Usando dados coletados por satélite, inteligência artificial e tecnologias de processamento de imagens, um colaborador do Serpro desenvolveu um modelo preditivo para enchentes no Rio Grande do Sul.
A palestra de Carlos Henrique Silva, da área de soluções de geoprocessamento da estatal, que explicou o trabalho, foi uma das atrações do último dia do TDC Brasília, que aconteceu na capital federal na semana passada.
“Trata-se ainda de uma prova de conceito (POC), que utiliza aprendizado de máquina para indicar as áreas do Estado mais propensas a sofrerem inundações. A previsão é feita a partir de dados coletados em anos anteriores. Na imagem final produzida, as áreas mais próximas da cor vermelha têm maior probabilidade de serem afetadas por enchentes”,
afirmou Carlos Henrique.
Modelagem
O modelo utiliza imagens captadas pelos satélites Sentinel 1, da agência espacial europeia.
“Na verdade, trata-se de dois satélites em órbita complementar, que foram escolhidos porque conseguem fazer uma boa leitura da topografia, independente das condições climáticas. Uma característica que se mostrou especialmente útil para nosso objetivo”,
explicou.
As imagens permitem a leitura de alterações na superfície do planeta a partir do tempo de reflexão de ondas de rádio.
O sistema utilizado pelo especialista do Serpro compara mosaicos de imagens tiradas da região gaúcha antes e depois das enchentes do último ano.
O algoritmo também elimina os corpos de água permanentes (existentes mais de dez meses por ano), evitando falsos positivos, além de remover pixels isolados, que são entendidos como ruídos.
A tecnologia oferece a possibilidade de também ser utilizada para prevenção de outros desastres naturais, como queimadas.
Com informações e imagens do Serpro
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