Detecção remota de plástico na agricultura: avanço revolucionário para o meio ambiente


    Cientistas da UNICAMP desenvolveram uma tecnologia inovadora que utiliza imagens de satélite e aprendizado de máquina para mapear plásticos agrícolas com 99,7% de precisão, ajudando no combate à poluição e promovendo uma agricultura mais sustentável.

    O plástico agrícola, conhecido como mulching, é amplamente utilizado para conservar a umidade do solo, controlar ervas daninhas e melhorar a produtividade das lavouras.
    O plástico agrícola, conhecido como mulching, é amplamente utilizado para conservar a umidade do solo, controlar ervas daninhas e melhorar a produtividade das lavouras.

    A contaminação por plásticos na agricultura é uma preocupação crescente, mas uma nova pesquisa publicada no Journal Environmental Science and Pollution Research pode revolucionar a forma como identificamos e gerenciamos esse problema. O estudo, conduzido por cientistas da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), utiliza sensoriamento remoto e aprendizado de máquina para detectar plástico em lavouras cobertas com mulch de polietileno.

    Contudo, seu descarte inadequado pode gerar impactos ambientais significativos.
    Contudo, seu descarte inadequado pode gerar impactos ambientais significativos.

    Os resultados são promissores: o modelo desenvolvido atingiu uma precisão de 99,7% na identificação dessas áreas, abrindo caminho para um monitoramento ambiental mais eficiente. Essa descoberta pode melhorar significativamente a gestão dos resíduos plásticos na agricultura e minimizar o impacto da degradação desses materiais no solo e nos ecossistemas.

    Plástico na agricultura: aliado ou vilão?

    O uso de plástico na agricultura, conhecido como plasticultura, tornou-se comum devido à sua capacidade de aumentar a produtividade. Filmes plásticos ajudam a reter a umidade, reduzir a erosão do solo e controlar ervas daninhas. No Brasil, muitas lavouras de tomate e outras hortaliças dependem desses materiais para garantir colheitas mais eficientes.

    Entretanto, a falta de um sistema eficiente de descarte e reciclagem tem levado ao acúmulo de resíduos plásticos no meio ambiente.

    Quando esses materiais se degradam, podem liberar microplásticos no solo, afetando a saúde dos ecossistemas e podendo até mesmo entrar na cadeia alimentar.

    Tecnologia de ponta para um problema urgente

    Os pesquisadores utilizaram imagens de satélite do Sentinel-2 e aplicaram técnicas de aprendizado de máquina para mapear lavouras cobertas com plástico. O diferencial desse estudo foi o uso de uma abordagem temporal otimizada, que analisou a evolução das áreas ao longo do tempo, reduzindo a confusão com outras superfícies, como telhados urbanos.

    Imagens de satélite foram usadas para análise ambiental, monitoramento agrícola e identificação de padrões no uso do solo ao longo do tempo.
    Imagens de satélite foram usadas para análise ambiental, monitoramento agrícola e identificação de padrões no uso do solo ao longo do tempo.

    O modelo de inteligência artificial conseguiu diferenciar com extrema precisão as áreas cobertas por plástico das demais, permitindo um monitoramento eficiente e acessível. Com essa metodologia, governos e agricultores podem planejar estratégias mais sustentáveis para o uso e reciclagem desses materiais.

    Impactos e perspectivas para o futuro

    Os achados do estudo têm grande impacto na gestão ambiental e podem ser aplicados em diversas frentes:

    • Monitoramento rápido e preciso: Governos podem utilizar a tecnologia para criar planos de fiscalização e reciclagem mais eficientes.
    • Agricultura mais sustentável: Agricultores podem adotar práticas de reutilização e descarte adequado.
    • Preservação ambiental: Reduzir a contaminação por microplásticos e proteger os ecossistemas.

    Esse avanço representa um grande passo para o uso inteligente da tecnologia na gestão ambiental. Agora, resta às autoridades e à indústria agropecuária implementar soluções que garantam um futuro mais limpo e equilibrado para a agricultura e o meio ambiente.

    Com tecnologias como essa, estamos cada vez mais próximos de um modelo de produção agrícola mais consciente e alinhado à sustentabilidade. A plasticultura pode ser uma aliada da produtividade, mas apenas se for bem gerida e acompanhada de soluções eficazes para seus impactos ambientais.

    Referência da notícia

    Remote sensing detection of plastic-mulched farmland using a temporal approach in machine learning: case study in tomato crops. 5 de outubro, 2024. de Souza, M.F., Lamparelli, R.A.C., Oliveira, M.H.S. et al.