Um modelo desenvolvido pela Embrapa mostrou ser capaz de prever a produtividade da soja com 71% de precisão, utilizando imagens de satélite de alta resolução, segundo o engenheiro cartógrafo Edmilson Martinho. A tecnologia combina sensoriamento remoto, cálculos estatísticos e aprendizagem de máquina, oferecendo potencial para auxiliar produtores e a indústria no planejamento estratégico de colheita, logística e comercialização.
O estudo utiliza imagens diárias da constelação PlanetScope, disponibilizadas pelo Programa Brasil MAIS, do Ministério da Justiça e Segurança Pública, permitindo acompanhar quase em tempo real o desenvolvimento das lavouras. No caso da soja, o índice de vegetação realçado (EVI2) foi aplicado para capturar diferenças relacionadas à biomassa e à estrutura das plantas. Além da soja, o modelo também foi testado em cana-de-açúcar, milho, algodão e arroz, apresentando índices elevados de acurácia.
Os resultados demonstraram que a correlação entre a produtividade prevista e a observada chegou a 71%, considerada alta para estudos dessa natureza. A metodologia foi aplicada em experimentos de validação do bioestimulante Hydratus, desenvolvido para aumentar a resistência das plantas à seca, mostrando-se uma estratégia inovadora e econômica para avaliação do desempenho das culturas em tempo real.
Com o avanço da pesquisa e a inclusão de novas variáveis, como temperatura, textura do solo e disponibilidade hídrica, o modelo tem potencial para se tornar ainda mais robusto e aplicável em escala comercial. Além de apoiar produtores e indústrias, a ferramenta pode ser útil em levantamentos oficiais de safra, oferecendo previsões mais objetivas e abrangentes para diferentes regiões do país.
Fonte: Agrolink – Leonardo Gottems
