{"id":19965,"date":"2025-09-10T09:25:24","date_gmt":"2025-09-10T13:25:24","guid":{"rendered":"https:\/\/agromt.news\/?p=19965"},"modified":"2025-09-10T09:25:24","modified_gmt":"2025-09-10T13:25:24","slug":"tecnologia-consegue-prever-a-produtividade-da-cana-com-89-de-acerto","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/agromt.news\/?p=19965","title":{"rendered":"Tecnologia consegue prever a produtividade da cana com 89% de acerto"},"content":{"rendered":"


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Um modelo em desenvolvimento pela Embrapa<\/a> conseguiu estimar com assertividade a produtividade da cana-de-a\u00e7\u00facar com base em imagens de sat\u00e9lite coletadas durante a fase de crescimento da lavoura. <\/p>\n

O resultado foi obtido integrando as fotos com t\u00e9cnicas estat\u00edsticas, aprendizagem de m\u00e1quina e tecnologia.<\/p>\n

A pesquisa utiliza uma s\u00e9rie temporal de imagens da PlanetScope<\/em> disponibilizadas por meio do Programa Brasil Mais<\/a><\/strong>, do Minist\u00e9rio da Justi\u00e7a e Seguran\u00e7a P\u00fablica (MJSP<\/a>).<\/p>\n

As imagens di\u00e1rias permitem que os pesquisadores identifiquem os melhores momentos do desenvolvimento da planta para se obter o \u00edndice de vegeta\u00e7\u00e3o usado na previs\u00e3o.<\/p>\n

As informa\u00e7\u00f5es coletadas nas imagens integradas a vari\u00e1veis como cultivar, ciclo de produ\u00e7\u00e3o e precipita\u00e7\u00e3o acumulada durante a fase de crescimento s\u00e3o usadas em um modelo de predi\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

No caso da cana-de-a\u00e7\u00facar, um trabalho feito em parceria com a Cooperativa dos Plantadores de Cana do Estado de S\u00e3o Paulo (Coplacana<\/a>) monitorou duas safras durante tr\u00eas anos e obteve coeficiente de determina\u00e7\u00e3o de 0,89. <\/p>\n

Isso significa que quando comparadas as predi\u00e7\u00f5es do modelo com a produtividade observada na lavoura pelos m\u00e9todos agron\u00f4micos tradicionais, houve 89% de precis\u00e3o<\/strong>, \u00edndice considerado alto para previs\u00f5es.<\/p>\n

O pesquisador da Embrapa Agricultura Digital Geraldo Magela Can\u00e7ado destaca que o trabalho come\u00e7ou com um modelo mais simples, mas, conforme os trabalhos avan\u00e7arem, novas vari\u00e1veis ser\u00e3o inseridas, como temperatura, textura do solo e disponibilidade h\u00eddrica. Com essas vari\u00e1veis espera-se melhorar a efici\u00eancia da ferramenta.<\/p>\n

A expectativa da equipe que trabalha na pesquisa \u00e9 a de gerar um modelo de predi\u00e7\u00e3o que possa ser utilizado por produtores e ind\u00fastria com dados por talh\u00e3o nas propriedades rurais.<\/p>\n

Isso possibilitaria melhor planejamento estrat\u00e9gico, antecipa\u00e7\u00e3o de negocia\u00e7\u00f5es, programa\u00e7\u00e3o de log\u00edstica e a orienta\u00e7\u00e3o para poss\u00edveis interven\u00e7\u00f5es na lavoura. Outro poss\u00edvel uso seria pelo poder p\u00fablico na previs\u00e3o de safras.<\/p>\n

\u201cEssa metodologia permite um levantamento de safra mais objetivo. Queremos diminuir a subjetividade dessa previs\u00e3o e ser mais abrangente. Considerada a imensid\u00e3o deste pa\u00eds, s\u00f3 com o uso de imagens de sat\u00e9lites isso se torna poss\u00edvel\u201d, afirma o pesquisador Jo\u00e3o Antunes.<\/p>\n

Produtividade da soja<\/h2>\n
\"produtividade
Foto: Divulga\u00e7\u00e3o<\/figcaption><\/figure>\n

Ap\u00f3s a primeira experi\u00eancia com a cana-de-a\u00e7\u00facar, a mesma metodologia come\u00e7ou a ser utilizada na cultura da soja em uma pesquisa de valida\u00e7\u00e3o do uso do bioestimulante Hydratus, que protege plantas contra a seca e estimula o crescimento vegetal. <\/p>\n

Tr\u00eas \u00e1reas foram monitoradas. Em duas delas, a equipe da pesquisa utilizou as imagens de sat\u00e9lite do PlanetScope e, na terceira, imagens feitas com uso de drone. Enquanto na cana foi adotado o \u00edndice vegetativo por diferen\u00e7a normalizada verde (GNDVI) para predi\u00e7\u00e3o da produtividade, na soja foi usado o \u00edndice de vegeta\u00e7\u00e3o real\u00e7ado (EVI2). <\/p>\n

Os resultados obtidos n\u00e3o s\u00f3 acusaram a diferen\u00e7a de produtividade entre os tratamentos com diferentes doses e testemunha do bioestimulante Hydratus, como tiveram uma correla\u00e7\u00e3o de 71%<\/strong> entre a produtividade predita e a observada. Embora menor do que a assertividade da cana-de-a\u00e7\u00facar, o \u00edndice de predi\u00e7\u00e3o do modelo \u00e9 considerado alto.<\/p>\n

\u201cCada cultura tem um comportamento diferente e \u00e9 normal essa varia\u00e7\u00e3o entre elas. No geral, assumimos como aceit\u00e1veis n\u00edveis de correla\u00e7\u00e3o acima de 0,6 (ou seja, o modelo \u00e9 capaz de explicar acima de 60% da varia\u00e7\u00e3o observada).<\/p>\n

No caso da cana, como a produ\u00e7\u00e3o est\u00e1 muito ligada ao pr\u00f3prio dossel da planta (parte da planta sobre a superf\u00edcie do solo, formada por folhas e colmos), obt\u00eam-se melhores resultados, pois \u00e9 quase uma rela\u00e7\u00e3o direta entre biomassa e produtividade de colmo (caule t\u00edpico de gram\u00edneas, como a cana).<\/p>\n

J\u00e1 no caso da soja, como o produto \u00e9 o gr\u00e3o, a rela\u00e7\u00e3o dossel da soja e produtividade n\u00e3o \u00e9 t\u00e3o direta\u201d, diz Can\u00e7ado. Segundo ele, os bons resultados do modelo de predi\u00e7\u00e3o trazem otimismo para o uso em pesquisas de campo, permitindo o monitoramento preciso e n\u00e3o destrutivo.<\/p>\n

\u201cEssa estrutura de avalia\u00e7\u00e3o dupla, combinando m\u00e9tricas agron\u00f4micas com sensoriamento remoto, fornece uma estrat\u00e9gia inovadora e econ\u00f4mica para avalia\u00e7\u00e3o do desempenho das culturas em tempo real\u201d, afirma o pesquisador.<\/p>\n

De acordo com o analista da Embrapa Eduardo Speranza, devido ao volume ainda pequeno de amostras usadas para treinar o algor\u00edtmo, o modelo com c\u00e1lculos estat\u00edsticos vem se mostrando mais preciso.<\/p>\n

\u201cApesar de ter muitos experimentos, trabalhamos em uma publica\u00e7\u00e3o com 500-600 amostras para treinar um algoritmo. Essa quantidade para aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 pequena. O m\u00e9todo de aprendizagem de m\u00e1quina tem potencial de ser melhor, mas necessita de milhares de amostras\u201d, contextualiza.<\/p>\n

Sob supervis\u00e3o de Victor Faverin<\/em><\/p>\n<\/p><\/div>\n


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