Nas regi\u00f5es produtoras de milho da \u00c1frica do Sul, como o Estado Livre e Mpumalanga, pequenos atrasos na dete\u00e7\u00e3o de stress nas culturas podem significar grandes perdas para os agricultores. Apresentamos o GeoMaize, um sistema de monitoriza\u00e7\u00e3o de culturas baseado em sat\u00e9lite que alerta os agricultores precocemente sobre stress h\u00eddrico, defici\u00eancias nutricionais e pragas. Ao transformar dados complexos de observa\u00e7\u00e3o da Terra em informa\u00e7\u00f5es simples e acion\u00e1veis, o GeoMaize ajuda os produtores a tomar decis\u00f5es atempadas para proteger as colheitas e fortalecer a seguran\u00e7a alimentar.<\/p>\n\n\n\n
A GeoMaize utiliza conjuntos de dados gratuitos e prontos para an\u00e1lise da Digital Earth Africa (DE Africa), combinando imagens \u00f3ticas do Sentinel-2 com dados t\u00e9rmicos do Landsat-8. A equipa escolheu a DE Africa porque esta fornece dados de sat\u00e9lite gratuitos, em todo o continente e pr\u00e9-processados, reduzindo a necessidade de prepara\u00e7\u00e3o intensiva e permitindo-lhes focar-se na an\u00e1lise e modelagem. A sua plataforma acess\u00edvel e escal\u00e1vel torna-a ideal para solu\u00e7\u00f5es destinadas tanto a pequenos agricultores como a agricultores comerciais.<\/p>\n\n\n\n
Ao utilizar estes conjuntos de dados de m\u00faltiplas fontes, o GeoMaize monitoriza as culturas de milho nas regi\u00f5es de cultivo. \u00cdndices derivados de sat\u00e9lite monitorizam a sa\u00fade da vegeta\u00e7\u00e3o, o stress h\u00eddrico, a cobertura do dossel e os n\u00edveis de nutrientes ao longo do tempo. Estes dados s\u00e3o introduzidos em modelos de aprendizagem autom\u00e1tica que classificam as culturas de milho e detetam stress antes que se torne vis\u00edvel.<\/p>\n\n\n\n
Os agricultores recebem alertas por SMS nas suas l\u00ednguas locais e podem usar uma aplica\u00e7\u00e3o m\u00f3vel com dashboards, conselhos guiados por IA e previs\u00f5es de colheitas, transformando tecnologia avan\u00e7ada em solu\u00e7\u00f5es agr\u00edcolas pr\u00e1ticas.<\/p>\n\n\n\n
O que distingue o GeoMaize \u00e9 a forma como combina dados de sat\u00e9lite multitemporais com aprendizagem autom\u00e1tica para fornecer informa\u00e7\u00f5es sobre a sa\u00fade das culturas em tempo quase real. Ao traduzir a observa\u00e7\u00e3o da Terra de alta tecnologia em alertas SMS, comunica\u00e7\u00e3o multil\u00edngue e recomenda\u00e7\u00f5es simples baseadas em aplica\u00e7\u00f5es, o GeoMaize preenche a lacuna entre a tecnologia avan\u00e7ada e as decis\u00f5es di\u00e1rias dos agricultores.<\/p>\n\n\n\n
O modelo de classifica\u00e7\u00e3o do projeto alcan\u00e7ou 66% de precis\u00e3o, melhorando \u00e0 medida que mais pontos de verdade terrestre e refinamentos do modelo s\u00e3o adicionados. A valida\u00e7\u00e3o \u00e9 realizada usando pontos de refer\u00eancia rotulados e verifica\u00e7\u00f5es de consist\u00eancia temporal para garantir resultados fi\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n
Uma conclus\u00e3o fundamental do projeto \u00e9 que os sinais de stress h\u00eddrico surgem semanas antes dos sintomas vis\u00edveis no campo, sublinhando o seu potencial como um sistema proativo de alerta precoce que pode prevenir perdas de produtividade.<\/p>\n\n\n\n
\n\u201cOs primeiros sinais de stress h\u00eddrico aparecem semanas antes dos sintomas vis\u00edveis, dando tempo aos agricultores para agirem.\u201d<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
As pessoas por detr\u00e1s da GeoMaize<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
A equipa GeoMaize formou-se atrav\u00e9s do desafio Open Data for Social Impact, combinando especializa\u00e7\u00e3o em observa\u00e7\u00e3o da Terra, ci\u00eancia de dados, agricultura e desenvolvimento de software. Os principais contribuidores incluem:<\/p>\n\n\n\n
\n
- Nolizwi Diko \u2013 Especialista em SIG e dete\u00e7\u00e3o remota, analisou \u00edndices de vegeta\u00e7\u00e3o e aplicou aprendizagem autom\u00e1tica para gerar informa\u00e7\u00f5es acion\u00e1veis.<\/li>\n\n\n\n
- Sinethemba Funani \u2013 Processador de dados de sensoriamento remoto, processou s\u00e9ries temporais de dados Sentinel-2 e Landsat-8, melhorando a classifica\u00e7\u00e3o de culturas e a dete\u00e7\u00e3o de stress em 66%%.<\/li>\n\n\n\n
- Athule Sali \u2013 L\u00edder de machine learning, desenvolvimento de modelos preditivos para rendimento e sa\u00fade das colheitas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Apoiada por mentores, programadores inform\u00e1ticos e especialistas em extens\u00e3o agr\u00edcola, a equipa garante que as ideias s\u00e3o tecnicamente precisas e de f\u00e1cil compreens\u00e3o para os agricultores.<\/p>\n\n\n\n
Impacto na seguran\u00e7a alimentar<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
O objetivo de curto prazo da GeoMaize \u00e9 refinar a aplica\u00e7\u00e3o m\u00f3vel e integrar o feedback dos agricultores. A longo prazo, o projeto visa escalar a n\u00edvel nacional, expandir para culturas adicionais e fornecer apoio baseado em dados para o planeamento governamental da seguran\u00e7a alimentar.<\/p>\n\n\n\n
Ao reduzir as perdas de colheita, aumentar a resili\u00eancia das explora\u00e7\u00f5es agr\u00edcolas e apoiar os meios de subsist\u00eancia dos pequenos agricultores, o GeoMaize contribui diretamente para o ODS 2 (Fome Zero) e para o ODS 1 (Erradica\u00e7\u00e3o da Pobreza).<\/p>\n\n\n\n
\n\u201cO GeoMaize liga dados de sat\u00e9lite de alta tecnologia com decis\u00f5es agr\u00edcolas quotidianas, capacitando os agricultores e fortalecendo os sistemas de seguran\u00e7a alimentar de \u00c1frica.\u201d<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Esta iniciativa impulsionada por jovens demonstra que dados de sat\u00e9lite abertos e conhecimentos localizados podem capacitar agricultores, fortalecer a seguran\u00e7a alimentar e criar um setor agr\u00edcola resiliente \u00e0s altera\u00e7\u00f5es clim\u00e1ticas em toda a \u00c1frica.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
In South Africa\u2019s maize-producing regions, such as Free State and Mpumalanga, small delays in spotting crop stress can mean big losses for farmers. Enter GeoMaize, a satellite-based crop monitoring system that gives farmers early warnings about water stress, nutrient deficiencies, and pests. By transforming complex Earth observation data into simple, actionable insights, GeoMaize helps growers […]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":5239,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[10,12],"tags":[],"audience":[],"class_list":["post-5238","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-agriculture-food-security","category-use-cases"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/digitalearthafrica.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5238","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/digitalearthafrica.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/digitalearthafrica.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/digitalearthafrica.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/digitalearthafrica.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5238"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/digitalearthafrica.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5238\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5240,"href":"https:\/\/digitalearthafrica.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5238\/revisions\/5240"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/digitalearthafrica.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5239"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/digitalearthafrica.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5238"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/digitalearthafrica.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5238"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/digitalearthafrica.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5238"},{"taxonomy":"audience","embeddable":true,"href":"https:\/\/digitalearthafrica.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/audience?post=5238"}],"curies":[{"name":"[wp]","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}