Inteligência artificial identifica áreas agrícolas abandonadas no Cerrado
Tecnologia baseada em imagens de satélite revela áreas com potencial para restauração ambiental e apoio a políticas públicas no bioma
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A inteligência artificial começa a revelar um novo mapa do uso da terra no Cerrado. E ele inclui milhares de hectares de áreas agrícolas abandonadas com potencial para recuperação ambiental.
Uma pesquisa desenvolvida pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) em parceria com a Universidade de Brasília (UnB) utilizou inteligência artificial (IA) para mapear essas áreas com base em imagens de satélite da Agência Espacial Europeia (ESA).
O estudo aplicou técnicas de aprendizado profundo (deep learning), permitindo que a tecnologia reconhecesse padrões e identificasse, com precisão, áreas abandonadas.
A análise se concentrou no município de Buritizeiro, no norte de Minas Gerais, inserido no bioma Cerrado. A partir das imagens, a IA conseguiu classificar vegetação nativa, pastagens cultivadas, lavouras anuais, plantações de eucalipto e, de forma inédita, áreas agrícolas abandonadas.
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A precisão da classificação alcançou 94,7%, índice considerado “excelente” para análises de uso da terra com base em sensoriamento remoto.
Os resultados foram publicados na revista científica internacional Land, especializada em temas como uso do solo, recursos hídricos e clima. O artigo recebeu o título Putting Abandoned Farmlands in the Legend of Land Use and Land Cover Maps of the Brazilian Tropical Savanna.
Restauração ecológica e políticas públicas
A identificação dessas áreas abre caminho para aplicações práticas, especialmente na formulação de políticas públicas ambientais.
"Esses mapas podem auxiliar órgãos governamentais, planejadores ambientais e proprietários rurais a priorizar áreas para reabilitação, incluindo plantações de eucalipto degradadas e pastagens de baixo desempenho", destacam os pesquisadores no artigo.
Segundo o analista Gustavo Bayma, da área de Meio Ambiente da Embrapa, os mapas detalhados reforçam o potencial da inteligência artificial como ferramenta de apoio à restauração ambiental.
Entre as possibilidades, ele cita o uso das informações para estimar o potencial de sequestro de carbono — já que áreas vegetadas contribuem para reduzir a concentração de dióxido de carbono na atmosfera — e para orientar a criação de corredores de restauração ecológica no Cerrado.
Mais de 13 mil hectares abandonados
A comparação de imagens entre 2018 e 2022 revelou que mais de 13 mil hectares foram abandonados em Buritizeiro — área equivalente à cidade de Niterói, na Região Metropolitana do Rio de Janeiro.
O total representa 4,7% da área agrícola original do município.
Desse volume, 87% correspondem a antigas plantações de eucalipto destinadas à produção de carvão vegetal.
De acordo com o pesquisador Edson Sano, da divisão Cerrado da Embrapa, a região enfrenta desafios produtivos relevantes, como baixa produtividade das pastagens em períodos secos e aumento nos custos de fertilizantes.
“A predominância do abandono em áreas de eucalipto está associada à queda da atratividade econômica da produção de carvão vegetal, em função de fatores como o aumento nos custos logísticos e de produção”, afirma.
Limitações e próximos passos
Apesar dos avanços, os pesquisadores apontam limitações na metodologia. Segundo Édson Bolfe, da Embrapa Agricultura Digital, a análise utilizou apenas duas datas de imagens ao longo de quatro anos, o que dificulta distinguir abandono permanente de práticas temporárias, como o pousio.
“A análise se baseou em apenas duas datas de aquisição de imagens durante um período de quatro anos, o que impede distinguir com precisão entre abandono permanente e práticas temporárias de pousio [descanso da terra por um ano ou menos]”, diz.
“Embora o uso de imagens de alta resolução e de visualizações auxiliares tenha ajudado na validação, a confirmação de abandono ainda depende, em parte, da interpretação visual e do conhecimento local”, completa Bolfe.
O próprio artigo ressalta que o avanço do monitoramento depende de bases de dados com maior resolução espaço-temporal.
Ainda assim, os pesquisadores destacam que os métodos de aprendizado profundo se mostraram eficazes para captar mudanças sutis no uso da terra em ambientes complexos como o Cerrado.
“Oferecem uma ferramenta valiosa para o planejamento do uso da terra em nível regional e para a gestão ambiental no Cerrado, fornecendo informações espaciais precisas sobre áreas abandonadas para apoiar processos de tomada de decisão relacionados à restauração agrícola”, concluem.