Species distribution modeling applied to MILPA agroecological consortium in Brazil [recurso eletrônico] = Modelagem de distribuição de espécies aplicada ao consórcio agroecológico MILPA no Brasil
Matheus Gustavo Alves Sasso
DISSERTAÇÃO
Inglês
T/UNICAMP Sa79s
[Modelagem de distribuição de espécies aplicada ao consórcio agroecológico MILPA no Brasil]
Campinas, SP : [s.n.], 2022.
1 recurso online (64 p.) : il., digital, arquivo PDF.
Orientador: Paula Dornhofer Paro Costa
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
Resumo: Apesar de desempenhar um papel essencial na economia brasileira, a agricultura tradicional é frequentemente associada a técnicas que acarretam problemas ambientais por estimularem o desmatamento, poluírem rios e solos com agrotóxicos e fertilizantes, e promoverem a desigualdade social entre...
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Resumo: Apesar de desempenhar um papel essencial na economia brasileira, a agricultura tradicional é frequentemente associada a técnicas que acarretam problemas ambientais por estimularem o desmatamento, poluírem rios e solos com agrotóxicos e fertilizantes, e promoverem a desigualdade social entre grandes e pequenos produtores. Como alternativa à agricultura tradicional, a agroecologia estuda como a policultura cria interações benéficas com o meio ambiente que podem reduzir o impacto ecológico da agricultura, promover maior igualdade de competição e otimizar o uso da terra. No entanto, encontrar ambientes e combinações de espécies propícias à policultura não é uma tarefa fácil. Este trabalho explora o uso de algoritmos de inteligência artificial combinados ao processamento de dados georreferenciados na identificação de regiões adequadas para o policultivo. Em particular, o trabalho adota a abordagem de modelagem de distribuição de espécies para identificar regiões favoráveis ao consórcio MILPA, um consórcio composto por milho, bóbora, feijão e pimenta, sendo cultivado por povos indígenas da America Latina que combina milho, abóbora, feijão e pimenta. Para gerar o modelo de distribuição do consórcio MILPA para o território brasileiro, criou-se uma base de dados georreferenciada de múltiplas camadas que integra dados de ocorrência de espécies da base Global Biodiversity Information Facility (GBIF) e dados de informações ambientais climáticas e de solo. O processo de modelagem combina o algoritmo One Class Support Vector Machine (OCSVM) para gerar pseudo-ausências e classificadores que identificam a adequação de uma espécie nas diversas regiões do território brasileiro. Duas métricas objetivas são propostas para avaliar a capacidade de modelos para identificar a adequação de uma região para espécies: Area Under the Receive Operation Curve (AUC) e True Skills Statistic (TSS), avaliadas em validação cruzada para garantir que os resultados sejam estáveis independentemente da divisão geográfica. Também aplicamos o algoritmo Variance Inflation Factor (VIF) para avaliar se um número reduzido de variáveis ambientais é suficiente para permitir que os modelos de classificação separassem as duas classes. Os resultados indicam que os modelos OCSVM criam pseudo-ausências de alta qualidade o que torna a etapa de classificação mais fácil, sendo o VIF eficaz e os diferentes classificadores não indicando diferenças substanciais em termos de desempenho das métricas, mas apresentando características particulares nas distribuições. Como contribuições deste trabalho destacamos a base de dados br-env que pode ser utilizada pela comunidade para criar SDMs para outras espécies e os mapas de adequação gerados para as espécies representantes do consórcio MILPA (Zea mays, Cucurbita pepo, Cajanus cajan e Capiscum annuum) que podem ser imediatamente utilizados por agroprodutores e cooperativas no Brasil
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Abstract: Despite playing an essential role in the Brazilian economy, traditional agriculture usually leads to several environmental problems because it stimulates deforestation, pollutes rivers and soils using pesticides and fertilizers, and promotes social inequality between large and small...
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Abstract: Despite playing an essential role in the Brazilian economy, traditional agriculture usually leads to several environmental problems because it stimulates deforestation, pollutes rivers and soils using pesticides and fertilizers, and promotes social inequality between large and small producers. As an alternative to traditional agriculture, agroecology studies how poly-culture creates beneficial interactions with the environment that can reduce the ecological impact of agriculture, promote greater equality of competition, and expand the Land Equivalent Ratio (LER). Previous practical experiences identify consortiums of plants, with the MILPA consortium, composed by corn, squash, beans and pepper, being created by indigenous peoples in Latin America that combines corn, squash, bean, and pepper as the object of study of this project. Thus, to identify regions to apply MILPA consortium inside Brazilian territory, this project uses artificial intelligence algorithms combined with georeferenced programming techniques to create Species Distribution Modelling (SDM)s that generate suitability distributions of species that compose it. The data required for this task is a combination of geospatial occurrences of species found in Global Biodiversity Information Facility (GBIF) with environmental data available as 2D raster images, in which we prepossessed and stacked creating a 3D space representing the Brazilian environment that we call br-env. Then, we modeled SDMs in a pipeline that combines One Class Support Vector Machine (OCSVM) to generate pseud-absences, enabling the problem modeling as a binary classification problem scenario with ensemble classifiers that identify the suitability of a species in the pixels of the Brazilian map in the (0,1) interval. Two objective metrics are proposed to assess the ability of models to identify a region’s suitability for species, Area Under the Receive Operation Curve (AUC) and True Skills Statistic (TSS), evaluated in cross-validation to guarantee that results stable independently of the geographical split. We also applied the Variance Inflation Factor (VIF) algorithm to evaluate if a reduced number of environment variables were sufficient to enable the classification models to separate the two classes. The results indicate that the models OCSVM create high quality pseudo-absences what makes the classification step easier, with VIF being effective and the different classifiers not indicating substantial differences in terms of metrics performance, but showing particular characteristics in the distributions. As contributions of this work we highlight the br-env database that can be used by the community to create SDMs for other species and the suitability maps generated for the representative species of MILPA consortium (Zea mays, Cucurbita pepo, Cajanus cajan and Capiscum annuum) that can be immediately used for agroproducers and cooperatives in Brazil
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Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF
Costa, Paula Dornhofer Paro, 1978-
Orientador
Attux, Romis Ribeiro de Faissol, 1978-
Avaliador
Species distribution modeling applied to MILPA agroecological consortium in Brazil [recurso eletrônico] = Modelagem de distribuição de espécies aplicada ao consórcio agroecológico MILPA no Brasil
Matheus Gustavo Alves Sasso
Species distribution modeling applied to MILPA agroecological consortium in Brazil [recurso eletrônico] = Modelagem de distribuição de espécies aplicada ao consórcio agroecológico MILPA no Brasil
Matheus Gustavo Alves Sasso