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Tecnologia consegue prever a produtividade da cana com 89% de acerto

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5 meses ago

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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

Foto: Divulgação

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

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PRF apreende mais de 1.600 kg de maconha escondida em carga de soja no Paraná

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2 horas ago

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fevereiro 4, 2026

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Ministério da Justiça e Segurança Pública

A Polícia Rodoviária Federal (PRF) apreendeu mais de 1.600 quilos de maconha na tarde desta terça-feira (3), por volta das 18h, durante fiscalização na BR-277, no município de Irati, no Paraná.

A equipe deu ordem de parada a um caminhão com placas de Porto Velho (RO). Durante a abordagem, o motorista informou que havia carregado soja no município de Naviraí (MS) e que o destino final da carga seria Curitiba (PR).

Ao longo da fiscalização, os policiais identificaram nervosismo e contradições nas informações prestadas pelo condutor, especialmente em relação ao trajeto percorrido e aos locais de descanso. Diante da suspeita, foi realizada uma verificação detalhada da carga.

Na inspeção, a PRF localizou 153 fardos de maconha prensada, ocultos e misturados à carga de soja. Ao todo, foram apreendidos 1.609,8 quilos da droga.

O motorista foi preso em flagrante pelo crime de tráfico de drogas e encaminhado, juntamente com o caminhão e o entorpecente apreendido, à Polícia Civil de Irati (PR), onde foram adotados os procedimentos legais cabíveis.

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Clima ajuda aumentar a produtividade e faz preço do café recuar, aponta Cepea

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4 horas ago

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fevereiro 4, 2026

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Foto: Marcelo Camargo/ABr

As condições climáticas mais favoráveis em grande parte de janeiro e a expectativa de continuidade da umidade no início de fevereiro devem beneficiar o enchimento dos grãos de café, fase considerada decisiva para a temporada, de acordo a avaliação dos pesquisadores do Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada (Cepea).

Diante desse cenário produtivo mais positivo, os preços do café vêm recuando no mercado brasileiro. Entre 30 de dezembro e 30 de janeiro, o Indicador Cepea/Esalq do arábica tipo 6, bebida dura para melhor, posto na capital paulista, caiu R$ 80,19 por saca de 60 quilos, o equivalente a uma retração de 3,7%.

No encerramento do dia 30 de janeiro, a cotação ficou em R$ 2.094,55 por saca. Já a média de janeiro de 2026, de R$ 2.178,82, foi a menor desde outubro de 2025.

Safra maior, mas clima ainda inspira atenção

No campo, a perspectiva é de que a safra 2026/27 de café arábica apresente produção superior à da temporada anterior. O avanço está relacionado às condições climáticas mais favoráveis observadas em parte do período recente.

Apesar disso, os pesquisadores do Cepea alertam que o clima segue como fator de risco. O final de dezembro foi marcado por temperaturas elevadas e baixa umidade em algumas regiões produtoras, situação que pode comprometer a formação dos grãos e resultar em cafés chochos.

Segundo o centro de pesquisas, o comportamento do clima nas próximas semanas será determinante tanto para o desempenho produtivo quanto para o direcionamento dos preços no mercado interno.

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Senado aprova MP que libera R$ 83,5 milhões para combate a pragas na agropecuária

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5 horas ago

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fevereiro 4, 2026

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Foto: Lula Marques/Agência Brasil

Após passar pela Câmara dos Deputados no começo da semana, o Senado aprovou nesta terça-feira (3) a medida provisória que autorizou a liberação de R$ 83,5 milhões para ações de prevenção e combate a pragas e doenças que atingem a agropecuária brasileira. A MP 1.312/2025 foi aprovada em votação simbólica e segue agora para promulgação.

O crédito extraordinário começou a ser executado em setembro de 2025 e é destinado ao Ministério da Agricultura e Pecuária (Mapa), com foco em emergências sanitárias envolvendo a produção animal e vegetal. Entre os principais alvos das ações estão a gripe aviária, a mosca-da-carambola, a monilíase do cacaueiro e a vassoura-de-bruxa da mandioca.

No caso da gripe aviária, a doença foi identificada em maio de 2025 em aviários comerciais no Rio Grande do Sul. Posteriormente, houve registro de focos em criações de subsistência em Mato Grosso, Goiás, Espírito Santo, Minas Gerais, São Paulo e no Distrito Federal. Ao todo, segundo o governo federal, foram dez focos confirmados ao longo de 2025, o que levou à decretação de estado de emergência zoossanitária em todo o país.

O volume de recursos autorizado pela MP é quase o dobro do valor destinado em 2025 ao Sistema Unificado de Atenção à Sanidade Agropecuária (Suasa), responsável por coordenar respostas a emergências sanitárias no campo.

Do total liberado, R$ 45 milhões serão aplicados diretamente pela União em despesas correntes, como aquisição de insumos, contratação de serviços e realização de estudos técnicos. Outros R$ 29,5 milhões são destinados a obras e investimentos incorporados ao patrimônio da União. Já R$ 9 milhões serão repassados aos governos estaduais para apoio às ações locais de defesa agropecuária.

Durante a tramitação, o relator da matéria na Comissão Mista de Orçamento, senador Randolfe Rodrigues (PT-AP), destacou que a medida contribui para o enfrentamento da vassoura-de-bruxa da mandioca no Amapá, com impacto direto sobre agricultores familiares e comunidades indígenas da região.

O presidente do Senado, Davi Alcolumbre, também ressaltou o papel da Embrapa no apoio técnico às ações, enquanto o senador Jayme Campos (União-MT) afirmou que o reforço orçamentário é essencial para garantir a segurança alimentar e manter a credibilidade sanitária do Brasil nos mercados internacionais.

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