O setor agrícola está sujeito a adversidades provenientes de eventos climáticos, incidência de pragas, incêndios e variações de mercado, sendo, portanto, de suma importância a adoção de seguro rural para uma gestão adequada das atividades agrícolas. Entretanto, a existência de falhas de mercado inibe o desenvolvimento e a ampliação desse mercado, especialmente no Brasil. Nesse contexto, o principal objetivo desse artigo é propor uma metodologia inovadora que combina algoritmos de aprendizado de máquina com imagens de satélite ópticas e de radar para previsão de sinistros agrícolas que permita uma redução das assimetrias informacionais existentes no mercado brasileiro.
Classificação JEL. Q00, Q10, C81.
Palavras-chave
Inteligência Artificial; Machine Learning; Imagens de Satélite; Sensoriamento Remoto; Seguro Rural
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