IA Mapeia Cafezais com 95% de Precisão via Sensoriamento Remoto
Pesquisadores desenvolveram uma técnica inovadora que utiliza sensoriamento remoto e inteligência artificial (IA) para mapear plantações de café com uma precisão superior a 95%. O método combina imagens de satélite do programa Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) com algoritmos de IA, como Random Forest e XGBoost.
Detalhes da Técnica
A técnica inovadora não apenas identifica as áreas de cultivo de café, mas também distingue quatro estágios fenológicos da cultura: plantio, produção, poda e renovação. A acurácia na identificação desses estágios varia entre 77% e 95%, mesmo em regiões caracterizadas por pequenas propriedades e alta fragmentação.
Édson Bolfe, pesquisador da Embrapa Agricultura Digital (SP), destaca que o grande desafio do sensoriamento remoto é mapear com precisão regiões altamente produtivas, mas com predomínio de pequenas e médias propriedades. Mapeamentos de larga escala frequentemente negligenciam essas áreas menores.
Bolfe também ressalta que o uso de algoritmos de inteligência artificial possibilita a identificação precisa dessas áreas, conferindo maior exatidão aos mapeamentos realizados por meio de imagens de satélite. Isso permite uma melhor compreensão das dinâmicas regionais associadas à expansão, intensificação e diversificação agrícola.
Como o Método Funciona
A pesquisa emprega uma série temporal densa de bandas multiespectrais, índices espectrais e métricas de textura derivados de imagens combinadas dos satélites Landsat e Sentinel-2 (HLS). A frequência de aquisição de imagens é de aproximadamente três dias. Os dados coletados são então analisados por algoritmos de inteligência artificial, como Random Forest e XGBoost.
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Impacto e Aplicações
A técnica desenvolvida é escalável e pode ser implementada em qualquer região com atividade cafeicultora. Isso abre novas perspectivas para políticas públicas, acesso a crédito rural e práticas de adaptação climática em regiões produtoras.
O trabalho foi realizado no município de Caconde (SP), um dos Distritos Agrotecnológicos do projeto Semear Digital. A demanda por essa tecnologia partiu do próprio setor produtivo, que sentia a necessidade de mapeamentos mais precisos.
Ademar Pereira, presidente do Sindicato Rural de Caconde, afirma que, embora existam dados sobre o número de propriedades e cafeicultores cadastrados na Receita Federal, a área exata das plantações sempre foi uma informação imprecisa. Com o novo método, o setor terá uma referência importante para pleitear políticas públicas, direcionar programas de capacitação e identificar áreas para renovação do cafezal e adoção de práticas de manejo mais modernas.
A Embrapa criou uma IA que consegue diferenciar a lavoura em produção, em formação ou com manejos de poda e recepa, com precisão de 77% a 95%. A metodologia se baseia em dados públicos de satélite e ferramentas de código aberto, podendo ser aplicada em outras regiões produtoras do Brasil. Os dados do monitoramento auxiliam a gestão operacional e mercadológica da cafeicultura em regiões com pequenas propriedades.