Inteligência Artificial mapeia pequenos cafezais com mais de 95% de precisão

Pesquisadores brasileiros desenvolveram uma metodologia de ponta para mapear plantações de café usando sensoriamento remoto e inteligência artificial (IA), alcançando uma precisão inédita de mais de 95%. O método é particularmente eficaz para identificar e detalhar áreas de produção caracterizadas por pequenas propriedades altamente fragmentadas, que frequentemente se tornam “invisíveis” em mapeamentos de larga escala.

A técnica combina séries temporais densas de imagens de alta resolução do programa Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) com algoritmos avançados de IA, como Random Forest e XGBoost. O pesquisador Édson Bolfe, da Embrapa Agricultura Digital, explica que essa combinação permite compreender melhor as dinâmicas regionais associadas à expansão, intensificação e diversificação agrícola.

O desenvolvimento do método atende a uma demanda do próprio setor produtivo, como a do Sindicato Rural de Caconde (SP), que carecia de dados efetivos sobre a área real das plantações e seus estágios de desenvolvimento.

Quatro estágios do ciclo do café mapeados
Além de identificar a presença da lavoura, o estudo inovou ao conseguir distinguir quatro estágios fenológicos cruciais da cultura, com acurácia que variou entre 77% e 95%:
Plantio (áreas de formação, até três anos);

Produção (com a maior precisão, 94%);

Poda (esqueletamento);

Renovação (recepa, com 78% de precisão).

Para alcançar essa especificidade, foi utilizado um sistema hierárquico de classificação de quatro níveis. Os três primeiros níveis, que separam vegetação nativa, culturas perenes e cafezais, ultrapassaram 96% de precisão. O quarto nível, que detalha o estágio fenológico, é o mais complexo devido a similaridades visuais entre as fases e a outras culturas.

A pesquisa demonstrou que índices espectrais como NDVI, GNDVI, NDWI e SAVI são os mais eficazes para caracterizar o café.

Suporte estratégico para o setor cafeeiro
A chegada dessa tecnologia é estratégica, especialmente considerando que o café é uma das culturas mais vulneráveis às mudanças climáticas. O analista Gustavo Bayma, da Embrapa Meio Ambiente, destaca que a metodologia contribui para colocar o Brasil na vanguarda do monitoramento digital.

O sistema permite não apenas mapear, mas também entender o ciclo produtivo do café, oferecendo um instrumento robusto para:
Orientar políticas de adaptação às mudanças climáticas.

Garantir rastreabilidade para o mercado internacional, aumentando a confiança.

Apoiar diretamente o produtor na tomada de decisão e na identificação de áreas para práticas modernas de manejo.

Ampliar o acesso a crédito rural e seguros para pequenos produtores que eram invisíveis nos mapeamentos convencionais.

Os pesquisadores planejam tornar o sistema uma ferramenta operacional para órgãos públicos, cooperativas e sindicatos. Os próximos passos incluem a expansão dos testes para séries plurianuais e o aprimoramento da delimitação exata dos talhões com o uso de modelos de aprendizado profundo e imagens de alta resolução.

O trabalho faz parte das ações do projeto Semear Digital, coordenado pela Embrapa Agricultura Digital e financiado pela Fapesp, que visa levar tecnologias digitais e conectividade a pequenos e médios produtores rurais.

Os resultados completos foram publicados na revista científica Remote Sensing. O estudo contou com a colaboração de pesquisadores da NASA e da Universidade Estadual da Paraíba (UEPB), além da equipe da Embrapa e da Unicamp. Com informações da Assessoria de Comunicação da Embrapa