Como novas abordagens computacionais e a combinação de diferentes plataformas estão transformando a capacidade de monitorar o planeta? Essa questão foi a base para a discussão do Painel sobre Imageamento Terrestre, parte do III Workshop do Semear Digital, que ocorreu entre 20 e 22 de maio de 2026 na sede da Embrapa Agricultura Digital, que reuniu os pesquisadores Mihai Datcu, do Centro Aeroespacial Alemão, e Douglas Morton, da NASA.

Mihai Datcu destacou a transição na forma como são preenchidas as lacunas nos dados de imageamento, causadas por obstruções como nuvens ou falhas nos sensores. Tradicionalmente, essas falhas eram tratadas com métodos estatísticos e inferência bayesiana, capazes de quantificar incertezas e integrar conhecimentos prévios. Hoje, o aprendizado profundo (Deep Learning) passou a capturar padrões espaço-temporais complexos com alta precisão, mas sem abandonar as técnicas consagradas. Datcu ressaltou que, nesse processo, é fundamental o treinamento e a validação rigorosa dos modelos de IA e, portanto, o cuidado com a qualidade dos conjuntos de dados e dos procedimentos de verificação.

Outro ponto levantado pelo pesquisador foi o enorme volume de dados gerados atualmente, especialmente nas análises de séries temporais de imagens de satélite. Apesar do desafio, ele apontou essas séries como o futuro mais promissor do imageamento terrestre.
Douglas Morton, por sua vez, trouxe resultados recentes em escala global, mostrando o crescimento da área agrícola em todo o mundo entre 2015 e 2024 com base em dados dos satélites Landsat. O pesquisador detalhou o uso combinado de dois satélites para estimar o déficit de umidade a partir de anomalias durante o ano de 2024, marcado por El Niño e secas severas, e destacou como essa capacidade de monitoramento permite a antecipação e a prevenção de problemas hídricos.

O pesquisador também apresentou os primeiros dados do satélite NISSAR (NASA-ISRO Synthetic Aperture Radar), equipado com múltiplos sensores para avaliação da disponibilidade hídrica em áreas agrícolas. Disponíveis desde fevereiro, inclusive para o Brasil, esses dados representam mais uma ferramenta para analisar a presença e o crescimento de falhas nos plantios. Morton enfatizou que o NISSAR pode ser usado em parceria com outros sistemas de imageamento, como o LANDSAT e o SENTINEL, em abordagens multissensores que se complementam e geram informações mais ricas. Para regiões com irrigação e grande diversidade produtiva, realidade de vários Distritos Agrotecnológicos (DATs) do projeto Semear Digital, a necessidade de imagens de resolução mais fina é cada vez maior.

Por fim, Morton apresentou o esquema PANGEA (PAN tropical investigation of bioGeochemistry and Ecological Adaptations), que reúne dados de diferentes plataformas — de satélites a drones, antenas e coletas em campo — integrando múltiplas escalas temporais e espaciais. “Trata-se de usar todas as ferramentas disponíveis hoje para melhorar a compreensão dos problemas que queremos resolver. Essa combinação é extremamente poderosa para preencher as lacunas que existiam quando dependíamos apenas dos satélites”, concluiu.

Érica Speglich

Contatos para a imprensa: agricultura-digital.imprensa@embrapa.br