Publicado em 19/04/2021 às 08h09
O chamado Brazil Data Cube -- Cubo de Dados Brasil, em tradução livre -- reúne imagens de diversos satélites e é capaz de mostrar, ao longo do tempo, como o solo brasileiro é utilizado.
O projeto, iniciado em 2019, deverá ser concluído em 2022, mas já é possível acessar e processar algumas dessas informações.
Cubos de dados são uma série de imagens de satélites organizadas no tempo de determinadas regiões brasileiras.
O projeto cria esses cubos para todo o Brasil. Assim, com o sistema desenvolvido pelo Inpe é possível selecionar uma parte do território e usar métodos de inteligência artificial para extrair informações de como o espaço é ocupado, por exemplo, por florestas ou agricultura e como foi essa ocupação ao longo do tempo.
"Dado de uso e de cobertura do solo é muito importante para definir políticas públicas e a preservação do meio ambiente", disse a pesquisadora do Inpe, Karine Ferreira.
"É importante para a sociedade e para o país conseguir processar esse grande volume de dados de imagens de satélites hoje disponíveis e extrair informações desses dados de maneira integrada", acrescentou.
Os dados começaram a ser disponibilizados e o Inpe está firmando parcerias para o uso deles com entidades como o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa).
Segundo pesquisadores, o Brasil também deverá ampliar a utilização da tecnologia e gerar cubos de dados semelhantes para o Uruguai.
"Como tudo é público, a gente vai ter que seguir as regras de como oferecer isso para as pessoas usarem e, obviamente, será livre de custo", disse o também pesquisador do Inpe, Gilberto Queiroz.
Os pesquisadores participaram esta semana do evento AWS Public Sector Summit Online.
A AWS é uma plataforma de serviços de computação em nuvem oferecida pela empresa multinacional Amazon. Desde meados de 2019, o Inpe utiliza os serviços da AWS para processar grandes volumes de dados.
"O nosso desafio é o grande acervo de imagens de observação da Terra que a gente tem atualmente.
Esse é o maior desafio, por isso a gente está produzindo cubos de dados e evoluindo em técnicas de machine learning [aprendizagem de máquina] para classificação automática ou semiautomática desses cubos", afirmou Karine Ferreira.