Uma pesquisa realizada pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) juntamente com a Universidade de Brasília (UnB) utilizou inteligência artificial (IA) para mapear terras agrícolas abandonadas no bioma Cerrado. O estudo, que se baseou em imagens de satélite da Agência Espacial Europeia (ESA), aplicou a tecnologia de aprendizado profundo para reconhecer padrões que identificam essas áreas.
Tecnologia de Aprendizado Profundo
A pesquisa focou no município de Buritizeiro, localizado no norte de Minas Gerais. Utilizando imagens de satélite, a IA foi capaz de classificar diferentes tipos de vegetação, incluindo pastagens cultivadas e lavouras anuais, além de identificar, pela primeira vez, áreas agrícolas abandonadas. A precisão da análise alcançou 94,7%, um resultado considerado excelente para classificações de uso da terra via sensoriamento remoto.
Uso de Dados para Políticas Públicas
Os dados obtidos pela pesquisa possuem grande relevância para formuladores de políticas públicas voltadas à restauração ambiental. Os pesquisadores afirmam que os mapas gerados podem auxiliar órgãos governamentais e proprietários rurais a priorizar áreas para reabilitação, incluindo plantações de eucalipto degradadas e pastagens de baixo desempenho.
Impacto do Abandono de Terras
O estudo identificou que mais de 13 mil hectares de terras agrícolas foram abandonados entre 2018 e 2022, representando 4,7% da área agrícola original de Buritizeiro. A maioria das terras abandonadas (87%) correspondia a antigas plantações de eucalipto destinadas à produção de carvão vegetal. Os pesquisadores destacam que a queda na atratividade econômica da produção de carvão vegetal contribuiu para o abandono dessas áreas.
Limitações e Avanços Necessários
Os pesquisadores reconhecem limitações na tecnologia utilizada, como a análise baseada em apenas duas datas de aquisição de imagens ao longo de quatro anos. Isso dificulta a distinção entre abandono permanente e práticas temporárias de pousio. Além disso, a confirmação do abandono ainda depende de interpretação visual e conhecimento local.
Conclusão e Futuras Pesquisas
Apesar das limitações, as descobertas ressaltam a eficácia das técnicas de aprendizado profundo para monitorar as transições de uso da terra em ambientes complexos. A pesquisa abre caminho para um planejamento mais eficaz do uso da terra e para a gestão ambiental no Cerrado, contribuindo para a restauração ecológica e para a mitigação das mudanças climáticas.
