O modelo de café utiliza técnicas de aprendizado profundo supervisionado, especialmente redes neurais convolucionais, para identificar automaticamente lavouras de café em imagens dos satélites Sentinel-2 e PlanetScope. Por se tratar de um método supervisionado, o treinamento do modelo exigiu anotações de referência, obtidas a partir de dados fornecidos pela EMATER/MG e pela CONAB. Considerando que o café é uma cultura perene, foi possível explorar uma abordagem de inferência temporal com imagens de 2020 a 2024, permitindo analisar seu comportamento ao longo do tempo, incluindo práticas de manejo e poda. Essa estratégia aprimorou a capacidade do modelo de distinguir áreas de café de outros usos da terra com assinaturas espectrais semelhantes, mas com fenologia distinta.

A plataforma integra, preferencialmente, os dados de organizações governamentais que, em parceria com CONAB, são responsáveis pelas diferentes componentes chave:

1. Mapeamento em alta resolução de lavouras de café nas principais regiões produtoras do parque cafeeiro nacional: a UFMG é responsável pelo desenvolvimento da metodologia que usa mosaicos multianuais de imagens de sensoriamento remoto como entrada do algoritmo de Inteligência Artificial (U Net), permitindo atualizações sistemáticas das lavouras de café.
2. Desmatamento – Marco Legal: O Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), por meio do sistema de monitoramento por satélite PRODES, é responsável pela disponibilização e atualização anual dos dados de desmatamento pós 2020.
3. O Cadastro Ambiental Rural (CAR) é um registro eletrônico de todas as propriedades rurais. O Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos (MGI) atua na gestão do sistema, que é acessado via conta gov.br para a inscrição e gestão do CAR, o qual é essencial para regularização ambiental e acesso a políticas públicas.
4. Sistema Nacional de Cadastro Rural (SNCR): O Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária (INCRA) é responsável pela atualização do SNCR que compreende cadastro de proprietários e detentores de imóveis rurais, cadastro de arrendatários e parceiros rurais, cadastro de terras públicas e cadastro nacional de florestas públicas. O serviço disponibilizado via API governamental permite a consulta de informações de imóvel rural e verificação de propriedade/posse de pessoa física ou jurídica.
5. A Conab avaliará a oportunidade de integrar à plataforma outros bancos de dados.

A plataforma permite que produtores e seus representantes, quando logados via gov.br, possam analisar suas áreas e requerer sugestões e pedidos de alteração nas camadas, especialmente em casos de desmatamento e mapeamento de café.

A interface Mappia permite construir uma arquitetura servidor-cliente que manipula grande volume de dados espaciais para visualizar de forma rápida uma série de operações da álgebra de mapas e outras consultas espaciais. Todas as análises geoespaciais são integradas de forma relacional utilizando ferramentas de código aberto capazes de lidar com “big data espacial”, como PostgreSQL e Geoserver. A plataforma disponibilizará os mapas a diferentes escalas, incluindo propriedade (CAR), município, regiões intermediárias e estados, utilizando serviços de mapas interativos e incluirá painéis de controle interativo, garantindo assim a acessibilidade e usabilidade pelos usuários.

A CONAB, em parceria com instituições públicas e privadas, se necessário, realizará validação em campo.

A validação avalia as áreas identificadas por meio da interseção entre o mapeamento de lavouras café e os polígonos de desmatamento registrados pelo sistema PRODES/INPE. Para implementar a validação em campo, serão definidos critérios de proximidade ou outros a serem alinhados entre CONAB e os parceiros institucionais.