30/07/2013

Prever eventos climáticos com boa antecedência e precisão proporciona melhorias diretas na produção agrícola. Contudo, tal previsão depende da análise de enormes volumes de dados coletados por satélites, radares e sensores. A tecnologia avança, mas a quantidade e a complexidade das informações desafiam meteorologistas e agrometeorologistas.
Para aperfeiçoar as ferramentas disponíveis, pesquisadores do Departamento de Ciências de Computação do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC/USP), em São Carlos (SP), deram início, em 2009, ao projeto AgroDataMine - Desenvolvimento de métodos e técnicas de mineração de dados para apoiar pesquisas em mudanças climáticas com ênfase em agrometeorologia, com apoio do Instituto Microsoft Research-FAPESP de Pesquisas em Tecnologia da Informação.
Desde então, a equipe vem integrando dados complexos e heterogêneos - como imagens de satélites, séries temporais de índices meteorológicos e modelos climáticos -, medidos em terabytes (trilhões de bytes).
"Utilizamos e desenvolvemos tecnologias inovadoras e algoritmos matemáticos para encontrar correlações entre os dados, apontando maneiras de identificar eventos extremos, como grandes volumes de chuvas", explicou Agma Juci Machado Traina, professora do ICMC/USP e coordenadora da pesquisa, à Agência FAPESP.
Três novas ferramentas computacionais já estão em funcionamento. O software SatImagExplorerextrai séries temporais de índices meteorológicos a partir de imagens de satélites, faz análises de agrupamentos e classificações. Com isso, permite avaliar os dados de determinada região em certo período de tempo.

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