Uma pesquisa da Unesp, em parceria com o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), a Companhia Nacional de Abastecimento (Conab) e a Universidade de Michigan, desenvolveu um método que combina dados obtidos por sensoriamento remoto e modelos matemáticos para detectar de forma rápida, automática e precisa os danos causados por geadas em culturas de milho, bem como estimar a área ocupada pela lavoura.
Segundo os pesquisadores, a ferramenta pode oferecer agilidade ao poder público na correção do volume da safra antes da colheita, colaborando, por exemplo, para o monitoramento da oferta e do preço do grão. Também apresenta potencial para auxiliar a atuação das empresas do setor de seguro rural e orientar as tomadas de decisão dos produtores após a ocorrência das geadas.
Safrinha é diferencial brasileiro
Geadas costumam causar prejuízos consideráveis às lavouras. Em especial, quando afetam a chamada segunda safra, cuja época de cultivo pode avançar sobre as estações mais frias do ano, como maio ou junho. Antigamente, esse segundo período da safra, popularmente referido como “safrinha”, costumava representar um percentual marginal para a produção agrícola brasileira. Esse papel, no entanto, mudou bastante nas últimas duas décadas. Inovações como o desenvolvimento de novas tecnologias e insumos, o uso de cultivares mais resistentes a temperaturas extremas e a adoção de práticas de manejo que beneficiam a qualidade do solo permitiram à agricultura tropical brasileira ampliar consideravelmente a produção no campo após a safra principal, que ocorre durante o verão.
Dados publicados pelo projeto MapBiomas, no último dia 10 de dezembro, mostram que essa área plantada “fora de época” triplicou de extensão desde o ano 2000. Ela se concentra principalmente na cultura do milho, que respondeu por 62,2% do volume da safrinha em 2024. O levantamento do MapBiomas também mostrou que o Paraná foi o segundo maior produtor de milho de segunda safra do país, na maioria das vezes plantado depois da soja. E foi justamente no estado sulista, mais precisamente na mesorregião Oeste Paranaense, que os pesquisadores testaram o novo método, uma vez que a região costuma ser impactada com frequência por geadas. Os resultados foram apresentados na forma de um artigo publicado na Remote Sensing Applications: Society and Environment e, segundo os autores, foi o primeiro na literatura a mapear o impacto de geadas no cultivo do milho com base em dados de sensoriamento remoto.
O método desenvolvido pelos pesquisadores constatou que o total de área de milho de segunda safra plantada naquela mesorregião por ocasião da segunda safra alcançou 740.007 ha. Essa estimativa é 1,7% superior ao total registrado nos dados oficiais. Essa diferença é um testemunho da alta precisão da nova ferramenta como forma alternativa de estimar a área de plantio.
Os pesquisadores usaram como referência para o estudo dados da safra de 2020/2021. Naquela temporada, a região Oeste do Paraná foi afetada por dois episódios de geadas (em maio e junho) que impactaram severamente as lavouras de milho. No início da safra daquele ano, um período de seca mais extensa do que o normal obrigou os produtores a retardarem o plantio da soja da primeira safra, o que atrasou a colheita e, consequentemente, “empurrou” o plantio do milho da segunda safra para meados de fevereiro, levando à colheita para a entrada do inverno, período mais frio.
Por meio do novo método, os pesquisadores estimaram que as geadas afetaram o equivalente a 69,6%** da** área total de milho plantado, com 3,5% sendo afetados no primeiro episódio, em maio, e 66,1% durante a segunda ocorrência de geada, mais intensa, em junho. De acordo com a análise, 30,4% da área plantada com milho não foram afetados. Neste total, a colheita já havia ocorrido em 13,8%, e os demais 16,7% não receberam o impacto das geadas.
Quando se utilizaram os dados oficiais para fazer uma comparação sobre os prejuízos causados pela geada, a análise se mostrou mais complexa. O relatório de avaliação da qualidade da colheita, divulgado pelo Departamento de Economia Rural (Deral) da Secretaria de Estado da Agricultura e do Abastecimento do Paraná, é uma possível referência oficial. Segundo os dados deste relatório, do total de milho colhido por ocasião da segunda safra, 58,7% foram classificados como sendo de qualidade ruim, e 35,3%, de qualidade média.
Os dados do órgão, entretanto, se referem à safra total. Ocorre que, embora as geadas tenham sido o fator mais crítico para os danos à lavoura naquele período, também foram constatados episódios de seca na ocasião.
Os pesquisadores buscaram, então, dados de empresas de seguros agrícolas que registraram, a partir de verificações in loco dos danos na lavoura, sinistros que decorreram especificamente da ocorrência das geadas. Quando comparadas aos dados das seguradoras, as estimativas dos pesquisadores alcançaram uma concordância de 75% em relação ao episódio de geada de maior intensidade, ocorrido em junho.
Meta é observar efeitos e problemas durante a safra
“A nossa meta é ser capazes de mapear culturas e identificar problemas ainda durante o período da safra”, explica Michel Eustáquio Dantas Chaves, professor da Unesp no curso de Engenharia de Biossistemas e vinculado ao Programa de Pós-graduação em Agronegócio e Desenvolvimento (PGAD) na Faculdade de Ciências e Engenharia, câmpus de Tupã. “Isso nos permitirá colaborar com os órgãos de planejamento e auxiliar os produtores a tomarem decisões antes da colheita”, diz Chaves, que é o primeiro autor do artigo.
Ele menciona, por exemplo, o número de atualizações das informações sobre a safra que a Conab divulga durante o ano, uma indicação de que há espaço para melhorar a precisão dessas estimativas. “Se pudermos reduzir as incertezas em 1%, já será uma contribuição útil para a sociedade. Afinal, a agricultura desempenha um papel muito importante, tanto para a balança comercial quanto para o comércio interno de produtos agropecuários”, comenta o pesquisador.
Atualmente, as formas de calcular os danos causados pelas geadas demandam a ida a campo para a condução de levantamentos amostrais. Essa metodologia demanda mais tempo e mais investimentos e abre espaço para subjetividades nas observações. Chaves explica que a presença em campo continuará se mostrando fundamental, uma vez que o processo de treinamento dos algoritmos para a elaboração dos modelos e a validação das informações obtidas pelas imagens de satélite demandam a verificação in loco das condições da lavoura.
A ferramenta combina imagens captadas pelo satélite Sentinel-2 com o algoritmo de aprendizado de máquina chamado Random Forest. Chaves explica que as imagens do satélite europeu possuem resolução média, entre 10 e 20 metros por pixel, o que as torna mais apropriadas para regiões agrícolas em que predominam propriedades menores.
“Além das vantagens em termos de precisão, existe a questão do tempo. O Sentinel-2 tem uma repetitividade de 5 dias. Isso é muito útil porque, mesmo que ocorram impactos causados por geada, seca ou queimada, é possível constatar esses efeitos dentro de um período de tempo curto o suficiente para permitir que o produtor e o poder público tomem decisões baseadas em dados”, diz.
Estudo mostrou causa dos danos
O estudo selecionou imagens do satélite obtidas entre 1º de fevereiro e 31 de julho. O professor da Unesp explica que, por meio da análise da reflexão espectral dessas imagens, é possível verificar uma série de parâmetros das lavouras, como as espécies que foram plantadas, o seu estágio de desenvolvimento e até informações mais sensíveis, como a umidade do solo ou a capacidade da planta de realizar fotossíntese.
O modelo elaborado pelos pesquisadores contemplou, além dos dados climatológicos e da área de plantio, três índices de vegetação diferentes, uma novidade proposta pelo artigo e que aumentou a precisão na identificação dos danos registrados na lavoura. “Essa combinação de índices assegura que o dano que identificamos foi causado por uma adversidade térmica, e não por uma praga ou um manejo inadequado da lavoura”, explica Chaves.
Coordenador do Laboratório de Geoprocessamento e Inteligência Artificial no câmpus de Tupã e colaborador do Laboratório de Sensoriamento Remoto Agrícola do INPE, Chaves diz que a metodologia para avaliar o impacto das geadas pode ser ampliada para outras culturas que, porventura, sejam atingidas pelo fenômeno. Algumas possibilidades são as lavouras de trigo, centeio e aveia, que são produzidas durante o inverno, bem como em outras regiões do país.
Outra possível frente de atuação prevê a integração de modelos meteorológicos, cujas imagens possuem menor resolução, aos dados sobre uso da terra, de maior resolução. “Vejo que isso já está em andamento. A incorporação dessa tecnologia vai orientar o futuro do sensoriamento remoto voltado à agricultura e à prevenção de desastres causados por eventos meteorológicos”, diz.
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Com informações da Agência São Paulo
