Uma pesquisa inovadora desenvolvida pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) em colaboração com a Universidade de Brasília (UnB) utilizou inteligência artificial (IA) para identificar e mapear terras agrícolas abandonadas no bioma Cerrado. Este estudo pioneiro oferece uma ferramenta poderosa para subsidiar processos de restauração ambiental, abrindo novas perspectivas para a gestão sustentável do uso do solo e a conservação da biodiversidade na savana tropical brasileira.
Mapeamento Inovador com Inteligência Artificial
A metodologia empregada na pesquisa baseou-se no uso de imagens de satélite fornecidas pela Agência Espacial Europeia (ESA). Aplicando a tecnologia de aprendizado profundo (deep learning), a inteligência artificial foi treinada para reconhecer padrões complexos de uso e cobertura da terra. De forma inédita, o sistema conseguiu classificar, além de vegetação nativa, pastagens cultivadas, lavouras anuais e plantações de eucalipto, as áreas agrícolas que haviam sido abandonadas, distinguindo-as das demais categorias.
A precisão alcançada pela análise foi notável, atingindo 94,7% – um índice considerado excelente para classificações de uso da terra que empregam sensoriamento remoto. Este avanço foi documentado em um artigo publicado na conceituada revista científica internacional Land, especializada em temas relacionados a terras, água e clima. O estudo, intitulado 'Putting Abandoned Farmlands in the Legend of Land Use and Land Cover Maps of the Brazilian Tropical Savanna', focou inicialmente em terras agrícolas do município de Buritizeiro, localizado no norte de Minas Gerais, dentro do domínio do Cerrado.
Potencial para a Restauração Ecológica e Políticas Públicas
A identificação precisa das áreas agrícolas abandonadas gera um vasto potencial para o desenvolvimento e implementação de políticas públicas ambientais. Os pesquisadores da Embrapa e da UnB enfatizam que os dados fornecidos podem ser cruciais para órgãos governamentais, planejadores ambientais e proprietários rurais na priorização de regiões para reabilitação. Isso inclui não apenas terras outrora cultivadas, mas também plantações de eucalipto degradadas e pastagens de baixo desempenho, que podem ser revitalizadas.
Gustavo Bayma, analista da Embrapa Meio Ambiente e pesquisador do estudo, destaca a capacidade dos mapas detalhados de áreas abandonadas em apoiar estratégias ambientais. As informações podem ser utilizadas, por exemplo, para estimar o potencial de sequestro de carbono atmosférico, dada a conhecida capacidade das áreas verdes em reduzir a concentração de dióxido de carbono. Além disso, os dados podem orientar a criação de corredores de restauração ecológica, elementos fundamentais para a conectividade da paisagem e a conservação da biodiversidade no Cerrado.
O Cenário do Abandono no Cerrado: O Caso de Buritizeiro
A análise das imagens de Buritizeiro, comparando dados entre 2018 e 2022, revelou um cenário preocupante: mais de 13 mil hectares foram abandonados nesse período, o que corresponde a 4,7% da área agrícola original do município. Essa extensão é equivalente à área da cidade de Niterói, na Região Metropolitana do Rio de Janeiro.
Curiosamente, 87% das terras abandonadas correspondiam a antigas plantações de eucalipto, historicamente destinadas à produção de carvão vegetal. Segundo Edson Sano, pesquisador da Embrapa Cerrados, o abandono nessas áreas está intrinsecamente ligado a uma série de desafios produtivos e econômicos da região. Fatores como a baixa produtividade de pastagens durante períodos de seca, o aumento dos custos de insumos fertilizantes e, de forma significativa, a queda da atratividade econômica da produção de carvão vegetal devido ao encarecimento logístico e de produção, contribuem para esse cenário de desativação.
Desafios e o Futuro do Monitoramento
Apesar dos avanços significativos, os pesquisadores reconhecem que a tecnologia ainda enfrenta algumas limitações. Édson Bolfe, representante da Embrapa Agricultura Digital, explica que a análise atual baseou-se em apenas duas datas de aquisição de imagens ao longo de quatro anos. Isso dificulta a distinção precisa entre o abandono permanente e práticas temporárias de pousio – o descanso da terra por um período mais curto.
A validação do abandono, embora auxiliada por imagens de alta resolução, ainda depende, em parte, da interpretação visual e do conhecimento local. Para aprimorar a precisão do monitoramento, o artigo internacional aponta a necessidade de conjuntos de dados com maior resolução espaço-temporal. Contudo, a pesquisa reafirma a adequação dos métodos de aprendizado profundo para captar transições sutis no uso da terra em ambientes complexos como a savana tropical, apresentando-se como uma ferramenta de grande valia para o planejamento territorial e a gestão ambiental no Cerrado.
Este estudo representa um marco na aplicação da inteligência artificial para a sustentabilidade, oferecendo informações cruciais para a recuperação de ecossistemas e a formulação de estratégias que conciliem a produção agrícola com a conservação ambiental no coração do Brasil.
