Acerca do Monitoramento de Áreas de Conservação Ambiental Utilizando Visão Computacional

O monitoramento de áreas de proteção ambiental (APAs) é fundamental para a conservação da biodiversidade e a prevenção de atividades ilegais, como desmatamento, queimadas e construções irregulares. Monitorar APAs vastas e de difícil acesso requer soluções além das tradicionais patrulhas terrestres ou uso limitado de imagens aéreas. Este artigo utiliza imagens de satélite e visão computacional para realizar segmentação semântica detalhada de regiões de uma APA. A APA de Morro Agudo é utilizada como estudo de caso. Foi construída uma base de dados contendo imagens de satélite, anotadas manualmente no nível do pixel com classes como floresta, pasto, cicatrizes de incêndio e áreas construídas. Ainda, é proposto um experimento que utiliza aprendizado profundo para identificar e classificar automaticamente as características do terreno, facilitando o monitoramento de alterações ou ameaças ao ecossistema. Um resultado mAP50 = 0,86 é obtido, indicando que a combinação de sensoriamento remoto e visão computacional pode oferecer uma ferramenta valiosa para a gestão eficaz e sustentável das APAs, proporcionando uma abordagem mais precisa e menos onerosa para a conservação ambiental tradicional.