{"id":6652,"date":"2025-06-23T22:17:23","date_gmt":"2025-06-24T01:17:23","guid":{"rendered":"https:\/\/greenplay.tananuvem.com\/?p=6652"},"modified":"2025-06-21T22:22:49","modified_gmt":"2025-06-22T01:22:49","slug":"satelites-e-ia-avancam-na-medicao-do-carbono-florestal","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/greenplay.com.br\/en\/2025\/06\/satelites-e-ia-avancam-na-medicao-do-carbono-florestal\/","title":{"rendered":"Sat\u00e9lites e IA\u00a0 Avan\u00e7am na Medi\u00e7\u00e3o do Carbono Florestal"},"content":{"rendered":"


Cientistas est\u00e3o usando lasers espaciais e intelig\u00eancia artificial (IA) para medir o carbono em florestas com mais rapidez e precis\u00e3o, revolucionando o monitoramento clim\u00e1tico global e a gest\u00e3o florestal. Dados de sat\u00e9lites, originalmente usados por arque\u00f3logos para localizar ru\u00ednas antigas, agora ajudam a medir quanto carbono as florestas armazenam e liberam, fundamental para pesquisas sobre as mudan\u00e7as clim\u00e1ticas.<\/p>\n\n\n\n

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Hamdi Zurqani, pesquisador da Universidade do Arkansas, destaca que as florestas armazenam cerca de 80% do carbono terrestre e s\u00e3o essenciais para a regula\u00e7\u00e3o do clima. Tradicionalmente, medi\u00e7\u00f5es de biomassa florestal s\u00e3o feitas por m\u00e9todos presenciais, que s\u00e3o demorados e t\u00eam cobertura limitada, dificultando an\u00e1lises em larga escala.

O estudo recente de Zurqani, publicado em Ecological Informatics, integra dados abertos de sat\u00e9lites com algoritmos de IA no Google Earth Engine para mapear biomassa florestal de grandes \u00e1reas, incluindo regi\u00f5es remotas. Ele utiliza dados do LiDAR GEDI, da NASA, que mede em 3D a estrutura das copas das \u00e1rvores, combinados com imagens \u00f3pticas dos sat\u00e9lites Sentinel da ESA, aumentando a precis\u00e3o das estimativas.

Quatro algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina foram testados, com o Gradient Tree Boosting se destacando por sua maior precis\u00e3o e menor taxa de erro. A combina\u00e7\u00e3o de dados \u00f3pticos, \u00edndices de vegeta\u00e7\u00e3o, caracter\u00edsticas topogr\u00e1ficas e medidas do LiDAR GEDI foi essencial para garantir resultados confi\u00e1veis, ressaltando a import\u00e2ncia da integra\u00e7\u00e3o de m\u00faltiplas fontes de dados.<\/p>\n\n\n\n

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Apesar dos avan\u00e7os, Zurqani aponta desafios como interfer\u00eancias clim\u00e1ticas na capta\u00e7\u00e3o de dados e falta de cobertura LiDAR em algumas regi\u00f5es. Ele indica que pesquisas futuras podem explorar modelos de IA mais complexos para aprimorar ainda mais as previs\u00f5es.

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