O sistema integrado lavoura-pecuária (ILP) consiste em combinar plantações de grãos (soja, milho e sorgo) com plantas forrageiras usadas para alimentar animais, principalmente gado de corte, de maneira rotacional em forma de consórcio. Isso resulta em maior fertilidade do solo, produtividade e recuperação de áreas degradadas, reduzindo o uso de agrotóxicos, risco de erosão, sazonalidade na produção e custos operacionais. Pesquisadores da Embrapa e Unicamp desenvolveram um método com inteligência artificial para identificar áreas com sistemas ILP por imagens de satélite, resultando em benefícios para a produção agropecuária no Brasil.
A pesquisa, financiada pela FAPESP e NWO, teve como objetivo integrar dados de sensoriamento com imagens de satélite para entender e modelar a dinâmica de sistemas ILP. A metodologia envolveu o uso de algoritmos de aprendizado profundo para identificar corretamente áreas de ILP em São Paulo e Mato Grosso. A precisão do modelo foi avaliada comparando com dados conhecidos, resultando em informações valiosas para os agricultores.
O mapeamento preciso das áreas de ILP permite uma gestão eficiente dos recursos agrícolas, otimizando o uso da terra e diversificando atividades para gerar renda adicional aos produtores. Além disso, as informações detalhadas derivadas desse mapeamento auxiliam na tomada de decisão na produção, baseada em práticas sustentáveis e científicas. O reconhecimento e mapeamento dessas áreas podem apoiar políticas governamentais que promovam práticas agrícolas sustentáveis, contribuindo para a renda dos produtores e regularidade do abastecimento.
