Por Vasyl Cherlinka
Quando recorremos ao sensoriamento remoto para relatórios climáticos, especialmente no que diz respeito à classificação de culturas, a pergunta mais crítica que enfrentamos é: podemos realmente confiar nos dados? A avaliação de acurácia é o nosso “teste decisivo” padrão para julgar se os insumos, como imagens de alta resolução do Sentinel, são de fato adequados para a tarefa. Ainda assim, é interessante — e por vezes frustrante — como as definições variam entre pesquisadores. Com frequência, dependemos de métricas únicas, como o erro quadrático médio (RMSE), mas, sinceramente, esses números isolados raramente contam a história completa. Eles podem até ser estatisticamente enganosos se analisados descontextualizados.
Pesquisas atuais sugerem que estamos simplificando demais o problema. Para corrigir isso, precisamos mudar a abordagem. Uma única porcentagem de acurácia não consegue capturar a complexidade das paisagens agrícolas. Não devemos apenas reportar o número final de acurácia; é essencial documentar toda a metodologia de avaliação.
Classificação de culturas usando imagens de satélite e análises
Se você já tentou gerenciar uma cadeia de suprimentos ou avaliar riscos de crédito agrícola com base em suposições, sabe que isso é uma receita para o desastre. Não estamos falando apenas de criar mapas bonitos; estamos falando de um sistema que integra imagens de satélite Sentinel e mapas interativos para ajudar organizações a tomar decisões que realmente se sustentam.
O que considero mais convincente aqui é a metodologia. Em vez de analisar um único recorte no tempo, a EOSDA utiliza uma arquitetura “Conv-LSTM”. Em termos simples, isso significa que a IA analisa tanto o formato dos campos (espacial) quanto como eles mudam ao longo da estação (temporal). Ao alimentar o modelo com séries temporais de uma estação inteira de imagens do Sentinel-2 (especificamente o produto L2A, com suas 8 bandas espectrais), o sistema consegue distinguir culturas com base em seus ciclos de crescimento característicos.
A acurácia declarada chega a até 90%, o que é impressionante para sensoriamento remoto. No entanto, sejamos realistas: tecnologia não é mágica. O sistema tem pontos cegos, especialmente em áreas com forte cobertura de nuvens ou campos muito pequenos (abaixo de 2 hectares). Para obter os melhores resultados, é preciso “alimentar a máquina”: quanto mais dados de campo (ground truth) forem fornecidos, mais preciso o modelo se torna.
O ganho é clareza imediata para o planejamento da produção e para avaliações de risco em seguros. Isso permite uma otimização mais inteligente de recursos no presente. Esses dados também constroem a base para políticas de segurança alimentar e monitoramento de bioenergia. Em essência, transformam a agricultura de um setor reativo em um setor preditivo.
Relatórios Climáticos Exigem Dados Precisos
Relatórios climáticos costumam ser discutidos abstratamente, mas, na prática, são extremamente intensivos em dados. Para calcular emissões com precisão, é necessário saber exatamente o que está sendo cultivado em cada campo — e aí reside o verdadeiro desafio. Um caso recente na Península de Yorke, na Austrália, ilustra bem isso. Uma empresa de análises climáticas precisava classificar culturas em 3.000 quilômetros quadrados para validar um projeto de monitoramento de carbono. As restrições eram severas: não havia dados de campo para treinar os modelos, o prazo era rígido (seis semanas) e a paisagem era dominada por trigo e cevada — culturas quase indistinguíveis do espaço. O levantamento tradicional estava fora de cogitação; o único caminho viável foi usar imagens de alta frequência do satélite Sentinel.
- O desafio: classificar 3.000 km² de áreas agrícolas diversas sem nenhum dado de validação em campo.
- A complexidade: diferenciar culturas espectralmente semelhantes (como trigo e cevada) em uma paisagem mista.
- O prazo: rápido e inegociável de seis semanas para um proof of concept.
A resposta técnica a esse desafio foi fascinante. Em vez de depender de imagens estáticas, a solução utilizou um modelo Conv-LSTM. Essa abordagem de deep learning processa os dados de satélite essencialmente como um vídeo, e não como uma foto, analisando como as culturas mudam ao longo da estação para identificá-las. Com esse processamento avançado de imagens do Sentinel-2, a equipe conseguiu gerar limites de campos e máscaras de classificação precisos. Inclusive, foi possível agrupar os cereais mais difíceis eficazmente para o proof of concept. O resultado foi claro: apesar da ausência de dados locais, as análises modernas de satélite forneceram os insights acionáveis necessários para atender aos rigorosos padrões de relatórios climáticos do cliente.
Conclusão
Para mim, o verdadeiro poder dos mapas de cobertura do solo não está apenas nos dados, mas na forma como os interpretamos. Precisamos ir além de métricas simples de acurácia e compreender a metodologia em si. À medida que a IA evolui, nossa capacidade de utilizar imagens de satélite Sentinel-2 tende a se aprimorar ainda mais, transformando pixels brutos em insights indispensáveis para uma tomada de decisão global verdadeiramente sustentável.
Autor:
Vasyl Cherlinka é Doutor em Ciências Biológicas, especializado em pedologia (ciência do solo), com 30 anos de experiência na área. Com um diploma em agroquímica, agronomia e ciência do solo, o Dr. Cherlinka tem aconselhado sobre essas questões no setor privado por muitos anos.