Em uma abordagem regional por sensoriamento remoto, podem ser utilizadas séries temporais de imagens de satélite e algoritmos de aprendizagem de máquinas para a avaliação dos níveis de degradação de pastagens.

Rede neurais são algoritmos que mimetizam a forma como o cérebro funciona e consistem de neurônios artificiais interligados e agrupados em camadas. Cada ligação entre neurônios possui um peso e cada neurônio possui uma função de perda e um bias, que determina se ele será ativado ou não. Tais algoritmos podem ser utilizados na classificação de imagens de satélite.

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O projeto Harmonized Landsat Sentinel 2, da NASA, submete imagens do sensor OLI (Operational Land Imager) a algoritmos de correção atmosférica e co-registro espacial; contudo, nesse sensor, não há normalização da função de distribuição de reflectância bidirecional.

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A partir do desenvolvimento de códigos na linguagem de programação JavaScript com aplicação do algoritmo random forest, é possível realizar o mapeamento do uso e da cobertura do solo.

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O algoritmo de aprendizado de máquina random forest utiliza estratégias inteligentes de classificação, criando um pequeno conjunto de árvores de decisão geradas de forma independente e aleatória que, quando combinadas, produzem resultados com elevada precisão.

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Séries temporais mais densas geradas pelo Harmonized Landsat Sentinel 2 são úteis para análises temporais de fenômenos naturais e antrópicos e apresentam elevado potencial para o mapeamento e o monitoramento de cultivos agrícolas.

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Os sistemas de gestão agrícola baseados em APIs têm se tornado plataformas digitais inteligentes, capazes de fornecer informações de qualidade e de alto valor agregado para o produtor rural.

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A agricultura digital, devido ao aporte computacional disponível aos usuários, proporcionou o surgimento de um novo nível de tecnologia, que inclui robótica, sensoriamento remoto, geoprocessamento, tomada de decisão e processos estatísticos.

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O conceito de agricultura inteligente (AI), ou smart farm, está associado aos rápidos desenvolvimentos da Internet das coisas (IoT) e da computação em nuvem, que impulsionam a AI.

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A agricultura digital estabelece as ações de gerenciamento não apenas com base na localização do campo, mas também nos dados armazenados, reforçada pelo contexto da situação da lavoura e, ainda, alimentada por dados coletados em tempo real.