Yaratracker: IA e sensoriamento remoto na gestão hídrica para aquicultura
A aquicultura segue em expansão no mundo e no Brasil. Em 2022, pela primeira vez, a produção aquícola global superou a pesca de captura em volume, alcançando 130,9 milhões de toneladas de organismos aquáticos, segundo a FAO. No Brasil, a produção de peixes cultivados chegou a 968,7 mil toneladas em 2024, um crescimento de 9,2% em relação a 2023, de acordo com o Anuário da Piscicultura 2025, da PeixeBR.
Tal avanço traz oportunidades econômicas importantes, mas também reforça a urgência de cuidar melhor da água. Sistemas intensivos exigem volumes elevados e parâmetros de qualidade rígidos, o que torna a gestão hídrica um ponto crítico, especialmente em cenários de escassez, uso múltiplo e eventos climáticos extremos.
Dentro desse contexto, tecnologias em alta, como inteligência artificial e sensoriamento remoto, ganham espaço como soluções viáveis para reduzir estes problemas. O YaraTracker é um exemplo de sistema que aposta nessa combinação. A solução está sendo desenvolvida com foco no acompanhamento automático de corpos d’água — com especial atenção a regiões remotas e semiáridas.
A seguir, confira as aplicações consideradas possíveis e que tipos de dados essa abordagem pode ajudar a gerar.
Desafios na gestão hídrica na aquicultura
A água é a base da aquicultura. Sem controle sobre volume, qualidade e disponibilidade, o desempenho dos cultivos fica em risco.
Alguns dos principais desafios enfrentados por produtores e gestores públicos são:
• Qualidade da água: parâmetros como oxigênio dissolvido, turbidez, temperatura e presença de nutrientes afetam diretamente a saúde dos organismos cultivados. O descontrole desses indicadores pode comprometer lotes inteiros e gerar impactos ambientais duradouros.
• Eficiência no uso: em um cenário de pressão sobre os recursos hídricos, sistemas que demandam grandes volumes de água precisam buscar alternativas como reuso, recirculação ou captação inteligente.
• Clima e variabilidade: Alterações nos padrões de chuva e temperatura dificultam o planejamento. Estações mais secas e eventos extremos, como secas e enchentes, afetam tanto a quantidade quanto a qualidade da água disponível.
O que a IA pode oferecer à gestão hídrica?
A inteligência artificial permite extrair padrões e insights de grandes volumes de dados. Quando combinada com imagens de satélite, drones e sensores em campo, ela amplia a capacidade de observar o que está acontecendo com os corpos d’água, e até projetar o que pode vir a acontecer.
Entre os usos possíveis:
• Análise de imagens: Algoritmos de IA podem ser treinados para identificar visualmente corpos d’água e acompanhar variações em sua extensão, forma ou coloração. Assim, seria viável indicar desde uma redução no volume de um açude até uma alteração na qualidade da água por aumento de sedimentos ou proliferação de algas.
• Identificação de padrões e anomalias: Ao cruzar diferentes fontes de dados (ambientais, meteorológicos e históricos) é possível identificar mudanças fora do padrão. Por exemplo, um açude que apresenta redução de volume fora do período seco esperado pode gerar um alerta.
• Modelos preditivos: Com séries temporais e históricos suficientes, algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados para projetar tendências. Isso inclui prever redução de volume em reservatórios, aumento da evaporação em determinada estação ou até o risco de escassez em determinadas bacias.
YaraTracker: combinando imagens, dados e algoritmos
O YaraTracker está sendo desenvolvido para atender à demanda da Embrapa Territorial, como uma plataforma capaz de integrar diferentes fontes de informação para o mapeamento e acompanhamento de corpos d’água.
A proposta é reunir imagens de satélite, dados ambientais e algoritmos de inteligência artificial para apoiar o monitoramento em áreas rurais, especialmente em regiões semiáridas ou com baixa cobertura por sensores tradicionais.
Alguns dos recursos que vêm sendo testados incluem:
• Detecção automática de corpos d’água: A partir de índices espectrais como o NDWI, é possível realçar áreas alagadas nas imagens e separar visualmente água de solo seco. Esse processamento é base para uma série de análises posteriores.
• Classificação por tipo: Com apoio de redes neurais, a ideia é treinar o sistema para diferenciar tanques de piscicultura, açudes, lagoas naturais ou reservatórios artificiais. Essa classificação pode ajudar tanto na gestão produtiva quanto no planejamento hídrico territorial.
• Acompanhamento temporal: Ao comparar imagens de diferentes datas, o sistema pode mapear retrações ou avanços das lâminas d’água, além de identificar alterações abruptas que exijam atenção.
• Integração com dados climáticos: Ao cruzar essas informações com séries históricas de chuva, evapotranspiração e temperatura, o sistema pode contribuir para contextualizar as mudanças observadas e, no futuro, embasar modelos preditivos mais robustos.
Um novo olhar para o uso da água
Soluções como o YaraTracker apontam para um futuro em que o monitoramento hídrico pode ser feito em larga escala, com atualização frequente e custos reduzidos. Em vez de depender exclusivamente de vistorias em campo ou de sistemas fixos de medição, a gestão da água pode se apoiar em imagens, dados e algoritmos para ampliar sua capacidade de resposta — e também de antecipação.
Na aquicultura, isso significa mais informação para decidir quando reabastecer tanques, quando reduzir cargas de cultivo ou quando acionar medidas de contingência. Também pode significar mais segurança na ocupação de novos territórios produtivos, com apoio de dados históricos e comparativos.
O caminho está sendo traçado agora, com soluções em fase de testes e validação técnica. Mas os sinais são claros: integrar sensoriamento remoto e IA à gestão hídrica é um processo em curso, que começa a se concretizar.
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