Satélites, dados e clima: o novo jeito de proteger o campo

28 de outubro de 2025

Tempo estimado de leitura: 3 minutos

A intensificação dos eventos climáticos como secas prolongadas, chuvas excessivas e geadas fora de época tem elevado o grau de incerteza na produção rural. Nesse contexto, o seguro paramétrico se destaca como uma das soluções mais eficazes do agronegócio moderno, ao unir tecnologia, dados e previsibilidade financeira. 

Diferentemente dos seguros tradicionais, que dependem de perícias e comprovação direta de perdas, o modelo paramétrico se baseia em indicadores objetivos — como temperatura, precipitação ou velocidade do vento — monitorados por satélites, sensores e estações meteorológicas automáticas. 

De acordo com a Allied Market Research, o mercado global de seguro paramétrico agrícola movimentou US$ 5,9 bilhões em 2023 e deve atingir US$ 11,3 bilhões até 2033, com crescimento médio anual de 6,5%. 

Como funciona o seguro paramétrico 

No seguro tradicional, a indenização é liberada após a avaliação presencial e comprovação de perdas, ou seja, um processo mais lento e sujeito a variações. O seguro paramétrico, por sua vez, utiliza gatilhos automáticos estabelecidos em contrato. 

Por exemplo, se o volume de chuva em uma determinada área ficar abaixo de 50 mm durante o período crítico de cultivo, o sistema reconhece automaticamente o evento e aciona o pagamento ao segurado. 

Essa estrutura proporciona vantagens significativas: 

  • Agilidade nas indenizações, eliminando etapas burocráticas; 
  • Transparência, com base em dados públicos e verificáveis; 
  • Redução de custos operacionais e de risco moral; 
  • Maior previsibilidade financeira para produtores e seguradoras. 

Tecnologia e precisão: a base do modelo 

A eficácia do seguro paramétrico depende da qualidade e confiabilidade das fontes de dados 

Atualmente, satélites de alta resolução e redes de estações meteorológicas automatizadas (EMAs) permitem o monitoramento contínuo das condições climáticas com elevado grau de precisão. 

Pesquisas publicadas na revista Natural Hazards and Earth System Sciences demonstram que índices de vegetação obtidos por satélite, como o NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), apresentam correlação de até 90% com perdas reais de safra, validando a eficiência dos modelos baseados em sensoriamento remoto. 

Com o apoio de inteligência artificial e machine learning, essas plataformas transformam grandes volumes de dados em indicadores de risco agrícola de alta precisão.

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Benefícios para produtores e seguradoras 

O modelo paramétrico moderniza a gestão de risco agrícola ao garantir liquidez imediata em eventos climáticos adversos, permitindo que o produtor mantenha suas operações sem interrupções.

Para seguradoras e resseguradoras, oferece menor incerteza, processos automatizados e maior eficiência, resultando em um produto mais sustentável e competitivo. 

Segundo a Research Nester,o mercado global de seguros paramétricos, incluindo segmentos não agrícolas, deve crescer de US$ 18,9 bilhões em 2025 para US$ 47,8 bilhões em 2035, com taxa anual de 9,7%.

Seguro paramétrico e ESG: risco, transparência e sustentabilidade 

A adoção de seguros paramétricos está diretamente alinhada aos princípios ESG. Ao oferecer proteção financeira ágil e baseada em dados, o modelo contribui para: 

  • Reduzir a vulnerabilidade social e econômica de pequenos e médios produtores; 
  • Incentivar práticas sustentáveis, por meio do planejamento mais eficiente e do uso racional de recursos; 
  • Fortalecer a resiliência climática das cadeias produtivas. 

Entre 2001 e 2022, eventos climáticos extremos resultaram em US$ 118,7 bilhões em indenizações agrícolas,representando 73% de todos os pagamentos do setor, segundo a Arbol.io. 

A integração de satélites, sensores e inteligência de dados está redefinindo a forma como o agronegócio se protege. Empresas e produtores que adotam esse modelo passam a operar com maior segurança, eficiência e competitividade, fortalecendo o futuro do agronegócio em um ambiente cada vez mais desafiador. 

 

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