Imagem: Divulgação | Sistema revolucionário utiliza IA e imagens de satélite para monitorar florestas tropicais com precisão inédita
- Tradução Simon Horvatin, Redação Ambiental Mercantil
Outubro de 2024 – A CTrees anuncia o lançamento do REDD+AI, a primeira plataforma de dados dedicada ao mapeamento da degradação florestal em florestas tropicais. Combinando imagens de satélite avançadas com inteligência artificial (IA), o sistema identifica e atribui causas específicas à degradação florestal nos trópicos, como desmatamento, incêndios e construção de estradas. O REDD+AI oferece aos usuários acesso aberto a mapas detalhados e estatísticas sobre a degradação florestal global, detectando mudanças em intervalos de um mês a seis meses em cada área de 5 metros das florestas tropicais do mundo.
Dados alarmantes revelam a extensão da degradação florestal
Dados da plataforma revelam que, entre 2017 e 2023, o desmatamento, incêndios e a construção de estradas degradaram, em média, mais de 6,9 milhões de hectares de floresta tropical por ano. Nos últimos seis anos, essas atividades humanas degradaram 41,6 milhões de hectares de florestas tropicais – uma área equivalente ao tamanho da Califórnia.
Plataforma destaca a vulnerabilidade das florestas tropicais e os impactos ocultos do desmatamento
A plataforma REDD+AI lança luz sobre a vulnerabilidade das florestas tropicais e os efeitos muitas vezes ignorados do desmatamento e da construção de estradas. O lançamento coincide com a reunião de líderes mundiais na #COP16 em Cali para discutir a proteção da biodiversidade e com a #COP29 em Baku, que abordará as mudanças climáticas.
Sassan Saatchi, CEO da CTrees e cientista sênior do Laboratório de Propulsão a Jato da NASA/Caltech diz:
“Proteger as florestas tropicais é essencial para nossa resposta às mudanças climáticas. Nosso novo produto fornece a cada governo que possua florestas tropicais em seus áreas, dados necessários para responsabilidade e ação. Este é o primeiro conjunto de dados a revelar com precisão onde e em que medida a degradação florestal está ocorrendo, permitindo uma estratégia mais abrangente para a redução de emissões.” LinkedIN
Tecnologia de ponta e metodologia científica rigorosa
A plataforma REDD+AI oferece acesso aberto para visualização dos mapas da CTrees, que mostram a cobertura florestal estável, perda de cobertura arbórea e degradação florestal, com atribuições a desmatamento, incêndios florestais e construção de estradas. Os dados, com resolução de 4,77 metros, cobrem o bioma de florestas tropicais úmidas de 2017 a 2023 e incluem estatísticas resumidas para países e suas jurisdições subnacionais. Os dados são atualizados de forma bianual desde 2016 e mensalmente a partir de setembro de 2020.
O REDD+AI utiliza imagens da constelação de satélites PlanetScope, fornecidas pela Planet Labs PBC e disponibilizadas por meio da NICFI – Iniciativa Internacional da Noruega para o Clima e Florestas. A plataforma emprega aprendizado profundo para detectar automaticamente a perda de cobertura arbórea e a degradação, alcançando precisão comparável à interpretação humana.
Além dos dados de degradação florestal, a CTrees produziu mapas pan-tropicais de desmatamento e regeneração de florestas secundárias desde 1990, baseados em imagens Landsat da NASA. Esses mapas serão integrados à REDD+AI em 2025.
O processo é baseado em metodologias científicas revisadas por pares, desenvolvidas pelos cientistas da CTrees Ricardo Dalagnol da Silva e Fabien H. Wagner.
Sobre a CTrees
A CTrees é o primeiro sistema global a medir o carbono e a atividade em todas as florestas do mundo. A missão é monitorar o carbono em cada árvore do planeta. A equipe é composta por cientistas e engenheiros com mais de 20 anos de experiência na criação de sistemas globais de monitoramento de carbono e soluções que têm orientado políticas de combate às mudanças climáticas.
Os principais especialistas trabalham em conjunto com parceiros públicos e privados para fornecer dados operacionais a governos nacionais e estaduais, desenvolvedores de projetos, investidores e tomadores de decisão.
Site oficial: https://ctrees.org | REDD+AI https://ctrees.org/reddai
