Mapa agrícola global usa IA para identificar campos ao redor do mundo

Um novo mapa, desenvolvido por pesquisadores de quatro instituições acadêmicas nos Estados Unidos, utiliza inteligência artificial para identificar campos agrícolas globalmente. A iniciativa, chamada 'Fields of the World', faz uso de aprendizado de máquina e imagens de satélite, cobrindo 1,55 bilhão de polígonos agrícolas em 241 países e territórios.

Os pesquisadores notam que, apesar de haver cerca de 570 milhões de fazendas no mundo, nunca houve uma contagem precisa do total de campos agrícolas. O estudo visa preencher essa lacuna, oferecendo um recurso aberto e acessível, inédito em termos de detalhamento.

Desempenho do Brasil

Entre os países analisados, o Brasil se destacou como o mais eficaz na validação do modelo, alcançando um recall de 0,97. Isso indica que aproximadamente 97% dos campos agrícolas reais foram corretamente identificados pelo sistema.

Os pesquisadores afirmam que o mapeamento poderá ser utilizado em diversas aplicações, incluindo a estimativa de produtividade, monitoramento das lavouras, fiscalização ambiental, programas relacionados ao clima, e análises sobre a expansão agrícola.

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Limitações do Modelo

Contudo, os autores reconhecem que existem falhas a serem superadas. O modelo atual foi predominantemente treinado com culturas anuais e teve dificuldades em identificar áreas em regiões onde a agricultura é mais fragmentada ou não se adequa aos padrões observados nos dados.