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Inteligência Artificial prevê produtividade da soja com 72% de acurácia antes da colheita
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A utilização de inteligência artificial no agronegócio brasileiro ganha um novo avanço com o desenvolvimento de um modelo computacional capaz de estimar a produtividade das lavouras de soja antes mesmo da colheita. A ferramenta alcançou 72% de acurácia e apresentou margem de erro inferior a 302 quilos por hectare, demonstrando potencial para aprimorar o monitoramento agrícola em um cenário cada vez mais impactado pelas mudanças climáticas.
O estudo, publicado na revista científica Big Earth Data, analisou dados de municípios dos estados de Goiás, Mato Grosso e Mato Grosso do Sul durante as safras de 2019/2020 a 2021/2022. A pesquisa utilizou imagens do satélite Sentinel-2, variáveis climáticas e algoritmos de aprendizado de máquina para construir modelos capazes de prever o desempenho das lavouras de soja com elevada precisão.
Tecnologia pode reduzir impactos da instabilidade climática
A crescente frequência de eventos climáticos extremos tem ampliado os desafios para produtores rurais, cooperativas e agentes do mercado agrícola. Nesse contexto, ferramentas capazes de antecipar o potencial produtivo das lavouras tornam-se estratégicas para a tomada de decisão e a gestão de riscos.
Segundo os pesquisadores, a combinação entre sensoriamento remoto e inteligência artificial permite monitorar o desenvolvimento das culturas agrícolas em larga escala, oferecendo informações mais rápidas e confiáveis sobre o comportamento das safras.
Soja lidera produção agrícola nacional
A relevância da pesquisa acompanha a importância econômica da soja para o Brasil. Dados da Companhia Nacional de Abastecimento (Conab) indicam que a produção nacional da oleaginosa foi estimada em 147,38 milhões de toneladas em 2024, cultivadas em uma área de 46,03 milhões de hectares.
A Região Centro-Oeste concentra aproximadamente 46% dessa área plantada, consolidando-se como o principal polo produtor do país e justificando o foco da pesquisa nos estados da região.
Projeto reúne universidades e empresas de tecnologia
O trabalho é resultado da dissertação de mestrado de Ester de Carvalho Pereira, desenvolvida na Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (Esalq/USP), sob orientação da pesquisadora Ana Cláudia dos Santos Luciano.
A pesquisa integrou o projeto PreCISIA – Predição de Colheita por Imagem de Satélite e Inteligência Artificial, financiado pelo Programa de Formação de Recursos Humanos em Áreas Estratégicas (RHAE), do CNPq, e coordenado pela empresa Espectro Ltda.
Também participaram do estudo pesquisadores da Universidade Estadual Paulista (Unesp), da Universidade Estadual de Londrina (UEL) e da Universidade de Pequim, na China.
Dados de satélite ampliam capacidade de monitoramento agrícola
Para desenvolver o modelo, os pesquisadores combinaram imagens de satélite de alta resolução, informações meteorológicas e dados históricos de produtividade disponibilizados pelo IBGE.
De acordo com Michel Eustáquio Dantas Chaves, professor da Unesp e um dos autores do estudo, o avanço da disponibilidade de dados transformou a capacidade de análise da agricultura moderna.
Segundo ele, as imagens de satélite permitem acompanhar o desenvolvimento das lavouras e seus ciclos produtivos em uma escala que até poucos anos atrás era considerada inviável. No entanto, o grande volume de informações disponíveis também exige maior capacidade de processamento e armazenamento.
Variáveis climáticas foram decisivas para as previsões
A inteligência artificial desempenhou papel fundamental na identificação dos fatores com maior influência sobre a produtividade da soja.
Os resultados apontaram que a precipitação acumulada, a radiação solar e o déficit hídrico foram as variáveis climáticas mais relevantes para o desempenho dos modelos preditivos.
Já entre os indicadores obtidos por sensoriamento remoto, destacaram-se as bandas espectrais relacionadas ao infravermelho e ao chamado red edge, faixa altamente sensível à atividade fotossintética das plantas e amplamente utilizada para avaliar a saúde da vegetação.
Fase de enchimento de grãos apresentou melhor desempenho
Os pesquisadores criaram seis modelos distintos, representando diferentes estágios do ciclo da cultura, desde 30 até 180 dias após o plantio.
Embora todos utilizassem as mesmas fontes de dados, o diferencial estava no período analisado. Os modelos mais longos incorporavam um volume maior de informações ao longo do desenvolvimento da lavoura.
O melhor resultado foi alcançado pelo modelo baseado em 150 dias de acompanhamento, correspondente à fase de enchimento de grãos da soja, considerada uma das etapas mais importantes para a definição da produtividade final.
Enquanto o modelo mais completo utilizava aproximadamente 400 variáveis, versões mais simplificadas, com apenas 30 dias de análise, trabalharam com cerca de 80 variáveis e ainda apresentaram resultados considerados promissores pelos pesquisadores.
Agricultura digital ganha espaço no campo
Os resultados reforçam o potencial das tecnologias de inteligência artificial, sensoriamento remoto e análise de dados para aumentar a eficiência da agricultura brasileira.
Além de contribuir para previsões mais precisas de safra, ferramentas desse tipo podem apoiar produtores, cooperativas, empresas e formuladores de políticas públicas na gestão de riscos climáticos, planejamento da produção e tomada de decisões estratégicas em um ambiente agrícola cada vez mais dependente de informações em tempo real.
Fonte: Portal do Agronegócio
Fonte: Portal do Agronegócio
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Trigo enfrenta pressão da ampla oferta global, enquanto mercado brasileiro segue lento e dependente de estoques
O mercado internacional de trigo continua operando sob forte influência da ampla disponibilidade global do cereal, cenário que tem limitado avanços mais consistentes nos preços e mantido os compradores em posição confortável. Ao mesmo tempo, o mercado brasileiro segue com negociações pontuais e ritmo lento, especialmente na Região Sul, onde moinhos monitoram estoques, importações e o comportamento da demanda por farinha.
Segundo análise da TF Agroeconômica, os investidores acompanham atentamente o relatório mensal de oferta e demanda do Departamento de Agricultura dos Estados Unidos (USDA), que poderá trazer novos ajustes para a produção global de grãos e influenciar a direção das cotações nas próximas semanas.
Oferta mundial elevada pressiona o mercado de trigo
No cenário internacional, as condições climáticas favoráveis nas principais regiões produtoras do Hemisfério Norte reforçam as perspectivas de uma safra robusta em 2026.
Na Europa, o trigo francês segue competitivo no mercado externo, mas encontra dificuldades para ampliar suas exportações diante da forte concorrência global. Avaliações de campo realizadas por consultorias privadas na França apresentam resultados variados, enquanto na Romênia as primeiras análises apontam para uma produção promissora.
Na América do Sul, a Argentina também contribui para o quadro de maior oferta. A Bolsa de Cereais de Rosário elevou sua estimativa para a próxima safra argentina de trigo para 20 milhões de toneladas, fortalecendo as expectativas de maior disponibilidade regional.
Esse conjunto de fatores mantém pressão sobre os preços internacionais e reduz o espaço para movimentos mais expressivos de valorização no curto prazo.
Soja e milho também acompanham cenário de oferta confortável
Além do trigo, os mercados de soja e milho iniciaram a sessão com oscilações moderadas.
Na soja, os contratos negociados em Chicago operam próximos da estabilidade, influenciados pelo clima favorável no Meio-Oeste dos Estados Unidos, pela ausência de novas compras chinesas e pelo aumento das expectativas para a produção argentina. A Bolsa de Rosário elevou a projeção da safra 2025/26 da Argentina para 51,5 milhões de toneladas.
Outro fator observado pelos participantes do mercado é a queda dos custos de produção. O preço da ureia granulada em Nova Orleans acumula recuo de aproximadamente 36% desde abril, contribuindo para reduzir as despesas dos produtores.
No milho, o viés sazonal de baixa permanece predominante. O bom desenvolvimento das lavouras norte-americanas limita a formação de prêmios climáticos, enquanto fundos de investimento reduziram posições compradas nas últimas semanas. Apesar disso, a demanda global segue sustentando os fluxos comerciais e evitando quedas mais acentuadas.
Mercado brasileiro de trigo avança lentamente
No Brasil, o mercado de trigo segue marcado por negociações pontuais e baixa liquidez, especialmente nos estados do Sul.
No Rio Grande do Sul, houve pequena evolução nas indicações de preços, impulsionada pela valorização do trigo argentino colocado em Canoas, que alcançou US$ 300 por tonelada. Com isso, as indicações para o cereal gaúcho avançaram para R$ 1.350 por tonelada FOB para embarques entre junho e julho, R$ 1.370 para julho e agosto e R$ 1.400 para agosto.
No mercado CIF, o trigo de melhor qualidade foi negociado entre R$ 1.480 e R$ 1.500 por tonelada, enquanto lotes com qualidade inferior ficaram entre R$ 1.400 e R$ 1.420.
Apesar da leve recuperação dos preços, a demanda por farinha continua enfraquecida, dificultando reajustes mais expressivos por parte dos moinhos. A disponibilidade atual no estado é estimada em cerca de 190 mil toneladas, volume considerado insuficiente para atender plenamente o mercado até a chegada da nova safra, prevista para novembro.
Santa Catarina mantém negócios pontuais
Em Santa Catarina, o mercado permaneceu praticamente estável ao longo da semana. Os negócios continuam ocorrendo de forma pontual, voltados principalmente para atender necessidades imediatas da indústria.
Com poucas alterações nos preços das demais regiões produtoras, o custo do frete passou a ser o principal fator de diferenciação entre as ofertas. As indicações para o trigo catarinense ficaram entre R$ 1.350 e R$ 1.400 por tonelada FOB.
Paraná sente impacto das importações
No Paraná, o mercado também apresenta baixa movimentação. A chegada de trigo importado, o abastecimento relativamente confortável dos moinhos e o comportamento ainda fraco da demanda por farinha contribuem para um ambiente de cautela.
As ofertas para trigo no mercado spot permanecem concentradas em compradores com menor nível de estoque, enquanto parte dos agentes já direciona suas atenções para contratos da nova safra.
O trigo branqueador segue sendo negociado próximo de R$ 1.450 por tonelada FOB, enquanto os preços para a safra nova variam entre R$ 1.320 e R$ 1.350 FOB.
Expectativa se volta ao USDA
Com os fundamentos globais apontando para uma oferta confortável de grãos e clima favorável nas principais regiões produtoras, o mercado aguarda agora as atualizações do USDA para avaliar possíveis revisões nos estoques e na produção mundial.
Até que surjam novos fatores climáticos ou mudanças significativas na demanda internacional, a tendência permanece de cautela, com o trigo pressionado pela elevada disponibilidade global e o mercado brasileiro operando de forma seletiva, sustentado principalmente pelos custos de reposição e pela administração dos estoques internos.
Fonte: Portal do Agronegócio
Fonte: Portal do Agronegócio
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