A inteligência artificial está transformando o modo como enxergamos o planeta. Pesquisadores brasileiros desenvolveram uma nova metodologia de inteligência geoespacial que usa algoritmos avançados para mapear o uso da terra com precisão inédita. O sistema processa imagens de satélite em tempo recorde, permitindo um monitoramento quase em tempo real das mudanças ambientais.
A técnica, desenvolvida na Unesp de Tupã, foi testada em Mato Grosso e aprimorou a delimitação de áreas de vegetação natural e produção agrícola, classificando-as por tipo de cultura. Os resultados indicaram 95% de precisão no mapeamento.
Os pesquisadores apostam que a tecnologia pode revolucionar a gestão ambiental e urbana. Com decisões mais rápidas e baseadas em dados concretos, governos e empresas terão uma ferramenta poderosa para planejar o futuro da terra – e evitar impactos irreversíveis.
Agro sob lupa: como IA e satélites estão mudando o jogo
A precisão nos mapeamentos ambientais nunca foi tão alta. Isso porque, ao substituir a análise tradicional de pixels isolados por uma abordagem que identifica geo-objetos inteiros, os cientistas conseguiram reduzir erros comuns em imagens de satélite.
Além disso, a metodologia também otimiza o processamento de grandes volumes de dados geoespaciais, permitindo análises mais rápidas e detalhadas. Com isso, amplia significativamente a capacidade de monitoramento contínuo, aspecto essencial para o planejamento agrícola e a fiscalização ambiental.
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Segundo o professor Michel Eustáquio Dantas Chaves, da Unesp, em entrevista à Agência FAPESP, a inovação soluciona um dos principais desafios do mapeamento remoto: as indefinições nas bordas das imagens. Para isso, o modelo segmenta as imagens como peças de um quebra-cabeça, aprimorando a precisão sem a necessidade de resoluções espaciais mais altas.
Aplicação na prática: mapeamento em grande escala
O Mato Grosso, escolhido para testar a nova pesquisa, abrange parte da Amazônia, do Cerrado e do Pantanal. Essa diversidade de biomas resulta em uma ampla variedade de usos do solo, desafiando os métodos tradicionais de mapeamento.
Com 95% de precisão, o modelo conseguiu diferenciar culturas agrícolas, áreas urbanas e corpos d’água, além de identificar perturbações na vegetação. Além disso, a técnica mostrou potencial para estimar áreas cultivadas dentro de uma mesma safra, facilitando previsões de produtividade e ações de planejamento territorial.
Mais do que mapear terras e lavouras, a nova metodologia melhora a identificação de desmatamentos e degradações ambientais, permitindo respostas mais rápidas e precisas. Ao integrar inteligência geoespacial e aprendizado de máquina, a técnica reduz incertezas e contribui para uma gestão territorial mais eficiente, baseada em dados mais confiáveis.
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