Sendo os Estados Unidos o principal destino do café do Brasil, havia a expectativa de que o produto entrasse na lista de exceções divulgada em agosto, quando o país efetivou o tarifaço contra as exportações brasileiras. Mas parece que isso não deve ocorrer tão cedo. Pelo menos é o que indica uma ordem assinada pelo presidente Donald Trump.

O texto oficial, publicado no site da Casa Branca na última sexta-feira (5), não cita diretamente o café nem outros produtos. No entanto, Trump afirma que pode reduzir a zero as tarifas recíprocas de importações consideradas estratégicas, desde que os países tenham compromissos firmados em acordos comerciais com os Estados Unidos e que isso atenda aos “interesses nacionais” e à emergência declarada pelo governo. 

No documento, o líder norte-americano acrescenta que a lista de possíveis isenções reúne produtos “que não podem ser cultivados, minerados ou produzidos naturalmente nos Estados Unidos ou em quantidade suficiente para atender à demanda doméstica”.

Negociações em andamento: o que diz o Cecafé 

Apesar da publicação, o Conselho dos Exportadores de Café do Brasil (Cecafé) confirma que o grão foi inserido na chamada “lista master” de potenciais exceções. Isso porque o café se enquadra entre os itens estratégicos não produzidos em escala suficiente nos Estados Unidos. 

A entidade destaca, porém, que não há definição nem seleção dos países que produzem esses produtos a serem isentados pelo governo norte-americano. Para o Cecafé, o próximo passo será levar o tema ao Comitê Interministerial de Gestão da Crise do Tarifaço, liderado pelo vice-presidente Geraldo Alckmin, com o objetivo de pleitear a isenção para o Brasil. 

Vale lembrar que na semana passada, representantes do setor produtivo e da indústria estiveram em Washington para tentar negociar uma saída com os Estados Unidos. Em uma rede social, o diretor-geral do Cecafé, Marcos Matos, reafirmou o papel da entidade nas negociações. “Alcançamos um resultado e agora o foco está em levar essa informação junto ao comitê”. 

Nos bastidores, a expectativa é de que o próximo passo seja justamente uma reunião com a gestão interministerial para pleitear a isenção para o Brasil.

Café brasileiro sem garantias: o que esperar?

O consultor em agronegócios Carlos Cogo, diretor da Cogo Inteligência em Agronegócio, no entanto, faz um alerta sobre a ausência de menção explícita do café. “Não está claro se haverá redução de tarifas sobre o café de outros países. Porém, se ocorrer, pode aliviar a situação de abastecimento do mercado norte-americano”. No longo prazo, o especialista afirma que isso poderia afetar negativamente os preços pagos no Brasil.

Sobre o avanço das negociações entre os governos de Brasil e Estados Unidos, Cogo é categórico: sem canal diplomático aberto neste momento, o café brasileiro está na mão das negociações do setor privado dos dois países.

Um modelo em desenvolvimento pela Embrapa conseguiu estimar com assertividade a produtividade da cana-de-açúcar com base em imagens de satélite coletadas durante a fase de crescimento da lavoura.

O resultado foi obtido integrando as fotos com técnicas estatísticas, aprendizagem de máquina e tecnologia.

A pesquisa utiliza uma série temporal de imagens da PlanetScope disponibilizadas por meio do Programa Brasil Mais, do Ministério da Justiça e Segurança Pública (MJSP).

As imagens diárias permitem que os pesquisadores identifiquem os melhores momentos do desenvolvimento da planta para se obter o índice de vegetação usado na previsão.

As informações coletadas nas imagens integradas a variáveis como cultivar, ciclo de produção e precipitação acumulada durante a fase de crescimento são usadas em um modelo de predição.

No caso da cana-de-açúcar, um trabalho feito em parceria com a Cooperativa dos Plantadores de Cana do Estado de São Paulo (Coplacana) monitorou duas safras durante três anos e obteve coeficiente de determinação de 0,89.

Isso significa que quando comparadas as predições do modelo com a produtividade observada na lavoura pelos métodos agronômicos tradicionais, houve 89% de precisão, índice considerado alto para previsões.

O pesquisador da Embrapa Agricultura Digital Geraldo Magela Cançado destaca que o trabalho começou com um modelo mais simples, mas, conforme os trabalhos avançarem, novas variáveis serão inseridas, como temperatura, textura do solo e disponibilidade hídrica. Com essas variáveis espera-se melhorar a eficiência da ferramenta.

A expectativa da equipe que trabalha na pesquisa é a de gerar um modelo de predição que possa ser utilizado por produtores e indústria com dados por talhão nas propriedades rurais.

Isso possibilitaria melhor planejamento estratégico, antecipação de negociações, programação de logística e a orientação para possíveis intervenções na lavoura. Outro possível uso seria pelo poder público na previsão de safras.

“Essa metodologia permite um levantamento de safra mais objetivo. Queremos diminuir a subjetividade dessa previsão e ser mais abrangente. Considerada a imensidão deste país, só com o uso de imagens de satélites isso se torna possível”, afirma o pesquisador João Antunes.

Produtividade da soja

Após a primeira experiência com a cana-de-açúcar, a mesma metodologia começou a ser utilizada na cultura da soja em uma pesquisa de validação do uso do bioestimulante Hydratus, que protege plantas contra a seca e estimula o crescimento vegetal.

Três áreas foram monitoradas. Em duas delas, a equipe da pesquisa utilizou as imagens de satélite do PlanetScope e, na terceira, imagens feitas com uso de drone. Enquanto na cana foi adotado o índice vegetativo por diferença normalizada verde (GNDVI) para predição da produtividade, na soja foi usado o índice de vegetação realçado (EVI2).

Os resultados obtidos não só acusaram a diferença de produtividade entre os tratamentos com diferentes doses e testemunha do bioestimulante Hydratus, como tiveram uma correlação de 71% entre a produtividade predita e a observada. Embora menor do que a assertividade da cana-de-açúcar, o índice de predição do modelo é considerado alto.

“Cada cultura tem um comportamento diferente e é normal essa variação entre elas. No geral, assumimos como aceitáveis níveis de correlação acima de 0,6 (ou seja, o modelo é capaz de explicar acima de 60% da variação observada).

No caso da cana, como a produção está muito ligada ao próprio dossel da planta (parte da planta sobre a superfície do solo, formada por folhas e colmos), obtêm-se melhores resultados, pois é quase uma relação direta entre biomassa e produtividade de colmo (caule típico de gramíneas, como a cana).

Já no caso da soja, como o produto é o grão, a relação dossel da soja e produtividade não é tão direta”, diz Cançado. Segundo ele, os bons resultados do modelo de predição trazem otimismo para o uso em pesquisas de campo, permitindo o monitoramento preciso e não destrutivo.

“Essa estrutura de avaliação dupla, combinando métricas agronômicas com sensoriamento remoto, fornece uma estratégia inovadora e econômica para avaliação do desempenho das culturas em tempo real”, afirma o pesquisador.

De acordo com o analista da Embrapa Eduardo Speranza, devido ao volume ainda pequeno de amostras usadas para treinar o algorítmo, o modelo com cálculos estatísticos vem se mostrando mais preciso.

“Apesar de ter muitos experimentos, trabalhamos em uma publicação com 500-600 amostras para treinar um algoritmo. Essa quantidade para aprendizado de máquina é pequena. O método de aprendizagem de máquina tem potencial de ser melhor, mas necessita de milhares de amostras”, contextualiza.

Sob supervisão de Victor Faverin