O IBGE passou a empregar técnicas de inteligência artificial para mapear áreas agrícolas no território brasileiro, utilizando algoritmos de aprendizado de máquina treinados a partir de imagens de satélite. A tecnologia identifica padrões de uso do solo e classifica culturas com maior rapidez e padronização. Segundo o professor Hugo Oliveira, da Universidade Federal de Viçosa, que colaborou com o projeto, o método reduz a necessidade de extensas campanhas de campo e do trabalho manual de grandes equipes, ampliando a escala de produção de dados e diminuindo custos operacionais.
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A iniciativa terá impacto direto no 12º Censo Agropecuário, Florestal e Aquícola, ao permitir a coleta de informações geoespacializadas com maior nível de detalhe e atualização frequente. A ferramenta também deve apoiar levantamentos contínuos, como a Pesquisa Agrícola Municipal (PAM) e o Levantamento Sistemático da Produção Agrícola (LSPA), acompanhando a expansão de lavouras e mudanças no uso da terra. Para o setor produtivo, a expectativa é de estimativas mais consistentes de área plantada e projeções de safra, a partir do cruzamento entre delimitação espacial e modelos de rendimento.
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O sistema foi desenvolvido ao longo de 17 meses por uma equipe com mais de cem profissionais do instituto, que realizaram a anotação manual de cerca de 1,6 milhão de polígonos em imagens de satélite para treinar os algoritmos. O método foi incluído em manual prático da ONU, o que indica interesse internacional na abordagem. Técnicos do IBGE afirmam que a metodologia pode ser adaptada a outros usos no futuro, como mapeamento urbano, identificação de áreas verdes e apoio a estimativas populacionais, conforme a disponibilidade de dados e validações específicas.
ISSN 3086-0415, edição de Luiz Ugeda.
