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Resumo: O monitoramento agrícola regional enfrenta desafios críticos: dependência de dados rotulados, cobertura de nuvens e limitações na caracterização temporal de uso da terra. Esta pesquisa desenvolve um sistema integrado não supervisionado para monitoramento em escala estadual, combinando dados Sentinel-1 e Sentinel-2, aplicado em Minas Gerais, Brasil.
O trabalho propõe três componentes metodológicos integrados: (1) delimitação autossupervisionada de talhões agrícolas usando aprendizado contrastivo multitemporal, visando F1-scores superiores a 80% sem dados rotulados; (2) fusão otimizada Sentinel-1/2 em nível de atributos com atenção intermodal, gerando séries temporais contínuas por talhão e reduzindo lacunas temporais em mais de 30%; e (3) análise não supervisionada de padrões temporais via agrupamento por embeddings profundos e decomposição espectral, estabelecendo baselines estatísticas do comportamento histórico de cada talhão.
A metodologia desenvolve esses componentes de forma integrada, incluindo autoencoders temporais para caracterização fenológica. A validação será realizada através de amostragem aleatória em campo, vinculando os agrupamentos numéricos gerados a categorias reais de uso da terra. Essa estratégia verificará se os clusters representam efetivamente padrões distintos de uso e cobertura do solo em Minas Gerais, com meta de concordância superior a 90%. A inovação central está em detectar mudanças nos padrões temporais dos talhões – identificando comportamentos diferentes do histórico estabelecido, indicando mudanças de uso, conversão de culturas ou alterações no manejo, sem conhecimento prévio das classes específicas.
As contribuições esperadas incluem metodologias inovadoras para sensoriamento remoto não supervisionado aplicável a múltiplas classes de uso do solo, avaliação sistemática da fusão Sentinel-1/2 em contextos não supervisionados, e estabelecimento de protocolos de validação apropriados. A pesquisa visa demonstrar a viabilidade de monitoramento territorial integrado – abrangendo dinâmicas agrícolas, ambientais e de uso do solo – através de abordagem operacionalmente escalável. Ao eliminar a dependência de dados rotulados extensivos e superar limitações da cobertura de nuvens (60-85% nas safras), o trabalho busca contribuir para sistemas de inteligência territorial aplicáveis a paisagens complexas.