Inteligência artificial e satélites mapeiam terras agrícolas abandonadas no Cerrado

Pesquisas conjuntas entre a Embrapa e a UnB combinaram dados de monitoramento por satélites com ferramentas de aprendizado de máquina (machine learning). A acurácia do mapeamento foi de 94,7%, o que é considerado excelente para classificações de uso da terra com sensoriamento remoto. Somente no município de Buritizeiro, no norte de Minas Gerais, mais de 13 mil hectares de terras agrícolas foram abandonados entre 2018 e 2022, o que equivale a quase 5% da área existente no início do período. Os cientistas observam que é necessário refinar a metodologia, uma vez que é difícil distinguir entre abandono permanente e períodos temporários de descanso da terra. Mesmo assim, os resultados demonstram o potencial da IA para apoiar políticas públicas de restauração ambiental, planejamento territorial e adaptação às mudanças climáticas no Cerrado. Estudo pioneiro desenvolvido pela Embrapa e pela Universidade de Brasília (UnB) utilizou imagens de satélite e inteligência artificial (IA) para mapear o abandono de áreas agrícolas no Cerrado brasileiro. Resultados obtidos no município de Buritizeiro, no norte de Minas Gerais, apontam mais de 13 mil hectares de terras agrícolas abandonadas entre 2018 e 2022, o equivalente a quase 5% da área agrícola existente no início do período. Esse mapeamento detalhado representa a primeira avaliação desse tipo no bioma e pode orientar políticas públicas voltadas à restauração ecológica, à contabilização de carbono e ao planejamento territorial sustentável. Os estudos foram conduzidos por equipes da Embrapa Cerrados (DF), Embrapa Agricultura Digital (SP) e Embrapa Meio Ambiente (SP), além da UnB. A pesquisa utilizou imagens do satélite Sentinel-2 da Agência Espacial Europeia (ESA), combinadas a técnicas de aprendizado profundo (deep learning), para mapear mudanças no uso e cobertura da terra. Por meio da Rede Neural Totalmente Conectada (FCNN, sigla em inglês), modelo computacional capaz de reconhecer padrões nas imagens, os pesquisadores conseguiram classificar diferentes categorias: vegetação nativa, pastagens cultivadas, lavouras anuais, plantações de eucalipto e, de forma inédita, áreas agrícolas abandonadas. A acurácia do mapeamento foi de 94,7%, considerada excelente para classificações de uso da terra com sensoriamento remoto. Segundo o levantamento, a maior parte das áreas abandonadas (87%) corresponde a antigas plantações de eucalipto destinadas à produção de carvão vegetal. O município de Buritizeiro destaca-se pela extensa área plantada com eucalipto, além da criação de gado bovino. “A região caracteriza-se por desafios produtivos, como baixa produtividade em pastagens durante períodos secos e custos crescentes de insumos fertilizantes, fatores que contribuem para o abandono de áreas agrícolas”, afirma o pesquisador da Embrapa Cerrados Edson Sano. De acordo com ele, a partir das imagens analisadas, os cientistas identificaram que a maior parte das áreas abandonadas correspondia a plantios de eucalipto, tanto mal-mantidos como que transicionaram para vegetação campestre ou arbustiva depois da extração da madeira. “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. O principal destino do carvão vegetal era o polo siderúrgico do estado de Minas Gerais em Sete Lagoas”, explica Sano. Segundo o pesquisador, além disso, o aumento dos preços de fertilizantes e de insumos agrícolas tem incentivado a descontinuação de atividades produtivas. “Embora a maioria das terras abandonadas tenha sido identificada em áreas de silvicultura, nenhum abandono significativo de lavouras anuais (como soja ou milho) foi observado no período analisado. Isso sugere que os sistemas agrícolas mais intensivos mantiveram sua produtividade ao longo dos cinco anos analisados”, complementa. Implicações para políticas públicas De acordo com Gustavo Bayma, analista da Embrapa Meio Ambiente, os mapas gerados por essa metodologia trazem informações espaciais detalhadas sobre o abandono de terras. Esses dados podem ser usados para incluir áreas subutilizadas em estratégias nacionais de restauração ambiental e de mitigação das mudanças climáticas. Tais estratégias podem consistir, por exemplo, na estimativa do potencial de sequestro de carbono ou na criação de corredores de restauração ecológica no Cerrado. “O estudo também ressalta a importância de políticas que reduzam a volatilidade dos preços de insumos agrícolas e incentivem alternativas econômicas sustentáveis para pequenas e médias propriedades, uma vez que fatores econômicos foram identificados como motor importante do abandono das áreas de pastagem na região”, afirma Bayma. Ele observa que a pesquisa mostra, contudo, que o monitoramento ainda enfrenta limitações, como a necessidade de séries históricas mais longas para separar abandono permanente de períodos temporários de pousio (descanso da terra por um ano ou menos). Mesmo assim, os resultados demonstram o potencial das tecnologias de inteligência artificial para apoiar políticas públicas de restauração ambiental, planejamento territorial e adaptação às mudanças climáticas no Cerrado. “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. 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”, acrescenta o pesquisador da Embrapa Agricultura Digital Édson Bolfe. Outro desafio destacado por ele é a dificuldade de diferenciar pastagens degradadas de vegetação nativa (como gramíneas e arbustos) apenas por sensoriamento remoto, uma vez que suas assinaturas espectrais podem ser muito semelhantes. Segundo os especialistas, o estudo comprovou que métodos de aprendizado profundo, aliados a imagens de satélite, podem mapear terras agrícolas abandonadas no Cerrado de forma robusta e precisa, um avanço metodológico importante para a avaliação de transições de uso da terra em savanas tropicais. “Os resultados fortalecem a necessidade de incorporar áreas abandonadas em políticas ambientais e agrícolas, com vistas à restauração ecológica, à mitigação climática e à sustentabilidade rural”, afirma Bolfe. Informações mais detalhadas sobre o estudo estão disponíveis no artigo Putting Abandoned Farmlands in the Legend of Land Use and Land Cover Maps of the Brazilian Tropical Savanna.

Pesquisas conjuntas entre a Embrapa e a UnB combinaram dados de monitoramento por satélites com ferramentas de aprendizado de máquina (machine learning). A acurácia do mapeamento foi de 94,7%, o que é considerado excelente para classificações de uso da terra com sensoriamento remoto. Somente no município de Buritizeiro, no norte de Minas Gerais, mais de 13 mil hectares de terras agrícolas foram abandonados entre 2018 e 2022, o que equivale a quase 5% da área existente no início do período. Os cientistas observam que é necessário refinar a metodologia, uma vez que é difícil distinguir entre abandono permanente e períodos temporários de descanso da terra.    Mesmo assim, os resultados demonstram o potencial da IA para apoiar políticas públicas de restauração ambiental, planejamento territorial e adaptação às mudanças climáticas no Cerrado.   Estudo pioneiro desenvolvido pela Embrapa e pela Universidade de Brasília (UnB) utilizou imagens de satélite e inteligência artificial (IA) para mapear o abandono de áreas agrícolas no Cerrado brasileiro. Resultados obtidos no município de Buritizeiro, no norte de Minas Gerais, apontam mais de 13 mil hectares de terras agrícolas abandonadas entre 2018 e 2022, o equivalente a quase 5% da área agrícola existente no início do período. Esse mapeamento detalhado representa a primeira avaliação desse tipo no bioma e pode orientar políticas públicas voltadas à restauração ecológica, à contabilização de carbono e ao planejamento territorial sustentável. Os estudos foram conduzidos por equipes da Embrapa Cerrados (DF), Embrapa Agricultura Digital (SP) e Embrapa Meio Ambiente (SP), além da UnB. A pesquisa utilizou imagens do satélite Sentinel-2 da Agência Espacial Europeia (ESA), combinadas a técnicas de aprendizado profundo (deep learning), para mapear mudanças no uso e cobertura da terra. Por meio da Rede Neural Totalmente Conectada (FCNN, sigla em inglês), modelo computacional capaz de reconhecer padrões nas imagens, os pesquisadores conseguiram classificar diferentes categorias: vegetação nativa, pastagens cultivadas, lavouras anuais, plantações de eucalipto e, de forma inédita, áreas agrícolas abandonadas. A acurácia do mapeamento foi de 94,7%, considerada excelente para classificações de uso da terra com sensoriamento remoto. Segundo o levantamento, a maior parte das áreas abandonadas (87%) corresponde a antigas plantações de eucalipto destinadas à produção de carvão vegetal. O município de Buritizeiro destaca-se pela extensa área plantada com eucalipto, além da criação de gado bovino. “A região caracteriza-se por desafios produtivos, como baixa produtividade em pastagens durante períodos secos e custos crescentes de insumos fertilizantes, fatores que contribuem para o abandono de áreas agrícolas”, afirma o pesquisador da Embrapa Cerrados Edson Sano. De acordo com ele, a partir das imagens analisadas, os cientistas identificaram que a maior parte das áreas abandonadas correspondia a plantios de eucalipto, tanto mal-mantidos como que transicionaram para vegetação campestre ou arbustiva depois da extração da madeira. “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. O principal destino do carvão vegetal era o polo siderúrgico do estado de Minas Gerais em Sete Lagoas”, explica Sano. Segundo o pesquisador, além disso, o aumento dos preços de fertilizantes e de insumos agrícolas tem incentivado a descontinuação de atividades produtivas. “Embora a maioria das terras abandonadas tenha sido identificada em áreas de silvicultura, nenhum abandono significativo de lavouras anuais (como soja ou milho) foi observado no período analisado. Isso sugere que os sistemas agrícolas mais intensivos mantiveram sua produtividade ao longo dos cinco anos analisados”, complementa. Implicações para políticas públicas De acordo com Gustavo Bayma, analista da Embrapa Meio Ambiente, os mapas gerados por essa metodologia trazem informações espaciais detalhadas sobre o abandono de terras. Esses dados podem ser usados para incluir áreas subutilizadas em estratégias nacionais de restauração ambiental e de mitigação das mudanças climáticas.  Tais estratégias podem consistir, por exemplo, na estimativa do potencial de sequestro de carbono ou na criação de corredores de restauração ecológica no Cerrado. “O estudo também ressalta a importância de políticas que reduzam a volatilidade dos preços de insumos agrícolas e incentivem alternativas econômicas sustentáveis para pequenas e médias propriedades, uma vez que fatores econômicos foram identificados como motor importante do abandono das áreas de pastagem na região”, afirma Bayma. Ele observa que a pesquisa mostra, contudo, que o monitoramento ainda enfrenta limitações, como a necessidade de séries históricas mais longas para separar abandono permanente de períodos temporários de pousio (descanso da terra por um ano ou menos). Mesmo assim, os resultados demonstram o potencial das tecnologias de inteligência artificial para apoiar políticas públicas de restauração ambiental, planejamento territorial e adaptação às mudanças climáticas no Cerrado. “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. 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”, acrescenta o pesquisador da Embrapa Agricultura Digital Édson Bolfe. Outro desafio destacado por ele é a dificuldade de diferenciar pastagens degradadas de vegetação nativa (como gramíneas e arbustos) apenas por sensoriamento remoto, uma vez que suas assinaturas espectrais podem ser muito semelhantes. Segundo os especialistas, o estudo comprovou que métodos de aprendizado profundo, aliados a imagens de satélite, podem mapear terras agrícolas abandonadas no Cerrado de forma robusta e precisa, um avanço metodológico importante para a avaliação de transições de uso da terra em savanas tropicais. “Os resultados fortalecem a necessidade de incorporar áreas abandonadas em políticas ambientais e agrícolas, com vistas à restauração ecológica, à mitigação climática e à sustentabilidade rural”, afirma Bolfe. Informações mais detalhadas sobre o estudo estão disponíveis no artigo Putting Abandoned Farmlands in the Legend of Land Use and Land Cover Maps of the Brazilian Tropical Savanna.