Agricultores e autoridades do setor agrícola ganharam uma nova aliada no combate aos prejuízos causados por geadas: uma tecnologia que une inteligência artificial a imagens de satélite para monitorar danos em lavouras com alta precisão e em tempo real.
A ferramenta, desenvolvida por pesquisadores da Unesp em parceria com o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), a Companhia Nacional de Abastecimento (Conab) e a Universidade de Michigan, detecta automaticamente os impactos de geadas em culturas de milho e estima com exatidão a área cultivada.
O método combina dados de sensoriamento remoto com modelos matemáticos avançados. Em testes realizados na região Oeste do Paraná durante a safra 2020/2021, a tecnologia identificou que geadas prejudicaram 69,6% da área total plantada com milho. Quando comparados aos registros de seguradoras agrícolas, os resultados alcançaram 75% de concordância.
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“A nossa meta é ser capazes de mapear culturas e identificar problemas ainda durante o período da safra”, explica Michel Eustáquio Dantas Chaves, professor da Unesp no curso de Engenharia de Biossistemas e primeiro autor do estudo publicado na revista Remote Sensing Applications: Society and Environment.
Ferramenta pode reduzir incertezas e orientar mercado
O sistema oferece agilidade para que o poder público corrija estimativas de safra antes da colheita. A ferramenta também auxilia empresas de seguro rural e orienta produtores na tomada de decisões após eventos climáticos adversos.
“Se pudermos reduzir as incertezas em 1%, já será uma contribuição útil para a sociedade. Afinal, a agricultura desempenha um papel muito importante, tanto para a balança comercial quanto para o comércio interno”, comenta Chaves.
Safrinha representa 62% da produção de milho
As geadas representam ameaça especialmente grave para a segunda safra agrícola, conhecida como “safrinha”, cujo período de cultivo avança sobre os meses mais frios do ano. Dados do projeto MapBiomas mostram que a área plantada fora de época triplicou desde 2000. Em 2024, o milho respondeu por 62,2% do volume da safrinha.
O Paraná figura como segundo maior produtor nacional de milho de segunda safra. Os pesquisadores escolheram a mesorregião Oeste Paranaense para testar o método porque a região enfrenta geadas com frequência.
A ferramenta utiliza imagens captadas pelo satélite europeu Sentinel-2 combinadas ao algoritmo de aprendizado de máquina Random Forest. As imagens possuem resolução entre 10 e 20 metros por pixel, ideais para propriedades menores.
“O Sentinel-2 tem uma repetitividade de 5 dias. Mesmo que ocorram impactos causados por geada, seca ou queimada, constatamos esses efeitos dentro de um período curto o suficiente para permitir que o produtor e o poder público tomem decisões baseadas em dados”, afirma o pesquisador.
O sistema analisa a reflexão espectral das imagens e verifica parâmetros como espécies plantadas, estágio de desenvolvimento das culturas, umidade do solo e capacidade de fotossíntese das plantas.
Método inédito comprova origem dos danos
O estudo representa o primeiro trabalho científico a mapear impactos de geadas em milho usando sensoriamento remoto. Os pesquisadores analisaram imagens obtidas entre 1º de fevereiro e 31 de julho de 2021.
Uma inovação importante foi a combinação de três índices de vegetação diferentes, o que aumentou a precisão na identificação dos danos. “Essa combinação de índices assegura que o dano que identificamos foi causado por uma adversidade térmica, e não por uma praga ou um manejo inadequado da lavoura”, esclarece Chaves.
Geadas de 2021 causaram perdas severas
Na safra 2020/2021, dois episódios de geadas atingiram o Oeste do Paraná em maio e junho. O novo método estimou que a área total de milho de segunda safra plantada na região alcançou 740.007 hectares — valor apenas 1,7% superior aos dados oficiais, demonstrando a alta precisão da ferramenta.
A análise revelou que 3,5% da área foi afetada no primeiro episódio de geada, em maio, enquanto 66,1% sofreram impacto durante a segunda ocorrência, mais intensa, em junho. Cerca de 30,4% da área plantada não foram afetadas: em 13,8% a colheita já havia ocorrido, e os demais 16,7% escaparam das geadas.
Atualmente, o cálculo de danos causados por geadas exige visitas a campo para levantamentos amostrais. Esse método demanda mais tempo, investimentos elevados e abre espaço para subjetividades nas observações.
Chaves ressalta que a presença em campo continuará fundamental para treinar os algoritmos e validar as informações obtidas por satélite. No entanto, a nova tecnologia reduz significativamente o tempo e os custos envolvidos no monitoramento.
Expansão para outras culturas
Coordenador do Laboratório de Geoprocessamento e Inteligência Artificial da Unesp em Tupã e colaborador do Laboratório de Sensoriamento Remoto Agrícola do INPE, Chaves afirma que a metodologia pode se expandir para outras culturas afetadas por geadas, como trigo, centeio e aveia cultivados no inverno.
Outra frente de atuação prevê a integração de modelos meteorológicos aos dados sobre uso da terra. “A incorporação dessa tecnologia vai orientar o futuro do sensoriamento remoto voltado à agricultura e à prevenção de desastres causados por eventos meteorológicos”, conclui o pesquisador.
