Tecnologia desenvolvida no âmbito da UFMS utiliza análise computacional para identificar padrões relacionados às condições físicas e biológicas do solo, abrindo espaço para um monitoramento mais rápido e estratégico das áreas agrícolas
A agricultura brasileira está incorporando cada vez mais ferramentas de tecnologia da informação para transformar dados do campo em decisões mais precisas. Em Mato Grosso do Sul, pesquisadores ligados à Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS) trabalham no desenvolvimento de soluções que utilizam inteligência artificial e análise de imagens para avaliar a saúde do solo.
A proposta representa uma mudança importante na forma de observar um dos principais componentes da produção agrícola. Em vez de depender exclusivamente de avaliações convencionais, a tecnologia busca utilizar informações visuais e computacionais para reconhecer padrões que possam indicar diferentes condições do solo.
O conceito está relacionado à chamada agricultura de precisão, na qual dados obtidos em diferentes pontos de uma propriedade são processados para identificar diferenças dentro da própria área produtiva. Na prática, isso pode permitir que o produtor deixe de tratar uma lavoura como se todo o terreno apresentasse exatamente as mesmas características.
Tecnologia transforma imagens em informação
Um dos projetos associados à pesquisa é o Soilview Analysis, apresentado como uma ferramenta de triagem visual inteligente da saúde do solo, com foco em características relacionadas às condições físicas e biológicas. A proposta utiliza recursos computacionais para transformar informações obtidas das amostras em indicadores capazes de auxiliar a interpretação técnica.
O princípio é semelhante ao utilizado em outras aplicações de inteligência artificial: algoritmos são treinados para reconhecer padrões a partir de conjuntos de dados. Quanto maior e mais representativa for a base utilizada no treinamento, maior tende a ser a capacidade do modelo de identificar relações que não seriam facilmente percebidas apenas pela observação humana.
A UFMS já possui pesquisas que combinam sensoriamento espectral, indicadores microbiológicos e aprendizado de máquina para classificação de diferentes tipos de uso do solo. Em um estudo realizado em Chapadão do Sul, foram analisadas áreas de mata nativa, eucalipto, pastagem e lavoura, com modelos computacionais alcançando acurácia média de 94% na classificação dos padrões avaliados.
Solo deixa de ser analisado apenas como uma amostra
A importância desse tipo de tecnologia está na possibilidade de ampliar a quantidade de informações disponíveis para o produtor.
Tradicionalmente, a análise de solo envolve coleta de amostras e encaminhamento para laboratório, onde são determinados parâmetros físicos e químicos importantes para o planejamento agrícola. Esse procedimento continua sendo fundamental, mas as ferramentas digitais podem funcionar como complemento, permitindo identificar padrões espaciais e direcionar investigações mais detalhadas.
Pesquisas anteriores desenvolvidas na própria UFMS já utilizaram sensores multiespectrais associados a algoritmos de inteligência computacional para estimar e classificar características relacionadas aos macronutrientes do solo. Em determinado conjunto experimental, o algoritmo Random Forest chegou a apresentar 90% de acurácia na classificação dos níveis de fósforo quando foram incorporadas também informações de areia, silte e argila.
Esse histórico demonstra que a aplicação de inteligência artificial à ciência do solo não surgiu de forma isolada, mas está inserida em uma linha de pesquisa que vem avançando dentro da universidade.
Por que conhecer a saúde do solo é estratégico?
A qualidade do solo está diretamente relacionada à capacidade de uma área sustentar a produção agrícola ao longo do tempo. Aspectos como estrutura, disponibilidade de água, nutrientes, matéria orgânica, atividade microbiológica e compactação interferem no desenvolvimento das plantas.
Por isso, identificar alterações antes que elas provoquem perdas significativas pode representar uma vantagem econômica.
A inteligência artificial pode contribuir justamente nessa etapa. Ao analisar grandes volumes de informações, os algoritmos conseguem encontrar correlações e padrões complexos que podem auxiliar pesquisadores e profissionais do campo na identificação de áreas que merecem maior atenção.
O objetivo, entretanto, não é substituir o conhecimento agronômico ou os métodos laboratoriais, mas aumentar a capacidade de diagnóstico e apoiar a tomada de decisão.
Da pesquisa acadêmica para o campo
A utilização de inteligência artificial no agronegócio também acompanha uma transformação mais ampla dentro da própria UFMS. A universidade passou a estruturar políticas específicas para inteligência artificial e, em agosto de 2026, recebeu seu primeiro servidor dedicado à área, ampliando a infraestrutura computacional disponível para pesquisas e projetos tecnológicos.
A instituição também mantém formação específica em Inteligência Artificial por meio da Faculdade de Computação, com foco na preparação de profissionais capazes de desenvolver sistemas inteligentes e solucionar problemas complexos utilizando métodos computacionais.
Esse ambiente favorece a aproximação entre áreas tradicionalmente diferentes, como computação, agronomia, ciência do solo e sensoriamento.
Um novo caminho para a agricultura de precisão
O avanço dessas ferramentas pode representar uma nova etapa para a agricultura de precisão em Mato Grosso do Sul.
A possibilidade de utilizar imagens, sensores e algoritmos para identificar diferenças dentro de uma propriedade abre espaço para aplicações futuras em manejo nutricional, monitoramento da qualidade do solo, identificação de áreas degradadas, planejamento de irrigação, conservação e acompanhamento da produtividade.
A própria produção científica da UFMS já registra experiências utilizando inteligência artificial para detectar erosões em áreas de cultivo de cana-de-açúcar a partir de imagens obtidas por drones. Nesse estudo, modelos de segmentação semântica foram avaliados para identificar automaticamente feições erosivas, demonstrando o potencial da tecnologia para monitoramento ambiental em escala.
Outro trabalho recente desenvolvido no Programa de Pós-Graduação em Agronomia da universidade utilizou sensoriamento hiperespectral e aprendizado de máquina para detectar precocemente a presença de fitonematoides em plantas de soja e algodão. A proposta permite identificar alterações antes mesmo do aparecimento de sintomas visíveis, segundo os pesquisadores.
Tecnologia pode reduzir tempo e ampliar escala
Um dos principais ganhos esperados com a utilização da inteligência artificial é justamente a capacidade de processar grandes quantidades de informações em menor intervalo de tempo.
Em uma propriedade rural, por exemplo, diferentes pontos de uma área podem apresentar características distintas. Uma análise baseada em dados permite criar mapas e classificações capazes de demonstrar onde estão as regiões com maior ou menor potencial produtivo ou onde determinados problemas podem estar concentrados.
Isso pode contribuir para uma aplicação mais racional de insumos, redução de desperdícios e adoção de estratégias específicas para cada área.
Na prática, o produtor passa a ter mais informações para decidir onde aplicar, quanto aplicar e quando intervir.
Inteligência artificial não elimina a necessidade do especialista
Apesar do avanço tecnológico, os próprios princípios científicos que orientam o uso da inteligência artificial exigem cautela na interpretação dos resultados.
A tecnologia depende da qualidade dos dados utilizados para treinamento e validação dos modelos. Além disso, diferentes tipos de solo, culturas, condições climáticas e sistemas de manejo podem produzir comportamentos distintos.
Por essa razão, o resultado fornecido pelo algoritmo deve ser interpretado dentro de um contexto agronômico e, quando necessário, confrontado com análises laboratoriais e avaliações realizadas por profissionais especializados.
A própria UFMS estabelece, em suas normas para utilização de inteligência artificial na pesquisa, que os resultados produzidos por ferramentas de IA devem ser avaliados para evitar conclusões falsas ou enganosas.
O futuro do solo é cada vez mais digital
O desenvolvimento de ferramentas como o Soilview Analysis demonstra que a transformação digital do agronegócio não está limitada a máquinas autônomas ou drones.
Ela também está chegando a uma parte menos visível, mas fundamental da produção: o solo.
Ao combinar conhecimento agronômico, sensores, imagens, estatística e inteligência artificial, pesquisadores buscam transformar características que muitas vezes são difíceis de visualizar em dados capazes de orientar decisões.
Para Mato Grosso do Sul, estado cuja economia possui forte participação do agronegócio, o desenvolvimento dessas soluções representa também uma oportunidade estratégica: produzir mais informação sobre o território, aumentar a eficiência dos sistemas produtivos e, ao mesmo tempo, estimular práticas de manejo mais sustentáveis.
O avanço da tecnologia, portanto, não significa apenas colocar inteligência artificial dentro de um software. Significa utilizar dados para compreender melhor aquilo que está acontecendo no campo — inclusive debaixo dos pés do produtor.
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