Lebogang Moropane \u00e9 investigadora de doutoramento em Ci\u00eancias Ambientais e H\u00eddricas, cujo trabalho se situa na intersec\u00e7\u00e3o da observa\u00e7\u00e3o da Terra, aprendizagem autom\u00e1tica e seguran\u00e7a alimentar. Residente na \u00c1frica do Sul, a sua investiga\u00e7\u00e3o foca-se na compreens\u00e3o de como os rios n\u00e3o perenes sustentam os sistemas agr\u00edcolas em regi\u00f5es semi\u00e1ridas, e como a an\u00e1lise de big data pode informar uma melhor governa\u00e7\u00e3o da \u00e1gua e tomada de decis\u00f5es. Ela tem um envolvimento ativo com a Digital Earth Africa atrav\u00e9s de programas de forma\u00e7\u00e3o e projetos de investiga\u00e7\u00e3o, utilizando a plataforma para desenvolver perspetivas pr\u00e1ticas e baseadas em dados para desafios ambientais do mundo real.<\/p>\n\n\n\n
Possuo um doutoramento em [sua \u00e1rea de estudo] e a minha investiga\u00e7\u00e3o concentra-se em [seu foco de pesquisa].<\/strong><\/p>\n\n\n\n Tenho forma\u00e7\u00e3o acad\u00e9mica em Ci\u00eancias Ambientais e H\u00eddricas, tendo conclu\u00eddo tanto a licenciatura como o mestrado nesta \u00e1rea. O meu mestrado centrou-se na avalia\u00e7\u00e3o dos impactos de plantas invasoras em ecossistemas dependentes de \u00e1gua subterr\u00e2nea (EDAS), utilizando t\u00e9cnicas de dete\u00e7\u00e3o remota e aprendizagem autom\u00e1tica. A minha investiga\u00e7\u00e3o de licenciatura avaliou a precis\u00e3o de estimativas de precipita\u00e7\u00e3o derivadas de sat\u00e9lite (CHIRPS e TRMM) em compara\u00e7\u00e3o com medi\u00e7\u00f5es de pluvi\u00f3metros em diferentes zonas clim\u00e1ticas da \u00c1frica do Sul.<\/p>\n\n\n\n Atualmente, estou a realizar um doutoramento focado em aproveitar a an\u00e1lise de big data para compreender o papel dos rios n\u00e3o perenes no apoio \u00e0 seguran\u00e7a alimentar em regi\u00f5es semi\u00e1ridas da Prov\u00edncia de Limpopo, \u00c1frica do Sul. Participei tamb\u00e9m em v\u00e1rias escolas de ver\u00e3o, incluindo a 5\u00aa Big Data Africa, Open Data for Social Impact Challenge, Waternet e UKUDLA, que fortaleceram a minha compreens\u00e3o de como a observa\u00e7\u00e3o da Terra combinada com o machine learning pode ser aplicada a desafios ambientais e relacionados com a \u00e1gua do mundo real.<\/p>\n\n\n\n Como \u00e9 que descobriu o Digital Earth Africa, e o que o atraiu \u00e0s suas ferramentas?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Descobri o Digital Earth Africa durante a 5\u00aa Big Data Africa Summer School, onde o programa foi estruturado em torno da utiliza\u00e7\u00e3o da plataforma para todos os nossos projetos. A minha equipa e eu trabalh\u00e1mos no mapeamento de planta\u00e7\u00f5es de banana em \u00c1frica, utilizando dados de observa\u00e7\u00e3o da Terra e aprendizagem autom\u00e1tica.<\/p>\n\n\n\n O que me atraiu \u00e0 plataforma foi a intui\u00e7\u00e3o e o bom design das suas ferramentas, especialmente os cadernos Python, que facilitaram o trabalho com conjuntos de dados em grande escala e constru\u00edram confian\u00e7a na aplica\u00e7\u00e3o de an\u00e1lises avan\u00e7adas a problemas ambientais reais.<\/p>\n\n\n\n Qual \u00e9 o foco da sua investiga\u00e7\u00e3o ou projeto atual e como \u00e9 que os dados de Observa\u00e7\u00e3o da Terra (OT) ajudam?<\/strong><\/p>\n\n\n\n A minha investiga\u00e7\u00e3o de doutoramento atual foca-se na compreens\u00e3o do papel dos rios n\u00e3o perenes no apoio \u00e0 produ\u00e7\u00e3o agr\u00edcola em Limpopo, \u00c1frica do Sul. Tenho particular interesse em identificar que \u00e1reas agr\u00edcolas dependem destes rios, como a disponibilidade de \u00e1gua influencia a produtividade h\u00eddrica das culturas e como esta informa\u00e7\u00e3o pode apoiar uma melhor tomada de decis\u00e3o para a seguran\u00e7a alimentar e a governa\u00e7\u00e3o da \u00e1gua.<\/p>\n\n\n\n Os dados de observa\u00e7\u00e3o da Terra (EO) s\u00e3o centrais para este trabalho. Utilizo dados de sat\u00e9lite para monitorizar ao longo do tempo a din\u00e2mica dos rios, a sa\u00fade da vegeta\u00e7\u00e3o, a precipita\u00e7\u00e3o e as condi\u00e7\u00f5es das \u00e1guas subterr\u00e2neas, que seriam muito dif\u00edceis de capturar apenas com dados de campo. Ao combinar dados de EO com aprendizagem autom\u00e1tica, consigo analisar padr\u00f5es de uso e produtividade da \u00e1gua em escala e desenvolver ferramentas pr\u00e1ticas e baseadas em dados para apoiar planeadores e t\u00e9cnicos na gest\u00e3o dos recursos h\u00eddricos sob variabilidade clim\u00e1tica.<\/p>\n\n\n\n Quais ferramentas ou conjuntos de dados na DE Africa foram mais \u00fateis no seu trabalho e porqu\u00ea?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Os conjuntos de dados mais \u00fateis para o meu trabalho t\u00eam sido os Landsat-8 e Sentinel-2, pois proporcionam o detalhe espacial e a cobertura temporal necess\u00e1rios para a an\u00e1lise ambiental. Combinados com o machine learning, estes conjuntos de dados permitiram-me derivar \u00edndices de vegeta\u00e7\u00e3o para identificar ecossistemas dependentes de \u00e1guas subterr\u00e2neas, avaliar o seu estado e monitorizar a expans\u00e3o a longo prazo de esp\u00e9cies invasoras.<\/p>\n\n\n\n O Sentinel-2 e o Modelo Digital de Eleva\u00e7\u00e3o (DEM) tamb\u00e9m foram fundamentais durante a 5.\u00aa Big Data Africa Summer School, onde os utilizamos para detetar e mapear planta\u00e7\u00f5es de banana em \u00c1frica. Adicionalmente, os dados de pluviosidade e humidade do solo CHIRPS ajudaram a adicionar contexto hidrol\u00f3gico, permitindo uma compreens\u00e3o mais integrada das intera\u00e7\u00f5es \u00e1gua-vegeta\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Claro. Um exemplo de uma vantagem significativa do DE Africa \u00e9 a sua capacidade de aceder e analisar rapidamente grandes volumes de dados de sat\u00e9lite para identificar padr\u00f5es e anomalias que, de outra forma, seriam dif\u00edceis de detetar. Isto tem sido crucial na monitoriza\u00e7\u00e3o do impacto das altera\u00e7\u00f5es clim\u00e1ticas em ecossistemas sens\u00edveis, como as zonas h\u00famidas, permitindo uma resposta mais r\u00e1pida e eficaz.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Um feito fundamental possibilitado pelo Digital Earth Africa foi a conclus\u00e3o do meu mestrado com distin\u00e7\u00e3o e a produ\u00e7\u00e3o de resultados de investiga\u00e7\u00e3o public\u00e1veis. A plataforma proporcionou acesso a dados de observa\u00e7\u00e3o da Terra de alta qualidade e a ferramentas de an\u00e1lise prontas, permitindo-me concentrar mais em an\u00e1lises robustas em vez de na prepara\u00e7\u00e3o de dados. Esta efici\u00eancia apoiou a conclus\u00e3o atempada do meu grau e contribuiu para a gera\u00e7\u00e3o de resultados adequados para publica\u00e7\u00f5es revistadas por pares.<\/p>\n\n\n\n J\u00e1 colaborou com outras pessoas atrav\u00e9s da DE Africa? Como \u00e9 que isso moldou o seu trabalho?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Sim, colaborei com outros atrav\u00e9s da Digital Earth Africa, particularmente durante a 5\u00aa Big Data Africa Summer School. Trabalhei com membros de equipas de origens diversas, incluindo ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o, ci\u00eancias sociais, matem\u00e1tica e ci\u00eancia de dados. Esta colabora\u00e7\u00e3o interdisciplinar ajudou-nos a resolver problemas de forma mais eficiente, uma vez que cada pessoa contribuiu com a sua especialidade.<\/p>\n\n\n\n Para al\u00e9m disso, a partilha e discuss\u00e3o da Digital Earth Africa com colegas de diferentes disciplinas levou a projetos colaborativos adicionais. Estas intera\u00e7\u00f5es expandiram a forma como utilizo a plataforma e expuseram-me a novas aplica\u00e7\u00f5es, m\u00e9todos e perspetivas que continuam a moldar a minha abordagem de investiga\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Qual \u00e9 o maior desafio que antev\u00ea para a ado\u00e7\u00e3o de EO na investiga\u00e7\u00e3o africana e quais s\u00e3o as ideias para o superar?<\/strong><\/p>\n\n\n\n O maior desafio para a ado\u00e7\u00e3o de Observa\u00e7\u00e3o da Terra (OT) em pesquisas africanas \u00e9 a falta de conhecimento e exposi\u00e7\u00e3o, que est\u00e1 profundamente enraizada num sistema educativo desatualizado e colonial. Este sistema continua a moldar a forma como a ci\u00eancia e as carreiras s\u00e3o enquadradas, com uma forte \u00eanfase em disciplinas tradicionais e exposi\u00e7\u00e3o limitada a \u00e1reas emergentes como a observa\u00e7\u00e3o da Terra, ci\u00eancia de dados e aprendizagem autom\u00e1tica. Como resultado, muitos jovens e decisores pol\u00edticos permanecem alheios \u00e0 OT e \u00e0 sua relev\u00e2ncia para os desafios de desenvolvimento africanos.<\/p>\n\n\n\n Para superar isto, \u00e9 necess\u00e1ria uma mudan\u00e7a deliberada para modernizar os curr\u00edculos escolares, particularmente ao n\u00edvel do ensino secund\u00e1rio. A introdu\u00e7\u00e3o da EO, da dete\u00e7\u00e3o remota e da resolu\u00e7\u00e3o de problemas baseada em dados desde cedo ajudaria a colmatar lacunas de consciencializa\u00e7\u00e3o, a alargar os percursos profissionais e a capacitar os jovens africanos com compet\u00eancias alinhadas com as prioridades de investiga\u00e7\u00e3o e desenvolvimento de \u00c1frica.<\/p>\n\n\n\n O que gostaria que a DE Africa alcan\u00e7asse a seguir para investigadores em todo o continente?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Gostaria de ver a Digital Earth Africa expandir ainda mais os seus esfor\u00e7os de forma\u00e7\u00e3o, divulga\u00e7\u00e3o e capacita\u00e7\u00e3o, especialmente para estudantes e investigadores em in\u00edcio de carreira. Tornar as compet\u00eancias avan\u00e7adas em Observa\u00e7\u00e3o da Terra (OT) e ci\u00eancia de dados mais acess\u00edveis, ao mesmo tempo que se continua a simplificar ferramentas e fluxos de trabalho, ajudaria a fazer crescer uma comunidade mais forte e mais confiante de investigadores africanos a usar a OT para resolver desafios locais.<\/p>\n\n\n\n Uma dica para um jovem investigador que queira utilizar as ferramentas da DE Africa?<\/strong><\/p>\n\n\n\n N\u00e3o se limite a usar as ferramentas, compreenda-as. Dedique tempo a aprender o que cada ferramenta faz, porque funciona e como se encaixa no fluxo de trabalho anal\u00edtico geral. Essa compreens\u00e3o constr\u00f3i compet\u00eancias s\u00f3lidas e transfer\u00edveis e torna-o um investigador muito mais confiante e eficaz a longo prazo.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Lebogang Moropane is a PhD researcher in Environmental and Water Sciences whose work sits at the intersection of Earth observation, machine learning, and food security. Based in South Africa, her research focuses on understanding how non-perennial rivers support agricultural systems in semi-arid regions, and how big data analytics can inform better water governance and decision-making. 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