Uma nova ferramenta tecnológica que combina Inteligência Artificial (IA) e imagens de satélite está revolucionando a forma como os impactos das geadas são monitorados nas lavouras brasileiras. Desenvolvida por uma equipe multidisciplinar de pesquisadores, a metodologia permite identificar danos de forma automática, rápida e precisa, além de estimar com maior confiabilidade as áreas cultivadas — com destaque para a cultura do milho, especialmente na segunda safra.
A inovação representa um avanço estratégico para o setor agropecuário. Ao antecipar informações sobre perdas antes mesmo da colheita, a tecnologia pode auxiliar a gestão pública na correção de estimativas de safra, no monitoramento da oferta e na formação de preços de grãos. O método também fortalece a atuação de seguradoras rurais, ao oferecer dados mais objetivos para a avaliação de sinistros, e apoia produtores na tomada de decisões após episódios de geada, contribuindo para a redução de prejuízos e a recuperação das lavouras.
A pesquisa foi aplicada à safra 2020/2021 na mesorregião Oeste do Paraná, uma das principais produtoras de milho de segunda safra do país e frequentemente atingida por geadas. Utilizando imagens do satélite europeu Sentinel-2 e o algoritmo de aprendizado de máquina Random Forest, os pesquisadores estimaram que a área plantada com milho na região chegou a 740 mil hectares — número 1,7% superior aos dados oficiais, evidenciando o alto grau de precisão da ferramenta.
Naquele ciclo agrícola, dois episódios severos de geada, registrados em maio e junho, afetaram de forma significativa as lavouras. A análise indicou que cerca de 69,6% da área cultivada sofreu impactos diretos: 3,5% no primeiro evento e 66,1% no segundo, mais intenso. Por outro lado, 30,4% das áreas não foram prejudicadas, seja porque já haviam sido colhidas, seja porque não foram atingidas pelas baixas temperaturas.
A validação dos dados contou ainda com informações de empresas de seguro rural, que realizam vistorias em campo para registrar perdas causadas especificamente por geadas. A comparação mostrou uma concordância de aproximadamente 75% entre os registros das seguradoras e as estimativas obtidas pelo sensoriamento remoto no evento mais severo, reforçando a confiabilidade da metodologia.
Além da precisão, a grande vantagem da ferramenta está na escala e na frequência do monitoramento. Diferentemente dos levantamentos tradicionais em campo — mais lentos, caros e sujeitos a limitações amostrais —, o uso de imagens de satélite permite acompanhar as lavouras em intervalos de até cinco dias. Isso possibilita identificar rapidamente os efeitos de eventos climáticos extremos, como geadas, secas ou queimadas, e agir de forma mais eficiente.
O método também se destaca pela incorporação de diferentes índices de vegetação, o que permite distinguir danos causados por estresse térmico daqueles provocados por pragas, doenças ou falhas de manejo. Essa precisão na identificação da causa dos prejuízos amplia o potencial de uso da tecnologia em políticas públicas, seguros agrícolas e planejamento produtivo.
Com potencial de aplicação em outras culturas sensíveis ao frio, como trigo, centeio e aveia, e em diferentes regiões do país, a ferramenta aponta para um novo patamar no monitoramento agrícola. A integração futura com modelos meteorológicos e dados de uso da terra pode ampliar ainda mais sua capacidade, tornando-se uma aliada fundamental na adaptação da agricultura aos desafios impostos pelas mudanças climáticas.
