Como algoritmos e imagens orbitais estão transformando a gestão do uso da terra no segundo maior bioma do Brasil
A Embrapa deu um passo significativo no monitoramento territorial do Cerrado ao combinar inteligência artificial e imagens de satélite para identificar com precisão inédita as áreas agrícolas que foram cultivadas e depois abandonadas no bioma. O avanço faz parte de um esforço mais amplo de geotecnologia que coloca o Brasil na fronteira do mapeamento agropecuário, com implicações diretas para a produção de alimentos, as políticas públicas e a sustentabilidade da cadeia do campo à mesa.
O Cerrado ocupa cerca de dois milhões de quilômetros quadrados e responde por mais de 50% da produção de grãos do país. Conhecer com exatidão o que acontece com cada pedaço desse território — quando ele é cultivado, quando é abandonado e quando se regenera — é informação estratégica para produtores, investidores e gestores públicos que tomam decisões sobre o futuro do sistema alimentar brasileiro.
A tecnologia que enxerga o que os olhos não alcançam
A metodologia desenvolvida pela Embrapa Agricultura Digital em parceria com a Unicamp, o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) e a Universidade Federal de Uberlândia (UFU) utiliza imagens dos satélites Landsat, da NASA, e Sentinel-2, da Agência Espacial Europeia (ESA), harmonizadas em um conjunto de dados chamado HLS (Harmonized Landsat Sentinel-2). Sobre essa base, algoritmos de inteligência artificial classificam digitalmente cada parcela do território, identificando o que está sendo cultivado, o que foi abandonado e em que estágio de regeneração se encontra.
Aplicada ao município de Sorriso (MT) — um dos principais produtores agrícolas do país — a abordagem alcançou nível de acurácia de até 97% no mapeamento do uso e cobertura da terra. Esse índice é relevante para qualquer levantamento por sensoriamento remoto e coloca a metodologia como referência no monitoramento agropecuário em larga escala.
O pesquisador Édson Bolfe, da Embrapa Agricultura Digital, coordenador do projeto Mapeamento agropecuário no Cerrado via combinação de imagens multisensores (MultiCER), com financiamento da Fapesp, avalia o alcance da pesquisa:
“Os resultados demonstram a robustez da metodologia desenvolvida com foco na identificação de processos de dinâmica de uso da terra, como a intensificação agrícola.”
Áreas abandonadas: um recurso invisível com potencial produtivo
Um dos achados mais relevantes da pesquisa diz respeito às chamadas áreas agrícolas abandonadas — terras que foram desmatadas e cultivadas em algum momento, mas que hoje estão inativas ou em regeneração. O mapeamento preciso dessas regiões é fundamental porque elas representam um potencial produtivo latente que pode ser reativado sem necessidade de abrir novas áreas de vegetação nativa.
O projeto TerraClass, iniciativa conjunta da Embrapa e do Inpe, revelou que o crescimento da área agrícola nos biomas Amazônia e Cerrado ocorreu majoritariamente sobre pastagens já antropizadas. O pesquisador Alexandre Coutinho, da Embrapa Agricultura Digital, contextualiza o que os dados mais recentes mostram sobre o Cerrado:
“A agricultura temporária praticada na região ocupa 24% da área antropizada, sendo que 72,5% deste total se refere à produção de mais de um ciclo agrícola anual.”
Esse dado mostra que a intensificação da produção já é uma realidade — e que o mapeamento preciso das áreas ociosas pode ampliar ainda mais esse movimento sem pressionar a vegetação nativa. A possibilidade de expandir áreas produtivas com políticas que favoreçam o desenvolvimento equilibrado com a conservação do bioma é, segundo os pesquisadores, uma das principais janelas de oportunidade identificadas pelo estudo.
O papel dos algoritmos de IA no campo
Por trás da precisão do mapeamento está o trabalho de algoritmos baseados em aprendizado de máquina, especialmente o Random Forest e o Extreme Gradient Boost (XGBoost). Ambos criam modelos de classificação a partir de grandes volumes de dados de campo — as chamadas “verdades terrestres” — que ensinam os sistemas a reconhecer padrões em imagens de satélite e a identificar automaticamente o tipo de uso ou cobertura da terra em cada pixel.
Para coletar essas amostras de campo com agilidade e precisão, os pesquisadores utilizaram o aplicativo AgroTag, desenvolvido pela Embrapa Meio Ambiente. O pesquisador Luiz Eduardo Vicente, especialista em sensoriamento remoto e coordenador do projeto AgroTag, explica a lógica dos algoritmos:
“Algoritmos baseados em IA dependem fortemente de uma quantidade massiva de dados de entrada para os chamados treinamentos. São processos em que dados amostrais de referência são utilizados para ensinar os algoritmos a identificar os alvos sob investigação em grandes áreas, usando imagens de satélite — ou seja, mapeamento em larga escala.”
A integração entre coleta de campo e processamento em nuvem acelera o ciclo de atualização dos mapas, tornando o monitoramento mais dinâmico e capaz de acompanhar as mudanças sazonais do uso da terra — um diferencial importante em uma região onde safras duplas e triplas já são realidade.
Intensificação agrícola e múltiplas safras
A metodologia viabilizou algo que poucos mapeamentos conseguem: identificar áreas com uma, duas e até três safras no mesmo ano agrícola. Esse nível de detalhe é essencial para dimensionar a real capacidade produtiva do Cerrado e para planejar políticas de intensificação sustentável — o modelo “poupa-terra” que aumenta a produção sem ampliar o desmatamento.
O pesquisador Edson Sano, da Embrapa Cerrados e membro do projeto MultiCER, descreve o que diferencia a nova abordagem dos levantamentos existentes:
“Alguns levantamentos evoluíram para a identificação do número de safras plantadas, sem, no entanto, detectar as culturas específicas.”
A pesquisadora Taya Parreiras, doutoranda no Instituto de Geociências da Unicamp e integrante do projeto MultiCER, aponta as condições necessárias para que esse tipo de mapeamento funcione de forma robusta. Para produzir mapas dinâmicos, detalhados e precisos, é necessário um grande volume de informações de “verdade terrestre” — amostras rotuladas dos tipos de uso ou cobertura da terra obtidas durante atividades de campo — além de séries temporais regulares de imagens de satélite de alta resolução temporal. Nesse sentido, a harmonização de dados Landsat e Sentinel-2 é, segundo ela, uma abordagem diferenciada que amplia significativamente a capacidade analítica.
Da pesquisa à política pública e ao mercado
O impacto da tecnologia não se limita ao ambiente acadêmico. As informações geradas pelo mapeamento têm aplicação direta no planejamento territorial, na definição de áreas para implantação de sistemas integrados de lavoura-pecuária-floresta (ILPF) e no suporte a instrumentos como o Plano ABC (Agricultura de Baixa Emissão de Carbono).
Para os gestores públicos, os mapas auxiliam na formulação de políticas de uso da terra, regularização ambiental e planejamento do desenvolvimento rural. O pesquisador Édson Bolfe ressalta a dimensão prática do instrumento:
“Quando o gestor tem um mapa detalhado do uso e cobertura da terra de seu município, ele consegue planejar ações ambientais, estabelecer políticas agrícolas locais e até negociar melhor projetos com órgãos estaduais e federais.”
Para o setor privado — produtores rurais, tradings, investidores e fintechs agrícolas — esse nível de inteligência territorial representa uma camada nova de dados geoespaciais qualificados para embasar decisões de crédito, seguro, rastreabilidade e expansão de portfólio. O alinhamento com a agenda ESG e com as exigências crescentes por transparência nas cadeias de suprimentos alimentares torna o mapeamento de uso da terra um ativo estratégico, não apenas uma ferramenta científica.
O trabalho foi publicado na revista International Journal of Geo-Information (IJGI) e os dados e mapas gerados estão disponíveis no Repositório de Dados de Pesquisa da Embrapa (Redape), com acesso gratuito ao público.
