Prévia: Um novo modelo de inteligência artificial promete revolucionar o agronegócio ao prever a produtividade da soja com 72% de acurácia antes da colheita. Essa inovação pode ser um divisor de águas para os produtores, especialmente em tempos de mudanças climáticas.
A inteligência artificial está se consolidando como uma ferramenta essencial no agronegócio brasileiro, especialmente com o desenvolvimento de um modelo que estima a produtividade das lavouras de soja antes da colheita. Com uma acurácia de 72% e uma margem de erro inferior a 302 quilos por hectare, essa tecnologia pode transformar o monitoramento agrícola em um cenário marcado por incertezas climáticas.
O estudo que fundamenta essa inovação foi publicado na revista científica Big Earth Data e analisou dados de municípios dos estados de Goiás, Mato Grosso e Mato Grosso do Sul durante as safras de 2019/2020 a 2021/2022. Utilizando imagens do satélite Sentinel-2 e algoritmos de aprendizado de máquina, os pesquisadores conseguiram prever o desempenho das lavouras com alta precisão.
Tecnologia e Sustentabilidade no Campo
A crescente ocorrência de eventos climáticos extremos tem gerado desafios significativos para os produtores rurais. Nesse contexto, ferramentas que antecipam o potencial produtivo das lavouras se tornam estratégicas para a tomada de decisões e gestão de riscos. A combinação de sensoriamento remoto com inteligência artificial oferece uma nova perspectiva para o monitoramento agrícola em larga escala.
Os pesquisadores destacam que a tecnologia não apenas melhora a precisão das previsões, mas também permite um acompanhamento mais ágil do desenvolvimento das culturas, essencial em um ambiente agrícola cada vez mais dinâmico.
A soja, sendo a principal cultura agrícola do Brasil, tem sua importância refletida nos dados da Companhia Nacional de Abastecimento (Conab), que estima uma produção de 147,38 milhões de toneladas em 2024, cultivadas em uma área de 46,03 milhões de hectares. A Região Centro-Oeste é responsável por cerca de 46% dessa área, reforçando a relevância do estudo focado nessa região.
Colaboração entre Universidades e Empresas
O modelo foi desenvolvido como parte da dissertação de mestrado de Ester de Carvalho Pereira, na Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (Esalq/USP), sob a orientação da pesquisadora Ana Cláudia dos Santos Luciano. O projeto, intitulado PreCISIA, é financiado pelo CNPq e envolve a colaboração de diversas instituições, incluindo a Universidade Estadual Paulista (Unesp) e a Universidade de Pequim, na China.
Para criar o modelo, os pesquisadores integraram imagens de satélite de alta resolução, dados meteorológicos e informações históricas de produtividade do IBGE. Essa combinação de dados amplia significativamente a capacidade de monitoramento agrícola, permitindo uma análise mais detalhada e precisa.
Variáveis Climáticas e Desempenho das Culturas
A pesquisa identificou que variáveis climáticas, como precipitação acumulada, radiação solar e déficit hídrico, são fundamentais para prever a produtividade da soja. Além disso, as bandas espectrais do infravermelho e do red edge, que avaliam a saúde da vegetação, foram cruciais para o desempenho dos modelos preditivos.
Os pesquisadores desenvolveram seis modelos distintos, cada um representando diferentes estágios do ciclo da soja. O modelo que se destacou foi aquele que analisou 150 dias de acompanhamento, correspondente à fase de enchimento de grãos, um período crítico para a definição da produtividade final.
Esses avanços demonstram o potencial da agricultura digital em aumentar a eficiência do setor. As tecnologias de inteligência artificial e sensoriamento remoto podem não apenas melhorar as previsões de safra, mas também auxiliar na gestão de riscos climáticos e na tomada de decisões estratégicas, fundamentais para um agronegócio cada vez mais dependente de informações em tempo real.
