Inteligência artificial mapeia áreas agrícolas abandonadas no Cerrado

Inteligência artificial mapeia áreas agrícolas abandonadas no Cerrado

Uma inovação tecnológica está revolucionando a forma como o Cerrado brasileiro é compreendido. Pesquisadores da Embrapa e da Universidade de Brasília (UnB) desenvolveram um estudo pioneiro que utiliza inteligência artificial (IA) e imagens de satélite para identificar e mapear áreas agrícolas abandonadas no bioma. Os resultados preliminares, focados no município de Buritizeiro, em Minas Gerais, revelaram mais de 13 mil hectares de terras ociosas entre 2018 e 2022, um número expressivo que representa quase 5% da área agrícola total do local no início do período. Esta iniciativa marca a primeira avaliação detalhada desse fenômeno no Cerrado e promete ser uma ferramenta fundamental para o desenvolvimento de políticas públicas voltadas à restauração ecológica, à contabilização de carbono e ao planejamento territorial com foco na sustentabilidade.

A pesquisa, conduzida por equipes multidisciplinares da Embrapa Cerrados (DF), Embrapa Agricultura Digital (SP) e Embrapa Meio Ambiente (SP), em colaboração com a UnB, empregou imagens de alta resolução do satélite Sentinel-2, da Agência Espacial Europeia (ESA). Combinando essas imagens com técnicas avançadas de aprendizado profundo (deep learning), os cientistas conseguiram treinar um modelo computacional, conhecido como Rede Neural Totalmente Conectada (FCNN), para reconhecer padrões e classificar com precisão diferentes coberturas e usos da terra. Essa tecnologia inédita permitiu não apenas identificar vegetação nativa, pastagens, lavouras anuais e plantações de eucalipto, mas também, pela primeira vez, detectar áreas agrícolas em processo de abandono.

Tecnologia garante alta precisão no mapeamento

A eficácia da metodologia empregada é notável. O mapeamento alcançou uma acurácia de 94,7%, um índice considerado excelente para análises de uso da terra realizadas por meio de sensoriamento remoto. Essa alta confiabilidade nos dados permite uma compreensão mais aprofundada das dinâmicas territoriais no Cerrado.

Eucalipto e desafios econômicos impulsionam abandono

Os dados levantados em Buritizeiro indicam que a maioria das áreas abandonadas (cerca de 87%) era anteriormente ocupada por plantações de eucalipto, frequentemente destinadas à produção de carvão vegetal. O pesquisador da Embrapa Cerrados, Edson Sano, explica que diversos fatores contribuem para essa situação.

“A região tem se caracterizado por desafios produtivos, incluindo baixa produtividade em pastagens durante períodos secos e custos crescentes de insumos fertilizantes, fatores que contribuem para o abandono”, afirma Sano.

Ele acrescenta que a queda na atratividade econômica da produção de carvão vegetal, principal destino desses plantios, também é um fator relevante. “O aumento nos custos logísticos e de produção, direcionados principalmente para o polo siderúrgico de Sete Lagoas (MG), diminuiu a rentabilidade dessas atividades”, detalha o pesquisador.

Sistemas agrícolas intensivos mantêm produtividade

Por outro lado, o estudo não observou abandono significativo em lavouras anuais, como soja e milho, no período analisado. Segundo Sano, “isso sugere que os sistemas agrícolas mais intensivos mantiveram sua produtividade ao longo dos cinco anos analisados”. Isso indica resiliência e viabilidade econômica nesses setores.

Desafios e limitações da tecnologia

Apesar dos avanços, a equipe de pesquisa aponta alguns desafios. Édson Bolfe, pesquisador da Embrapa Agricultura Digital, ressalta que a análise se baseou em um número limitado de imagens ao longo de cinco anos, o que dificulta a distinção precisa entre abandono permanente e práticas temporárias de pousio. A confirmação definitiva do abandono, em alguns casos, ainda requer interpretação visual e conhecimento local.

Outro ponto levantado é a dificuldade intrínseca ao sensoriamento remoto em diferenciar áreas de pastagens degradadas de algumas formações de vegetação nativa, como gramíneas e arbustos, devido à semelhança em suas assinaturas espectrais. Contudo, o desenvolvimento contínuo da IA e o aprimoramento de algoritmos prometem superar essas barreiras em futuras aplicações.