Revolucionando a Agricultura: Apoie o Algoritmo Inovador

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Eu sou o José Silva Junior, e desenvolvi um novo algoritmo em Python, integrado ao QGIS, que promete revolucionar a forma como analisamos e gerenciamos informações sobre áreas de cultivo agrícola. Este projeto surgiu da necessidade de fornecer dados detalhados e precisos sobre as principais culturas agrícolas de um município, utilizando amostras espectrais de cores RGB de imagens raster. è importante salientar que já aportei cerca de 100 mil para o projeto e caso algue ajude ou alguma empresa tenha interesse. 

Funcionalidade do Algoritmo:

• Classificação de Culturas: Com base nas amostras RGB das imagens raster, o algoritmo identifica e classifica áreas de cultivo de diferentes culturas, como café, banana e eucalipto, criando polígonos específicos para cada classe.
• Flexibilidade na Análise: O algoritmo pode ser adaptado para criar qualquer polígono com base nas variáveis espectrais das imagens, permitindo uma análise abrangente de diferentes tipos de uso e cobertura do solo.
• Identificação de Desmatamentos: Além das culturas agrícolas, o algoritmo é capaz de identificar áreas de desmatamento, auxiliando no monitoramento ambiental.
• Zonas de Exclusão para Seguradoras: Empresas de seguro de frustração de safra podem utilizar o método para criar zonas de exclusão a partir de dados públicos. Isso permite identificar áreas atingidas por desastres naturais e excluir aquelas que não tiveram perdas, otimizando a avaliação de riscos e a concessão de seguros.

Resultados Alcançados:

Consegui identificar, com precisão, aproximadamente 17 mil hectares do território de capixaba em região específica, destacando as áreas de cultivo. Cada polígono é criado de acordo com a cultura específica, proporcionando uma visão detalhada e organizada das áreas agrícolas. É possível adicionar camadas excludentes, como hidrologia, relevo e geologia, para refinar ainda mais a análise. O algoritmo se baseia em amostras e configurações do buscador de padrões específicos.

As áreas de maior extensão territorial em termos de cultivo foram identificadas com base nos dados disponíveis no site do IBGE. Embora ainda existam desafios relacionados à capacidade de processamento de dados, consegui identificar glebas com área maior que 250 metros quadrados, oferecendo um panorama robusto das principais regiões de cultivo.

Benefícios para Instituições:

• Empresas de Seguro Agrícola: As seguradoras podem utilizar este método para criar zonas de exclusão a partir de dados públicos, identificando com precisão as áreas afetadas por desastres naturais. Isso permite excluir da cobertura aqueles que não tiveram perdas, tornando o processo de avaliação de sinistros mais eficiente e justo.
• IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística): O IBGE, que tradicionalmente trabalha com dados de cultura do ano anterior, pode atualizar essas informações em tempo real ou conforme a disponibilização e processamento das imagens. Isso aprimora as estatísticas agrícolas e oferece uma visão mais clara e detalhada sobre as áreas de cultivo no Brasil, fundamental para o planejamento de políticas públicas.
• SENAI (Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial): O SENAI pode integrar as informações geradas pelo algoritmo em seus programas de treinamento e educação, auxiliando no desenvolvimento de técnicas de manejo e identificação de culturas agrícolas. Isso prepara melhor os profissionais do setor agroindustrial.
• Secretarias Municipais: As secretarias municipais podem utilizar os dados para identificar áreas de terraplanagem e cruzar essas informações com dados de licenciamento. Os dados de terraplanagem são representados por pontos no centroide dos polígonos, facilitando a análise e a tomada de decisões. Isso contribui para uma gestão territorial mais eficiente e para o cumprimento das regulamentações ambientais.

Próximos Passos:

Reconhecendo o potencial deste projeto, estou buscando profissionais do SENAI e do IBGE para iniciarmos tratativas e formar uma equipe dedicada ao aprimoramento e implementação do algoritmo. Vislumbro a criação de uma agência secundária como fonte de dados de áreas de uso e cobertura do solo.

Estou à disposição para fornecer mais detalhes sobre o funcionamento do algoritmo e discutir possíveis parcerias. Acredito que esta ferramenta pode substituir empresas terceirizadas nessa finalidade, sendo de grande valia para diversas instituições e setores. Meu objetivo é contribuir para uma gestão ambiental e agrícola mais eficiente, otimizando processos e promovendo o desenvolvimento sustentável.

Para saber mais sobre este projeto ou se você tem interesse em colaborar, por favor, entre em contato comigo. Juntos, podemos impulsionar a inovação no setor agrícola e promover um desenvolvimento mais sustentável.