O zoneamento da soja é uma ferramenta essencial para orientar o manejo da cultura, reduzir riscos climáticos e aumentar a produtividade. No entanto, com o avanço da tecnologia, esse processo vem ganhando novos contornos por meio do uso de sensoriamento remoto, algoritmos de machine learning e deep learning.
Tradicionalmente, o zoneamento agrícola é conhecido em sua forma macro, principalmente após a criação do Zoneamento Agrícola de Risco Climático (Zarc), instrumento de política pública utilizado desde 1995 para orientar crédito e seguro rural no Brasil. O Zarc analisa variáveis como solo, clima e cultura para indicar o risco de perdas e o potencial produtivo por município.
Além do macrozoneamento, há o chamado microzoneamento, que analisa de forma detalhada as condições específicas de cada propriedade ou talhão, considerando variabilidade do solo, nutrição, compactação, microclima, incidência de pragas e disponibilidade hídrica. É nesse cenário que o sensoriamento remoto tem se destacado.
Sensoriamento remoto e índices de vegetação
Utilizado desde a década de 1970, o sensoriamento remoto permite monitorar lavouras por meio de imagens de satélite ou drones. A partir dessas imagens, são calculados índices de vegetação como:
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NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), que avalia vigor e densidade da vegetação;
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EVI (Enhanced Vegetation Index), mais sensível em áreas de vegetação densa;
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SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index), que reduz interferências do solo;
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NDRE (Normalized Difference Red Edge Index), relacionado ao teor de clorofila;
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NDWI (Normalized Difference Water Index), que indica o conteúdo de água na planta.
Esses indicadores permitem acompanhar tanto a variabilidade espacial (diferenças dentro do talhão) quanto a variabilidade temporal (evolução ao longo do ciclo da cultura), oferecendo informações estratégicas para tomada de decisão.
Estudos reforçam eficiência da tecnologia
Pesquisas conduzidas por especialistas da SpectraX demonstram como a integração entre sensoriamento remoto e inteligência artificial amplia a eficiência agronômica.
Em estudo publicado no Journal of Agronomy and Crop Science, pesquisadores mostraram que índices de vegetação são eficazes na fenotipagem de genótipos de soja cultivados sob diferentes níveis de saturação por bases no solo. O índice EVI apresentou correlação relevante com variáveis nutricionais e produtividade de grãos, auxiliando na identificação de materiais mais tolerantes a solos ácidos ou responsivos à calagem.
Outro trabalho apontou diferenças fisiológicas entre genótipos cultivados em solos com 30% e 60% de saturação por bases, indicando cultivares mais adaptadas a cada condição — fator decisivo para regiões do Cerrado.
Já em pesquisa publicada na revista Sustainability, foi demonstrado que técnicas de machine learning são eficientes na classificação de cultivares de soja. Entre os algoritmos testados, as redes neurais artificiais apresentaram maior precisão na identificação das variedades, especialmente quando utilizadas apenas bandas espectrais.
Em estudo mais avançado, utilizando deep learning e dados multiespectrais coletados por drones, cientistas conseguiram prever variáveis como dias até a maturidade, altura de plantas e rendimento de grãos com níveis significativos de correlação. A tecnologia abre caminho para previsões antecipadas e manejo mais ajustado à realidade de cada área.
Aplicações práticas no campo
Com base nas pesquisas, especialistas indicam que o uso do zoneamento aliado à tecnologia pode:
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Identificar cultivares mais adaptadas a solos com baixa ou alta saturação por bases;
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Monitorar grandes áreas com maior precisão;
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Antecipar problemas nutricionais ou hídricos;
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Prever produtividade e ajustar o manejo ao longo do ciclo;
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Reduzir incertezas e aumentar a sustentabilidade da produção.
A integração entre imagens de satélite, drones e algoritmos inteligentes transforma o zoneamento da soja em uma ferramenta estratégica de alta resolução, deixando de ser apenas uma diretriz macro para se tornar um instrumento prático de gestão agrícola.
Com isso, o produtor ganha mais segurança na tomada de decisão, reduz custos, otimiza recursos e fortalece a resiliência das lavouras frente às variações climáticas e de solo.
