramenta importante para uma variedade de aplica\u00e7\u00f5es, incluindo monitoramento ambiental, planejamento urbano, agricultura, defesa nacional e muito mais. Existem duas categorias principais de imagens de sat\u00e9lite: imagens gratuitas e imagens pagas. Neste material, abordaremos sobre as principais gratuitas, com possibilidade e aplica\u00e7\u00e3o na agricultura. Vale lembrar que as imagens de sat\u00e9lite gratuitas s\u00e3o fornecidas por ag\u00eancias governamentais, bem como por empresas privadas.<\/p>\n

O PlanetScope, operado pela Planet, \u00e9 uma constela\u00e7\u00e3o de aproximadamente 130 sat\u00e9lites, capazes de capturar imagens de toda a superf\u00edcie terrestre da Terra todos os dias, cujas imagens, possui resolu\u00e7\u00e3o por pixel de aproximadamente 3 metros, tendo o seu primeiro lan\u00e7amento no ano de 2016 (PLANET, 2021).<\/p>\n

Quanto aos dados PlanetScope dispon\u00edvel gratuitamente no Google Earth Engine, corresponde a dados Planet & NICFI, parceria entre a Norway\u2019s International Climate & Forests Initiative \u2013 NICFI, Kongsberg Satellite Services (KSAT), Planet e GEE. O Planet & NICFI Basemaps, corresponde ao cat\u00e1logo de dados p\u00fablicos do Google Earth Engine de mais de 700 conjuntos de dados geoespaciais, fornecendo s\u00e9ries temporais profundas e de alta resolu\u00e7\u00e3o (4,77 m) sem precedentes para o per\u00edodo entre dezembro de 2015 a agosto de 2020 (bianual), e setembro de 2020 em diante (mensalmente), sendo 4 bandas (RGB+NIR), cobrindo 94 pa\u00edses nos tr\u00f3picos globais (PLANET, 2017).<\/p>\n

O programa Land Remote Sensing Satellite (LANDSAT), desde 1972 tem adquirido continuamente imagens da superf\u00edcie terrestre, mediante um conjunto de sat\u00e9lite de observa\u00e7\u00e3o da Terra, gerenciado pela National Aeronautics and Space Administration – NASA e pela United States Geological Survey – USGS, no qual, fornece dados ininterruptos para ajudar gestores e formuladores de pol\u00edticas a tomar decis\u00f5es informadas sobre recursos naturais e meio ambiente (SURVEY, 2019). Os dados do programa Landsat (Figura 2) s\u00e3o processados e hospedados no Earth Resources Observation and Science \u2013 EROS do USGS em Sioux Falls, Dakota do Sul, contendo uma vasta gama de imagens (SAYLER, 2022).<\/p>\n

Desde o lan\u00e7amento do Landsat-1 em 1972, o programa Landsat ocupou um \u00fanico nicho e hoje representa o recorde de sat\u00e9lite terrestre mais antigo (ZHU et al., 2019). Outro marco importante, ocorreu em 2008, ano em que a pol\u00edtica de dados do Landsat mudou, tornando o arquivo Landsat livre e aberto (WOODCOCK et al., 2008).<\/p>\n

O Sentinel-2 \u00e9 uma miss\u00e3o de imagem multiespectral que compreende uma constela\u00e7\u00e3o de dois sat\u00e9lites em \u00f3rbita polar. O Sentinel-2A foi lan\u00e7ado em junho de 2015 e o Sentinel-2B em mar\u00e7o de 2017 (ESA, 2015). Sendo um dos sat\u00e9lites com dados dispon\u00edveis gratuitamente mais aplicado no sensoriamento remoto de alta frequ\u00eancia (ZHANG, et al. 2019).<\/p>\n

No entanto, apesar dos avan\u00e7os tecnol\u00f3gicos, ainda existem desafios a serem enfrentados na implementa\u00e7\u00e3o do sensoriamento remoto na agricultura. Por exemplo, a interpreta\u00e7\u00e3o dos dados coletados ainda \u00e9 uma tarefa complexa e requer conhecimento especializado.<\/p>\n

Em resumo, o sensoriamento remoto \u00e9 uma t\u00e9cnica valiosa na agricultura moderna e seu uso est\u00e1 se expandindo e evoluindo com o tempo. Com o avan\u00e7o da tecnologia, espera-se que essa t\u00e9cnica se torne ainda mais sofisticada e integrada com outras tecnologias, melhorando a efici\u00eancia e a sustentabilidade da produ\u00e7\u00e3o agr\u00edcola. No entanto, \u00e9 importante continuar a enfrentar os desafios associados \u00e0 implementa\u00e7\u00e3o dessas tecnologias e garantir que elas sejam acess\u00edveis e \u00fateis para todos os agricultores.<\/p>\n

Refer\u00eancias<\/strong>\u00a0<\/strong><\/h2>\n

ADUVUKHA, Grace Rebecca; ABDEL-RAHMAN, Elfatih M.; SICHANGI, Arthur W.; et al<\/em>. Cropping Pattern Mapping in an Agro-Natural Heterogeneous Landscape Using Sentinel-2 and Sentinel-1 Satellite Datasets.\u00a0Agriculture<\/strong><\/em>,\u00a0v.11<\/em>, 530, 2021.<\/p>\n

ANEECE, I.; THENKABAIL, P. S. Classifying Crop Types Using Two Generations of Hyperspectral Sensors (Hyperion and DESIS) with Machine Learning on the Cloud.\u00a0Remote Sens<\/strong><\/em>.<\/em>,\u00a0v.13(22)<\/em>, 4704, 2021.<\/p>\n

EUROPEAN SPACE AGENCY.\u00a0 Sentinel-2 User Handbook<\/strong>.\u00a0 ESA Standard Document.\u00a0 rev.\u00a0 2, pg. 64, 2015.<\/p>\n

GORELICK, Noel; HANCHER, Matt; DIXON, Mike; ILYUSHCHENKO, Simon; THAU, David; MOORE, Rebecca. Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment<\/strong>, v. 202, p. 18\u201327, 2017.<\/p>\n

GREIFENEDER, Felix; NOTARNICOLA, Claudia; WAGNER, Wolfgang. A Machine Learning-Based Approach for Surface Soil Moisture Estimations with Google Earth Engine.\u00a0Remote Sens<\/strong><\/em>.<\/em>\u00a0v.13<\/em>,<\/em> 2021.<\/p>\n

HOLLOWAY, Jacinta; MENGERSEN, Kerrie. Statistical Machine Learning Methods and Remote Sensing for Sustainable Development Goals: A Review. Remote Sensing<\/strong>. v10(9):1365, 2018.<\/p>\n

ISLAM, Nahina, RASHID, Mamunur, WIBOWO Santoso, XU, Cheng-Yuan, MORSHED, Ahsan, WASIMI, Saleh A, MOORE, Steven, RAHMAN Mostafizur. Early Weed Detection Using Image Processing and Machine Learning Techniques in an Australian Chilli Farm. Agriculture<\/strong>, v.11(5):387, 2021.<\/p>\n

MAGIDI, James; NHAMO, Luxon; MPANDELI, Sylvester; MABHAUDHI, Tafadzwanashe. Application of the Random Forest Classifier to Map Irrigated Areas Using Google Earth Engine.\u00a0Remote Sens<\/strong>.<\/em>\u00a0v.13, 876, 2021.<\/p>\n

OMIA, Emmanuel; BAE, Hyungjin; PARK, Eunsung; KIM, Moon Sung, BAEK, Insuck; KABENGE, Isa; CHO, Byoung-Kwan. Remote Sensing in Field Crop Monitoring: A Comprehensive Review of Sensor Systems, Data Analyses and Recent Advances. Remote Sensing<\/strong>, v.15(2), 354, 2023.<\/p>\n

PAN, Li; XIA, Haoming; ZHAO, Xiaoyang; Guo, Yan; QIN Yaochen. Mapping Winter Crops Using a Phenology Algorithm, Time-Series Sentinel-2 and Landsat-7\/8 Images, and Google Earth Engine. Remote Sensing<\/strong>, v. 13(13), p. 2510, 2021.<\/p>\n

PLANET TEAM.\u00a0Interface do programa de aplica\u00e7\u00e3o Planet: In Space for Life on Earth.<\/strong>\u00a0S\u00e3o Francisco, CA, 2017.<\/p>\n

PLANET. P<\/strong>lanetScope<\/strong>. Dispon\u00edvel em: https:\/\/developers.planet.com\/docs\/data\/planetscope\/. Acesso em: jan. 2023.<\/p>\n

SAYLER, Kristi. Landsat 9 Data Users Handbook<\/strong>. U.S. Geological Survey, 2022.<\/p>\n

SCHULZ, Dario; YIN, He; TISCHBEIN, Bernhard; VERLEYSDONK, Sarah; ADAMOU, Rabani; KUMAR, Navneet. Land use mapping using Sentinel-1 and Sentinel-2 time series in a heterogeneous landscape in Niger, Sahel. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing<\/strong>, v.178, p.97-111, 2021.<\/p>\n

SISHODIA, Rajendra; RAY, Ram L.; SINGH, Sudhir K. Applications of Remote Sensing in Precision Agriculture: A Review. Remote Sens.<\/strong>, v.2, 3136, 2020.<\/p>\n

UHL, Florian; GRAESDAL RASMUSSEN, Trine; OPPELT, Natascha. Classification Ensembles for Beach Cast and Drifting Vegetation Mapping with Sentinel-2 and PlanetScope.\u00a0Geosciences<\/strong><\/em>,<\/em> v.12<\/em>(1), 15, 2022.<\/p>\n

UNITED NATIONS. World Population Prospects 2019. Department of Economic and Social Affairs, Population Division, 2019. Probabilistic Population Projections.<\/strong> Rev. 1 based on the World.<\/p>\n

WOODCOCK, Curtis E.; ALLEN, Richard; ANDERSON, Martha; et al.<\/em> Free access to landsat imagery. Science<\/strong>, v. 320(5879), p. 1011, 2008.<\/p>\n

YONGHUN, Kwon; WOOJAE, Kim; INBUM, Jung. Neural Network Models for Driving Control of Indoor Autonomous Vehicles in Mobile Edge Computing. Sensors<\/strong>, v.23(5): 2575, 2023.<\/p>\n

YUVALI, Meliz; YAMAN, Belma; TOSUN, \u00d6zg\u00fcr. Classification Comparison of Machine Learning Algorithms Using Two Independent CAD Datasets.\u00a0Mathematics<\/strong>,\u00a0v.10(3), 311, 2022.<\/p>\n

ZHANG, Tian-Xiang; SU, Jin-Ya; LIU, Cun-Jia; CHEN, Wen-Hua. Potential Bands of Sentinel-2A Satellite for Classification Problems in Precision Agriculture. International Journal of Automation and Computing, v. 16, p. 16-26, 2019.<\/p>\n

ZHU, Zhe; WULDER, Michael A.; ROY, David P.; WOODCOCK, Curtis E.; HANSEN, Matthew C.; RADELOFF, Volker C.; HEALEY, Sean P.; et al<\/em>. Benefits of the free and open Landsat data policy. Remote Sensing of Environment<\/strong>, v. 224, p. 382\u2013385, 2019.<\/p>\n

[1]<\/a> <\/sup>Graduado em Engenharia Civil, Mestre e Doutorando em Produ\u00e7\u00e3o Vegetal pela (UFVJM), Professor da Faculdade de Ci\u00eancias e Tecnologia de Una\u00ed. ORCID: https:\/\/orcid.org\/0000-0002-8106-2793. Curr\u00edculo Lattes: http:\/\/lattes.cnpq.br\/2795031758366655.<\/p>\n

[2]<\/a><\/sup> Graduado em Log\u00edstica e Coordenador de cursos t\u00e9cnicos na (CNEC). ORCID: https:\/\/orcid.org\/0000-0002-5233-8965. Curr\u00edculo Lattes: http:\/\/lattes.cnpq.br\/2876522450584699.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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