Uma pesquisa desenvolvida pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) e pela Universidade de Brasília (UnB) utilizou inteligência artificial (IA) e imagens de satélite para mapear terras agrícolas abandonadas no Cerrado, com potencial para restauração ambiental.
O estudo, realizado no município de Buritizeiro, no norte de Minas Gerais, empregou tecnologia de aprendizado profundo (deep learning) para analisar imagens da Agência Espacial Europeia (ESA). A IA classificou vegetação nativa, pastagens cultivadas, lavouras anuais, plantações de eucalipto e, de forma inédita, áreas agrícolas abandonadas, alcançando uma precisão de 94,7%.
Os resultados foram publicados na revista científica internacional Land, em artigo intitulado ‘Putting Abandoned Farmlands in the Legend of Land Use and Land Cover Maps of the Brazilian Tropical Savanna’.
Os pesquisadores destacam que os mapas podem subsidiar políticas públicas ambientais, auxiliando órgãos governamentais, planejadores e proprietários rurais na priorização de áreas para reabilitação, incluindo plantações de eucalipto degradadas e pastagens de baixo desempenho. O analista Gustavo Bayma, da Embrapa Meio Ambiente, enfatiza o potencial da IA para apoiar estratégias de sequestro de carbono e criação de corredores de restauração ecológica no Cerrado.
Entre 2018 e 2022, a análise identificou mais de 13 mil hectares abandonados, equivalente a 4,7% da área agrícola original de Buritizeiro e à extensão da cidade de Niterói (RJ). Desses, 87% correspondiam a antigas plantações de eucalipto para produção de carvão vegetal.
Edson Sano, da Embrapa Cerrado, explica que o abandono está ligado a desafios como baixa produtividade em pastagens durante períodos secos e aumento nos custos de insumos e logísticos, reduzindo a atratividade econômica da produção de carvão.
Apesar dos avanços, os pesquisadores reconhecem limitações. Édson Bolfe, da Embrapa Agricultura Digital, aponta que a análise baseou-se em apenas duas datas de imagens ao longo de quatro anos, o que dificulta distinguir abandono permanente de práticas temporárias de pousio. A confirmação ainda depende de interpretação visual e conhecimento local.
O artigo conclui que métodos de aprendizado profundo são adequados para captar transições sutis de uso da terra em savanas tropicais, oferecendo ferramentas valiosas para planejamento regional e gestão ambiental no Cerrado.
