Cientistas da Universidade Federal do Amazonas (UFAM) desenvolveram um modelo de inteligência artificial (IA) capaz de detectar incêndios florestais na Amazônia com 93% de precisão, aponta um estudo publicado no International Journal of Remote Sensing. A tecnologia combina imagens de satélite e redes neurais artificiais para aprimorar a identificação de queimadas e pode ser usada como um complemento aos sistemas já existentes de monitoramento ambiental.
Os pesquisadores utilizaram um modelo de Convolutional Neural Network (CNN), um tipo avançado de IA inspirado no funcionamento do cérebro humano, para analisar imagens captadas pelos satélites Landsat 8 e 9. “A capacidade de detectar e responder rapidamente a incêndios é crucial para preservar o equilíbrio ecológico da Amazônia, e o futuro da região depende de ações decisivas”, afirma a professora Cíntia Eleutério, autora principal do estudo.
O modelo foi treinado com um banco de dados contendo 200 imagens de incêndios e outras 200 sem queimadas, permitindo que a CNN aprendesse a distinguir as áreas afetadas. Nos testes, a tecnologia classificou corretamente 23 das 24 imagens com incêndios e todas as 16 sem queimadas, demonstrando alta eficiência. “Nosso estudo pode melhorar a detecção de incêndios tanto na Amazônia quanto em outros ecossistemas do mundo, ajudando autoridades a monitorar e combater queimadas com mais precisão”, destaca Eleutério.
Atualmente, o monitoramento de queimadas na Amazônia utiliza sensores de resolução moderada, o que pode dificultar a identificação de incêndios em áreas remotas. A nova tecnologia se apresenta como um complemento a sistemas já consolidados, como os sensores MODIS e VIIRS, usados no rastreamento contínuo de queimadas. “O modelo pode oferecer análises mais detalhadas, combinando a ampla cobertura temporal dos sensores atuais com a precisão espacial da CNN, melhorando o monitoramento em áreas críticas de preservação ambiental”, explica o coautor do estudo, professor Carlos Mendes.
Os incêndios na Amazônia têm aumentado nos últimos anos. Em 2023, foram registrados 98.639 focos de queimadas na região, que concentrou 51,94% dos incêndios em biomas brasileiros. O estudo aponta que, com o uso de um maior volume de dados, a tecnologia pode se tornar ainda mais eficaz na identificação precoce dos focos de incêndio.
Além da detecção de queimadas, os cientistas sugerem que a tecnologia baseada em CNN pode ser usada para monitorar o desmatamento e outras mudanças ambientais. “Esse modelo tem potencial para auxiliar no controle do desmatamento e aprimorar o planejamento ambiental. A IA pode transformar a forma como monitoramos a Amazônia”, afirma Mendes.
O próximo passo da pesquisa é expandir o número de imagens usadas no treinamento da rede neural, tornando o modelo mais robusto. Os pesquisadores destacam que o avanço da inteligência artificial representa uma oportunidade para aprimorar políticas de proteção ambiental e resposta rápida a incêndios em áreas de grande biodiversidade.
Fonte: Um Só Planeta/Globo.
