Aplicação de lógica fuzzy para a previsão de grãos no estado do Mato Grosso do Sul

De Josimar Fernandes de França

O livro abordará a aplicação de lógica fuzzy para previsão de grãos, que usa imagens de satélite e índices de vegetação para estimar uma área plantada.

• Idioma: Português
• Editora: Editora Dialética
• Data de lançamento: 28 de out. de 2021
• ISBN: 9786525213798

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INTRODUÇÃO GERAL

O planejamento nas empresas de agropecuárias tem se tornado cada vez mais sofisticado, requerendo informações precisas e com antecedências cada vez maior em relação às atividades do setor.

Para ampliação da produção e, dependendo do setor, a conquista de novos mercados, possibilitando o crescimento empresarial, o planejamento é primordial para alcançar tal patamar, principalmente, na área de exportação de grãos, pois, o preço dos produtos já são acordados antes mesmo das lavouras serem plantadas. Daí a importância de uma ferramenta capaz de prever a produção estimada de grãos após a plantação do cereal e antes da colheita da safra.

Os métodos tradicionais para estimativas de safras de grãos são através de meios indiretos, como: entrevistas junto aos produtores, cooperativas, bancos, empresas do ramo agrícola, entre outros. Esses métodos empíricos têm custos elevados e execuções demoradas e, além disso, são poucos confiáveis. Em contrapartida, estão ocorrendo grandes avanços no uso do geoprocessamento de imagens via satélite, para estimativas da produção de grãos, ainda não se dispõe, a baixo custo, de sistemas de interpretação de imagens e que sejam de fácil acesso.

Para previsão de safras de grãos é necessário ter informações sobre a estimativa da área plantada e da produtividade do cereal em estudo, podendo calcular o volume de produção, o que ajudará no planejamento das indústrias no processamento da safra agrícola. Assim, essas ferramentas servem para orientar as empresas nas tomadas de decisão sobre industrialização e comercialização da safra agrícola, reduzindo os impactos negativos nos custos, ou antecipar os futuros ganhos em uma situação favorável. Quando se analisa o cenário brasileiro, ao se dar a devida importância à cultura da soja ao agronegócio, verifica-se que não se tem um sistema eficiente que permita quantificar a área de plantio de soja.

As imagens do satélite meteorológico AVHRR-NOAA de elevada repetitividade temporal, com garantia de cobertura diária e de aquisição gratuita das imagens, tem sido utilizadas no monitoramento agrícola realizado através da avaliação dos índices de vegetação que descrevem a variação do vigor vegetativo de uma cultura ao longo do seu ciclo de desenvolvimento (LIU e KOGAN, 2002).

Acontece que a baixa resolução espacial dessas imagens faz com que possa ocorrer a mistura espectral das classes de cobertura do solo dentro de um mesmo pixel, e isso pode acarretar problemas de imprecisão na estimativa de área plantada de uma cultura agrícola. A aplicação de técnicas como a logica fuzzy (ZADEH,1965) é bastante promissora para a solução da mistura espectral a partir da classificação automática de imagens de satélites, pois, permite a análise sub-píxel para estimar as proporções de cada superfície dentro dos pixels (FOODY, 1998).

Nesse contexto, o objetivo do trabalho é desenvolver uma metodologia de classificação automática, baseada em lógica fuzzy, utilizando imagens AVHRR-NOAA para estimar a área plantada de determinado cereal no nível de sub-píxel. Para facilitar a consecução