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Uso de séries temporais de imagens de sensoriamento remoto para monitoramento da Agricultura brasileira

Processo: 16/23750-3
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de janeiro de 2017
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2018
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Geociências
Pesquisador responsável:Gilberto Camara Neto
Beneficiário:Michelle Cristina Araujo Picoli
Instituição Sede: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (Brasil). São José dos Campos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:14/08398-6 - E-Sensing: análise de grandes volumes de dados de observação da terra para informação de mudanças de uso e cobertura da terra, AP.ESCIENCE.TEM
Bolsa(s) vinculada(s):17/19812-6 - Produtividade e o crescimento agrícola no Brasil: impactos ambientais diretos e indiretos, BE.EP.PD
Assunto(s):Sensoriamento remoto   Imageamento de satélite   Big data   Análise de séries temporais   Biocombustíveis   Agricultura   Brasil
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Big Data Analytics | Biocombustíveis | Imagens de Satélite | Mapeamento | Sensoriamento Remoto

Resumo

O Brasil é hoje um dos maiores produtores agrícolas do mundo e um grande produtor de biocombustíveis. No entanto, o uso de imagens de sensoriamento remoto para gerar estimativas de produção agrícola ainda é limitado, em grande parte por força das limitações dos atuais métodos de análise de dados, cujo foco é no processamento de uma única imagem. A expectativa deste projeto é que métodos de "big data analytics" possam melhorar significativamente o uso de imagens de satélite na geração de informação sobre produção agrícola no Brasil. Este projeto irá focar nas atividades de especificação e validação de métodos de monitoramento agrícola utilizando grandes bancos de dados de observação da terra. Estes métodos serão baseados na análise de séries temporais de imagens de satélite. As tarefas a serem realizadas são: (a) identificação de áreas plantadas com soja, milho e cana-de-açúcar, arroz e trigo em áreas selecionadas, utilizando métodos que processam séries temporais de imagens de satélite em grande escala; (b) avaliação dos métodos de análise de grandes bancos de dados de observação da terra para mapeamento agrícola. Neste projeto serão desenvolvidos métodos analíticos para identificação de grandes áreas agrícolas no Brasil, com os objetivos específicos de mapeamento de uso da terra associada à cultura da soja, milho e cana-de-açúcar. Os resultados deste projeto serão comparados com os dados que serão coletados em campo e com os dados do IBGE. Os métodos de monitoramento agrícola serão desenvolvidos na linguagem R e irão trabalhar com dados armazenados no banco de dados de matriz SciDB. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
MACIEL, ADELINE MARINHO; CAMARA, GILBERTO; VINHAS, LUBIA; ARAUJO PICOLI, MICHELLE CRISTINA; BEGOTTI, RODRIGO ANZOLIN; FERREIRA GOMES DE ASSIS, LUIZ FERNANDO. A spatiotemporal calculus for reasoning about land-use trajectories. INTERNATIONAL JOURNAL OF GEOGRAPHICAL INFORMATION SCIENCE, v. 33, n. 1, p. 176-192, . (16/16968-2, 16/23750-3, 14/08398-6)
ARAUJO PICOLI, MICHELLE CRISTINA; CAMARA, GILBERTO; SANCHES, IEDA; SIMOES, ROLF; CARVALHO, ALEXANDRE; MACIEL, ADELINE; COUTINHO, ALEXANDRE; ESQUERDO, JULIO; ANTUNES, JOAO; BEGOTTI, RODRIGO ANZOLIN; et al. Big earth observation time series analysis for monitoring Brazilian agriculture. ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING, v. 145, n. B, p. 328-339, . (16/16968-2, 16/23750-3, 14/08398-6)
PICOLI, MICHELLE C. A.; RORATO, ANA; LEITAO, PEDRO; CAMARA, GILBERTO; MACIEL, ADELINE; HOSTERT, PATRICK; SANCHES, IEDA DEL'ARCO. Impacts of Public and Private Sector Policies on Soybean and Pasture Expansion in Mato Grosso-Brazil from 2001 to 2017. LAND, v. 9, n. 1, . (16/23750-3, 14/08398-6, 17/19812-6)

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