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IPAM Amazônia | Deep learning ajuda cientistas a olharem fogo no Brasil com lupa

IPAM Amazônia | Desenvolvimento sustentável da Amazônia pelo crescimento econômico, justiça social e proteção da integridade de seus ecossistemas.

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Deep learning ajuda cientistas a olharem fogo no Brasil com lupa

10.02.2021Notícias
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Cerrado é o bioma mais ameaçado do Brasil atualmente. Foto: Thiago Foresti/IPAM

Um artigo científico publicado nesta semana por pesquisadores do IPAM (Instituto de Pesquisa Ambiental da Amazônia) e da Universidade de Brasília propõe uma nova abordagem para mapear as marcas do fogo no Brasil. O trabalho, publicado na revista especializada “Remote Sensing Applications: Society and Environment”, utiliza deep learning para facilitar o processamento de imagens sem perda na qualidade e na confiança da informação, e com uma sensibilidade melhor às cicatrizes de queimadas deixadas no solo. Com isso, é possível obter o mapeamento da área queimada com mais detalhe.

Com acurácia de 95%, o novo método detectou 115% mais áreas queimadas no bioma do que o método utilizado pelo INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais), e 57% mais área queimada do que o Modis Burned Area, da Nasa. Essa diferença se deve ao uso de todas as imagens disponíveis do Landsat (com resolução de 30 metros e frequência de 16 dias), que ainda têm melhor resolução das obtidas com o sensor Modis (com resolução de 500 metros), e a possibilidade de processar um grande volume de dados em um curto espaço de tempo.

Deep learning é uma forma de “ensinar” máquinas a partir de redes neurais artificiais. Para desenvolver e validar o método, os cientistas usaram imagens do satélite Landsat-8, amostras de treinamento e algoritmos de deep learning, implementados no Google Earth Engine, para avaliar quanto foi afetado por queimadas e incêndios florestais no Cerrado em 2017, além de descobrir onde o fogo aconteceu: em vegetação nativa ou em áreas com atividades agropecuárias.

“O desenvolvimento de uma nova metodologia para mapeamento de áreas queimadas com uso de sensoriamento remoto e aprendizado de máquinas permite um alto potencial para a construção de longas séries temporais de áreas afetadas por fogo”, explica a pesquisadora do IPAM Vera Arruda, que liderou o trabalho. “Essa linha de trabalho pode ser útil para estimar emissões de carbono, impactos ambientais, analisar as interações entre o clima e as causas ecológicas do fogo e desenvolver modelos preditivos de risco de incêndios, fornecendo assim informações espaciais que auxiliam nas políticas públicas, no manejo do fogo e em ações para a conservação.”

A nova abordagem já foi utilizada para calcular a evolução da área queimada no Brasil entre 2000 e 2019, lançada em dezembro pela iniciativa MapBiomas Fogo (http://plataforma.mapbiomas.org). Segundo a análise, nos últimos 20 anos 1,5 milhão de quilômetros quadrados do Brasil, ou cerca de 17,5% de seu território, queimou pelo menos uma vez.

Leia o artigo científico.


Este projeto está alinhado aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS).

Saiba mais em https://brasil.un.org/pt-br/sdgs.