De acordo com a Conab, o modelo desenvolvido para a plataforma utiliza técnicas de aprendizado profundo supervisionado, especialmente redes neurais convolucionais, para identificar automaticamente lavouras de café em imagens dos satélites Sentinel-2 e PlanetScope.
Por se tratar de um método supervisionado, o treinamento do modelo exigiu anotações de referência, obtidas a partir de dados fornecidos pela
Emater (Empresa de Assistência Técnica e Extensão Rural do Estado de Minas Gerais)
e pela Conab.
Considerando que o café é uma cultura perene, foi possível explorar uma abordagem de inferência temporal com imagens de 2020 a 2024, permitindo analisar seu comportamento ao longo do tempo,
incluindo práticas de manejo e poda.
Essa estratégia, de acordo com a Conab, aprimorou a capacidade do modelo de distinguir áreas de café de outros usos da terra com assinaturas espectrais semelhantes, mas com fenologia distinta.
Parcerias para integração de dados
A plataforma integra preferencialmente os dados de organizações governamentais que, em parceria com a Conab, são responsáveis pelas diferentes componentes chave do sistema.
O mapeamento em alta resolução de lavouras de café nas principais regiões produtoras do parque cafeeiro nacional é conduzido pela
UFMG (Universidade Federal de Minas Gerais), responsável pelo desenvolvimento da metodologia que usa mosaicos multianuais de imagens de sensoriamento remoto como entrada do algoritmo de inteligência artificial, permitindo atualizações sistemáticas das lavouras.
O
INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais), por meio do sistema de
monitoramento por satélite PRODES, é responsável pela disponibilização e atualização anual dos dados de desmatamento pós 2020.
O MGI (Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos) atua na gestão do sistema do CAR (Cadastro Ambiental Rural), registro eletrônico de todas as propriedades rurais acessado via conta gov.br para inscrição e gestão, essencial para regularização ambiental e acesso a políticas públicas.
O
Incra (Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária) é responsável pela atualização do
SNCR (Sistema Nacional de Cadastro Rural), que compreende cadastro de proprietários e detentores de imóveis rurais, cadastro de arrendatários e parceiros, cadastro de terras públicas e cadastro nacional de florestas públicas
O serviço disponibilizado via API governamental permite a consulta de informações de imóvel rural e verificação de propriedade ou posse de pessoa física ou jurídica. A Conab avaliará a oportunidade de integrar à plataforma outros
bancos de dados.
Arquitetura tecnológica e usabilidade
A interface Mappia permite construir uma arquitetura servidor-cliente que manipula grande volume de dados espaciais para visualizar de forma rápida uma série de operações da álgebra de mapas e outras consultas espaciais.
Todas as
análises geoespaciais são integradas de forma relacional utilizando ferramentas de código aberto capazes de lidar com big data espacial, como PostgreSQL e Geoserver.
A plataforma disponibilizará os mapas a diferentes escalas, incluindo propriedade (CAR), município, regiões intermediárias e estados, utilizando serviços de mapas interativos, e incluirá painéis de controle interativo, garantindo acessibilidade e usabilidade pelos usuários.
A Conab, em parceria com instituições públicas e privadas quando necessário, realizará validação em campo.
O processo avaliativo verifica as áreas identificadas por meio da interseção entre o mapeamento de lavouras de café e os polígonos de desmatamento registrados pelo sistema PRODES/INPE.
Para implementar a validação em campo, serão definidos critérios de proximidade ou outros a serem alinhados entre a Conab e os parceiros institucionais.
