Pesquisa da Embrapa e UnB usa inteligência artificial para mapear terras abandonadas no Cerrado e apontar áreas para restauração ambiental

Uma pesquisa desenvolvida pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) e pela Universidade de Brasília (UnB) utilizou inteligência artificial (IA) para mapear terras agrícolas abandonadas no Cerrado. O objetivo é identificar áreas que podem passar por processos de restauração ambiental, contribuindo para políticas de recuperação ecológica e combate às mudanças climáticas.

O estudo analisou o município de Buritizeiro, no norte de Minas Gerais, e publicou os resultados na revista científica internacional Land. A tecnologia empregada foi o aprendizado profundo (deep learning), que permitiu à IA reconhecer padrões em imagens de satélite da Agência Espacial Europeia (ESA) e classificar diferentes usos do solo com precisão de 94,7% — considerado “excelente” para esse tipo de análise.

Pelas imagens de satélite, a IA conseguiu distinguir:

• - vegetação nativa;
• - pastagens cultivadas;
• - lavouras anuais;
• - plantações de eucalipto;
• - e, de forma inédita, áreas agrícolas abandonadas.

O estudo comparou dados de 2018 a 2022 e constatou que mais de 13 mil hectares foram abandonados no período — uma área equivalente à cidade de Niterói (RJ). Esse total representa 4,7% da área agrícola original do município.

Dessas terras ociosas, 87% correspondiam a antigas plantações de eucalipto destinadas à produção de carvão vegetal. Segundo o pesquisador Edson Sano, da Embrapa Cerrados, o abandono está associado à queda da atratividade econômica da produção de carvão, devido ao aumento dos custos logísticos e de produção.

Uma vez identificadas as áreas abandonadas, os pesquisadores afirmam que os dados podem servir de base para formuladores de políticas públicas, planejadores ambientais e proprietários rurais.

“Esses mapas podem auxiliar órgãos governamentais, planejadores ambientais e proprietários rurais a priorizar áreas para reabilitação, incluindo plantações de eucalipto degradadas e pastagens de baixo desempenho”, escrevem os autores no artigo.

Entre as aplicações possíveis estão:

• - estimativa do potencial de sequestro de carbono da atmosfera, já que áreas verdes ajudam a reduzir o dióxido de carbono (CO₂), um dos principais - - causadores do aquecimento global;
• - criação de corredores de restauração ecológica no Cerrado;
• - planejamento da recuperação de pastagens degradadas e áreas de cultivo abandonadas.

Gustavo Bayma, pesquisador da Embrapa Meio Ambiente, destaca que os mapas detalhados demonstram o potencial das tecnologias de IA para apoiar políticas públicas de restauração ambiental.

Os pesquisadores reconhecem que ainda há desafios a superar. A análise se baseou em apenas duas datas de aquisição de imagens ao longo de quatro anos, o que dificulta distinguir entre abandono permanente e práticas temporárias de pousio (descanso da terra por um ano ou menos).

“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”, explica Édson Bolfe, da Embrapa Agricultura Digital.

A melhoria da precisão exigirá conjuntos de dados com maior resolução espaço-temporal. Ainda assim, os pesquisadores concluem que os métodos de aprendizado profundo são adequados para “captar transições sutis” no uso da terra em ambientes complexos de savana tropical.

“Oferecem uma ferramenta valiosa para o planejamento do uso da terra em nível regional e para a gestão ambiental no Cerrado, fornecendo informações espaciais precisas sobre áreas abandonadas para apoiar processos de tomada de decisão relacionados à restauração agrícola”, assinalam os autores.