A agricultura moderna utiliza tecnologias avançadas para melhorar a eficiência no uso de recursos, como a água, através da irrigação. Um dos sistemas mais populares para irrigação em larga escala é o pivô central, que distribui água girando em torno de um ponto fixo, formando círculos visíveis do espaço. A detecção automatizada desses pivôs em imagens de satélite pode trazer grandes benefícios, permitindo o monitoramento remoto de áreas agrícolas. Aqui entra a MaskRCNN, uma ferramenta poderosa de detecção e segmentação de objetos que, junto com imagens Landsat, ajuda a identificar esses sistemas de irrigação.
O que são Redes Neurais Convolucionais?
As redes neurais convolucionais (CNNs) são um tipo especial de rede neural projetada para lidar com dados espaciais, como imagens. Em termos simples, uma CNN é composta por várias camadas que filtram e analisam diferentes características das imagens, como bordas, texturas e formas. Essa arquitetura é inspirada na forma como o cérebro humano processa imagens visuais, e as CNNs são amplamente utilizadas em tarefas de visão computacional, como a classificação de imagens, detecção e segmentação de objetos.
Detecção de objetos
Detecção de objetos é o processo de identificar a localização e os tipos de objetos em uma imagem. Em outras palavras, a rede neural é capaz de “ver” onde determinados objetos estão presentes e classificá-los corretamente. Por exemplo, se uma imagem contém carros, pessoas e árvores, uma rede neural treinada para detecção de objetos pode identificar cada um desses elementos e fornecer suas posições.
O que é segmentação semântica e segmentação de objetos?
Segmentação semântica e segmentação de objetos são técnicas de visão computacional usadas para identificar e classificar objetos em imagens, mas com diferenças importantes. Na segmentação semântica, cada pixel da imagem é classificado como pertencente a uma classe específica (por exemplo, “árvore”, “carro”, “estrada”), sem distinguir entre instâncias individuais de objetos da mesma classe. Ou seja, todas as árvores em uma imagem seriam tratadas como uma única entidade. Já a segmentação de objetos vai além ao identificar e segmentar cada instância individualmente, distinguindo, por exemplo, várias árvores separadas, mesmo que todas pertençam à mesma classe. Isso permite uma análise mais detalhada e precisa de objetos específicos dentro de uma cena.
O que é a MaskRCNN?
A MaskRCNN é uma arquitetura de rede neural que combina detecção de objetos e segmentação. Ela é uma evolução de modelos anteriores, como o FasterRCNN, que se concentrava apenas na detecção de objetos. A MaskRCNN vai além, fornecendo também uma “máscara” de segmentação para cada objeto detectado. Isso significa que, além de dizer onde o objeto está, ela também segmenta os pixels que pertencem a esse objeto, fornecendo uma precisão muito maior na análise.
O que são Pivôs Centrais de Irrigação?
Pivôs centrais de irrigação são sistemas circulares de irrigação usados em grandes áreas agrícolas. Um pivô central é basicamente um braço longo que gira em torno de um ponto central, irrigando a terra abaixo dele. Do espaço, esses sistemas aparecem como círculos perfeitos ou quase perfeitos, tornando-os facilmente detectáveis em imagens de satélite. Identificar esses pivôs é importante para monitorar o uso da água e a saúde das plantações em áreas irrigadas.
Como Funciona a Detecção de Pivôs Centrais de Irrigação?
A detecção de pivôs centrais de irrigação usando redes neurais convolucionais como a MaskRCNN envolve um processo bem definido. Primeiramente, é necessário coletar imagens de satélite, como as fornecidas pelo Landsat. Em seguida, essas imagens são processadas para identificar padrões circulares que correspondem aos pivôs de irrigação. A MaskRCNN realiza essa tarefa ao detectar objetos circulares nas imagens e segmentá-los com precisão.
Usando Imagens Landsat para Detecção
As imagens Landsat são ideais para a detecção de pivôs centrais de irrigação porque cobrem grandes áreas da Terra e fornecem informações multiespectrais, ou seja, capturam diferentes faixas do espectro eletromagnético. Essas imagens permitem uma visão detalhada das superfícies agrícolas e, com o uso de algoritmos de aprendizado de máquina, como a MaskRCNN, é possível identificar padrões de irrigação em escala regional.
O Processo de Detecção Passo a Passo
- Coleta de Dados: Imagens Landsat são baixadas, cobrindo áreas agrícolas de interesse.
- Pré-processamento: As imagens passam por um processo de correção para melhorar a qualidade e ajustar parâmetros como iluminação e contraste.
- Treinamento do Modelo: A MaskRCNN é treinada com exemplos de pivôs de irrigação, ensinando a rede neural a reconhecer padrões circulares específicos.
- Inferência: O modelo treinado é aplicado em novas imagens de satélite para detectar e segmentar automaticamente os pivôs centrais.
- Análise dos Resultados: As detecções são avaliadas e podem ser utilizadas para monitorar o uso da terra e da água em áreas agrícolas.
Dados utilizados
As imagens baixadas e prontas para utilizar no modelo estão disponíveis no Kaggle através do link abaixo: https://www.kaggle.com/datasets/saraivaufc/center-pivot-irrigation-systems
O dado está dividido em dois conjunto, um para treinar o modelo (train.csv e train_images) e outro para testar o resultado final do modelo treinado (test.csv e test_images) e calcular a acurácia final.
Notebook utilizado
Além dos dados, disponibilizamos também no Jupyter notebook abaixo todos os passos necessários para configurar a MaskRCNN, carregar os dados, treinar o modelo e realizar a validação final.
https://github.com/saraivaufc/instance-segmentation-maskrcnn/blob/main/MaskRCNN.ipynb
Vantagens da Detecção Automatizada de Pivôs
A detecção automatizada de pivôs centrais com redes neurais convolucionais traz diversas vantagens. Ela permite um monitoramento remoto de grandes áreas agrícolas com alta precisão e eficiência. Além disso, a segmentação com a MaskRCNN oferece uma visão detalhada das áreas irrigadas, o que é fundamental para a gestão de recursos hídricos.
Aplicações Futuras
A detecção de pivôs de irrigação usando imagens Landsat e redes neurais como a MaskRCNN pode ser expandida para outras áreas da agricultura de precisão. Além de monitorar sistemas de irrigação, esse método pode ser aplicado para identificar diferentes tipos de cultivos, avaliar a saúde das plantações e até mesmo prever safras com base em dados históricos e tendências climáticas.
Conclusão
A detecção de pivôs centrais de irrigação utilizando redes neurais convolucionais e imagens de satélite, como as Landsat, é uma aplicação poderosa da inteligência artificial na agricultura. A MaskRCNN, com sua capacidade de segmentação precisa, torna essa tarefa ainda mais eficiente, permitindo monitorar grandes áreas com alta precisão. À medida que a tecnologia de satélites e inteligência artificial continua a evoluir, as aplicações na agricultura de precisão devem se expandir, contribuindo para um uso mais eficiente dos recursos naturais.