A Câmara dos Deputados aprovou o Requerimento 212/2026, que acelera a tramitação do Projeto de Lei 2951/2024, voltado ao aperfeiçoamento do marco legal do seguro rural. A proposta trata de mudanças nas regras do setor, considerado estratégico para a política agrícola e para a mitigação de riscos na produção agropecuária.

O requerimento foi apresentado pelo deputado Pedro Lupion (Republicanos-PR), presidente da Frente Parlamentar da Agropecuária (FPA). O projeto é de autoria da senadora Tereza Cristina (PP-MS), que ocupa a vice-presidência da frente no Senado.

Proposta busca ajustes no sistema de seguro

O PL 2951/2024 propõe alterações nos marcos legais do seguro rural, com foco em aprimorar o funcionamento do sistema, ampliar a previsibilidade e enfrentar dificuldades relacionadas ao financiamento da subvenção ao prêmio do seguro rural (PSR).

Segundo o deputado Pedro Lupion, a urgência na tramitação se justifica pelo aumento da frequência de eventos climáticos extremos e pelos impactos na renda dos produtores e na cadeia produtiva. Ele também argumenta que o projeto busca enfrentar a instabilidade e a limitação de recursos destinados à subvenção federal, além de promover maior segurança jurídica e ajustes na governança do sistema.

Com a aprovação do requerimento, o projeto passa a tramitar em regime de urgência e poderá ser votado diretamente no plenário da Câmara, sem necessidade de análise prévia nas comissões temáticas.

O debate ocorre em um contexto de pressão do setor agropecuário por maior previsibilidade nas políticas de gestão de risco, especialmente diante de perdas climáticas recorrentes e desafios no acesso ao seguro rural.

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Cientistas brasileiros desenvolveram uma plataforma para o diagnóstico da ferrugem-asiática da soja, uma das doenças mais severas da cultura. A tecnologia integra inteligência artificial à análise combinada de dados climáticos, agronômicos e de imagens digitais.

Hospedado em nuvem, o sistema avalia o risco de ocorrência da ferrugem e gera relatórios com recomendações técnicas de manejo, contribuindo para decisões mais precisas no campo. Agora, os pesquisadores buscam parceiros privados para viabilizar a transferência da solução ao setor produtivo.

O modelo reúne dados de sensores ambientais, imagens digitais das folhas e parâmetros agronômicos, como cultivar, espaçamento e calendário de plantio. Os resultados são apresentados em um painel on-line, que permite aos agricultores acompanhar séries temporais de dados climáticos e imagens das plantas.

O sistema foi desenvolvido no âmbito do projeto Ferramenta Digital Avançada para o Gerenciamento de Riscos Agrícolas, apoiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp). A iniciativa integrou parte do doutorado do cientista da computação Ricardo Alexandre Neves na Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), sob a orientação do pesquisador da Embrapa Instrumentação (SP) Paulo Cruvinel.

Severidade da ferrugem gera prejuízos

A soja tem importância econômica global, devido a sua versatilidade. No Brasil, a estimativa da Companhia Nacional de Abastecimento (Conab) para a safra 2025/26 é de cerca de 177,6 milhões de toneladas, um aumento de 3,6% na área cultivada, totalizando 49,1 milhões de hectares.

O grão é matéria-prima para alimentos, ração animal e biocombustíveis. Mas dados da Embrapa apontam que a ferrugem asiática, provocada pelo patógeno Phakopsora pachyrhizi, pode causar até 80% de perdas na lavoura e gerar custos com o controle, que podem ultrapassar US$ 2 bilhões por safra.

A disseminação da doença é feita pelo vento, que pode espalhar o fungo na própria lavoura, em áreas vizinhas ou distantes. Portanto, dificulta seu controle. O controle utiliza fungicidas químicos, mas a ferrugem asiática está cada vez mais resistente às diversas classes desses defensivos.

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“Para obter uma lavoura livre da ferrugem asiática, pode haver excesso de aplicações. Isso implica em prejuízos ao meio ambiente e aos produtores, uma vez que impacta nos custos de produção”, afirma Cruvinel.

A doença se manifesta inicialmente com manchas amareladas ou alaranjadas. No estágio intermediário, essas manchas se expandem e formam áreas avermelhadas maiores. Na fase avançada, as áreas afetadas tornam-se castanhas e cobrem grandes porções da folha, que perece.

Fusão de dados facilita diagnóstico

Os cientistas desenvolveram o sistema por on-farm research – pesquisa a campo diretamente no ambiente de produção -, em um modelo que utiliza variáveis climáticas, dados relacionados às plantas de soja, e informações obtidas a partir de imagens digitais de folhas da soja. As variáveis climatológicas foram observadas no período de monitoramento na área da cultura.

“A tecnologia classifica a favorabilidade da doença em três níveis, baixo, médio e alto, a depender da combinação do conjunto das variáveis relacionadas ao estágio de infestação. Com isso, é possível realizar diagnósticos e prognósticos de controle da doença, com maior eficácia e precisão”, complementa Neves.

Segundo ele, o nível de favorabilidade é definido por inferência estatística em função do comportamento do conjunto das variáveis consideradas e relacionadas à ocorrência da doença.

Os pesquisadores explicam que o sistema funciona a partir da junção de dados. Os principais viabilizam a análise de fatores essenciais ao desenvolvimento do fungo, como o período de molhamento foliar – umidade relativa acima de 90%, na faixa de temperatura entre 18°C e 26,5°C – ou o ponto de orvalho.

O trabalho utiliza técnicas avançadas e específicas de processamento para extrair informações das imagens digitais de folhas da soja. Padrões de cor, como verde, amarelo e marrom, estão associados aos estágios de evolução da doença.

Cruvinel conta que, para a fusão desses dados, o estudo avaliou dois métodos. O sistema, por fim, utiliza o modelo de Cadeias Ocultas de Markov, que oferece robustez, eficácia e eficiência ao processo de suporte à decisão. Essa metodologia se mostrou superior à de lógica Fuzzy (difusa), alcançando 100% de acerto na correspondência dos cenários avaliados sobre riscos de ocorrência da ferrugem asiática em áreas de cultura de soja.

“O modelo desenvolvido para a fusão de dados de diferentes variáveis oportunizou estruturar uma base de regras completa, que considera sistematicamente diferentes situações em que seja provável a doença ocorrer”, diz o pesquisador.

Durante o estudo de quatro anos com a cultivar convencional BRS 537 da Embrapa Soja (PR), os pesquisadores utilizaram mais de 2 gigabytes de dados por ciclo de cultura, considerando informações coletadas em lavoura real durante o cultivo, em parcelas georreferenciadas na região de Poxoréu (MT) e fotografadas sob índices de iluminação conhecidos.

Dados estão à disposição dos produtores

Os relatórios analíticos disponibilizados no painel de controle foram constituídos com base em um histórico de vinte anos e possibilitam avaliar períodos de ciclos da cultura. O sistema possui interface amigável para navegação, organizada, com informações básicas e de interesse para produtores e potenciais usuários.

De acordo com Cruvinel e Neves, os relatórios gerenciais têm por objetivo apoiar às tomadas de decisão do produtor quanto à gestão das áreas de plantio, possibilitando avaliar a ocorrência ou não da ferrugem asiática e o estágio de severidade da doença, além de apresentar recomendações agronômicas baseadas no diagnóstico para o controle da doença.

Cruvinel acrescenta que o relatório é exibido na aba “Recomendações Agrícolas” do painel de controle, onde há também um link para o site Agrofit, banco de informações sobre os produtos agroquímicos e afins registrados pelo Ministério da Agricultura e Pecuária (Mapa), para consultas e seleção de fungicidas recomendados para o controle da ferrugem asiática.

Solução reduz uso de fungicidas

Os pesquisadores afirmam que o sistema viabiliza o monitoramento da presença ou não da ferrugem asiática da soja, bem como a avaliação da dinâmica de ocorrência da doença, em seus diferentes estágios de severidade e risco no processo agrícola produtivo.

“O ponto-chave da pesquisa foi criar um método que integra dados heterogêneos para oferecer um diagnóstico mais confiável. Depender apenas de imagens ou apenas de dados climáticos isolados não é suficiente para uma avaliação precisa, o que pode levar a diagnósticos falso-positivos. Além disso, a solução oferece prevenção e uso racional de fungicidas”, afirma Neves, que é atualmente professor do Instituto Federal de São Paulo (IFSP), campus de São João da Boa Vista.

Sistema é validado por especialistas

Para Bernardo Vieira e Katia Nechet, fitopatologistas da Embrapa Meio Ambiente (SP) a solução desenvolvida é de grande valia para o produtor, pois cruzou dados obtidos de imagens de folhas de soja com ferrugem asiática, cujos sintomas e severidade foram avaliados por especialistas, e dados climáticos coletados por sensores ambientais.

Os pesquisadores pontuam que o modelo desenvolvido e validado tem como mérito fornecer estimativas mais acuradas e precisas para prever a propensão climática favorável à progressão da doença.

“Na prática, o método propicia a tomada de medidas de controle em campo antes que a doença atinja alta severidade, uma vez que permite aos produtores decidirem, de forma antecipada, o melhor momento para utilização de medidas de controle”, ressaltam Vieira e Nechet, que participaram da validação do modelo, além de outros especialistas.

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O Sistema Faesp/Senar e a Confederação da Agricultura e Pecuária do Brasil (CNA) estão construindo no município de São Roque, interior do estado de São Paulo, um dos maiores centros de excelência em tecnologia rural do Brasil.

A previsão é que o espaço, de nove mil metros de área construída, fique pronto ainda em 2026, tenha 24 cursos e capacidade para receber até cinco mil alunos a cada ano. O foco será na aplicação de inteligência artificial, conectividade e soluções tecnológicas avançadas para capacitar profissionais do setor e produtores rurais para lidar com as transformações digitais no campo.

O superintendente do Senar-SP, Fábio Carrion, ressalta que o centro está sendo concebido para ter uma vocação em big data, inteligência artificial e Internet das Coisas (IoT, na sigla em inglês).

“Essas tecnologias já existem, são necessárias e podem atender não exclusivamente o grande produtor, assim como o pequeno produtor. A gente vai trazer com isso uma contribuição bem forte, fazendo com que o pequeno, o médio e o grande produtor tenham um ganho de produtividade, ganhem escala em suas produções, consequentemente melhorando para muitas outras pessoas com geração de emprego e outros aspectos”, diz.

Já o gerente de Tecnologia e Inovação do Senar-SP, Alexandre Capelli, conta que a ideia da construção do centro veio por meio dos sindicatos rurais do estado, que apontaram as suas necessidades. De acordo com ele, as soluções serão individualizadas, ou seja, aplicáveis em diferentes regiões produtoras do estado. “A gente procura colocar os programas de informação profissional de acordo com cada cluster econômico local”, ressalta.

A ideia é que o centro de excelência em tecnologia rural não impacte apenas o estado de São Paulo, mas ganhe contornos nacionais por meio da sinergia com as ações do Instituto CNA, entidade sem fins lucrativos focada no desenvolvimento socioeconômico e técnico do agronegócio brasileiro.

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