MÉTODO DE PREVISÃO DE PRODUTIVIDADE AGRÍCOLA, ATRAVÉS DA SELEÇÃO AUTOMÁTICA DE VARIÁVEIS CLIMÁTICAS ORIUNDAS DE SENSORIAMENTO REMOTO

Número do processo: 
BR 10 2025 019783 9
Inventores: 
Reginaldo de Camargo e Abel da Silva Cruvinel
Categoria: 
Patentes
Áreas de Atuação: 
Agronegócio
Problema/Aplicação Tecnológica: 

O estado da técnica para prever a produtividade na agricultura brasileira depende tradicionalmente de informações fornecidas por estações climatológicas convencionais e automáticas do Instituto Nacional de Meteorologia. Essa infraestrutura apresenta limitações críticas, como lacunas temporais significativas causadas por falhas e quebras de sensores, falta de padronização nos horários de coleta manual e uma baixa densidade espacial. Essa baixa distribuição geográfica cria vastos vazios de monitoramento pelo território, obrigando a aplicação de técnicas artificiais de interpolação que distorcem e reduzem a precisão dos modelos climáticos. Como consequência, a ausência de séries históricas uniformes e contínuas impede uma modelagem preditiva robusta e confiável da produtividade das culturas. A tecnologia proposta soluciona esse gargalo técnico ao atuar de maneira computacional e automatizada, gerando estimativas precisas de rendimento agrícola a partir de um método de aprendizado de máquina capaz de selecionar as variáveis climáticas ideais para cada estádio fenológico da planta.

Diferencial: 

O principal elemento diferenciador desta invenção é o fato de o método ser alimentado exclusivamente por informações climáticas obtidas via sensoriamento remoto multissatelital. Diferente dos modelos convencionais do setor, o sistema prescinde de dados locais sobre a fertilidade do solo ou sobre o manejo agrícola adotado na propriedade. Essa característica confere uma flexibilidade geográfica inédita e elimina totalmente a dependência de diagnósticos de campo caros, complexos ou indisponíveis. A metodologia utiliza uma estrutura aditiva e iterativa baseada no agrupamento de duas mil árvores de decisão que cruzam e analisam múltiplas variáveis e fluxos hídricos atmosféricos ou em profundidade. Além de avaliar parâmetros de forma isolada, o algoritmo detecta as interações complexas entre eles ao longo do calendário de safra. O resultado se apoia no primeiro banco de dados multissatelital estruturado com cobertura nacional contínua para o Brasil e regiões estratégicas da América do Sul, eliminando qualquer tipo de vazios geográficos nas séries históricas e assegurando um índice de assertividade superior a oitenta e dois por cento.

Oportunidade: 
A independência de dados locais e a alta capacidade preditiva abrem um amplo leque de oportunidades comerciais e estratégicas em nível nacional e internacional. No mercado financeiro e de seguros rurais, a tecnologia surge como uma ferramenta valiosa para a análise de risco, permitindo a validação refinada de concessões de crédito rural e o cálculo atuarial seguro de apólices agrícolas, inclusive em áreas de fronteira produtiva desprovidas de infraestrutura terrestre. Para o planejamento de corporações e governos, o método serve como subsídio técnico na formulação de políticas públicas de segurança alimentar e no desenho de estratégias de expansão ou diversificação, ajudando a testar a viabilidade de novas variedades de sementes antes do plantio comercial. No setor logístico e de transportes, o mapeamento antecipado das safras cria a oportunidade de planejar rotas e antecipar demandas de escoamento pelas malhas rodoviária, ferroviária e aquaviária. Por fim, o modelo viabiliza novas frentes de negócio ao simular o rendimento de culturas focadas na produção de biomassa para bioenergia, nutrição animal e projetos voltados ao sequestro e mercado de carbono.
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