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Com alta precisão e apoio da inteligência artificial, o sensoriamento remoto redefine o monitoramento do café, fortalecendo políticas públicas, sustentabilidade e crédito rural para pequenos produtores
O sensoriamento remoto está transformando a forma como o Brasil identifica e gerencia plantações de café, especialmente em pequenas propriedades antes invisíveis para os mapeamentos convencionais, segundo uma matéria publicada.
Uma equipe de pesquisadores brasileiros desenvolveu um método inédito que une imagens de satélite Landsat e Sentinel-2 a algoritmos de inteligência artificial na agricultura, alcançando mais de 95% de precisão na identificação de áreas cultivadas.
O estudo mostrou que essa combinação permite distinguir até quatro estágios produtivos, formação, produção, poda e renovação, com acurácia entre 77% e 95%, mesmo em regiões fragmentadas e montanhosas.
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Essa inovação não apenas aprimora o mapeamento de cafezais com IA, mas também abre caminho para políticas públicas e estratégias de monitoramento climático do café, essenciais diante das mudanças globais que afetam a produtividade agrícola.
Mapeamento de cafezais com IA aprimora gestão e políticas públicas rurais
A técnica de sensoriamento remoto emprega dados públicos do programa Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS), analisados por algoritmos como Random Forest e XGBoost.
O processamento ocorre em um sistema hierárquico de quatro níveis: primeiro, distingue a vegetação nativa das áreas agrícolas; depois, separa culturas anuais e perenes; em seguida, diferencia cafezais de plantações de eucalipto; e por fim, identifica o estágio produtivo de cada lavoura.
Essa metodologia alcançou mais de 96% de precisão nos três primeiros níveis e média de 83% no quarto, com destaque para áreas em produção, que obtiveram 94% de acerto.
Segundo o pesquisador da Embrapa Agricultura Digital, Édson Bolfe, o desafio sempre foi mapear com alta resolução áreas de pequena escala produtiva.
Com o uso da IA, é possível analisar séries temporais densas e gerar diagnósticos detalhados que orientam políticas agrícolas e programas de crédito.
Em Caconde (SP), onde o método foi testado, o mapeamento de cafezais com IA forneceu dados inéditos sobre a área ocupada pela cafeicultura local.
O presidente do Sindicato Rural, Ademar Pereira, destacou que, pela primeira vez, os produtores têm uma referência concreta para planejar capacitações e adotar manejos como o esqueletamento e a recepa, práticas que renovam o vigor produtivo do café.
Sensoriamento remoto com imagens de satélite Landsat e Sentinel-2 aumentam precisão na identificação do café
No coração da metodologia está a combinação de imagens de satélite Landsat e Sentinel-2, que fornecem observações a cada três dias com altíssimo nível de detalhamento.
Os pesquisadores usaram bandas multiespectrais, índices espectrais como NDVI, GNDVI, NDWI e SAVI, e métricas de textura derivadas do GLCM para identificar variações sutis na vegetação.
Durante a estação chuvosa, quando ocorrem as principais transições fenológicas, o índice NDVI mostrou-se especialmente eficaz para distinguir áreas de café de outras culturas ou pastagens.
A doutoranda Taya Parreiras, da Unicamp e bolsista do projeto Semear Digital, explicou que as imagens do HLS, especialmente a banda verde, foram responsáveis por cerca de 40% da classificação em um dos níveis.
O uso de dados de temperatura de superfície (LST) também contribuiu para refinar a diferenciação entre cafezais produtivos e esqueletizados.
Embora o XGBoost e o Random Forest apresentem resultados semelhantes, o segundo foi até 15 vezes mais rápido no processamento, tornando-se mais eficiente para análises em larga escala.
Esses resultados reforçam o potencial do sensoriamento remoto como ferramenta estratégica para mapear culturas perenes com elevado nível de detalhamento e confiabilidade.
Inteligência artificial na agricultura e monitoramento climático do café fortalecem a agricultura digital no Brasil
Os impactos da inteligência artificial na agricultura e do monitoramento climático do café vão muito além do mapeamento de lavouras.
Em um cenário global de mudanças climáticas, em que áreas de plantio adequadas tendem a se reduzir, a precisão na gestão agrícola se torna determinante para a sustentabilidade e competitividade do setor.
O analista da Embrapa Meio Ambiente, Gustavo Bayma, destaca que essa metodologia coloca o Brasil na vanguarda do monitoramento digital ao permitir compreender o ciclo completo do café e antecipar decisões de manejo.
Além de facilitar o acesso a crédito rural e seguros agrícolas, o sistema contribui para a rastreabilidade exigida por mercados internacionais e para o fortalecimento da governança agrícola.
Todos os mapas gerados estão disponíveis gratuitamente no Repositório de Dados de Pesquisa da Embrapa (Redape), o que amplia a transparência e o acesso à informação.
Os pesquisadores planejam expandir os testes de sensoriamento remoto para séries plurianuais e desenvolver novos modelos de aprendizado profundo que delimitem com mais precisão os talhões, diferenciando estradas e vegetação nativa.
Esse avanço é parte integrante do projeto agricultura digital no Brasil, especialmente por meio do programa Semear Digital, coordenado pela Embrapa Agricultura Digital e financiado pela Fapesp.
O projeto criou dez Distritos Agrotecnológicos (DATs) em diferentes regiões, entre eles Caconde, para aproximar produtores de tecnologias digitais e promover conectividade rural.
A proposta é transformar dados de satélite em ferramentas práticas para cooperativas, sindicatos e órgãos públicos, apoiando diretamente a tomada de decisão e impulsionando o desenvolvimento sustentável da cafeicultura.
Com o sensoriamento remoto, o país amplia sua capacidade de entender e planejar o uso da terra, fortalecendo a agricultura familiar e assegurando sua competitividade diante dos desafios climáticos.
A combinação de IA, satélites e políticas públicas faz do Brasil um modelo global de inovação agrícola, onde ciência e sustentabilidade se encontram para garantir o futuro do café nacional.
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