APRENDIZADO DE MÁQUINA APLICADO AO MONITORAMENTO E PREVISÃO DE QUEIMADAS E INCÊNDIOS NO SUDESTE BRASILEIRO

Abstract

Anualmente os biomas do Brasil sofrem com incêndios e queimadas florestais que acometem a fauna e a flora com destruições ao meio ambiente. Mitigar tais danos é cada vez mais uma prioridade, uma vez que o número de queimadas ocorridas no território nacional vem a sofrer um crescimento ao decorrer dos anos. A intervenção humana para controle e evasão de tais catástrofes ambientais passa, essencialmente, pela previsão delas, possibilitando uma mobilização de ações preventivas das forças de combate a incêndios florestais locais. Dados históricos sobre variáveis ambientais podem ser obtidos através de sistemas públicos de monitoramento geográfico, que aliados a técnicas de inteligência artificial, podem gerar cálculos probabilísticos que auxiliam na tomada de decisão e de ações preventivas. O objetivo deste estudo implica na adoção de técnicas de inteligência artificial e estatística aplicada para analisar dados, fornecidos pelo Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), que detém bancos de dados, voltados para ensino e pesquisa, que possibilitam a extração de dados históricos climáticos, como temperatura e precipitação de um determinada localidade, e assim, com estes dados, utilizando modelos de aprendizado de máquina, como redes neurais, desenvolver uma plataforma capaz de realizar o monitoramento e a previsão do risco de incêndio do ambiente de estudo, persistindo os resultados em um banco de dados, e provendo estes resultados para visualização.