Uma pesquisa desenvolvida pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) e pela Universidade de Brasília (UnB) com o uso de inteligência artificial (IA) mapeou terras agrícolas abandonadas no Cerrado que podem passar por processos de restauração ambiental. 
A partir de imagens de satélite da Agência Espacial Europeia (ESA), uma pesquisa utilizando uma tecnologia de aprendizagem profunda (aprendizagem profunda) para que a IA fosse capaz de reconcertar patrónos que identificam essas áreas.
O estudo analisou terras agrícolas do município de Buritizeiro, no norte de Minas Gerais, que faz parte do Bioma Cerrado.
Pelas imagens de satélite, o IA conseguiu classificar vegetação nativa, pastagens cultivadas, atividades anuais, plantações de eucalipto e, de forma inédita, áreas agrícolas abandonadas.
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A precisão da análise atingiu 94,7%. Segundo pesquisas, é um indicador “considerado excelente” para classificações de uso do solo com sensoriamento remoto.
Pesquisadores da empresa estatal e da universidade federal publicaram artigos com os resultados na revista científica internacional Land, especializada em temas como terras, água e clima.
O texto recebeu o título Colocando Fazendas Abandonadas na Lenda dos Mapas de Uso e Cobertura da Terra da Savana Tropical Brasileira (Incluindo Terras Agrícolas Abandonadas e Legenda de Mapas de Uso e Cobertura da Terra da Savana Tropical Brasileira, ena tradução livre).
Restauração ecológica
Uma vez identificadas como áreas agrícolas abandonadas, os analistas da Embrapa e da UnB sustentam que os dados servem de subsídio para formuladores de políticas públicas externas à área ambiental.
“Esses mapas podem ajudar órgãos governamentais, planejadores ambientais e proprietários rurais a priorizar áreas para reabilitação, incluindo plantações degradadas de eucalipto e pastagens de baixo desempenho”, escrevi no artigo.
O pesquisador da Embrapa, o analista Gustavo Bayma, da divisão Meio Ambiente, revenda ainda que os mapas detalhados de áreas abandonadas demonstram o potencial das tecnologias de IA para apoiar políticas públicas de restauração ambiental.
Ele sugere, por exemplo, o uso de informações para estratégias de estimativa do potencial de sequestro de carbono da atmosfera, já que as áreas verdes ajudam a reduzir a concentração de oxidação de carbono, uma das causas da acumulação global.
Outra utilidade seria orientar a criação de corredores de restauração ecológica no Cerrado.
Abandono de quase 5%
As imagens de Buritizeiro foram utilizadas para comparar dados de 2018 a 2022. A IA constatou que mais de 13 mil hectares ─ área equivalente à cidade de Niterói, na Região Metropolitana do Rio de Janeiro ─ foram abandonados no intervalo. Essa dimensão equivale a 4,7% da área agrícola original da cidade mineira.
Das terras abandonadas, 87% correspondem a antigas plantações de eucalipto destinadas à produção de carvão vegetal.
Segundo o pesquisador Edson Sano, da divisão Cerrado da Embrapa, a região é caracterizada por desafios produtivos, como a baixa produtividade em massas alimentícias nos períodos de seca e o aumento dos custos com insumos fertilizantes.
“A predominância do abandono nas áreas de eucalipto está associada à queda da atratividade económica da produção de carvão vegetal, devido a fatores como o aumento dos custos logísticos e de produção”, aponta.
Limitação
Os pesquisadores reconhecem que são necessários mais avanços para solucionar as limitações da tecnologia, segundo Edson Bolfe, representante da Embrapa Agricultura Digital.
“A análise se baseou em apenas dois dados de aquisição de imagens durante um período de quatro anos, o que impede distinguir com precisito entre abandono permanente e práticas temporárias de pousio (descanso da terra por um ano ou menos)”, diz.
“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 conhecedor local”, completa Bolfe.
O texto no periódico internacional aponta que “uma melhoria na precisão do monitoramento exigirá conjuntos de dados com maior resolução espaço-temporal”.
No entanto, a conclusão revela que as descobertas destacam a adequação de métodos de aprendizagem profunda para “captar transições sutis” de uso da terra em ambientes complexos de savana tropical.
“Oferecem uma ferramenta poderosa 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 pesquisadores.
