Deteção de Gado e Gers Assistida por IA — Projeto-Piloto de Censo por Satélite do Gabinete Nacional de Estatística da Mongólia

O Gabinete Nacional de Estatística (NSO) da Mongólia depende há muito tempo de recenseamento porta-a-porta, um processo dispendioso num país onde cerca de um terço da população vive um estilo de vida nómada ou seminómada de pastorícia num território vasto e pouco conectado. Para explorar uma alternativa mais barata e rápida, o NSO associou-se à Partnership in Statistics for Development in the 21st Century (PARIS21) para testar a deteção de gado e habitações por aprendizagem automática a partir de imagens de satélite e drone.

Na província de Arkhangai, o NSO treinou modelos de aprendizagem automática utilizando o método Spectral Angle Mapper (SAM) para classificação de imagens, recorrendo a dados de "verdade no terreno" gerados durante o censo agrícola de 2022 para validar os resultados dos modelos face às condições reais. Os modelos foram encarregados de dois problemas de deteção distintos a partir de imagens de deteção remota: identificar gado de grande porte (bovinos, cavalos, camelos) e identificar gers tradicionais, cuja forma circular distintiva os torna um indicador útil da localização de agregados familiares de pastores.

O projeto-piloto reportou uma taxa de precisão de 81,63% na identificação de gado de grande porte e de 98,11% na identificação de gers. Responsáveis do NSO afirmaram que a abordagem poderá, eventualmente, reduzir a dependência de imagens de alta resolução dispendiosas e de operações especializadas com drones, embora a agência reconheça que a formação de pessoal em processamento de imagem e IA continua a ser necessária para gerir a tecnologia de forma sustentável internamente. O NSO está agora a trabalhar com os Ministérios da Alimentação, Agricultura e Indústria Ligeira no desenvolvimento de um sistema de código aberto destinado a expandir o recenseamento por deteção remota a nível nacional.

Em meados de 2026, este continua a ser um projeto-piloto limitado a uma única província, e não uma implementação nacional, e a precisão de 81,6% na deteção de gado, embora promissora, implica uma taxa de erro significativa que exigiria melhorias antes de o método poder substituir integralmente o recenseamento no terreno. Separadamente, investigadores académicos independentes aplicaram uma abordagem semelhante de deteção de gers por visão computacional ao mapeamento da pobreza na capital, Ulaanbaatar, o que reforça de forma independente a viabilidade da técnica subjacente, ainda que se trate de um estudo distinto e não integrado no projeto-piloto do NSO.