Atualizado 2 de abril de 2026
Informações geoespaciais das imagens de satélite combinadas com o uso de IA estão revolucionado as áreas ambientais e a agricultura, fornecendo extensa base de dados em tempo real sobre o território.
As pesquisas foram publicadas nas revistas MDPI e Science Direct.
A combinação de imagens de satélite e Inteligência Artificial cria uma base de dados macroscópica em tempo real sobre o território, mudando a forma como a sociedade passou a utilizar informações.
A seguir veremos como essa tecnologia espacial e digital está moldando o futuro da agricultura sustentável e da conservação ambiental no Brasil. Em texto, imagens e vídeos.
Com um fluxo de dados em tempo real, estamos deixando de apenas reagir aos desastres para começar a preveni-los. Seria esta a prova definitiva de que o espaço é o maior aliado da segurança alimentar, conservação ecológica e resiliência climática para o Brasil e o mundo?
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Vídeo 1: Como satélites ajudam na preservação ambiental e na agricultura
Vídeo 2: Exploração Espacial em 60 segundos. Processamento e Análise de Dados
Vídeo 3: Artemis II: Estudo sobre plantas e alimentos será feito pelo Brasil
Vídeo 4: Satélite com inteligência artificial vai filtrar nuvens de imagens
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Imagens de satélite e IA permitem aos agricultores receber alerta de estresse hídrico em um talhão específico, ou detectar um desmatamento ilegal no momento em que as máquinas são ligadas
A união entre a visão macroscópica dos satélites e o cérebro analítico da Inteligência Artificial está eliminando os ‘pontos cegos’ da agricultura e do meio ambiente.
Em 2026, com o aumento da constelação de satélites LEO (baixa órbita) e a evolução dos modelos de IA (Machine Learning), não estamos apenas tirando “fotos” da Terra.
As imagens de satélite combinadas com a IA estão criando um fluxo contínuo de dados analíticos que permite, por exemplo, a um agricultor no Cerrado receber um alerta de estresse hídrico em um talhão específico, ou ao governo detectar o início de um desmatamento ilegal no momento em que as máquinas são ligadas.
É a fusão da física orbital com a biologia, ecologia de conservação, clima, monitoramento ambiental e a computação.
Mais adiante serão apresentados duas pesquisas inéditas com uso de imagens de satélite e IA no Brasil que exemplificam o uso de tecnologias espaciais, a consolidação e conexão da economia espacial com as areas da agricultura e ambientais.
A tecnologia “Satélites de Monitoramento” busca contribuir na disseminação de informações geoespaciais por meio de dados e informações técnicas sobre os principais satélites e sistemas sensores remotos utilizados em agricultura e ambiente.
Os satélites de monitoramento dinamizaram estudos em diferentes áreas, revolucionando a forma com que a sociedade passou a buscar informações a respeito de seu território.
Imagens de sensoriamento remoto podem informar sobre ambientes próximos e distantes, sendo uma das grandes contribuições da tecnologia moderna para o conhecimento das paisagens de nosso planeta.
O lançamento e a utilização dos satélites de monitoramento ocorreram a partir da evolução de vários ramos científicos. Trata-se de um tema multidisciplinar que agrega inovações de amplas áreas do conhecimento, incluindo os domínios da física, química, eletrônica, telecomunicações, ciências da computação, ciências da terra, entre outras.
Sua aplicação em projetos educacionais vem sendo ampliada durante os últimos anos no Brasil, sobretudo após a publicação dos Parâmetros Curriculares Nacionais pelo MEC, no final da década de 90, que inseriu o eixo de discussão ambiental como um dos temas transversais no currículo escolar.
Graças ao esforço conjunto de instituições de pesquisa e ensino, a tecnologia necessária para implantação de sistemas sensores orbitais tem evoluído rapidamente.
Metodologias eficazes para extração de informações, derivadas desses produtos, também têm sido desenvolvidas, assim como a democratização desse conhecimento acumulado vem sendo transferido aos estabelecimentos de ensino em vários níveis, principalmente a partir da formulação de projetos em educação e meio ambiente.
Com o objetivo de cooperar para a disseminação do conhecimento na área de geotecnologias e devido ao grande número de satélites voltados ao estudo do meio ambiente com características e aptidões distintas, idealizou-se o material didático apresentado neste ambiente.
Esse material está disponível nas redes de pesquisa e ensino. Pode ser acessado também no site da Embrapa: Satélites de Monitoramento.
A tecnologia “Satélites de Monitoramento” apresenta textos, figuras, tabelas e mapas que ilustram, a partir de uma interface de fácil acesso, os principais instrumentos de sensoriamento remoto que contribuem para o conhecimento dos diferentes aspectos da agricultura e do meio ambiente do Brasil.
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Vídeo 1: Como satélites ajudam na preservação ambiental e na agricultura
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Embrapa e a UnB combinaram dados de monitoramento por satélites com ferramentas de Inteligência Artificial
Um estudo pioneiro desenvolvido pela Embrapa e pela Universidade de Brasília (UnB) utilizou imagens de satélite e inteligência artificial (IA) para mapear o abandono de áreas agrícolas no Cerrado brasileiro.
Resultados obtidos no município de Buritizeiro, no norte de Minas Gerais, apontam mais de 13 mil hectares de terras agrícolas abandonadas entre 2018 e 2022, o equivalente a quase 5% da área agrícola existente no início do período.
Esse mapeamento detalhado representa a primeira avaliação desse tipo no bioma e pode orientar políticas públicas voltadas à restauração ecológica, à contabilização de carbono e ao planejamento territorial sustentável.
Os estudos foram conduzidos por equipes da Embrapa Cerrados (DF), Embrapa Agricultura Digital (SP) e Embrapa Meio Ambiente (SP), além da UnB.
A pesquisa utilizou imagens do satélite Sentinel-2 da Agência Espacial Europeia (ESA), combinadas a técnicas de aprendizado profundo (deep learning), para mapear mudanças no uso e cobertura da terra.
Por meio da Rede Neural Totalmente Conectada (FCNN, sigla em inglês), modelo computacional capaz de reconhecer padrões nas imagens, os pesquisadores conseguiram classificar diferentes categorias: vegetação nativa, pastagens cultivadas, lavouras anuais, plantações de eucalipto e, de forma inédita, áreas agrícolas abandonadas.
A acurácia do mapeamento foi de 94,7%, considerada excelente para classificações de uso da terra com sensoriamento remoto.
Segundo o levantamento, a maior parte das áreas abandonadas (87%) corresponde a antigas plantações de eucalipto destinadas à produção de carvão vegetal.
O município de Buritizeiro destaca-se pela extensa área plantada com eucalipto, além da criação de gado bovino.
“A região caracteriza-se por desafios produtivos, como baixa produtividade em pastagens durante períodos secos e custos crescentes de insumos fertilizantes, fatores que contribuem para o abandono de áreas agrícolas”, afirma Edson Sano, pesquisador da Embrapa Cerrados.
De acordo com ele, a partir das imagens analisadas, os cientistas identificaram que a maior parte das áreas abandonadas correspondia a plantios de eucalipto, tanto mal-mantidos como que transicionaram para vegetação campestre ou arbustiva depois da extração da madeira.
“A predominância do abandono em áreas de eucalipto está associada à queda da atratividade econômica da produção de carvão vegetal em função de fatores como o aumento nos custos logísticos e de produção. O principal destino do carvão vegetal era o polo siderúrgico do estado de Minas Gerais em Sete Lagoas”,
Outro desafio destacado por ele é a dificuldade de diferenciar pastagens degradadas de vegetação nativa (como gramíneas e arbustos) apenas por sensoriamento remoto, uma vez que suas assinaturas espectrais podem ser muito semelhantes.
Segundo os especialistas, o estudo comprovou que métodos de aprendizado profundo, aliados a imagens de satélite, podem mapear terras agrícolas abandonadas no Cerrado de forma robusta e precisa, um avanço metodológico importante para a avaliação de transições de uso da terra em savanas tropicais.
“Os resultados fortalecem a necessidade de incorporar áreas abandonadas em políticas ambientais e agrícolas, com vistas à restauração ecológica, à mitigação climática e à sustentabilidade rural”, afirma Bolfe.
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Vídeo 2: Exploração Espacial em 60 segundos. Processamento e Análise de Dados
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Nova tecnologia que combina IA e imagens de satélites é capaz de monitorar, com precisão, efeitos de geada sobre lavoura
Uma pesquisa da Unesp, em parceria com o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), a Companhia Nacional de Abastecimento (Conab) e a Universidade de Michigan, desenvolveu um método que combina dados obtidos por sensoriamento remoto e modelos matemáticos para detectar de forma rápida, automática e precisa os danos causados por geadas em culturas de milho, bem como estimar a área ocupada pela lavoura.
Segundo os pesquisadores, a ferramenta pode oferecer agilidade ao poder público na correção do volume da safra antes da colheita, colaborando, por exemplo, para o monitoramento da oferta e do preço do grão.
Também apresenta potencial para auxiliar a atuação das empresas do setor de seguro rural e orientar as tomadas de decisão dos produtores após a ocorrência das geadas.
Em especial, a abordagem detecta padrões fenológicos do milho e mudanças decorrentes de danos causados por geadas. O mapeamento oportuno e a detecção de danos melhoram o monitoramento da cadeia de suprimentos de milho no Brasil.
Com uso de tecnologia a safrinha passou a ser uma safra completa: novas tecnologias e insumos, o uso de cultivares mais resistentes a temperaturas extremas e manejo do solo permitiram ampliar a produção após a safra principal de verão
Geadas costumam causar prejuízos consideráveis às lavouras. Em especial, quando afetam a chamada segunda safra, cuja época de cultivo pode avançar sobre as estações mais frias do ano, como maio ou junho.
Antigamente, esse segundo período da safra, popularmente referido como “safrinha”, costumava representar um percentual marginal para a produção agrícola brasileira. Esse papel, no entanto, mudou bastante nas últimas duas décadas.
Inovações como o desenvolvimento de novas tecnologias e insumos, o uso de cultivares mais resistentes a temperaturas extremas e a adoção de práticas de manejo que beneficiam a qualidade do solo permitiram à agricultura tropical brasileira ampliar consideravelmente a produção no campo após a safra principal, que ocorre durante o verão.
Dados publicados pelo projeto MapBiomas mostram que essa área plantada “fora de época” triplicou de extensão desde o ano 2000. Ela se concentra principalmente na cultura do milho, que respondeu por 62,2% do volume da safrinha em 2024.
O levantamento do MapBiomas também mostrou que o Paraná foi o segundo maior produtor de milho de segunda safra do país, na maioria das vezes plantado depois da soja.
E foi justamente no estado sulista, mais precisamente na mesorregião Oeste Paranaense, que os pesquisadores testaram o novo método, uma vez que a região costuma ser impactada com frequência por geadas.
Segundo os autores, foi o primeiro na literatura a mapear o impacto de geadas no cultivo do milho com base em dados de sensoriamento remoto.
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Metodologia do estudo usando dados multivariados, IA e imagens de satélite confere alta precisão da nova ferramenta como forma alternativa de estimar a área de plantio
O método desenvolvido pelos pesquisadores constatou que o total de área de milho de segunda safra plantada naquela mesorregião por ocasião da segunda safra alcançou 740.007 ha.
Essa estimativa é 1,7% superior ao total registrado nos dados oficiais. Essa diferença é um testemunho da alta precisão da nova ferramenta como forma alternativa de estimar a área de plantio.
Os pesquisadores usaram como referência para o estudo dados da safra de 2020/2021. Naquela temporada, a região Oeste do Paraná foi afetada por dois episódios de geadas (em maio e junho) que impactaram severamente as lavouras de milho.
No início da safra daquele ano, um período de seca mais extensa do que o normal obrigou os produtores a retardarem o plantio da soja da primeira safra, o que atrasou a colheita e, consequentemente, “empurrou” o plantio do milho da segunda safra para meados de fevereiro, levando à colheita para a entrada do inverno, período mais frio.
Por meio do novo método, os pesquisadores estimaram que as geadas afetaram o equivalente a 69,6%** da** área total de milho plantado, com 3,5% sendo afetados no primeiro episódio, em maio, e 66,1% durante a segunda ocorrência de geada, mais intensa, em junho.
De acordo com a análise, 30,4% da área plantada com milho não foram afetados. Neste total, a colheita já havia ocorrido em 13,8%, e os demais 16,7% não receberam o impacto das geadas.
Quando se utilizaram os dados oficiais para fazer uma comparação sobre os prejuízos causados pela geada, a análise se mostrou mais complexa.
O relatório de avaliação da qualidade da colheita, divulgado pelo Departamento de Economia Rural (Deral) da Secretaria de Estado da Agricultura e do Abastecimento do Paraná, é uma possível referência oficial. Segundo os dados deste relatório, do total de milho colhido por ocasião da segunda safra, 58,7% foram classificados como sendo de qualidade ruim, e 35,3%, de qualidade média.
Os dados do órgão, entretanto, se referem à safra total. Ocorre que, embora as geadas tenham sido o fator mais crítico para os danos à lavoura naquele período, também foram constatados episódios de seca na ocasião.
Os pesquisadores buscaram, então, dados de empresas de seguros agrícolas que registraram, a partir de verificações in loco dos danos na lavoura, sinistros que decorreram especificamente da ocorrência das geadas.
Quando comparadas aos dados das seguradoras, as estimativas dos pesquisadores alcançaram uma concordância de 75% em relação ao episódio de geada de maior intensidade, ocorrido em junho.
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A tecnologia está sendo desenvolvida para mapear culturas e identificar problemas ainda durante o período da safra
“A nossa meta é ser capazes de mapear culturas e identificar problemas ainda durante o período da safra”, explica Michel Eustáquio Dantas Chaves, professor da Unesp no curso de Engenharia de Biossistemas e vinculado ao Programa de Pós-graduação em Agronegócio e Desenvolvimento (PGAD) na Faculdade de Ciências e Engenharia, câmpus de Tupã.
“Isso nos permitirá colaborar com os órgãos de planejamento e auxiliar os produtores a tomarem decisões antes da colheita”, diz Chaves, que é o primeiro autor do artigo.
Ele menciona, por exemplo, o número de atualizações das informações sobre a safra que a Conab divulga durante o ano, uma indicação de que há espaço para melhorar a precisão dessas estimativas.
“Se pudermos reduzir as incertezas em 1%, já será uma contribuição útil para a sociedade. Afinal, a agricultura desempenha um papel muito importante, tanto para a balança comercial quanto para o comércio interno de produtos agropecuários”, comenta o pesquisador.
Atualmente, as formas de calcular os danos causados pelas geadas demandam a ida a campo para a condução de levantamentos amostrais. Essa metodologia demanda mais tempo e mais investimentos e abre espaço para subjetividades nas observações.
Chaves explica que a presença em campo continuará se mostrando fundamental, uma vez que o processo de treinamento dos algoritmos para a elaboração dos modelos e a validação das informações obtidas pelas imagens de satélite demandam a verificação in loco das condições da lavoura.
A ferramenta combina imagens captadas pelo satélite Sentinel-2 com o algoritmo de aprendizado de máquina chamado Random Forest. Chaves explica que as imagens do satélite europeu possuem resolução média, entre 10 e 20 metros por pixel, o que as torna mais apropriadas para regiões agrícolas em que predominam propriedades menores.
“Além das vantagens em termos de precisão, existe a questão do tempo. O Sentinel-2 tem uma repetitividade de 5 dias. Isso é muito útil porque, mesmo que ocorram impactos causados por geada, seca ou queimada, é possível constatar esses efeitos dentro de um período de tempo curto o suficiente para permitir que o produtor e o poder público tomem decisões baseadas em dados”, diz.
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Estudo mostrou causa dos danos: o dano identificado foi causado por adversidade térmica, e não por praga ou um manejo inadequado da lavoura
O estudo selecionou imagens do satélite obtidas entre 1º de fevereiro e 31 de julho. O professor da Unesp explica que, por meio da análise da reflexão espectral dessas imagens, é possível verificar uma série de parâmetros das lavouras, como as espécies que foram plantadas, o seu estágio de desenvolvimento e até informações mais sensíveis, como a umidade do solo ou a capacidade da planta de realizar fotossíntese.
O modelo elaborado pelos pesquisadores contemplou, além dos dados climatológicos e da área de plantio, três índices de vegetação diferentes, uma novidade proposta pelo artigo e que aumentou a precisão na identificação dos danos registrados na lavoura.
“Essa combinação de índices assegura que o dano que identificamos foi causado por uma adversidade térmica, e não por uma praga ou um manejo inadequado da lavoura”, explica Chaves.
Coordenador do Laboratório de Geoprocessamento e Inteligência Artificial no câmpus de Tupã e colaborador do Laboratório de Sensoriamento Remoto Agrícola do INPE, Chaves diz que a metodologia para avaliar o impacto das geadas pode ser ampliada para outras culturas que, porventura, sejam atingidas pelo fenômeno.
Algumas possibilidades são as lavouras de trigo, centeio e aveia, que são produzidas durante o inverno, bem como em outras regiões do país.
Outra possível frente de atuação prevê a integração de modelos meteorológicos, cujas imagens possuem menor resolução, aos dados sobre uso da terra, de maior resolução.
“Vejo que isso já está em andamento. A incorporação dessa tecnologia vai orientar o futuro do sensoriamento remoto voltado à agricultura e à prevenção de desastres causados por eventos meteorológicos”, diz.
Bibliografia
Curadoria Técnica e Análise Audiovisual: Conteúdo Bibliográfico e Audiovisual Selecionado e Validado por Dr. Sergio Almeida Loiola – CV Lattes/CNPq.
Science Direct
GEEadas: Automatic detection of adverse frost stress based on GHG data.
doi.org/10.1016/j.rsase.2025.101799
Revista MDPI
Jornal da Unesp
Embrapa
Mundo Geo Connect
Análise Audiovisual
Vídeo 1 Matéria de Capa: Como satélites ajudam na preservação ambiental e na agricultura
Vídeo 2 Destrava Projeto IA: Exploração Espacial em 60 segundos. Processamento e Análise de Dados
Vídeo 3 CNN: Artemis II: Estudo sobre plantas e alimentos será feito pelo Brasil
Vídeo 4 Olhar Digital: Satélite com inteligência artificial vai filtrar nuvens de imagens
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