Satélites ajudam a medir capim no pasto com precisão e apoiam pecuária sustentável

Uma nova metodologia desenvolvida pela Embrapa permite monitorar as pastagens no Brasil, e realizar estimativas bastante precisas da massa de forragem disponível para o gado. A inovação alia modelagem agrometeorológica e sensoriamento remoto, por meio de dados climáticos e imagens de satélite, para orientar práticas de manejo e apoiar a intensificação sustentável da produção de carne e leite no País.

A técnica foi aplicada em três diferentes sistemas de produção – extensivo, intensivo rotacionado e integração lavoura-pecuária (ILP) – na Fazenda Canchim da Embrapa Pecuária Sudeste, em São Carlos (SP). O modelo utilizado explicou mais de 67% da variação observada na massa de forragem disponível nos sistemas de produção, com destaque para o sistema extensivo, no qual a acurácia chegou a 86%, o que deixou os pesquisadores animados.

“Os resultados obtidos nos três tipos de sistemas de produção pecuária são promissores e demonstram a eficácia da metodologia em diferentes contextos”, relata o analista da Embrapa Meio Ambiente (SP) Gustavo Bayma. Ele explica que a abordagem utiliza um modelo chamado SAFER (Simple Algorithm for Evapotranspiration Retrieving) que integra dados do produto HLS (Harmonized Landsat Sentinel-2) da Agência Espacial americana, a Nasa, e da Agência Espacial Europeia, a ESA. Trata-se de uma coleção de dados de refletância de superfície da Terra dos satélites Landsat-8 e Sentinel-2. O modelo utiliza também dados de variáveis climáticas como radiação solar, temperatura, umidade e velocidade do vento, para simular o crescimento da forragem.

“O modelo SAFER tem pouca aplicação na área de pastagens. É mais utilizado em estudos sobre demanda hídrica. Nosso grupo é um dos pioneiros em aplicar o modelo no contexto das pastagens”, conta Bayma.

Um importante diferencial desse estudo é a sua aplicação simultânea da metodologia nos três sistemas de produção pecuária e na distinção entre dois componentes da forragem em campo: a matéria seca total (MST) e a matéria verde (MV). Essa diferenciação se mostrou essencial para melhorar a precisão das estimativas. Ao comparar os dados de matéria verde de campo e os estimados pelo modelo SAFER , os pesquisadores conseguiram gerar estimativas mais precisas.

“Enquanto a matéria seca total inclui material senescente e de baixa qualidade nutricional, a matéria verde está diretamente relacionada à produtividade do pasto e ao volume consumo pelos animais”, explica a pesquisadora Sandra Nogueira, coautora do estudo.

A pesquisa

O estudo utilizou medições de campo realizadas ao longo de dois anos, com amostragens destrutivas em áreas alinhadas espacialmente aos pixels das imagens dos satélites (30 x 30 metros). Essa estratégia permitiu validar os resultados do modelo com base em dados reais de campo, reforçando a confiabilidade da metodologia.

A metodologia mostrou maior eficácia em ambientes com menor intervenção humana, como no sistema extensivo, em que a estabilidade das condições da pastagem favoreceu a precisão dos cálculos. Já no sistema ILP, a alternância entre cultivo de milho e pastejo, associada à adubação e à decomposição de resíduos, trouxe mais complexidade, mas ainda apresentou desempenho satisfatório. No sistema intensivo rotacionado, a precisão foi levemente menor, em função da dinâmica mais acelerada do manejo.

Sensoriamento remoto cada vez mais presente na agropecuária

Para o pesquisador do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) Marcos Adami, o uso de satélites e tecnologias associadas está em rápida evolução e tende a ampliar ainda mais as possibilidades de monitoramento forrageiro. “Com sensores hiperespectrais, drones e inteligência artificial, poderemos prever variações nas pastagens com maior antecipação e acurácia”, explica. Segundo ele, essas inovações podem ser incorporadas a programas estratégicos como o Programa Nacional de Conversão de Pastagens Degradadas (PNCPD).

A pesquisadora da Embrapa Patrícia Santos destaca que o desenvolvimento e a adoção de tecnologias de sensoriamento remoto representam um avanço significativo na gestão dos sistemas de produção pecuária, ao contribuírem para uma gestão mais precisa das áreas produtivas.

“Essas tecnologias tornam possível identificar variações na quantidade de forragem ao longo do tempo, favorecendo decisões mais assertivas no planejamento forrageiro e no manejo sustentável”, afirma a cientista. Ela reforça ainda que os dados gerados podem orientar políticas públicas e iniciativas privadas voltadas à recuperação de áreas produtivas, contribuindo para os objetivos da PNCPD.

Santos frisa que, em um cenário em que o Brasil busca aumentar a produtividade pecuária sem expandir a área de pastagem com manejo (estimadas em 113,2 milhões de hectares, dados do IBGE de 2020), ferramentas como essa podem desempenhar papel crucial. Dados da Embrapa, mostram que os sistemas integrados de produção já ocupavam 17,4 milhões de hectares em 2020 e a expectativa é alcançar 30 milhões até 2030.

Ao permitir o monitoramento contínuo das pastagens com maior precisão e em maior escala, a nova metodologia poderá ser estratégica para atender à crescente demanda global por alimentos sem comprometer os recursos naturais. “É uma contribuição concreta para a intensificação sustentável da pecuária brasileira”, conclui Bayma.

O estudo completo pode ser acessado aqui. O trabalho é assinado por Gustavo Bayma, Sandra Furlan Nogueira, Marcos Adami, Edson Sano, Daniel Nuñez, Patrícia Santos, José Pezzopane, Célia Grego, Antônio Teixeira e Sergii Skakun.