qui, 5 dezembro 2024 14:19
Pós-Unifor: pesquisa desenvolve métodos para detecção precoce de incêndios florestais
Estudo visa reduzir a frequência e a gravidade das queimadas, combinando ciência e inovação para proteger o meio ambiente
Os incêndios florestais são fenômenos que ocorrem devido a uma combustão descontrolada de vegetação em áreas naturais, que pode ser causada tanto por ações humanas, como desmatamento e queimadas agrícolas, quanto por fatores naturais, como raios em condições de seca extrema. A ocorrência dessas queimadas trazem impactos negativos para o planeta, afetando a fauna e flora de uma região, além de agravar as mudanças climáticas.
Compreendendo o risco dessas atividades, Adriano Bessa, professor do Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada (PPGIA) da Universidade de Fortaleza — instituição da Fundação Edson Queiroz —, conduz uma pesquisa sobre a identificação de incêndios e cicatrizes de incêndio no Ceará, a partir do processamento de imagens.
O trabalho tem como objetivo desenvolver e testar métodos de detecção de anomalias baseados em dados do GOES-16 para identificar focos de incêndios e cicatrizes de queimadas em áreas sem dados rotulados, priorizando precisão e eficiência.
O GOES-16 é um satélite meteorológico avançado da NASA e da NOAA (Administração Nacional Oceânica e Atmosférica dos Estados Unidos), parte da série GOES-R (Geostationary Operational Environmental Satellite), que foi lançado em 19 de novembro de 2016. Ele faz parte de uma nova geração de satélites geostacionários, projetados para monitorar o clima, o tempo e outros fenômenos atmosféricos e ambientais em tempo real.
“O aumento da intensidade e frequência dos incêndios florestais, intensificados por mudanças climáticas, práticas de manejo agrícola com uso de fogo e fatores como temperaturas mais altas e redução da umidade, mostram a urgência de criar sistemas eficientes de detecção precoce para minimizar impactos ambientais e sociais. Exemplos recentes, como os incêndios devastadores na Amazônia e no Pantanal em 2021, reforçam essa necessidade” — Adriano Bessa
Além de Adriano, a pesquisa contou com a colaboração dos pesquisadores Lucas Alberto Fumagalli Coelho, da Funceme, o Prof. Dr. Daniel Valente de Macedo, da Saxion University of Applied Sciences (Holanda), a Profa. Dra. Vládia Célia Monteiro Pinheiro, docente do PPGIA, e o Dr. Francisco Nauber Bernardo Gois, da Controladoria e Ouvidoria Geral do Estado do Ceará.
A pesquisa foi enviada para duas revistas científicas especializadas, e agora os pesquisadores aguardam o retorno das análises. A expectativa é que, após a revisão pelos pares, os achados sejam publicados, contribuindo para o avanço do conhecimento na área e aprimorando as ferramentas de monitoramento de incêndios florestais.
Metodologias empregadas
No desenvolvimento da pesquisa, a equipe de pesquisadores utilizou dados do satélite GOES-16 para desenvolver métodos de detecção de incêndios florestais no Ceará. A partir do canal 7 (3.9 µm) do satélite, que é altamente sensível a anomalias térmicas, foram coletados dados com resolução espacial de 2 km e temporal de 10 minutos. Essas características permitiram a captura de informações detalhadas sobre variações térmicas em tempo quase real, fundamentais para a identificação de focos de incêndio.
Para a detecção de anomalias térmicas, os pesquisadores testaram três modelos de aprendizado de máquina: K-Nearest Neighbors (KNN), Isolation Forest (IForest) e Isolation Nearest Neighbors (INNE). Esses algoritmos foram aplicados aos dados para identificar padrões de aquecimento fora do comum, que possam indicar a presença de incêndios florestais. Além disso, o processamento dos dados envolveu filtragem térmica e segmentação geográfica usando a ferramenta OpenCV, que dividiu a área de estudo em quadrantes, facilitando a análise específica de regiões afetadas.
A validação dos resultados foi feita por meio da comparação com dados oficiais de incêndios do SISFOGO (Sistema Nacional de Informações sobre Fogo), além de índices de monitoramento ambiental, como o NBR (Normalized Burn Ratio) e o NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Esses índices ajudam a avaliar a intensidade das queimadas e o impacto na vegetação. A combinação de métodos de detecção, processamento e validação visa aprimorar a precisão e eficiência do monitoramento de incêndios, oferecendo uma ferramenta importante para a prevenção e resposta a desastres ambientais no estado.
Resultados e impacto na prática
Com a aplicação dos métodos, os pesquisadores concluíram que o modelo KNN se destacou com maior sensibilidade, detectando anomalias significativas em 69% dos dias analisados. No município de Acopiara, por exemplo, que faz parte da área de estudo junto com as cidades de Viçosa do Ceará e Icó, o recurso identificou fortes anomalias em 30 de outubro de 2019, quando foi relatado um incêndio de 72,81 hectares.
Já os modelos IForest e INNE apresentaram menor sensibilidade e resultados mais conversadores. Adicionalmente, a combinação de nuvens com filtros térmicos e análise histórica reduziu falsos positivos, aumentando a precisão na detecção de incêndios.
Adriano reforça que esses resultados podem ser utilizados de forma beneficial na mitigação das queimadas pontuando três áreas principais, sendo elas:
- Monitoramento em Tempo Real: Os modelos podem ser integrados a sistemas operacionais de monitoramento para detecção precoce de incêndios, permitindo respostas rápidas de brigadas e mitigação de danos.
- Gestão Pública: As informações podem apoiar a criação de políticas públicas e planos de emergência para regiões vulneráveis, como a Caatinga no estado do Ceará.
- Ciência Climática: Os dados ajudam a entender padrões de incêndios e seus impactos no clima e na biodiversidade.
Para Adriano, os resultados obtidos representam um avanço significativo na área. "Essa abordagem pode marcar um importante passo rumo ao desenvolvimento de sistemas de detecção de incêndios florestais mais eficientes e precisos", destaca.
Informática Aplicada é na Unifor
Com programa de mestrado e doutorado, o PPGIA é voltado para aqueles profissionais e estudantes que querem aprofundar seus conhecimentos na área de Ciência da Computação, com foco na pesquisa e desenvolvimento de sistemas ocupacionais que possam enfrentar desafios complexos e relevantes para a sociedade.
Em ambas as modalidades, o programa tem como diferencial propor soluções inovadoras e contribuir para o avanço científico e tecnológico em setores como indústrias, empresas e órgãos governamentais e instituições de pesquisa, destacando-se pelo seu rigor.
Adicionalmente, outro diferencial do programa é a linha de pesquisa sobre Ciência de Dados e Inteligência Artificial, que integra a expertise dos pesquisadores da Universidade junto a projetos desenvolvidos no Parque Tecnológico da Unifor (TEC Unifor).
Com inscrições abertas até 6 de janeiro de 2025, os interessados podem se inscrever no programa e garantir uma formação completa, fortalecendo o relacionamento entre academia, indústria e governo.
