Pesquisadores da Universidade Estadual Paulista (Unesp), em Tupã, desenvolveram uma nova metodologia de inteligência geoespacial para mapeamento do uso da terra e planejamento territorial. O estudo, que combina cubos de dados do projeto Brazil Data Cube, do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe), e a técnica Geobia (Geographic Object-Based Image Analysis), obteve 95% de precisão na identificação de vegetação e cultivos agrícolas no Mato Grosso.
A pesquisa utilizou séries temporais de imagens do sensor Modis, da Nasa, para mapear áreas de floresta amazônica, cerrado, pastagens e culturas agrícolas em sistema de cultivo duplo, como soja e milho. Segundo Michel Eustáquio Dantas Chaves, professor da Unesp e autor correspondente do artigo, a segmentação das imagens em geo-objetos permitiu reduzir erros de borda comuns nas análises convencionais baseadas em pixels isolados.
Os resultados indicam que a metodologia pode ser aplicada em estimativas de produtividade, planejamento territorial e monitoramento ambiental, além de ser replicável para outros satélites, como Landsat e Sentinel. O artigo foi publicado na revista científica AgriEngineering e contou com apoio da Fapesp.
A abordagem foi testada com dados da safra 2016/2017 do Mato Grosso, principal produtor de grãos do Brasil, onde a precisão do mapeamento reforçou seu potencial para subsidiar políticas públicas voltadas à produção agrícola e conservação ambiental. Além disso, o método demonstrou capacidade para identificar variações no desmatamento e degradação de florestas de forma mais rápida.
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