Predição de incêndios florestais utiliza métricas elaboradas e algoritmos para diminuir casos

Antecipar o risco de incêndios é um dos recursos do Flareless, da Quiron Digital

Plataforma da Quiron oferece análise comparativa de locais com mais e menos risco de propagação de incêndios intempestivos, com dias de antecedência. Pontos pretos indicam locais críticos

No contexto do combate de incêndios florestais, a tecnologia associada ao manejo das florestas naturais e reflorestamento tem avançado bastante nos últimos anos. O impacto causado por incêndios intempestivos – ocasionando problemas tão diversos como interrupção na distribuição de energia elétrica, nas redes de comunicação e no transporte público, além de afetar a fauna e flora do meio-ambiente, além de causar prejuízos para indústrias florestais – tende a ser, infelizmente, cada vez mais comum, na medida em que o número de focos de incêndio tem crescido bastante.

Dados do INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais) refletem bem o problema. Apenas no acumulado de 2020, foram ardidos cerca de 20 mil hectares de florestas de eucalipto apenas no estado do Mato Grosso do Sul, com uma perda financeira estimada em R$ 1 bilhão. 

No período, o Brasil teve um aumento de 12,7% no número de focos de incêndio – foram 222.798 focos, contra 197.632 em 2019. Os números só ficam atrás do recorde de 2010, quando o país registrou cerca de 319 mil focos. 

Negócios florestais têm buscado, cada vez mais, incorporar dados buscando mitigar esses problemas. As análises preditivas, que antecipam situações problemáticas que podem ocasionar focos de incêndio descontrolados, são formas de buscar antever possíveis intercorrências maiores. 

Empresa de tecnologia com foco na predição de incêndios florestais, e com análises semanais de risco de ignição de incêndios, a Quiron Digital utiliza modelos que levam em conta 12 variáveis, entregando estimativas para sete dias e sensibilidade de até 10 metros de resolução. 

O algoritmo utilizado na métrica de predição de incêndios da Quiron utiliza também inteligência artificial para a identificação e determinação de regiões críticas, associadas a fatores antrópicos.

“Através das análises por satélite conseguimos identificar as condições de cada fator agravante ao risco de incêndio, identificando quando estes fatores associados criam uma condição iminente para a ocorrência de um incêndio florestal. Os satélites captam a radiação eletromagnética refletida pelo vegetação, e esta radiação é influenciada pela quantidade de água presente nas folhagens, quantidade e tipo de vegetação, assim como a presença de alguma anomalia, como doenças severas ou cicatrizes de incêndios anteriores”, diz o líder de pesquisas da Quiron, Adam Marques

Predição foi ganhando espaço, aliando tecnologia e dados locais

Historicamente, análises preditivas de risco de incêndio contemplam uma escala de risco associada a condições meteorológicas, como o caso da FMA “Fórmula de Monte Alegre (PR)”, amplamente utilizada no Brasil desde a década de 1970. 

Outra alternativa mais robusta, que incide sobre condições associadas a vegetação, é o FWI (Fire Weather Index), porém este foi desenvolvido para florestas do Canadá e, por isso, necessita de ajustes para utilização em demais partes do globo, além de ser limitado em sua abrangência. 

“Como esses índices normalmente são gerados com dados meteorológicos, a sua resolução é muito baixa, abrangendo áreas de muitos quilômetros quadrados sob um mesmo valor de risco”, lembrou Adam, que também é engenheiro florestal.

Know-how e expertise técnica são as chaves da Quiron

Nascida da experiência dos seus sócios em solucionar problemas complexos através de dados de satélites e nano satélites, a Quiron entende que os dados estarão cada vez mais à disposição e que precisaremos absorver esses dados com os melhores modelos possíveis. Decodificando o ambiente através de algoritmos e transformando esses dados em resultados para o segmento florestal, a Quiron combate ameaças florestais pelo mundo todo. 

“O time de pesquisa da Quiron tem know-how em processamento e extração de informações a partir de imagens hiperespectrais,  o que possibilita um entendimento mais detalhado de perfil espectral de solos e plantas”, ressaltou o prof. Marcos Schimalski, um dos sócios da Quiron. 

As imagens  hiperespectrais tem por objetivo analisar o espectro de cada pixel de uma mesma imagem, localizando objetos, materiais ou detecção de processos. Todos esses fatores são analisados pelo algoritmo da Quiron. 

“Com base nestas informações, nosso algoritmo consegue associar riscos de incêndio para cada situação identificada e mostrar, com base nestas informações, qual o local mais susceptível à ocorrência do incêndio, com uma resolução de 10 metros. Desta forma não precisamos esperar que uma floresta ou local seja acometido por um incêndio para tomar alguma ação, atuando na prevenção ao invés da remediação”, ressaltou Adam. 

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