Modelo prevê produtividade agrícola com uso de imagens de satélite

A Embrapa está avançando no uso de tecnologias digitais para tornar as previsões de safra mais precisas e acessíveis

Um modelo em desenvolvimento já consegue estimar a produtividade de culturas como cana-de-açúcar e soja com base em imagens de satélite, aliadas a variáveis agronômicas e métodos estatísticos. A proposta é reduzir a subjetividade das estimativas tradicionais e oferecer informações em tempo real para produtores, indústrias e até para o poder público.

Alta precisão na cana-de-açúcar

No caso da cana, o modelo foi testado em parceria com a Coplacana, com apoio da Finep, monitorando duas safras ao longo de três anos. O índice de correlação chegou a 0,89, o que significa 89% de precisão na comparação com os dados observados em campo — um nível considerado elevado para previsões desse tipo. Segundo os pesquisadores, a relação direta entre biomassa e produtividade da cana favoreceu a assertividade do sistema.

Uso em soja

A metodologia também foi aplicada na soja, em estudo conjunto com a Embrapa Milho e Sorgo e a empresa Bioma, para validar o bioestimulante Hydratus. Nesse caso, o índice de correlação foi de 71%, ainda considerado alto, mas menor do que o da cana. Isso se deve ao fato de que, na soja, a produtividade está relacionada aos grãos e não apenas ao dossel da planta. Ainda assim, os resultados mostraram diferenças claras entre os tratamentos e confirmaram a eficácia do modelo.

Potenciais aplicações no campo

O objetivo da Embrapa é disponibilizar futuramente o modelo de predição com dados por talhão, o que permitiria melhor planejamento estratégico, negociação antecipada, definição de logística e orientações de manejo para intervenções no campo. Para órgãos públicos, a tecnologia também pode representar uma ferramenta para levantamentos de safra mais abrangentes e objetivos, cobrindo regiões extensas do Brasil com rapidez e menor custo.

Desafios e próximos passos

Apesar dos bons resultados, ainda há desafios. O aprendizado de máquina, por exemplo, tem potencial de superar os métodos estatísticos, mas exige milhares de amostras para treinar os algoritmos — algo que depende da validação em campo com métodos agronômicos tradicionais. A equipe também planeja incluir novas variáveis, como temperatura, textura do solo e disponibilidade hídrica, para aumentar a eficiência do modelo.