Utilizar IA de visão para monitorizar as alterações climáticas e o seu impacto em 2025

Feliz Dia da Terra! Todos os anos, a 22 de abril, pessoas de todo o mundo reservam um momento para celebrar o nosso planeta e pensar em como podemos cuidar melhor dele. Com as alterações climáticas a acelerarem, o Dia da Terra é uma excelente oportunidade para explorar o que podemos fazer para causar um impacto positivo e criar um futuro mais sustentável.

Isto é especialmente importante tendo em conta que, em 2024, as temperaturas globais atingiram um máximo histórico, provocando um degelo mais rápido e a subida do nível do mar. Estas alterações estão a afetar ecossistemas em todo o mundo e a ocorrer rapidamente.

Os métodos tradicionais de monitorização climática estão a ter dificuldade em acompanhar o ritmo e a escala necessários. É aqui que tecnologias de IA, como a visão computacional, que analisa imagens e vídeos, podem fazer a diferença.

Por exemplo, modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLO11 são compatíveis com tarefas como deteção de objetos e segmentação de instâncias, ajudando a acompanhar e identificar alterações ambientais em tempo real, com maior precisão e rapidez.

Neste artigo, vamos explorar por que motivo é tão importante utilizar IA de visão para monitorizar as alterações climáticas e como isso está a transformar o processo. Vamos começar!

A necessidade de monitorização ambiental com visão computacional#

As condições na Terra estão em constante mudança. Mas, nos últimos anos, o ritmo e a escala dessas alterações tornaram-se mais difíceis de ignorar. As mudanças nos padrões meteorológicos, o aumento das temperaturas e a alteração das paisagens estão a tornar-se mais evidentes, realçando a necessidade de melhores sistemas de monitorização e resposta.

Fig. 1. Uma análise do aumento das temperaturas ao longo dos anos.

Por exemplo, no sul do Brasil, em 2024, semanas de chuvas intensas inesperadas fizeram com que os níveis da água subissem perigosamente em várias regiões. No entanto, graças aos sistemas de monitorização precoce, as comunidades das áreas afetadas conseguiram preparar-se e responder a tempo.

Eventos como este demonstram como a informação atempada pode fazer toda a diferença. Permite emitir alertas precoces, melhorar o planeamento e reduzir o risco de catástrofes naturais. Embora os métodos tradicionais, como levantamentos de campo ou sensores isolados, possam fornecer informações úteis, muitas vezes ficam aquém do necessário.

É por isso que as abordagens mais avançadas estão a ganhar atenção. Ao utilizar tecnologias mais inteligentes para observar o planeta, podemos antecipar as alterações e tomar decisões com base no que está a acontecer em tempo real.

Utilizar visão computacional para monitorizar as alterações climáticas#

A visão computacional está a desempenhar um papel cada vez mais importante na forma como monitorizamos as alterações ambientais. Com modelos de IA de visão como o Ultralytics YOLO11, é possível acompanhar rapidamente e com precisão as mudanças no ambiente, em áreas de grande extensão.

Eis algumas das principais formas como a visão computacional está a ser utilizada para monitorizar as alterações climáticas:

• Análise de imagens em grande escala: A IA de visão pode ser utilizada para processar grandes volumes de imagens ambientais e identificar padrões na vegetação, nos níveis da água e na utilização dos solos.
• Deteção de alterações ao longo do tempo: Ao comparar imagens de diferentes períodos, os modelos de IA de visão podem fornecer informações sobre alterações como o recuo dos glaciares, a erosão costeira ou a desflorestação.
• Alertas em tempo real: Os sistemas equipados com visão podem detetar precocemente atividades anormais, como inundações ou incêndios, ajudando as equipas de resposta a agir rapidamente e a reduzir os riscos.
• Monitorização remota: Regiões remotas ou de difícil acesso podem ser monitorizadas continuamente com visão computacional, sem depender de equipas no terreno.

Principais tarefas de IA de visão para a monitorização das alterações climáticas#

Modelos de IA de visão como o YOLO11 vão além do simples processamento de imagens; permitem realizar tarefas especializadas de visão computacional, como seguimento de objetos, classificação de imagens e estimativa de pose. Estas tarefas ajudam a identificar padrões, detetar anomalias e acompanhar as alterações ambientais com maior precisão.

Vamos explorar algumas tarefas de visão computacional importantes e a forma como contribuem para enfrentar as alterações climáticas.

Deteção de objetos em tempo real#

A deteção de objetos é uma técnica de visão computacional que pode ser utilizada para identificar e localizar objetos específicos em imagens ou vídeos. Pode detetar elementos como fogo, fumo, veículos, animais ou detritos, que podem indicar uma ameaça ou uma alteração ambiental.

Esta tecnologia é especialmente útil para sistemas de alerta precoce. Por exemplo, os incêndios florestais, que estão a tornar-se mais frequentes e generalizados devido às condições mais quentes e secas, podem ser detetados precocemente através de sinais como fumo ou chamas. A deteção de objetos ajuda os sistemas de IA a reconhecer rapidamente estes sinais, permitindo uma resposta mais rápida para minimizar os danos.

Ao detetar ameaças precocemente, as equipas de emergência têm mais tempo para agir, ajudando a proteger florestas, habitações e a qualidade do ar.

Fig. 2. Deteção de incêndios florestais e fumo através da deteção de objetos (Fonte: researchgate.net).

Classificação de imagens: observar as alterações ao longo do tempo#

Enquanto a deteção de objetos identifica objetos específicos numa imagem, a classificação de imagens atribui uma única etiqueta a uma imagem inteira com base na sua característica dominante, como "floresta", "neve", "água" ou "zona urbana".

No contexto da monitorização ambiental, a classificação de imagens é habitualmente utilizada para analisar a utilização e a cobertura dos solos. Este método ajuda a acompanhar alterações ambientais em grande escala, como a desflorestação, a expansão urbana ou as alterações nas massas de água. Ao classificar grandes regiões de terreno, a classificação de imagens fornece informações valiosas sobre as mudanças e tendências ambientais a longo prazo.

Segmentação de instâncias: fornecer informações detalhadas#

Em situações como uma inundação inesperada causada pelas alterações climáticas, precisamos de saber exatamente onde a inundação está a causar impacto, quais são os danos e o que está a ser afetado. É aqui que a segmentação de instâncias se torna essencial.

Ao contrário da classificação de imagens, que atribui uma etiqueta à imagem inteira, a segmentação de instâncias funciona ao nível dos píxeis. Delimita elementos individuais numa imagem, como estradas inundadas, veículos submersos ou linhas costeiras em alteração. A segmentação pode ajudar a obter informações detalhadas que apoiem tanto respostas rápidas a emergências como planos de adaptação climática a longo prazo.

Fig. 3. Deteção de inundações e estimativa do nível da água através da segmentação de instâncias.

Exemplos de utilização de IA de visão para monitorizar as alterações climáticas#

Agora que abordámos como as tarefas de visão computacional podem ser utilizadas, vamos explorar como a visão computacional pode ser aplicada em projetos climáticos do mundo real, transformando dados visuais em informações para ações mais rápidas e inteligentes.

Monitorização de glaciares com visão computacional#

Os investigadores estão a utilizar a visão computacional para monitorizar glaciares e o impacto das alterações climáticas. Ao analisar imagens de satélite, os modelos de visão computacional conseguem identificar áreas de água e gelo, mapeando a forma e o tamanho dos lagos glaciares através de técnicas de deteção de objetos e segmentação.

Fig. 4. Identificação de lagos glaciares através da visão computacional.

Estes sistemas automatizados podem fornecer atualizações em tempo real sobre o recuo dos glaciares e os locais onde se estão a formar novos lagos. Estes dados ajudam as autoridades locais a melhorar os sistemas de alerta precoce para potenciais inundações, especialmente em regiões vulneráveis. Além disso, as informações obtidas são essenciais para o planeamento a longo prazo da gestão da água e para enfrentar os desafios causados pela subida do nível do mar.

Acompanhar a erosão costeira e a subida do nível do mar#

As zonas costeiras de todo o mundo estão a registar uma subida do nível do mar e tempestades mais frequentes, que estão a contribuir para uma erosão mais rápida. Infelizmente, isto pode afetar habitações, estradas e habitats naturais.

No entanto, os drones integrados com modelos de IA de visão podem ser utilizados para captar imagens de alta resolução das linhas costeiras ao longo do tempo. Estes modelos analisam as alterações da linha costeira comparando imagens captadas em datas diferentes.

Os dados recolhidos fornecem informações valiosas aos governos locais, ajudando-os a identificar áreas de elevado risco antes que ocorram mais danos. Também apoiam esforços de adaptação climática em maior escala, como o planeamento dos locais para construir quebra-mares ou restaurar barreiras naturais, como dunas e zonas húmidas.

Fig. 5. Monitorização das alterações da linha costeira através de IA de visão.

Vantagens e desvantagens da IA de visão na monitorização climática#

Eis algumas das principais vantagens que a IA de visão proporciona à monitorização ambiental e à resposta climática:

• Económica: Ao reduzir a necessidade de levantamentos extensivos no terreno e proporcionar uma monitorização contínua e automatizada, a IA de visão reduz os custos associados à gestão e à monitorização ambiental.
• Monitorização da conformidade em tempo real: A IA de visão pode acompanhar, em tempo real, o cumprimento das regulamentações ambientais. Por exemplo, pode monitorizar a exploração madeireira ilegal, detetar níveis de poluição e identificar áreas afetadas pela desflorestação ou pela mineração ilegal, permitindo respostas e intervenções mais rápidas.
• Apoio à adaptação climática urbana: A IA de visão pode analisar ilhas de calor urbanas, a qualidade do ar e os espaços verdes, ajudando as cidades a conceber infraestruturas mais resilientes às alterações climáticas através da identificação de áreas que necessitam de mais vegetação, coberturas verdes ou práticas de construção sustentáveis.

Embora estas vantagens realcem a forma como a IA de visão está a redefinir as aplicações climáticas, também é importante considerar os desafios associados à utilização eficaz destes sistemas.

Eis algumas das principais limitações da utilização da visão computacional para a monitorização climática:

• Limitações da qualidade das imagens: Iluminação insuficiente, cobertura de nuvens ou entradas de baixa resolução podem reduzir a precisão do modelo e dificultar a deteção fiável de alterações ambientais.
• Preocupações com a privacidade: A utilização de drones e imagens de satélite suscita potenciais preocupações com a privacidade, sobretudo ao monitorizar zonas povoadas. É essencial equilibrar a recolha de dados com a proteção da privacidade.
• Manutenção do modelo: Os modelos de IA requerem manutenção contínua e atualizações periódicas para garantir a sua precisão e relevância. Com o tempo, as condições ambientais mudam e, sem um novo treino ou atualização adequados, os modelos podem tornar-se menos eficazes.

Das informações da IA de visão à ação#

O Dia da Terra é um excelente lembrete para refletirmos sobre a forma como o nosso planeta está a mudar e sobre o que podemos fazer para o manter seguro. Com ferramentas como o Ultralytics YOLO11, as soluções de visão computacional ajudam-nos a acompanhar as alterações ambientais e a tomar decisões informadas com base em dados em tempo real.

Por exemplo, os modelos de IA de visão podem analisar grandes quantidades de imagens, fornecendo informações sobre alterações que ocorrem em florestas, oceanos e cidades. Ao tirar partido da visão computacional, podemos agir de forma mais rápida e eficaz para proteger o nosso planeta.

Tens curiosidade sobre IA de visão? Explora o nosso repositório no GitHub e junta-te à nossa comunidade. Sabe mais sobre aplicações do mundo real, como IA na indústria e IA de visão na agricultura. Consulta as nossas opções de licenciamento e começa hoje mesmo um projeto de visão computacional!