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Boa prática Importada

Controlos por Monitorização — Castela e Leão Reduz as Inspeções da PAC a 0,2% das Parcelas Com IA por Satélite

Espanha · Valladolid · Ver o perfil de Espanha

Evidência: Observacional / pré-pós Top 22% 73/100 · Pergunte a Evidence Copilot sobre esta prática

A região espanhola de Castela e Leão classifica parcelas agrícolas a partir de séries temporais Sentinel-2 com aprendizagem automática em 26 tipos de culturas e 9 tipos de não-cultura, substituindo a maioria das inspeções físicas da PAC. Uma auditoria do Tribunal de Contas Europeu concluiu que apenas 0,2% das parcelas ainda precisavam de uma visita no terreno.

0.2 %
Parcelas que exigem inspeção presencial no terreno (2019)
9
Regimes de ajuda da PAC cobertos pelo método de monitorização
26 crop / 9 non-crop
Classes de cultura e não-cultura distinguidas pelo classificador

Detalhes

Maturidade
Consolidada
Promotor
ITACyL (Instituto Tecnológico Agrario de Castilla y León), Junta de Castilla y León
Período
2016–present
Região (NUTS)
ES41
Palavras-chave
agriculture, machine learning, compliance, earth observation

Contexto

Desde 2016, o instituto de tecnologia agrária de Castela e Leão, o ITACyL, combina imagens de satélite Sentinel-2 (atualizadas para um produto de 10 metros, quase diário, a partir de 2017) com dados LIDAR de elevação, declive, pluviosidade e o registo de parcelas SIGPAC da região para classificar terrenos agrícolas automaticamente. Um algoritmo de aprendizagem automática atribui cada parcela declarada a uma de 26 classes de cultura ou 9 classes não agrícolas, alimentando o regime espanhol "Controles por Monitorización" para verificar pedidos da Política Agrícola Comum.

Resultados

O relatório especial de 2020 do Tribunal de Contas Europeu identifica Castela e Leão como uma das primeiras agências pagadoras a aplicar o método em larga escala, utilizando-o em nove regimes de ajuda da PAC; a sua tabela de auditoria regista que apenas 0,2% das parcelas da região exigiram uma inspeção presencial no terreno, face a uma taxa de amostragem tradicional da UE de cerca de 5%.

Conclusões

Segundo a auditoria de 2019/2020, apenas 15 das 66 agências pagadoras da UE tinham operacionalizado os controlos por monitorização, e a maioria das implementações iniciais — incluindo as espanholas — aplicava-o apenas a determinados regimes e grupos de agricultores, pelo que a cobertura nacional completa em todas as regiões espanholas ainda não tinha sido alcançada.

Implementação

Custo indicativo
Médio (50 mil–500 mil €) — Run by a regional public technical institute since 2016; no specific budget figure disclosed in sources.
Tempo até resultados
Longo (> 3 anos) — Piloted from 2016, upgraded to near-daily imagery in 2017, operating across nine CAP schemes by the time of the 2019/2020 EU audit.
Equipa e competências
ITACyL (Instituto Tecnológico Agrario de Castilla y León) technical staff, Junta de Castilla y León regional agriculture administration

Condições de sucesso

  • Near-daily 10m Sentinel-2 imagery (available from 2017)
  • Integration with the SIGPAC land-parcel registry and LIDAR/slope/rainfall data
  • Machine-learning classification pipeline for 26 crop and 9 non-crop classes

Onde se enquadra

Tipo de governação
regional public agency
Escala
regional
Nível de rendimento
high-income

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vias de financiamento indicativas para práticas deste tipo — verifique sempre os avisos abertos e as regras de elegibilidade de cada programa.

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Fontes de dados

De onde foi obtida a informação desta prática, e quando.

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