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A IWMI e a Digital Earth Africa estão a apoiar os gestores de água da bacia hidrográfica do Limpopo, melhorando o acesso a melhores dados e a estimativas mais precisas do nível da água.
Por Sam Storr, Surajit Ghosh e Mariangel Garcia
Em África, os agricultores dependem da água de barragens para irrigar as suas colheitas durante os períodos de seca. Mas quanta água está armazenada na barragem? Os agricultores e gestores de água muitas vezes não dispõem desta informação crítica. Para enfrentar o desafio, investigadores do IWMI trabalharam com a Digital Earth Africa (DE Africa) para criar uma inovação que utiliza imagens de satélite e IA para obter medições atempadas e precisas do volume das barragens, com o potencial de transformar a gestão de reservatórios na África Austral.
No coração da África do Sul, a Barragem de Loskop fornece irrigação de mais de 25.000 hectares de terreno agrícola. Numa região onde a precipitação é inconsistente e a procura é elevada, a incerteza na estimativa do volume da barragem pode ter repercussões no stress agrícola, falhas nas culturas e conflitos por recursos. Os métodos tradicionais de medição com base em trabalho de campo, embora úteis, são frequentemente esporádicos, atrasados e logisticamente limitados.
Graças a um processo colaborativo entre o LIMCOM, o Acelerador CGIAR para a Transformação Digital, Gêmeo Digital do IWMI, que está alojado no âmbito das Inovações Digitais para uma África Segura em Água (DIWASA) projeto, e o DE Africa, níveis de água de barragens como a de Loskop já não serão um mistério.
Estimativa dos níveis de água utilizando imagens de satélite e aprendizagem automática
A inovação utiliza imagens de satélite que mostram a quantidade de água de superfície visível numa barragem ao longo do tempo e a geometria conhecida da própria barragem, ambas necessárias para estimar a quantidade de água na barragem. Uma mistura de vários modelos de aprendizagem automática prevê estimativas do nível da água com um nível de precisão mais elevado em comparação com apenas medições de campo. Para alcançar uma elevada precisão, a método alterna entre diferentes modelos para calcular o volume de água a diferentes níveis de barragem.
A inovação já está a ser aplicada em sistemas de gestão de água do mundo real, como o projeto Limpopo Digital Twin*. O Limpopo Digital Twin foi adotado por gestores de água na Bacia do Rio Limpopo, que utilizam a representação virtual de toda a bacia do Rio Limpopo para a tomada de decisões. A capacidade desigual de monitorização de água entre os quatro países da bacia do Rio Limpopo é um grande obstáculo para a criação de um modelo hidrológico preciso da bacia. Novas fontes de dados desenvolvidas a partir de uma mistura de imagens de satélite e aprendizagem automática ajudam a preencher lacunas na capacidade de monitorização.
Quando a inovação tecnológica encontra a democratização dos dados
Esta inovação demonstra como dados de acesso aberto podem catalisar um impacto no mundo real, criando uma forma de monitorizar a disponibilidade de água em áreas remotas com uma necessidade mínima de investimento na recolha, processamento e monitorização de dados de campo. Com estes dados, os investigadores puderam concentrar-se no desenvolvimento de metodologias que estão agora facilmente disponíveis para outros utilizadores, como autoridades de água governamentais, investigadores e ONGs, adaptarem a mais reservatórios e barragens.
Os conjuntos de dados de águas superficiais foram derivados de imagens de satélite Landsat pela DE Africa e disponibilizados gratuitamente numa plataforma na nuvem. A DE Africa é uma infraestrutura de dados digitais panafricana para aceder e analisar imagens de satélite específicas de África, sendo amplamente utilizada por partes interessadas em todo o continente. A DE Africa utiliza mais de três décadas de imagens de satélite para enfrentar desafios críticos que afetam o continente africano, organizando os dados de Observação da Terra (EO) em conjuntos de dados acessíveis e abertos.
A metodologia de inovação foi disponibilizada publicamente de forma interativa Jupyter Notebook na plataforma DE Africa. Este caderno serve como um recurso de aprendizagem e uma ferramenta prática, demonstrando como a aprendizagem automática e os dados de Observação da Terra (EO) podem ser combinados para gerar estimativas precisas do volume de barragens em regiões com medições limitadas no local. Os utilizadores podem adaptar e aplicar este fluxo de trabalho aos seus próprios reservatórios com requisitos mínimos de codificação e infraestrutura.
Para além da estimativa da disponibilidade de água em reservatórios, a combinação de aprendizagem automática, dados de observação da Terra e plataformas de computação em nuvem fornece um modelo para desenvolver mais soluções para uma governação hídrica resiliente num mundo sob stress climático. Com plataformas como a DE Africa a proporcionar acesso aberto a dados de satélite prontos para análise, e organizações como a IWMI a trazer décadas de experiência em gestão hídrica, o continente está bem posicionado para dar um salto para um futuro impulsionado por dados.
O projeto Gémeo Digital da Bacia do Rio Limpopo foi a Comissão de Recursos Hídricos do Limpopo (LIMCOM) ao abrigo do Programa de Pequenos Financiamentos do Fundo Global para o Meio Ambiente (PNUD-GEF). Como parte do CGIAR Accelerator for Digital Transformation, o IWMI tem como objetivo aproveitar tecnologias de ponta para melhorar a gestão da água na bacia do rio Limpopo, juntamente com parceiros tecnológicos como DE Africa e Amazon Web Services, com o apoio do Leona M. and Harry B. Helmsley Charitable Trust.