A combinação de dados de sensoriamento remoto e modelos matemáticos de inteligência artificial para identificar, de forma rápida e precisa, os danos causados por geadas em lavouras de milho, é o método desenvolvido em uma pesquisa conduzida pela Unesp, em parceria com o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), a Companhia Nacional de Abastecimento (Conab) e a Universidade de Michigan. A proposta, além de estimar a área cultivada, busca ampliar a capacidade de monitoramento da produção ainda durante a safra, quando da ocorrência de geadas.

De acordo com os pesquisadores, a ferramenta permite ao poder público ajustar de forma antecipada as estimativas de produção antes da colheita, fortalecendo o monitoramento da oferta e da formação de preços do grão. A metodologia também pode ser aplicada por seguradoras rurais, ao aprimorar a mensuração de perdas, e por produtores, ao subsidiar decisões de manejo após a ocorrência dos eventos climáticos.

Precisão no monitoramento

As geadas representam um risco relevante sobretudo para o milho de segunda safra, cultivado em períodos que avançam sobre os meses mais frios do ano (conhecida como “safrinha”). Dados do MapBiomas indicam que a área plantada fora de época triplicou desde 2000, com o milho respondendo por 62,2% da safrinha em 2024.

O estudo foi aplicado na mesorregião Oeste do Paraná, uma das principais áreas produtoras de milho de segunda safra e frequentemente impactada por geadas. Segundo os pesquisadores, os resultados representam o primeiro mapeamento do impacto de geadas sobre o milho baseado em dados de sensoriamento remoto. A metodologia estimou 740 mil hectares de milho plantados na região, número 1,7% superior ao registrado nas estatísticas oficiais, indicando alta precisão na estimativa de área.

Impactos das geadas

A análise utilizou dados da safra 2020/2021, marcada por dois episódios de geada, em maio e junho, após um atraso no plantio causado por seca prolongada no início do ciclo. 69,6% da área cultivada foi afetada pelas geadas, sendo 3,5% no primeiro evento e 66,1% no segundo, mais intenso. Outros 30,4% não sofreram impactos, seja porque já haviam sido colhidos ou porque não foram atingidos pelas baixas temperaturas.

Para Michel Eustáquio Dantas Chaves, professor da Unesp e primeiro autor do estudo, o objetivo é ampliar a capacidade de observação dos efeitos climáticos ainda durante o ciclo produtivo. Em nota ele explicou que “isso nos permitirá colaborar com os órgãos de planejamento e auxiliar os produtores a tomarem decisões antes da colheita. 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”.