Modelagem do potencial de uso da terra com dados geoespaciais e inteligência artificial

Abstract

O potencial de uso da terra desempenha um papel fundamental na maximização da produção agrossilvipastoril e na conservação dos recursos naturais. Objetivou-se com esse estudo, modelar com inteligência artificial e utilizando de diferentes camadas geoespaciais o potencial de uso agrossilvipastoril da terra em bacias hidrográficas no Estado de Minas Gerais. O processo envolveu: aquisição de dados geoespaciais, classificação in loco, treinamento de inteligência artificial e análise dos resultados. Os dados geoespaciais foram obtidos de domínios públicos e agrupados em conjuntos de camadas que representam a complexidade de elementos de uma paisagem (litologia, climáticos, edáficos, hídricos, relevo, estradas). O método de classificação empregado foi o modelo Random Forest, utilizando 70 pontos de observação de campo. O processamento ocorreu em nuvem no Google Earth Engine. A inserção - além das tradicionais camadas de classe de solo, litologia e declividade - de camadas com atributos climáticos, hídricos, do relevo, edáficos e estradas são fundamentais para a modelagem do potencial de uso da terra. A integração de dados geoespaciais e inteligência artificial na modelagem do potencial de uso da terra oferece uma abordagem promissora para a gestão sustentável do uso da terra, enfatizando a importância da compreensão abrangente das características da paisagem para orientar políticas sustentáveis de uso da terra.