Modelo prevê produtividade agrícola com uso de imagens de satélite

Um modelo em desenvolvimento pela Embrapa conseguiu estimar com boa assertividade a produtividade de cana-de-açúcar utilizando imagens de satélite coletadas durante a fase de crescimento da lavoura. O resultado foi obtido integrando as imagens com técnicas estatísticas e aprendizagem de máquina. A mesma metodologia também foi testada em soja e serviu como forma de validação do bioestimulante Hydratus, que acaba de ser lançado.

A pesquisa utiliza uma série temporal de imagens da PlanetScope disponibilizadas por meio do Programa Brasil Mais, do Ministério da Justiça e Segurança Pública. As imagens diárias permitem que os pesquisadores identifiquem os melhores momentos no desenvolvimento da planta para se obter o índice de vegetação usado na previsão. As informações coletadas nas imagens integradas a variáveis como cultivar, ciclo de produção e precipitação acumulada durante a fase de crescimento são usadas em um modelo de predição.

No caso da cana-de-açúcar, um trabalho feito em parceria com a Cooperativa dos Plantadores de Cana do Estado de São Paulo (Coplacana), e financiado pela Finep, monitorou duas safras durante três anos e obteve coeficiente de determinação de 0,89. Isso significa que quando comparadas as predições do modelo com a produtividade observada na lavoura pelos métodos agronômicos tradicionais, houve 89% de precisão, índice considerado alto para previsões.

A expectativa da equipe que trabalha na pesquisa é a de gerar um modelo de predição que possa ser utilizado por produtores e indústria com dados por talhão nas propriedades rurais. Isso possibilitaria melhor planejamento estratégico, antecipação de negociações, programação de logística e a orientação para possíveis intervenções na lavoura. Outro possível uso seria pelo poder público na previsão de safras.