Modelo computacional alcançou 72% de acurácia ao analisar dados de lavouras em MT, MS e Goiás usando imagens de satélite
Um estudo publicado na revista científica Big Earth Data trouxe um avanço relevante para o monitoramento agrícola em Mato Grosso: um modelo computacional baseado em inteligência artificial conseguiu estimar a produtividade de lavouras de soja antes mesmo da colheita, com 72% de acurácia. A pesquisa analisou dados de municípios de Mato Grosso, Mato Grosso do Sul e Goiás durante as safras de 2019/2020 a 2021/2022, combinando imagens do satélite Sentinel-2, variáveis climáticas e algoritmos de aprendizado de máquina. O resultado apresentou margem de erro inferior a 302 quilos por hectare, um patamar considerado promissor para um cenário agrícola cada vez mais impactado pelas mudanças climáticas.
A notícia desperta uma dúvida natural entre quem acompanha o agronegócio mato-grossense: como uma ferramenta de inteligência artificial consegue prever a colheita antes que ela aconteça e o que esse tipo de tecnologia representa na prática para o produtor rural do estado. Para responder a essas perguntas, vale entender como funciona o modelo desenvolvido pelos pesquisadores, em que contexto tecnológico mais amplo essa inovação se encaixa em Mato Grosso e quais são os próximos passos para que ferramentas como essa cheguem ao dia a dia do campo.
Como funciona o modelo que prevê a safra de soja antes da colheita
A tecnologia por trás da previsão combina três elementos principais: imagens de satélite, dados climáticos históricos e algoritmos de aprendizado de máquina capazes de identificar padrões que antecipam o desempenho das lavouras. As imagens do satélite Sentinel-2, programa europeu de observação da Terra, permitem monitorar o desenvolvimento das plantações em diferentes estágios do cultivo, captando informações sobre vigor vegetativo, cobertura do solo e variações que costumam estar associadas à produtividade final da safra. Ao cruzar essas imagens com variáveis climáticas, como volume de chuvas e temperatura ao longo do ciclo produtivo, o modelo consegue construir uma estimativa que se aproxima do resultado real colhido ao final da safra.
A margem de erro de 302 quilos por hectare é considerada relevante para esse tipo de previsão, especialmente porque o estudo cobriu um período de três safras consecutivas em uma área que engloba alguns dos maiores polos produtores de soja do país. Para Mato Grosso, maior produtor de soja do Brasil, esse tipo de ferramenta representa uma forma adicional de planejamento, já que estimativas antecipadas de produtividade podem orientar decisões logísticas, comerciais e financeiras antes mesmo de a colheita começar. Cooperativas, tradings e produtores individuais costumam usar esse tipo de informação para negociar contratos futuros, planejar a necessidade de armazenamento e ajustar estratégias de comercialização da safra com mais antecedência.
O cenário mais amplo de adoção de IA no agronegócio mato-grossense
O avanço apresentado no estudo da Big Earth Data não é um caso isolado. Mato Grosso vem consolidando uma posição de destaque na adoção de inteligência artificial aplicada ao campo, movimento que ficou evidente durante o Show Safra Mato Grosso, realizado em Lucas do Rio Verde, um dos maiores eventos do agronegócio do país. Durante o evento, especialistas debateram como a inteligência artificial já auxilia produtores na tomada de decisões a partir do uso de dados, imagens de satélite e conectividade rural, contribuindo para reduzir custos, aumentar a produtividade e otimizar o uso de insumos como fertilizantes e defensivos agrícolas.
Esse movimento também aparece refletido em levantamentos sobre investimento em tecnologia da informação no setor. Segundo dados da pesquisa Antes da TI, a Estratégia, do IT Forum Inteligência, o agronegócio brasileiro planeja destinar entre 10% e 20% do orçamento de TI para iniciativas de inovação até o fim de 2026, com inteligência artificial e aprendizado de máquina liderando as prioridades tecnológicas das empresas do setor. Em Mato Grosso, maior produtor agrícola do país, esse movimento se soma a uma base já consolidada de pesquisa científica voltada à eficiência e à sustentabilidade das lavouras, reunindo centros de pesquisa, universidades e iniciativas privadas que têm investido em soluções de monitoramento por satélite, sensoriamento remoto e automação de processos no campo.
Os próximos passos para levar a tecnologia ao produtor rural
Apesar dos resultados positivos do estudo, ferramentas de previsão de safra baseadas em inteligência artificial ainda dependem de etapas adicionais antes de se tornarem acessíveis à maioria dos produtores rurais, especialmente aos de menor porte. Modelos como o desenvolvido pelos pesquisadores da Big Earth Data costumam passar por fases de validação em diferentes regiões e condições climáticas antes de serem incorporados a sistemas comerciais de gestão agrícola. Isso significa que a tecnologia apresentada no estudo representa um avanço científico relevante, mas seu uso direto pelo produtor médio ainda depende de parcerias entre instituições de pesquisa, cooperativas e empresas de tecnologia voltadas ao agronegócio.
Outras frentes de inteligência artificial já operam em estágio mais avançado no campo mato-grossense, como pulverização seletiva, visão computacional para detecção de doenças em folhas e monitoramento de rebanhos por meio de drones, segundo apresentação feita por especialistas da Embrapa Agricultura Digital. Para o produtor interessado em adotar esse tipo de ferramenta, existem linhas de financiamento específicas, como a linha Inovagro do Plano Safra, que financia equipamentos e serviços de agricultura de precisão, da amostragem do solo aos sistemas de gestão e automação, com juros que variam entre 8,5% e 13,5% ao ano no ciclo vigente. A combinação entre pesquisa acadêmica e linhas de crédito direcionadas tende a acelerar, nos próximos anos, a chegada de modelos preditivos como o apresentado no estudo ao cotidiano das lavouras de soja em Mato Grosso.
O avanço da inteligência artificial aplicada à previsão de safras reforça uma tendência que já vinha se consolidando no agronegócio mato-grossense: o uso cada vez mais estratégico de dados e tecnologia para reduzir incertezas em um setor historicamente exposto a variações climáticas. Para o produtor rural, esse tipo de inovação representa uma ferramenta adicional de planejamento, ainda que sua adoção em larga escala dependa de etapas futuras de validação e disseminação. Mato Grosso, como maior produtor de soja do país, tende a continuar como um dos principais laboratórios práticos para esse tipo de tecnologia nos próximos anos.
Fontes:
- https://radardigitalbrasilia.com.br/agronegocio/inteligencia-artificial-preve-produtividade-da-soja-com-72-de-acuracia-antes-da-colheita/
- https://www.sapicua.com.br/inteligencia-artificial-impulsiona-produtividade-e-eficiencia-no-agro
- https://sindpd-mt.org.br/mato-grosso-avanco-tecnologico-agro-com-foco-ia/
- https://noticias.broto.com.br/tecnologia/ia-na-agricultura-familiar-acesso-pequeno-produtor
Autor: Diego Rodríguez Velázquez
