As imagens de satélite analisadas pela IA estão a emergir como uma nova ferramenta para encontrar estradas não mapeadas que trazem destruição ambiental a áreas selvagens.



O ilustre professor da Universidade James Cook, Bill Laurance, foi coautor de um estudo que analisa a confiabilidade de uma abordagem automatizada para mapeamento de estradas em grande escala, usando redes neurais convolucionais treinadas em dados rodoviários, usando imagens de satélite.

Ele disse que a Terra está passando por uma onda sem precedentes de construção de estradas, com cerca de 25 milhões de quilômetros de novas estradas pavimentadas esperadas até meados do século.

“Aproximadamente 90% de toda a construção de estradas ocorre em países em desenvolvimento, incluindo muitas regiões tropicais e subtropicais de biodiversidade excepcional.

"Ao aumentar drasticamente o acesso a áreas naturais anteriormente remotas, o desenvolvimento de estradas mal regulamentadas desencadeia aumentos dramáticos nas perturbações ambientais devido a actividades como a exploração madeireira, a mineração e o desmatamento", disse o Professor Laurance.

Ele disse que muitas estradas nessas regiões, tanto legais quanto ilegais, não estão mapeadas, com estudos de mapeamento de estradas na Amazônia brasileira, na Ásia-Pacífico e em outros lugares regularmente encontrando até 13 vezes mais comprimento de estrada do que o relatado no governo ou em bancos de dados rodoviários.

"Tradicionalmente, o mapeamento de estradas significava traçar as características das estradas manualmente, usando imagens de satélite. Isso é incrivelmente lento, tornando quase impossível ficar por dentro do tsunami rodoviário global", disse o professor Laurance.

Os pesquisadores treinaram três modelos de aprendizado de máquina para mapear automaticamente as características das estradas a partir de imagens de satélite de alta resolução, cobrindo áreas rurais, geralmente remotas e muitas vezes florestadas, de Papua Nova Guiné, Indonésia e Malásia.

"Este estudo mostra o potencial notável da IA ​​para tarefas de grande escala, como o mapeamento de estradas globais. Ainda não chegámos lá, mas estamos a fazer bons progressos", disse o professor Laurance.

“A proliferação de estradas é provavelmente a ameaça direta mais importante às florestas tropicais em todo o mundo. Dentro de mais alguns anos, a IA poderá dar-nos os meios para mapear e monitorizar estradas nas áreas ambientalmente mais críticas do mundo.”

O trabalho está publicado na revista Remote Sensing .

Mais informações: Sean Sloan et al, Mapeamento de estradas remotas usando inteligência artificial e imagens de satélite, Sensorização Remota (2024). DOI:10.3390/rs16050839
Fornecido pela Universidade James Cook