Software da UFMS usa inteligência artificial para analisar saúde do solo

Fotografias feitas com o celular podem ajudar produtores rurais a obter uma avaliação preliminar das condições físicas e biológicas do solo. Essa é a proposta do SoilView Analysis, software gratuito desenvolvido a partir de uma pesquisa de pós-doutorado em Agronomia na UFMS (Universidade Federal de Mato Grosso do Sul). A ferramenta combina a avaliação feita pelo usuário com a análise computacional de imagens, que utiliza técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina, para gerar notas de zero a dez e um relatório sobre a área analisada.

O programa nasceu de estudos do professor Rafael Rossi, realizados entre agosto de 2025 e agosto de 2026 na UFMS, em Chapadão do Sul. Docente em Campo Grande, Rossi teve como supervisor Cassiano Garcia Roque, que também participou do desenvolvimento do software.

• Leia Também
• Ibama multa 5 fazendeiros em R$ 22,5 milhões por incêndios no Pantanal
• Cinco organizações de MS tornam públicas suas emissões de gases estufa

Segundo Rossi, a proposta é complementar, e não substituir, as análises laboratoriais de fertilidade. Ele explica que esses exames fornecem informações fundamentais sobre a composição química, mas a saúde do solo também envolve características físicas e biológicas. “A gente só está agregando mais uma camada”, explica.

Seis fotos por ponto - Para fazer a avaliação, o usuário informa características e o tamanho da área, e o programa pode indicar quantos pontos devem ser analisados. Em cada um deles são feitas seis fotografias, sendo duas da superfície, duas da camada entre zero e 15 centímetros e outras duas entre 15 e 30 centímetros.

O pesquisador ressalta que as imagens precisam seguir um protocolo de distância, iluminação e enquadramento, sem filtros ou flash. Para fotografar as camadas inferiores, é necessário abrir uma pequena trincheira. A análise também deve ser realizada quando o solo não estiver excessivamente seco nem encharcado.

Além das fotos, o usuário responde a perguntas sobre o que observa no campo, como presença de raízes, sinais de macrofauna e dificuldade para fazer a escavação.

Rafael Rossi afirma que o SoilView utiliza a Inteligência Artificial, por meio de aprendizado de máquina, para analisar características visíveis nas fotografias, mas o resultado não é determinado apenas pelo computador. Nas variáveis que possuem componente computacional, a avaliação humana corresponde a 60% da nota e a análise do sistema, a 40%.

Ao final, são geradas notas de zero a 10 para as características avaliadas e um relatório padronizado em PDF. Entre os aspectos observados estão cobertura, erosão, raízes, poros, agregados, conjuntos de partículas relacionados à estrutura do solo, e sinais visíveis da presença de organismos.

"Isso é uma triagem inicial”, resume Rossi. A intenção é que as informações sejam utilizadas em conjunto com outros tipos de análise para auxiliar nas decisões sobre o manejo de lavouras e pastagens.

600 imagens - Segundo o pesquisador, para desenvolver o componente de inteligência artificial, o sistema foi desenvolvido com mais de 600 fotografias de diferentes solos brasileiros, especialmente do Centro-Oeste, incluindo Mato Grosso do Sul, Mato Grosso, Goiás e Distrito Federal.

Ele diz que o aprendizado de máquina permite trabalhar no reconhecimento de características diversas e sinais de atividade biológica. O programa também possui um mecanismo de calibração para aperfeiçoar as avaliações conforme é utilizado.

Conforme Rossi, as fotografias dos usuários, porém, não ficam armazenadas no banco de aprendizagem. Também não é necessário informar e-mail ou telefone, criar cadastro ou instalar aplicativo. O acesso pode ser feito pelo navegador do celular ou computador.

 Validação será ampliada - Embora já esteja disponível ao público, o SoilView ainda passará por uma etapa mais ampla de validação científica. Nos testes realizados durante seu desenvolvimento, Rossi afirma que os resultados apresentaram correlação estatística forte e positiva com métodos utilizados para avaliar estabilidade dos agregados e atividade biológica. “É um indicativo promissor, eu diria, no mínimo promissor”, pondera.

Uma nova pesquisa cadastrada na UFMS prevê comparar o software com outros métodos em 80 pontos submetidos a 8 formas de manejo, 4 em Chapadão do Sul e 4 em Campo Grande. Entre as áreas previstas estão pastagens, inclusive em processo de degradação, sistema agroflorestal, plantio direto e cultivo mínimo. Os resultados deverão subsidiar o primeiro artigo científico sobre a ferramenta, ainda não publicado.

Gratuito e sem cadastro - Lançado há menos de um mês, o SoilView já registrou mais de 100 análises, segundo Rossi. Como não coleta informações que permitam identificar os usuários, os pesquisadores não sabem quem realizou cada avaliação ou em quais propriedades a ferramenta foi utilizada.

O pesquisador esclarece que a gratuidade está relacionada à origem do projeto em uma universidade pública e à intenção de tornar a ferramenta acessível à sociedade. Além de produtores, ela pode ser utilizada por técnicos, pesquisadores e estudantes das ciências agrárias. A proposta, segundo o professor, é transformar parte da observação feita no campo em informações padronizadas e comparáveis, oferecendo mais elementos para o manejo do solo. “Às vezes a gente acha que está lidando com um solo saudável e, do ponto de vista biológico, não é bem assim”, afirma.

Como acessar - Interessados em saber mais sobre o software podem acessar o perfil do Laboratório de Pesquisas de Estatísticas Geográficas e Sustentabilidade da UFMS na internet ou a página do sistema.