{"id":126202,"date":"2020-05-01T13:30:47","date_gmt":"2020-05-01T16:30:47","guid":{"rendered":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/?p=126202"},"modified":"2020-05-01T10:08:47","modified_gmt":"2020-05-01T13:08:47","slug":"como-satelites-tem-conseguido-detectar-plastico-nos-oceanos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/como-satelites-tem-conseguido-detectar-plastico-nos-oceanos\/","title":{"rendered":"Como sat\u00e9lites t\u00eam conseguido detectar material pl\u00e1stico nos oceanos"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a>Segundo pesquisadores, \u00e9 poss\u00edvel monitorar polui\u00e7\u00e3o causada por pl\u00e1stico em todas as \u00e1reas costeiras do mundo<\/p>\n

Embora o pl\u00e1stico seja uma amea\u00e7a terr\u00edvel \u00e0 vida marinha, detectar a polui\u00e7\u00e3o causada por ele no oceano \u00e9 um grande desafio. Isso porque os pl\u00e1sticos possuem diversas cores, dividem-se em tamanhos microsc\u00f3picos e s\u00e3o feitos de v\u00e1rios produtos qu\u00edmicos. Al\u00e9m disso, soma-se o grande tamanho do oceano, no qual milh\u00f5es de toneladas de pl\u00e1stico s\u00e3o descartadas anualmente.<\/p>\n

Para que os esfor\u00e7os de limpeza e preven\u00e7\u00e3o de polui\u00e7\u00e3o sejam direcionados de forma efetiva, \u00e9 essencial identificar quais partes do oceano acumulam mais pl\u00e1stico. De acordo com uma pesquisa publicada recentemente no Scientific Reports, jornal cient\u00edfico da Nature Research, os sat\u00e9lites equipados com machine learning (aprendizado de m\u00e1quina) podem estar preparados para rastrear a polui\u00e7\u00e3o causada por pl\u00e1sticos nos oceanos.<\/p>\n

Um time de cientistas do Laborat\u00f3rio Mar\u00edtimo de Plymouth, no Reino Unido, testou se os dados de sat\u00e9lites operados pela Ag\u00eancia Espacial Europeia poderiam ser analisados usando um algoritmo de machine learning treinado para detectar pl\u00e1stico. Os dois sat\u00e9lites Sentinel-2 usados na pesquisa foram equipados com sensores de instrumento multiespectral (MSI) de 12 bandas, que permitem uma resolu\u00e7\u00e3o de 10 metros nos dados coletados. Com os esfor\u00e7os dos dois sat\u00e9lites combinados, as informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o armazenadas repetidamente em todos os locais costeiros do mundo entre cada 2 e 5 dias. Em outras palavras, todas as partes do mundo em que a terra encontra o mar s\u00e3o observadas e t\u00eam dados coletados entre 6 e 15 vezes por m\u00eas.<\/p>\n

Entre outras coisas, os sat\u00e9lites coletam dados sobre sinais de luz. Com isso, os materiais podem ser distinguidos com base nos comprimentos de onda da luz que eles refletem. Enquanto a \u00e1gua limpa absorve a luz no infravermelho pr\u00f3ximo (NIR, na sigla em ingl\u00eas) para a faixa de luz infravermelha de ondas curtas (SWIR), materiais flutuantes como detritos naturais e pl\u00e1sticos refletem NIR. Essas diferen\u00e7as na absor\u00e7\u00e3o de luz permitem que os sat\u00e9lites detectem objetos flutuantes do espa\u00e7o.<\/p>\n

Os sinais NIR de v\u00e1rios objetos flutuantes variam. Usando os dados do sat\u00e9lite, os pesquisadores treinaram um algoritmo de machine learning para identificar o sinal luminoso do pl\u00e1stico flutuante. Para isso, liberaram um flutuador de pl\u00e1stico na costa da Gr\u00e9cia e obtiveram os dados associados do sinal de luz dos sat\u00e9lites. Em seguida, usaram esses dados para ensinar o algoritmo a associar certos sinais de luz NIR com detritos pl\u00e1sticos flutuantes. Da mesma forma, o algoritmo tamb\u00e9m aprendeu a distinguir materiais naturais e pl\u00e1sticos, como algas, troncos e espumas marinhas.<\/p>\n

Depois que o algoritmo foi instalado, os pesquisadores o testaram contra dados de sat\u00e9lite de \u00e1guas costeiras em quatro lugares do mundo: Accra (Gana), Ilhas do Golfo (Canad\u00e1), Da Nanng (Vietn\u00e3) e Esc\u00f3cia (Reino Unido). No geral, o algoritmo detectou pl\u00e1stico com 86% de precis\u00e3o e foi 100% preciso na an\u00e1lise dos dados das Ilhas do Golfo. Nada mal para os dados coletados a milhares de quil\u00f4metros de dist\u00e2ncia!<\/p>\n

\u00c9 importante ressaltar que esse algoritmo est\u00e1 equipado apenas para localizar grandes pe\u00e7as pl\u00e1sticas flutuantes. No entanto, \u00e9 a partir desses \u201cmacropl\u00e1sticos\u201d flutuantes que muitos micropl\u00e1sticos prejudiciais se formam. Os resultados da pesquisa mostram que os dados de sat\u00e9lite combinados com algoritmos de machine learning podem ajudar no rastreamento e na limpeza da polui\u00e7\u00e3o por pl\u00e1sticos em todo o mundo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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