Revolução no Campo: IA Mapeia Cafezais com Precisão Absoluta e Salva a Produção!

Desvende como a inteligência artificial, combinada com sensoriamento remoto, está transformando o mapeamento de cafezais, garantindo alta precisão e abrindo portas para um futuro mais sustentável e produtivo para o café.

Pesquisadores desenvolveram uma inovadora técnica de sensoriamento remoto que possibilita o mapeamento de plantações de café com mais de 95% de precisão, mesmo em áreas menores e fragmentadas. Essa metodologia utiliza séries temporais de imagens do Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) em conjunto com algoritmos de inteligência artificial, como Random Forest e XGBoost. Além de identificar a localização dos cafezais, o sistema consegue distinguir quatro estágios fenológicos da cultura – plantio, produção, poda e renovação – com uma acurácia que varia entre 77% e 95%. Essa técnica é escalável e aplicável em qualquer região cafeeira, abrindo caminho para o desenvolvimento de políticas públicas eficazes, acesso facilitado a crédito rural e práticas de adaptação às mudanças climáticas. Édson Bolfe, pesquisador da Embrapa Agricultura Digital (SP), explica que o maior desafio do sensoriamento remoto é mapear com precisão regiões de alta produtividade, mas de pequena e média escala, que geralmente passam despercebidas em levantamentos mais amplos. Os algoritmos de IA, segundo ele, permitem a identificação precisa dessas áreas, facilitando a compreensão das dinâmicas regionais de expansão, intensificação e diversificação agrícola. Isso auxilia tanto o setor público quanto o privado na tomada de decisões. O estudo foi conduzido em Caconde (SP), um dos Distritos Agrotecnológicos do projeto Semear Digital, atendendo à necessidade do

setor produtivo por dados mais precisos sobre as áreas e os estágios fenológicos da cafeicultura local. Ademar Pereira, presidente do Sindicato Rural de Caconde, destaca que, antes, os dados disponíveis se limitavam às propriedades e produtores cadastrados na Receita Federal, com pouca informação sobre a área cultivada. O levantamento, portanto, fornece uma referência importante para políticas públicas, programas de capacitação e a adoção de práticas modernas de manejo, como o esqueletamento. A pesquisa utilizou bandas multiespectrais, índices espectrais e métricas de textura obtidas das imagens Landsat e Sentinel-2, com uma frequência de aproximadamente três dias. Os dados foram processados com Random Forest e XGBoost, em um sistema hierárquico de classificação em quatro níveis: separação da vegetação nativa das áreas agrícolas, diferenciação entre culturas perenes, anuais e pastagens, distinção entre cafezais e eucalipto, e classificação dos cafezais em formação, produção, poda de esqueletamento e renovação por recepa. Nos três primeiros níveis, a precisão ultrapassou 96%, enquanto no quarto nível, mais complexo, a acurácia média foi de 83%, com destaque para a fase de produção (94%) e menor desempenho na poda de renovação (78%). Taya Parreiras, doutoranda da Unicamp e bolsista do projeto, ressalta a importância de índices como NDVI, GNDVI, NDWI e SAVI para a identificação precisa, especialmente durante a estação chuvosa. A banda verde do HLS foi responsável por cerca de 40% da classificação, e métricas de textura e temperatura de superfície auxiliaram na diferenciação entre cafezais produtivos e esqueletizados. Entre os algoritmos, o Random Forest se mostrou até 15 vezes mais rápido que o XGBoost, o que é especialmente relevante em análises de grande escala. A tecnologia chega em um momento crucial, pois o café é uma das culturas mais afetadas pelas mudanças climáticas, com uma redução das áreas aptas ao plantio na América Latina, África e Ásia. Gustavo Bayma, analista da Embrapa Meio Ambiente (SP), afirma que a metodologia permite mapear a dinâmica do ciclo do café e direcionar políticas de adaptação climática, assegurando a rastreabilidade para os mercados internacionais e apoiando diretamente os produtores, em especial os de pequenas propriedades, antes invisíveis aos mapeamentos convencionais. O sistema, que é escalável e acessível, promete fortalecer a governança agrícola no Brasil, ampliar o acesso a crédito e seguros, apoiar políticas de adaptação às mudanças climáticas e aumentar a confiança dos consumidores e mercados internacionais na rastreabilidade do café brasileiro.

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