Análise espaço-temporal da dinâmica agrícola em região de alta diversidade produtiva partir de imagens multisensor e aprendizado de máquina

Resumo

O sensoriamento remoto e as geotecnologias são fundamentais para integrar ciência, tecnologia e geoinformação na produção agrícola em diferentes escalas, apoiando decisões locais e regionais. Recentemente, técnicas de fusão e harmonização de reflectâncias têm sido desenvolvidas para melhorar a resolução espacial e temporal dos dados. Um exemplo é o Harmonized Landsat Sentinel (HLS), iniciativa da NASA, que disponibiliza dados com alta resolução temporal e média resolução espacial, promovendo avanços no mapeamento agrícola em regiões tropicais. Neste contexto, propomos uma metodologia multisensor, multiescalar e multitemporal para mapear a dinâmica agrícola da microrregião de São João da Boa Vista, envolvendo 14 municípios do estado de São Paulo. O foco do estudo será o município de Caconde, integrante dos Distritos AgroTecnológicos (DAT's) definidos pelo Centro de Ciência para o Desenvolvimento em Agricultura Digital (CCD-AD SemeAr) e adicionalmente, Casa Branca, que fez parte do Projeto Mapeamento Agropecuário no Cerrado via Combinação de Imagens Multisensores (MultiCER ), também financiado com recursos da FAPESP. A proposta foi dividida em oito etapas, partindo de: i) coleta de dados in situ; ii) aquisição de imagens de satélite; iii) processamento digital das imagens; iv) estruturação de um banco de dados geoespaciais; v) integração e análises de variáveis espectrais, dados de campo e dados censitários dos sistemas de produção agrícolas; vi) geração de modelos hierarquizados a partir de algoritmos de aprendizado de máquina (AM) e aprendizado profundo (AP); vii) transferibilidade espacial e temporal dos modelos para demais municípios da microrregião e em diferentes anos-safra; e viii) análise dos processos de dinâmica agrícola como expansão, retração, conversão, intensificação e diversificação. Esta pesquisa de doutorado visa contribuir para o desenvolvimento de metodologias de mapeamento e monitoramento agrícola de regiões com elevada dinâmica, diversidade e espacialmente complexas com a predominância de pequenas e médias propriedades rurais, característica dos municípios integrantes dos DATs do CCD-AD Semear Digital. Assim, os resultados previstos poderão apoiar processos de tomada de decisão no âmbito dos atores envolvidos no DAT´s, destacando agricultores, cooperativas, associações, extensão rural, grupos de pesquisa e agentes públicos municipais. Objetiva-se, também, a publicações de artigos científicos em periódicos de alto impacto, e o apoio à formação profissional de pós-graduação. (AU)