Dados públicos
Usa o Sentinel-2, gratuito e atualizado a cada cinco dias.
Projeto de pesquisa da UnB
Satélite e inteligência artificial para saber o que cada talhão produziu.
O MapaSafra é um projeto de pesquisa da Universidade de Brasília (UnB), desenvolvido como trabalho de conclusão de curso. Ele treina modelos de inteligência artificial com séries temporais de imagens Sentinel-2 para identificar, dentro do perímetro de uma propriedade, quais talhões produziram em cada mês.
Você desenha suas unidades produtivas no mapa e testa o modelo sobre elas, sem visita a campo e sem depender de declaração.
NOSSA MISSÃO
Uma segunda fonte de informação sobre o campo, pública e verificável
Queremos mostrar que imagens de satélite públicas, combinadas com aprendizado de máquina, podem responder em escala e a baixo custo uma pergunta que hoje depende de visita a campo: o que foi produzido, onde e quando.
Cada resultado é apresentado com seus limites. O modelo foi treinado e avaliado com dados da Bahia; em outras regiões, medimos a precisão antes de afirmar qualquer coisa.
Resposta mensal
O resultado vem por talhão e por mês, não apenas por safra.
Limites declarados
Métricas e metodologia documentadas, inclusive o que o modelo ainda não faz.
Origem acadêmica
Nasce na universidade, com método descrito para ser avaliado e questionado.
O PROBLEMA
Saber o que cada talhão produziu ainda custa caro
Na maioria dos casos, o desenho dos talhões não existe e o que foi plantado em cada área depende do que alguém declarou.
A visita a campo é cara, amostral e se repete a cada nova pergunta. Quando a informação chega, a safra já acabou.
O satélite já observa tudo isso a cada cinco dias. O que faltava era transformar a imagem em uma resposta útil: qual talhão produziu, e em que mês.
Sem desenho dos talhões
Dependência de declaração
Informação que chega atrasada
Visita a campo cara e amostral
Custo que cresce com a área
Resposta por safra, não por mês
COMO FUNCIONA O MODELO
Da imagem de satélite ao talhão produtivo
O MapaSafra processa séries temporais do Sentinel-2 indexadas em hexágonos H3, uma grade que divide o terreno em células de tamanho uniforme.
Um modelo de aprendizado contrastivo compara a trajetória de cada célula ao longo do tempo e indica se houve produção. Ele foi treinado com campos agrícolas reais da Bahia.
Imagens públicas
As imagens do Sentinel-2 cobrem a propriedade inteira, sem custo de aquisição.
Células H3
O perímetro vira uma grade de hexágonos, e cada célula é analisada separadamente.
Leitura mês a mês
Os resultados voltam agrupados por talhão, mês a mês.
PROJETO DE PESQUISA
Um trabalho acadêmico em desenvolvimento
O MapaSafra nasce como trabalho de conclusão de curso na Universidade de Brasília, com orientação acadêmica e foco em pesquisa aplicada à agricultura.
O trabalho tem três frentes: detectar talhões produtivos, classificar a cultura produzida e disponibilizar os modelos nesta plataforma.
A detecção de talhões produtivos é a etapa mais avançada. A classificação de cultura e a integração completa na plataforma vêm a seguir.
NOSSA VISÃO
Informação de campo ao alcance de quem precisa decidir
Queremos que qualquer pessoa com um perímetro desenhado no mapa consiga uma leitura mensal do que foi produzido, sem depender de que alguém vá até lá.
No futuro, imaginamos ampliar a cobertura para novas regiões e culturas, sempre com validação medida antes de cada expansão.
Menos suposição. Mais evidência. Uma resposta por talhão, todo mês.
EM DESENVOLVIMENTO
Construído com quem conhece o campo
O MapaSafra está em evolução e depende de quem vive a lavoura para ficar melhor.
Cada propriedade testada, cada dúvida e cada divergência entre o mapa e a realidade ajudam a medir onde o modelo acerta e onde ainda erra.
Por isso convidamos produtores, técnicos, cooperativas e pesquisadores a testar o modelo com áreas que já conhecem.
Produtores
Dizem se o mapa bate com o que acontece na lavoura.
Técnicos e consultores
Apontam em que situações a leitura ajuda na rotina de campo.
Cooperativas e instituições
Trazem áreas conhecidas para validar o modelo em novas regiões.
Pesquisadores
Revisam o método e propõem melhorias.
Veja o que a sua unidade produtiva produziu
Desenhe o perímetro no mapa e receba a leitura mensal dos talhões produtivos.
Testar o modelo