Ia mapeia cafezais com precisão superior a 95% e revoluciona monitoramento
Uma nova tecnologia desenvolvida por pesquisadores no Brasil promete revolucionar o mapeamento de plantações de café. Utilizando sensoriamento remoto e inteligência artificial, o sistema alcança uma precisão superior a 95% na identificação de áreas cultivadas.
A metodologia inovadora combina séries temporais de imagens do programa Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) com algoritmos avançados de inteligência artificial, incluindo Random Forest e XGBoost. Essa combinação permite não apenas identificar as áreas de cultivo, mas também diferenciar quatro estágios fenológicos cruciais da cultura: plantio, produção, poda e renovação.
Um dos maiores diferenciais da tecnologia é sua capacidade de manter alta acurácia, variando entre 77% e 95%, mesmo em regiões onde predominam pequenas propriedades e a fragmentação da terra é uma realidade. Essa característica a torna especialmente valiosa para mapear áreas onde os levantamentos convencionais geralmente falham em identificar os pequenos produtores.
A escalabilidade é outro ponto forte do sistema. Segundo os desenvolvedores, a técnica pode ser aplicada em qualquer região cafeicultora do mundo, tornando-a uma ferramenta global para a gestão e o monitoramento da produção de café.
“O grande desafio para o sensoriamento remoto é mapear com maior detalhamento e precisão essas regiões que são altamente produtivas, porém, com perfil de pequena e média escala produtiva. Mapeamentos de larga escala, normalmente, deixam as menores áreas invisíveis”, explica um pesquisador. Os algoritmos de inteligência artificial conseguem identificar essas áreas menores, elevando a precisão dos mapeamentos via satélite.
Além de fornecer informações valiosas para o setor produtivo, a tecnologia permite que gestores públicos e privados compreendam melhor as dinâmicas regionais de expansão, intensificação e diversificação agrícola.
A pesquisa foi realizada em Caconde (SP), um dos Distritos Agrotecnológicos do projeto Semear Digital, em resposta à demanda do setor produtivo local por dados precisos sobre a área ocupada pela cafeicultura e seus estágios fenológicos.
“Temos o número de propriedades e o de cafeicultores cadastrados na Receita Federal. Porém, a área [das plantações] era um dado que a gente nunca teve de forma efetiva. Fica muito no achismo”, declara um representante do Sindicato Rural de Caconde, ressaltando a importância da ferramenta para pleitear políticas públicas, orientar programas de capacitação e identificar áreas de renovação do cafezal.
O método emprega séries temporais densas de bandas multiespectrais, índices espectrais e métricas de textura, obtidas a partir de imagens combinadas dos satélites Landsat e Sentinel-2, capturadas a cada três dias. Um sistema hierárquico de classificação processa os dados em quatro níveis, desde a separação de vegetação nativa e áreas agrícolas até a identificação dos diferentes estágios fenológicos do café.
Embora todos os níveis apresentem alta precisão, o quarto nível, que classifica os cafezais entre áreas de formação, produção, poda e renovação, demonstra a complexidade da tarefa. A pesquisa também revelou a importância de índices como NDVI, GNDVI, NDWI e SAVI para a caracterização do café, principalmente durante a estação chuvosa.
Em um cenário de mudanças climáticas, a precisão na gestão da cafeicultura se torna ainda mais crítica. A tecnologia representa um avanço significativo para o monitoramento agrícola digital, auxiliando na adaptação climática, garantindo a rastreabilidade da produção e apoiando os produtores na tomada de decisão.
