{"id":137695,"date":"2020-11-26T12:00:41","date_gmt":"2020-11-26T15:00:41","guid":{"rendered":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/?p=137695"},"modified":"2020-11-27T08:21:58","modified_gmt":"2020-11-27T11:21:58","slug":"nasa-usa-tecnologia-para-mapear-arvores-em-novo-estudo-sobre-ciclo-do-carbono","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/nasa-usa-tecnologia-para-mapear-arvores-em-novo-estudo-sobre-ciclo-do-carbono\/","title":{"rendered":"NASA usa tecnologia para mapear \u00e1rvores em novo estudo sobre ciclo do carbono"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a>Com supercomputadores e intelig\u00eancia artificial, NASA mapeia pela primeira vez \u00e1rvores n\u00e3o reconhecidas por sat\u00e9lites comuns<\/h4>\n

Cientistas do Goddard Space Flight Center da NASA, em Maryland (EUA), firmaram parceria com uma equipe internacional de pesquisadores para mapear as\u00a0\u00e1rvores<\/a>\u00a0do planeta usando imagens de sat\u00e9lite de alta resolu\u00e7\u00e3o. At\u00e9 agora, mais de 1,8 bilh\u00e3o de \u00e1rvores foram encontradas fora das\u00a0florestas<\/a>, em uma \u00e1rea de mais de 1 milh\u00e3o de quil\u00f4metros quadrados. A ideia \u00e9 ter uma no\u00e7\u00e3o de quanto\u00a0carbono<\/a> a Terra pode armazenar e de que maneira esse armazenamento muda com o tempo.<\/p>\n

Para a medi\u00e7\u00e3o, os cientistas t\u00eam de contar um n\u00famero surpreendente de \u00e1rvores e monitorar seu crescimento ao longo dos anos. Com o uso de supercomputadores e intelig\u00eancia artificial, a equipe da NASA est\u00e1 conseguindo fazer exatamente isso pela primeira vez, utilizando imagens de cima para baixo no espa\u00e7o. O estudo foi publicado na revista cient\u00edfica\u00a0Nature<\/i><\/a>.<\/p>\n

A equipe usou um dos supercomputadores mais r\u00e1pidos do mundo (o Blue Waters, na Universidade de Illinois) para realizar uma an\u00e1lise de \u201caprendizado profundo\u201d em imagens de terreno de grandes partes da \u00c1frica Ocidental. Assim, os cientistas descobriram que podiam n\u00e3o apenas contar as \u00e1rvores que os sat\u00e9lites n\u00e3o eram capazes de ver antes, mas tamb\u00e9m come\u00e7ar a avaliar o potencial de armazenamento de carbono dessas \u00e1rvores ao mesmo tempo.<\/p>\n

Grande parte do esfor\u00e7o mundial para avaliar uma grande quantidade de \u00e1rvores tem se concentrado em regi\u00f5es bem florestadas. Por isso, a equipe da NASA procurou se concentrar em \u00e1rvores isoladas em terras \u00e1ridas e regi\u00f5es semi\u00e1ridas na \u00c1frica Ocidental, a fim de capturar um panorama mais completo.<\/p>\n

Martin Brandt, autor principal do estudo, afirma em comunicado que as \u00e1reas secas aparecem como \u00e1reas brancas nos mapas, porque os sat\u00e9lites tradicionais simplesmente n\u00e3o conseguem enxerg\u00e1-las. Brandt relata que os sat\u00e9lites s\u00e3o capazes de identificar uma floresta, mas, se a \u00e1rvore est\u00e1 isolada, n\u00e3o conseguem captur\u00e1-la como tal. Para ele, finalmente a ci\u00eancia est\u00e1 no caminho certo para preencher as lacunas que faltavam.<\/p>\n

Para treinar os algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina, Brandt, que \u00e9 professor assistente de geografia da Universidade de Copenhagen, marcou pessoalmente cerca de 90 mil \u00e1rvores em diferentes terrenos, dando ao software diferentes formas e sombras para aprender a diferen\u00e7a. A equipe tamb\u00e9m treinou seus algoritmos para reconhecer \u00e1rvores individuais e pequenos aglomerados em diferentes tipos de terreno, variando de savanas a desertos. Com o treinamento certo implementado, um trabalho que poderia ter levado v\u00e1rios anos para olhos treinados levou apenas algumas semanas para a intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n

A equipe foi capaz de mapear o di\u00e2metro da copa (a largura de uma \u00e1rvore vista de cima) de 1,8 bilh\u00f5es de \u00e1rvores, abrangendo uma \u00e1rea de mais de 1 milh\u00e3o de quil\u00f4metros quadrados. Eles tamb\u00e9m compararam a variabilidade na cobertura e densidade das \u00e1rvores sob diferentes padr\u00f5es de chuva \u2013 informa\u00e7\u00f5es que a equipe planeja comparar com os pr\u00f3ximos dados de altura e biomassa das \u00e1rvores para identificar o potencial de armazenamento de carbono.<\/p>\n

No futuro, avalia\u00e7\u00f5es desse tipo rastrear\u00e3o de maneira mais eficaz o\u00a0desmatamento<\/a>\u00a0em todo o mundo, com o intuito de aprimorar medidas de preserva\u00e7\u00e3o das florestas. Os dados gerais de um ano tamb\u00e9m ser\u00e3o comparados aos anos posteriores para que os cientistas avaliem se os esfor\u00e7os de conserva\u00e7\u00e3o est\u00e3o funcionando ou n\u00e3o.<\/p>\n

A contagem de \u00e1rvores precisa e automatizada tamb\u00e9m deve aumentar a capacidade dos propriet\u00e1rios de monetizar o espa\u00e7o n\u00e3o utilizado que possam ter para o plantio de novas \u00e1rvores, a fim de quantificar quanto carbono est\u00e3o armazenando. Em \u00faltima an\u00e1lise, melhorar a capacidade dos pesquisadores de localizar \u00e1rvores onde antes n\u00e3o era poss\u00edvel com imagens de sat\u00e9lite \u2013 e, consequentemente, avaliar o armazenamento de carbono dessas \u00e1rvores \u2013 permitir\u00e1 que os cientistas do clima fa\u00e7am medi\u00e7\u00f5es globais do armazenamento de carbono no planeta, uma informa\u00e7\u00e3o vital em nosso tempo.<\/p>\n

Confira mais informa\u00e7\u00f5es sobre o estudo no v\u00eddeo abaixo (em ingl\u00eas):<\/p>\n