A Companhia Nacional de Abastecimento (Conab) estima a safra 2025/26 de soja em 177 milhões de toneladas. Esse número não surgiu de vistorias presenciais em fazendas — surgiu de modelos de machine learning que cruzam imagens de satélite, histórico climático de 20 anos, dados de solo e informações de manejo agrícola de milhares de propriedades.
Essa é a nova realidade do planejamento agrícola no Brasil: algoritmos que aprendem com o passado para prever o futuro com uma acurácia que deixa os métodos tradicionais para trás.
Como o machine learning está sendo aplicado na estimativa de safras
Os modelos mais avançados em uso no agronegócio brasileiro combinam duas grandes categorias de dados. Do lado geoespacial, imagens Sentinel-2 e Planet Labs fornecem mapas de NDVI (vigor vegetativo), EVI e SAVI com atualização de 3 a 5 dias para qualquer talhão do país. Do lado histórico, séries de 20 anos de produção, clima e manejo alimentam algoritmos como Random Forest, Gradient Boosting e redes neurais convolucionais.