Data/hora: 05/06/2024 01:42:51

Biblioteca(s): 	Embrapa Solos.	
Data corrente: 	27/12/2023	
Data da última atualização: 	27/12/2023	
Autoria: 	SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; KUCHLER, P. C.; ALMEIDA, M. B. F. de; VIEIRA, L. P.; LAGE, S. M.; FREITAS, P. L. de.	
Afiliação: 	MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; PATRICK CALVANO KUCHLER, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; MATHEUS BENCHIMOL FERREIRA DE ALMEIDA, PESQUISADOR VISITANTE; LUAN PORTO VIEIRA, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; SOFIA MARTINS LAGE, PESQUISADORA VISITANTE; PEDRO LUIZ DE FREITAS, CNPS.	
Título: 	Inteligência artificial para a avaliação de pastagens degradadas a partir de fotos de smartphones e de séries temporais de imagens de satélite: uma abordagem baseada em deep e machine learning para subsidiar o cálculo de indicadores agro-socioambientais.	
Ano de publicação: 	2023	
Fonte/Imprenta: 	Caderno Pedagógico, v. 20, n. 10, p. 4637-4657, 2023.	
DOI: 	https://doi.org/10.54033/cadpedv20n10-018	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	Entre as principais potências agropecuárias, o Brasil se destaca como um dos poucos países que ainda dispõe de extensas áreas de terra com potencial de produção agropecuária, sem a necessidade do desmatamento. O país busca reverter a degradação do solo por meio de políticas públicas, incluindo a criação de indicadores Sócio-Agro-Ambientais multiescalares. Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma solução para diagnosticar áreas degradadas, oferecendo recomendações técnicas regionalizadas para a conservação, recuperação e reintegração dessas áreas à cadeia produtiva de alto rendimento. Duas abordagens inovadoras foram adotadas: (i) uso de deep learning, com uma acurácia de 95,9% para diagnósticos locais por smartphones; (ii) baseada em machine learning e satélites, que alcançou 95,90% de acurácia para avaliações regionais. Ambas as metodologias convergem para soluções acessíveis e inovadoras, estimulando ações de recuperação de áreas degradadas.	
Palavras-Chave: 	Degradação do solo; Indicadores Sócio-Agro-Ambientais; IS_Agro.	
Categoria do assunto: 	P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1160269/1/Inteligencia-artificial-para-a-avaliacao-de-pastagens-degradadas-2023.pdf	
Registro original: 	Embrapa Solos (CNPS)	
Exemplares: 	CNPS - (21402-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS