O Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) apresentou uma tecnologia baseada em Inteligência Artificial e Machine Learning capaz de automatizar a identificação e o monitoramento de campos agrícolas em todo o território nacional. A metodologia passa a integrar o novo Manual da ONU sobre Sensoriamento Remoto para Estatísticas Agrícolas e coloca o Instituto na linha de frente do uso de técnicas avançadas para a produção estatística agropecuária.
Desenvolvido integralmente pela Gerência de Inteligência em Dados Agropecuários e Inovação (GIDAI/COAGRO/DPE), o método utiliza redes neurais profundas para reconhecer padrões do agro brasileiro e delimitar automaticamente os talhões agrícolas, considerados a menor unidade de análise da atividade agropecuária no país. O trabalho foi publicado no capítulo Semantic Segmentation for Automatic Field Boundary Delineation do manual da ONU e é assinado por técnicos do IBGE, pesquisadores da Universidade Federal de Viçosa e colaborador independente.
Na prática, a tecnologia elimina a dependência de processos manuais e amplia a precisão e a frequência das atualizações dos dados oficiais. Segundo o pesquisador do IBGE Ian Nunes, o modelo é pré-treinado para compreender as características do território nacional, o que permite maior robustez, redução de custos com anotação de dados e maior aderência à realidade observada em campo.
O avanço é considerado estratégico para o 12º Censo Agropecuário, Florestal e Aquícola, ao viabilizar a coleta de informações geoespacializadas com nível de detalhamento inédito. Além do retrato censitário, o sistema permitirá o acompanhamento contínuo das mudanças no uso da terra, a identificação da expansão de lavouras e o aprimoramento das estimativas de safra a partir do cruzamento entre área plantada e modelos de rendimento.
A automação também deve apoiar pesquisas regulares do Instituto, como a Pesquisa Agrícola Municipal (PAM), a Pesquisa da Pecuária Municipal (PPM) e o Levantamento Sistemático da Produção Agrícola (LSPA), contribuindo para maior agilidade na formulação e no ajuste de políticas públicas voltadas ao setor.
A construção da base de dados que alimenta os algoritmos envolveu uma força-tarefa nacional, com a participação de mais de uma centena de profissionais de quase todas as superintendências do IBGE. Ao longo de cerca de 17 meses, foram anotados manualmente mais de 1,6 milhão de polígonos sobre imagens de satélite, marco considerado inédito na produção estatística brasileira.
Além do uso agrícola, o IBGE avalia que a metodologia pode ser aplicada a outros desafios de mapeamento territorial, incluindo áreas urbanas, cobertura e uso da terra, áreas verdes e delimitação de assentamentos precários, ampliando o potencial de uso da inteligência artificial em diferentes áreas da estatística oficial.
Foram feitas duas publicações da ONU com participação direta de técnicos do IBGE, em 2025, reforçando o protagonismo do Instituto no debate internacional sobre big data, observação da Terra e ciência de dados aplicada às estatísticas públicas. Para o IBGE, o reconhecimento consolida uma estratégia de longo prazo voltada à modernização da produção estatística e à incorporação de tecnologias de ponta no acompanhamento da realidade agropecuária brasileira.
Com informações do Gov.br
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