Dados inéditos da Serasa Experian, primeira e maior datatech do Brasil, mostraram que o plantio de algodão registrou alta de 21,9% na comparação entre as safras de 2023/24 e 2022/23. Ou seja, de um recorte para o outro, houve aumento de aproximadamente 363 mil hectares (ha), indo de 1.657.268 para 2.020.380 ha no total.
Também de acordo com as análises proprietárias da companhia, o número total recém-mapeado mostra a importância da coleta de dados espaciais, ou seja, via satélite. Isso porque, antes dele, diversas projeções realizadas, com base em cálculos de estimativa, previam um plantio de cerca de 1,9 milhão de hectares, enquanto o mapeamento feito por sensoriamento remoto foi capaz de confirmar mais de 2 milhões de hectares.
“Acreditamos que as projeções baseadas em estimativas subjetivas são importantes, mesmo com as limitações inerentes a este método, pois auxiliam o movimento de mercado e trazem benefícios para toda a cadeia. No entanto, o mapeamento por satélite é fundamental, pois faz uso de imagens que permitem identificar o cultivo com exatidão”, comenta o gerente executivo de geoprocessamento da Serasa Experian, Daniel Aguiar.
O executivo também menciona exemplos que mostram como essa prática gera insumos valiosos para a tomada de decisão no agronegócio. “Entender a dinâmica de expansão das principais culturas, por exemplo, possibilita melhores posicionamentos dos clientes no mercado, premeditando oscilações na oferta e demanda, além de, consequentemente, nos preços das commodities. Outra importante função desse mapeamento agrícola, em culturas como no caso do algodão, é o apoio concedido ao sistema de controle de royalties, para auxiliar a identificação e, sendo assim, a regulamentação necessária.”
Mato Grosso e Bahia – Os dados inéditos mapeados pela Serasa Experian revelaram quais Unidades Federativas (UF) concentraram a maior parte da produção. O destaque fica para Mato Grosso que foi responsável por 73,5% do plantio de algodão no país. Em seguida estava a Bahia, com 17,5% e Minas Gerais, com 1,7%. Confira as informações sobre as top 6 UFs na tabela a seguir:
Sapezal – Além da visão por Unidade Federativa, os dados de imagens de satélite revelaram a representatividade de cada município na safra 2023/24 de algodão. Sapezal (MT) foi o município que mais contribuiu, seguido por Campo Novo do Parecis (MT) e São Desidério (BA). Veja na tabela abaixo os dados completos do TOP 15:
De acordo com o gerente executivo de geoprocessamento da Serasa Experian, a identificação dos cultivos realizada pela interpretação das imagens de satélite possui um enorme diferencial em relação às projeções e outras formas de estimar a área cultivada. “Esse tipo de tecnologia torna possível o mapeamento e, dessa forma, a identificação de onde cada hectare foi plantado de fato e o que foi plantado em cada hectare. Então com a informação espacial, conseguimos entender as dinâmicas regionais de uso dos territórios e criar subsídios para análises mais complexas, relacionadas, por exemplo, a temas ESG.”
Veja na imagem a seguir uma amostra de mapeamento do cultivo de algodão no munícipio de Sapezal, dentro do Estado do Mato Grosso:
Outra característica do mapeamento de satélite é a possibilidade de comparação espacial entre mapas ao longo do tempo, construindo um histórico de plantio ano a ano na região analisada.
Ao analisar o cultivo de algodão no município de Lucas do Rio Verde (MT), por exemplo, é possível observar a expansão do cultivo entre as safras de 2022/23 e 2023/24. Na primeira, a região registrava 58.364 ha de plantio e na segunda marcou 75.141 ha. Ou seja, houve aumento de 29% entre um período e outro, um crescimento acima da média nacional (21,9%). Confira a ilustração abaixo:
Metodologia – Os mapeamentos agrícolas produzidos pela Serasa Experian são realizados com técnicas de processamento e tratamento de imagens de sensoriamento remoto, seguidas da interpretação visual minuciosa de imagens adquiridas pelos satélites das séries Landsat e Sentinel-2. A operação conjunta desses satélites permite que uma mesma localidade seja revisitada em intervalos de 2 a 5 dias, o que favorece a obtenção de imagens livres de nuvens durante o período favorável de identificação das lavouras.
