Monitoramento de Operações de Crédito Rural por meio de Geotecnologias

Um dos principais eixos da política agrícola brasileira se dá por meio do crédito agrícola e do seguro agrícola. No Plano Safra 2023/2024 serão destinados R$ 364,22 bilhões, valor 26,8% superior ao do que foi aplicado no Plano Safra anterior. Nesse plano safra o crédito rural visa incentivar o fortalecimento dos sistemas de produção ambientalmente sustentáveis. Isso se dará pela redução das taxas de juros para recuperação de pastagens e premiação para os produtores rurais que adotam práticas agropecuárias consideradas mais sustentáveis [1]. Entretanto, as fraudes no crédito rural têm uma longa história e as ações de fiscalização e monitoramento realizadas pelo Banco Central com base em dados geográficos apresentam baixo grau de automação e limitada cobertura espacial e temporal. Assim, o Tribunal de Contas da União (TCU), por meio do projeto Panoptes, propôs o curso para o acompanhamento e fiscalização das operações de crédito rural.

Objetivos e organização do curso

O objetivo desse curso é capacitar os alunos no uso de geotecnologias para monitoramento de operações de crédito rural e Proagro. Para isto serão apresentados exemplos utilizando dados geoespaciais, vetoriais (pontos, linhas e polígonos) e matriciais (imagens obtidas por sensores remoto), aplicados ao monitoramento das operações de crédito. Além de versar sobre a realização de análise de séries temporais com base em cubos temporais de imagens. Para atender os objetivos do projeto, será fornecida a base necessária em geotecnologias além da implementação e personalização de rotinas automatizadas para monitoramento e avaliação das operações de crédito e do PROAGRO. Este material não tem a pretenção de suprir todos os conhecimentos necessários para dominar todo o conhecimento júrídico ou tecnológico necessário para efetuar o monitoramento de operações de crédito rural e Proagro mas sim de servir como um material de base para construir o conhecimento necessário para tal finalidade [1].

O curso está dividido nos seguintes capítulos:

  1. Introdução ao ambiente de computação interativa, ao SQL, Python e Jupyter notebooks. Nesse capítulo será realizada uma capacitação para habilitar e nivelar os alunos no uso destas ferramentas. Esse capítulo fornecerá base de conhecimento necessária para acompanhar e aplicar os conhecimentos fornecidos pelo curso.

  2. Acesso e análise da qualidade dos dados do Sicor. Neste tema será apresentada a base disponibilizada de dados do Sicor, realizando uma análise de como as tabelas se relacionam, permitindo navegar nessa base de dados. Assim, será explanado como acessar as glebas do Sicor; de como transformar os dados tabulares referente as glebas em geometrias; de como verificar a sua validade e quais os métodos para repará-las, quando necessário ou possível. Também irá apresentar quais informações estão disponíveis nesta base de dados, procurando melhorar e facilitar o acesso e usabilidade dos dados do Sicor para as análises que serão realizadas nos próximos temas.

  3. Rotinas de monitoramento dos dados Sicor utilizando bases em dados vetoriais. Neste tópico serão abordadas as bases de dados e rotinas necessárias para desenvolver verificações adicionais que complementam as verificações automáticas atualmente feitas pelo SICOR com foco no cumprimento da Resolução BCB Nº 140 [2] e da Resolução CMN Nº 5.081 [3], sobre impedimentos sociais, ambientais e climáticos para o crédito rural. O objetivo aqui é melhorar e facilitar o acesso aos dados para as análises que serão feitas, por exemplo, organizando as bases que serão consumidas mais frequentemente.

  4. Análise conjunta entre os tipos de uso e cobertura da terra e os dados do Sicor;

  5. Acesso e análise das imagens de satélite disponíveis para as glebas do Sicor;

  6. Acesso às séries temporais de imagens para as glebas do Sicor;

  7. Extração e análise das métricas fenológicas das séries temporais de imagens associadas às glebas do Sicor;

  8. Comparação de séries temporais em agricultura; e

  9. Integração dos dados para análise visual.

Espera-se que o aluno aproveite a oportunidade no curso para aprofundar seu conhecimento em geotecnologias, análise espacial e sensoriamento remoto, além de ampliar sua capacidade de análise dos dados de Crédito Rural.

Atenciosamente,
Gilberto Ribeiro de Queiroz
Karine Reis Ferreira
Marcos Adami
Thales Körting

São José dos Campos, 01 de Outubro de 2024

Aulas:

Referências Bibliográficas

Informações Gerais: