Modelo da Embrapa usa imagens de satélite para prever produtividade agrícola

A Embrapa criou uma ferramenta baseada em imagens diárias do satélite PlanetScope, integradas a variáveis como cultivar, ciclo produtivo e precipitação acumulada, para estimar rendimento agrícola. Na cana-de-açúcar, em parceria com a Coplacana e financiamento da Finep, o modelo alcançou coeficiente de determinação de 0,89 — ou seja, 89% de precisão ao comparar a produtividade prevista com a observada em campo. Para soja, aplicando índices de vegetação como EVI2, o modelo teve 71% de acerto. (embrapa.br)

Tecnologias usadas e variáveis envolvidas

O grande diferencial do modelo da Embrapa está na integração de imagens de satélite de alta resolução, índices de vegetação e dados agronômicos coletados em campo. O satélite PlanetScope fornece imagens diárias com resolução suficiente para identificar variações na saúde da lavoura ao longo do ciclo produtivo.

Para a cana-de-açúcar, o índice de vegetação utilizado foi o GNDVI (Green Normalized Difference Vegetation Index), que mede a quantidade de clorofila das plantas. Já na soja, foi aplicado o EVI2 (Enhanced Vegetation Index 2), sensível à estrutura da vegetação e ao acúmulo de biomassa. Esses índices permitem avaliar o vigor das plantas e prever o potencial de produção.

Além das imagens, o modelo incorpora variáveis como cultivar utilizada, ciclo da cultura, precipitação acumulada, práticas de manejo e bioestimulantes aplicados. O uso de métodos estatísticos e machine learning permite cruzar todos esses fatores e gerar previsões mais consistentes. O próximo passo é incluir textura e umidade do solo, temperatura e disponibilidade hídrica para tornar o modelo ainda mais robusto.

Benefícios práticos para o produtor

Para o agricultor, essa inovação vai muito além da previsão de safra. Ao antecipar a produtividade com elevada precisão, os produtores podem planejar a colheita com mais eficiência, organizar a logística de transporte, negociar contratos de venda futuros com segurança e até mesmo ajustar o uso de insumos de forma estratégica.

Outra vantagem é a redução de riscos: o monitoramento contínuo via satélite permite identificar estresses precoces nas lavouras, como deficiências nutricionais, pragas ou falta de água, dando tempo para que o produtor adote medidas corretivas.

Do ponto de vista econômico, os dados gerados pelo modelo podem fortalecer cooperativas, agroindústrias e exportadores, que passam a ter maior previsibilidade de oferta e preços. Já para pequenos e médios produtores, essa tecnologia pode significar maior estabilidade financeira, evitando perdas bruscas de produção.

Além disso, órgãos públicos podem usar o modelo em estimativas oficiais de safra, ajudando na formulação de políticas de crédito, estoques reguladores e programas de apoio em situações de crise climática.

Limitações e perspectivas futuras

Embora os resultados sejam promissores, ainda há desafios para a adoção em larga escala. Um deles é a variação da precisão entre culturas: enquanto a cana-de-açúcar alcançou 89% de acerto, a soja ficou em 71%, o que indica necessidade de ajustes específicos por cultura e região.

Outro ponto é a dependência da qualidade das imagens de satélite. Em regiões com alta cobertura de nuvens, por exemplo, pode haver falhas na coleta de dados. Além disso, o custo de acesso a imagens de maior resolução ainda pode ser uma barreira para alguns produtores.

A perspectiva é que, com a evolução dos satélites — cada vez mais acessíveis e precisos — e a integração com sensores de campo, estações meteorológicas e big data agrícola, o modelo atinja um nível ainda mais confiável. A Embrapa já planeja incorporar variáveis adicionais e disponibilizar versões da ferramenta adaptadas para diferentes culturas e biomas brasileiros.

No médio prazo, espera-se que produtores possam acessar previsões diretamente em plataformas digitais simples e intuitivas, tornando essa inovação parte do dia a dia no agro.

O modelo da Embrapa que utiliza imagens de satélite mostra que é possível elevar bastante a precisão no monitoramento de produtividade agrícola, promovendo maior eficiência, menor desperdício e melhor decisão estratégica no agro. A inovação trazida por esse trabalho — combinando sensoriamento remoto, índices de vegetação e análise estatística — representa uma evolução importante para um setor que cada vez mais depende de dados para enfrentar desafios climáticos e logísticos.

Para o produtor, significa poder plantar com mais confiança; para o mercado, significa maior previsibilidade e competitividade; e para o Brasil, significa fortalecer a posição no cenário agro global com tecnologia e sustentabilidade.