Ferramenta possibilita o processamento avançado e automatizado de imagens de satélite.
As agências governamentais, responsáveis pela preservação do meio ambiente, enfrentam um grande desafio: monitorar constantemente atividades em áreas florestais com o objetivo de gerar alertas automáticos de desmatamento quando certas condições ocorrem.
Quando as áreas a serem monitoradas são muito pequenas, essa tarefa pode ser relativamente simples, mas para monitorar grandes áreas de bioma como a Floresta Amazônica, a qual abrange mais de 5.000.000 de quilômetros quadrados, o desafio é imenso, especialmente quando se é necessário obter respostas de forma ágil para que as tomadas de decisão sejam efetivas e rápidas.
Um recente estudo publicado por pesquisadores do INPE/MCTI mostra que o desmatamento florestal diminui a condição da Floresta Amazônica de absorver o carbono da atmosfera, e mais, que ele altera a condição climática aumentando a sua inflamabilidade e deixando a floresta em situação mais vulnerável às queimadas que, por sua vez, se transformam em fonte de carbono para a atmosfera. Tal pesquisa também indica a importância de se implementar sistemas que contribuam de maneira mais efetiva para o combate ao desmatamento.
O desafio para monitorar a Amazônia ultrapassa a questão da extensão territorial e esbarra em situações como a alta incidência de nuvens na região, por exemplo, a qual atrapalha a vigilância remota e a capacidade de sistemas computacionais preparados para processar grandes volumes de dados. Fatores como esse acabam aumentando consideravelmente o tempo entre a produção de dados e o seu efetivo uso em fiscalizações, e prejudicando a agilidade das operações em campo que buscam impedir crimes ambientais e inibir novas ocorrências.
O emprego de tecnologias geoespaciais não é uma novidade no apoio à vigilância ambiental na Amazônia e, cada vez mais, o acesso aos sistemas de observação da Terra está mais facilitado. Constelações de satélites comerciais e gratuitos carregam sensores de imageamento ótico e radar que permitem cobrir cada ponto da Amazônia diariamente, o que resolveria as questões sobre a sua extensão territorial e a incidência de nuvens.
No entanto, embora a disponibilização dos dados resolva parte dos problemas, o processamento e a conversão desse imenso volume de dados em informações acionáveis traz consigo novos desafios a serem superados. Todo esse processo, incluindo a quantificação das áreas de desmatamentos, tem sido apoiado por softwares especializados, mas com um nível bastante reduzido de automação, e essa é uma maneira muito lenta e complicada de se processar grandes volumes de dados.
Para superar esses desafios, a inteligência artificial vem sendo adotada como a evolução dos métodos de detecção de mudanças, classificação, simulação e predição, e reconhecimento de objetos (alvos) em imagens de qualquer tipo, permitindo a criação automática de alertas de desmatamento e potencial de desmatamento, e a sua apresentação em forma de mapas dinâmicos, com gráficos analíticos de inteligência de negócios que podem ser integrados a sistemas de despacho de equipes de fiscalização.
Sistemas assim são conhecidos como SmartMonitoring, e são capazes de automatizar toda a cadeia de processamento de dados de forma integrada e contínua, desde o acesso aos dados brutos (direto do satélite), georreferenciamento e ortorretificação, a quantificação e classificação, até a disseminação de alertas atualizados dinamicamente para os órgãos fiscalizadores.
Utilizando tecnologias geoespaciais de última geração, é possível criar uma arquitetura completa para monitoramento inteligente dentro do ciclo de processamento de imagens, a qual permite a detecção de atividades de desmatamento e emissão de alertas de maneira totalmente automatizada. Dessa forma, especialistas podem atuar de maneira mais pontual e estratégica, analisando e validando as imagens e dados relacionados ao alerta gerado.
Com esse tipo de recurso, diversos órgãos responsáveis pelo monitoramento e inspeção ambiental podem obter maior eficiência e agilidade nas tomadas de decisão, reduzir custos com recursos humanos e infraestrutura para o trabalho de fiscalização em campo, melhorar a organização dos diversos tipos de dados utilizados dentro do seu ambiente operacional e, ao mesmo tempo, fazer uso de diferentes tipos de insumo (imagens de satélite) que forneçam determinado nível de qualidade e confiabilidade, entre muitos outros benefícios.
Em resumo, a adoção de tecnologias autônomas para monitoramento inteligente proporcionam inúmeros benefícios às organizações, ampliando exponencialmente a sua capacidade de monitorar, analisar e fiscalizar atividades e eventos potencialmente prejudiciais ao meio ambiente.
Por: Juliano Lazaro, gerente regional de Vendas da Hexagon.
Fonte e imagens: InforChannel
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