NASA Harvest traz dados de satélite e função de previsão de safra para aplicativo agrícola
A empresa argentina SIMA oferece um recurso de previsão de rendimento de safra para seu aplicativo agrícola, desenvolvido com a ajuda do NASA Harvest, um consórcio agrícola liderado por pesquisadores da Universidade de Maryland, usando dados de satélite e a experiência do Goddard Space Flight Center.Quando a SIMA começou a trabalhar com a NASA Harvest em 2020, a empresa argentina de tecnologia agrícola já vinha coletando dados de colheitas há anos.
A colaboração com a NASA Harvest, o consórcio agrícola da agência espacial liderado por pesquisadores da Universidade de Maryland, trouxe capacidade de previsão de rendimento de safras para o aplicativo da empresa por meio de um recurso chamado SIMA Harvest.
“É um recurso muito procurado porque na agricultura é muito importante saber quanto uma safra vai render até o fim da temporada”, disse o CEO da SIMA, Andres Yerkovich. “Ter um algoritmo que tem mais precisão do que uma estimativa humana é muito útil.”
O aplicativo principal da SIMA, disponível para download em dispositivos Apple e Android, coleta dados de agricultores em seus próprios campos, documentando o que plantaram, qual maquinário foi necessário, condições climáticas, ervas daninhas, pragas ou doenças que encontraram e os tratamentos que administraram.
“A ideia é padronizar todas essas informações de uma forma que seja comparável entre diferentes usuários fazendo a mesma tarefa em vários locais e também para que esses dados sejam comparáveis ao longo do tempo, de um ano para o outro”, disse Yerkovich.
Com sede em Rosário, Argentina, os fortes relacionamentos da SIMA com agricultores em toda a América Latina e seus dados de campo abrangentes e de alta qualidade fizeram da empresa uma boa opção para colaboração com a NASA Harvest.
“Trouxemos experiência em dados de observação da Terra e métodos de aprendizado de máquina para monitorar as condições das plantações durante toda a estação de crescimento”, disse Ritvik Sahajpal, professor do Departamento de Ciências Geográficas da Universidade de Maryland e desenvolvedor do NASA Harvest que trabalhou com a SIMA.
Sahajpal observou que os pontos fortes da SIMA funcionaram bem com os da NASA Harvest. “Onde trouxemos expertise na aplicação de modelos de aprendizado de máquina a dados de observação da Terra, eles contribuíram com conhecimento sobre condições agrometeorológicas locais e seus impactos no crescimento das colheitas.”
O desenvolvimento científico foi liderado por pesquisadores do NASA Harvest, que escreveram um artigo e fizeram uma apresentação sobre o projeto.
Yerkovich observou que os dados da SIMA, que a empresa chama de “verdade básica”, complementavam as informações que a NASA Harvest extraiu de imagens de satélite.
“É claro que as imagens de satélite estão entre os principais ativos da NASA, e elas fazem um ótimo trabalho obtendo informações das plantações e dos campos do espaço”, disse Yerkovich. “Mas há certas variáveis que você não pode observar do céu, e é aí que entra o SIMA, porque nossos dados vêm diretamente de usuários que estão no campo.”
Para a SIMA, que foi fundada em 2013 e agora tem escritórios em toda a América do Sul e no México, a colaboração “foi uma grande oportunidade”, disse Yerkovich.
Trabalhar com a NASA e a Universidade de Maryland serviu como um reconhecimento da conquista da empresa, ele disse. “Estávamos muito entusiasmados em desenvolver esses relacionamentos e o produto em si.”

O aplicativo da SIMA ajuda os agricultores a documentar e rastrear o que plantaram, qual maquinário foi necessário, condições climáticas e quais ervas daninhas, pragas ou doenças encontraram e os tratamentos que administraram. Crédito: SIMA Software Corp.

As imagens de satélite da NASA fornecem informações que podem ajudar os agricultores a prever a produtividade das colheitas. O instrumento Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) na nave espacial Terra da NASA capturou esta imagem a noroeste de Buenos Aires, Argentina, em 2015, após dias de chuvas torrenciais. Crédito: NASA
Fonte: spinoff.nasa.gov