Resumo da notícia
- A Embrapa Territorial desenvolveu um método que usa imagens do satélite Sentinel-2 e inteligência artificial para identificar áreas realmente irrigadas no Brasil, ano a ano, superando limitações visuais tradicionais.
- O método foca na análise da umidade do solo, não apenas na presença de equipamentos ou marcas no solo, garantindo que apenas terras efetivamente irrigadas sejam mapeadas.
- A inteligência artificial diferencia a umidade causada pela irrigação da provocada pela chuva, considerando padrões geométricos das áreas irrigadas para resolver um desafio climático e agrícola importante.
Imagine tentar descobrir se um campo foi irrigado olhando apenas para uma foto tirada do espaço. Parece simples, mas não é. Aquele círculo perfeito no solo, formado pelo pivô central, pode estar ali há anos sem que uma gota d’água tenha passado por ele na última safra. Era exatamente esse o problema que o governo federal precisava resolver, e a Embrapa Territorial acaba de entregar a solução.
Um método desenvolvido pela Embrapa combina imagens do satélite Sentinel-2 com inteligência artificial para mapear, ano a ano, o crescimento ou a redução das áreas agrícolas efetivamente irrigadas no Brasil. Não as que têm estrutura de irrigação, não as que parecem irrigadas. As que, de fato, receberam água durante a safra.
O problema que os círculos no solo não conseguem resolver
O engenheiro agrônomo Rafael Mingoti, analista da Embrapa Territorial e responsável pelo mapeamento dos primeiros polos em Goiás, explica que o desafio inicial era gerar um mapeamento que permitisse verificar as diferenças entre as safras. E registrar os famosos círculos dos pivôs centrais simplesmente não funcionava para isso.
“Registrar os tão conhecidos círculos formados no solo pelos pivôs centrais, por exemplo, não seria eficaz, pois são como uma cicatriz no solo que permanece de um ano para outro”, explica Mingoti.
Além disso, buscar os equipamentos físicos de irrigação no campo também não resolvia o problema. Esses equipamentos podem estar presentes, mas desativados. “O objetivo é identificar as terras que foram efetivamente irrigadas no ano em questão e não as que apenas têm a infraestrutura”, enfatiza o pesquisador.
Foi a partir daí que a equipe virou o jogo: em vez de procurar os equipamentos ou as marcas deixadas no solo, passou a analisar a umidade do solo diretamente. Os índices são extraídos de imagens do satélite Sentinel-2, de média resolução e acesso gratuito, fornecido pela Agência Espacial Europeia.
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Chuva ou irrigação? A IA entra em cena para distinguir os dois
Resolver a questão da umidade trouxe um novo obstáculo, ainda mais sutil. Em Goiás, predominantemente, a irrigação não é utilizada no período de estiagem e sim durante o verão, quando as chuvas ocorrem e quando há vazão disponível nos cursos d’água. Especialmente por causa das mudanças climáticas e do aumento da duração dos veranicos, os agricultores recorrem à irrigação para evitar perdas.
Mas se a irrigação acontece justamente quando chove, como saber de onde veio a umidade do solo?
“Nós usamos outros indicadores. Geralmente as áreas irrigadas não são muito pequenas e têm formatos regulares, retângulos, círculos ou triângulos”, esclarece Mingoti. A inteligência artificial entra para cruzar esses padrões geométricos com os dados de umidade, separando o que é chuva do que é irrigação humana. Uma distinção que, antes desse método, simplesmente não existia em escala territorial.
No entanto, identificar onde se irriga era só metade da demanda. O governo também precisa saber quanto, exatamente, está sendo irrigado.
Vetorização: a técnica que mede com muito mais precisão
Como inovação, o método utiliza recursos derivados do sensoriamento remoto com radar para chegar à área total. Diferentemente do método tradicional, que calcula a área somando pixels (quadros que compõem a imagem), a técnica de vetorização desenha o contorno real do terreno, como se seguisse a linha exata do local irrigado. Na contagem por pixels, o sistema considera o quadro inteiro, mesmo que parte do terreno que ele cobre não seja irrigada.
O resultado, nas palavras do próprio Mingoti: “Quando os terrenos são vetorizados, eliminamos possíveis erros dentro e fora da área irrigada. Então, a medição é muito mais acurada.”
Não é detalhe técnico por vaidade científica. Mais precisão significa políticas públicas melhores, investimentos mais bem direcionados e uso da água monitorado de verdade.
7 mil hectares a mais: o dado que já chegou ao Ministério
A Embrapa Territorial já aplicou o método no mapeamento de dois polos de irrigação em Goiás (Planalto Central e Vale do Araguaia) e de três no Mato Grosso (Sul, Médio Norte e Araguaia-Xingu). Os mapeamentos dos dois primeiros já foram entregues ao Ministério da Integração e do Desenvolvimento Regional, e os outros estão em fase de validação.
O mapeamento no polo Central de Goiás mostrou um aumento de 7 mil hectares nas áreas irrigadas entre 2023 e 2024. Houve crescimento em todos os 24 municípios que integram a região.
Além de servir para a avaliação das políticas públicas, os dados do mapeamento têm um destino claro: a intenção é que sejam integrados ao Sistema Nacional de Informações sobre Irrigação, o Sinir.
Coordenador-geral de sustentabilidade de projetos e polos de irrigação do MIDR, Antônio Guimarães Leite lembra ainda que a irrigação no período chuvoso cumpre um papel estratégico que vai além de compensar a falta de chuva. “Em algumas situações, isso permite estender a janela de cultivo e viabilizar até três colheitas no mesmo ano agrícola”, aponta.
Com satélite, IA e dados precisos nas mãos, o agro brasileiro passou a enxergar o que antes ficava invisível. E o governo, finalmente, tem uma ferramenta à altura do desafio de gerir a água do campo.
