Novo mapeamento com IA desenvolvido no Brasil identifica focos de desmatamento na Amazônia

Nos últimos 40 anos, o Brasil perdeu 111,7 milhões de hectares de áreas naturais, uma área maior do que a Bolívia. Só na Amazônia, o bioma mais afetado, foram 52,1 milhões de hectares destruídos. Nos últimos 12 meses, foram desmatados 4.495 km² na Amazônia, 4% a mais do que no mesmo período do ano anterior. Combater esse problema exige fiscalização e também informação de qualidade, que seja rápida, precisa e acionável.

Com essa premissa, o Departamento de Engenharia Elétrica da PUC-Rio, desenvolveu um modelo de Inteligência Artificial (IA) capaz de prever, com até 15 dias de antecedência, as áreas com maior risco de desmatamento na Amazônia Legal. O projeto foi feito em parceria com o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), o Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis (Ibama) e o Ministério do Meio Ambiente e Mudança do Clima (MMA).

Essa ferramenta, batizada de Deforestation Prediction System, já está em operação na plataforma de dados geográficos TerraBrasilis, mantida pelo INPE, e disponível para uso do Ibama e dos municípios da região. Ela foi concebida para apoiar decisões estratégicas de fiscalização e prevenção, aumentando a eficiência das operações e reduzindo desperdícios de recursos.

Por que um novo modelo era necessário

“A previsão de desmatamento é fundamental, pois os técnicos não podem visitar todos os lugares da Amazônia. É necessário priorizar. As ações de fiscalização são caras, envolvem deslocamentos por longas distâncias e áreas de difícil acesso. A ferramenta que até então era usada pelo Ibama precisava ser atualizada, pois se baseava em um método proposto há cerca de 20 anos. Por isso, o Ministério do Meio Ambiente buscou apoio para desenvolver uma solução que incorporasse os avanços mais recentes em Inteligência Artificial”, disse Raul Queiroz Feitosa, Professor do Departamento de Engenharia Elétrica, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio).

“Nosso grupo PUC-Rio tem mais de 20 anos de experiência em análise de imagens em sensoriamento remoto. Minha atuação como representante da América Latina nas duas principais sociedades científicas internacionais da área – a Sociedade de Geociências e Sensoriamento Remoto, do Instituto de Engenheiros Eletricistas e Eletrônicos (GRSS-IEE) e a Sociedade Internacional de Fotogrametria e Sensoriamento Remoto (ISPRS) – possibilitou a construção de parcerias e colaborações em projetos tanto no Brasil quanto no exterior, incluindo o próprio INPE”, complementou o professor.

Foi nesse contexto que, por sugestão do coordenador do Programa de Monitoramento da Amazônia e Demais Biomas (PAMZ+) do INPE, Dr. Cláudio Almeida, nossa equipe foi convidada para integrar o desenvolvimento do projeto, com foco na coordenação metodológica das soluções de IA. O trabalho recebeu investimento de R$ 2,5 milhões da Climate and Land Use Alliance (CLUA), uma coalizão internacional de fundações dedicada à proteção das florestas tropicais. Iniciamos em janeiro de 2024 e concluímos recentemente, já com a etapa de implementação em andamento.

Como funciona a previsão

A base do modelo está em identificar fatores ou condições mais relacionadas ao desmatamento iminente, de modo que possam antecipar a sua ocorrência. Para isso, usamos a vasta base de dados históricos da Amazônia Legal, disponibilizada pelo INPE. O Instituto realiza o monitoramento sistemático dos biomas brasileiros por sensoriamento remoto, gerando um grande volume de dados em plataformas como PRODES e DETER.

Outras informações sobre o projeto acesse o link.