Aprendizado de máquina no combate a incêndios florestais: as ferramentas de perigo de incêndio e de previsão de propagação do fogo do Projeto SILVANUS

Os incêndios florestais que estão atingindo Los Angeles nos lembram do impacto devastador que esses desastres naturais podem causar. O fogo, alimentado por temperaturas recordes e ventos fortes, espalhou-se rapidamente, desafiando as equipes de combate. Em um cenário em que a frequência e a intensidade dos incêndios florestais aumentam, impulsionados pelas mudanças climáticas provocadas pelo aquecimento global, é imprescindível o uso de tecnologias para auxiliar na prevenção e no combate desses incêndios, promovendo uma resposta rápida e coordenada.

Dentro desse contexto, duas ferramentas a serem disponibilizadas pelo SILVANUS Project se destacam ao melhorar a resposta aos incêndios e mitigar os danos por eles causados: a de avaliação de risco de incêndio e a de previsão de propagação do fogo. Apresentar essas duas ferramentas são o objetivo desse artigo, uma vez que elas tem potencial de ajudar a salvar vidas, a preservar dos recursos naturais e a proteger a infraestrutura urbana.

A integração dessas tecnologias com sistemas de alerta precoce e plataformas de comunicação pode melhorar significativamente a coordenação entre as diferentes equipes de defesa civil. Isso é particularmente importante em áreas urbanas e suburbanas, onde os incêndios podem se espalhar rapidamente e ameaçar grandes populações.

O Projeto Silvanus: inovação no combate a incêndios florestais

O SILVANUS Project, financiado pela União Europeia, é uma iniciativa que visa melhorar a resposta a incêndios florestais por meio da integração de tecnologias avançadas, incluindo as ferramentas de previsão de risco e propagação de incêndios. O projeto propõe o desenvolvimento de soluções baseadas em dados para apoiar as autoridades e os profissionais que combatem incêndios florestais, englobando diversas ferramentas, como as supracitadas.

Uma das principais inovações do projeto é a capacidade de integrar diferentes fontes de dados, incluindo condições climáticas, comportamentos da vegetação, análise do terreno e fatores humanos (já que uma grande parte dos incêndios florestais é causada por atividades humanas) para fornecer previsões detalhadas de uma determinada região. A missão do SILVANUS Project é contribuir para uma gestão de incêndios mais eficaz, permitindo não apenas a prevenção, mas também a otimização de recursos e esforços durante o combate a incêndios florestais.

Antecipando riscos com a ferramenta de perigo de incêndio

O papel da ferramenta de perigo de incêndio é antecipar o perigo e não apenas reagir a ele, iniciativa importante devido ao tempo ser fator determinante para salvar vidas e proteger a infraestrutura. Essa ferramenta é de grande utilidade para as autoridades de defesa civil, pois permite identificar as regiões que estão em risco de incêndios mais intensos, possibilitando a criação de estratégias de mitigação, como o aumento da vigilância, e a implementação de ações preventivas, como queimadas controladas. A análise de dados em tempo real permite que as equipes de emergência se preparem para a possibilidade de incêndios, organizando recursos e, se necessário, realizando evacuações preventivas.

Para tal, a ferramenta de perigo de incêndio utiliza aprendizado de máquina (um comitê de redes neurais profundas) para produzir a estimativa de um índice de perigo de incêndio em uma região afetada, incorporando dimensões espaciais e temporais e representando a probabilidade de ocorrência de incêndio florestal. Os valores obtidos são discretizados em 6 classes, do risco muito baixo (0) ao risco muito alto (5).

O índice de perigo de incêndio pode ser produzido para diferentes escalas temporais, como previsão de curtíssimo prazo (até 3 horas), diária e sazonal, além de ser visualizado espacialmente em mapas. Adicionalmente, a ferramenta também produz o índice climático de incêndio, que considera apenas fatores climáticos como temperatura, velocidade do vento, umidade relativa do ar e precipitação.

Portanto, a ferramenta pode ser utilizada para melhorar a detecção precoce de incêndios florestais (por exemplo, aumentando a frequência de monitoramento pelos sensores ou planejando missões de drones para monitorar áreas indicadas como de risco), atividade imprescindível para reduzir a complexidade do combate aos incêndios.

Antevendo a extensão do desastre com a previsão de propagação do fogo

A previsão de propagação do fogo é outro recurso avançado que complementa a ferramenta de perigo de incêndio, permitindo que as equipes de resposta a incêndios planejem melhor suas ações. Uma vez que um incêndio tenha sido iniciado, prever como ele vai se comportar, sua direção e velocidade de propagação, é fundamental para garantir uma resposta eficaz e reduzir os danos.

Essa ferramenta permite estimar melhor por onde o fogo provavelmente se espalhará e quanto tempo as equipes terão para agir. Consequentemente, as autoridades podem determinar quais áreas precisam ser evacuadas, quais rotas de fuga são mais seguras, e qual é a melhor maneira de alocar recursos para a contenção do incêndio. Portanto, a previsão de propagação do fogo também ajuda a otimizar o uso de equipamentos e pessoal, garantindo que as estratégias de combate ao incêndio sejam implementadas de forma mais eficiente.

O modelo de propagação do fogo, também obtido por aprendizado de máquina, procura prever o desenvolvimento e a propagação de incêndios florestais nas 24 horas seguintes ao momento em que ele é acionado. Dentre as variáveis utilizadas nessas previsões, destacam-se as de caracterização do terreno (elevação, inclinação, aspecto), as de previsões meteorológicas (temperatura, velocidade do vento, direção do vento), as de propensão ao fogo (tipo de combustível, umidade, características do dossel florestal), as barreiras para as equipes de combate (estradas, corpos d'água) e a localização atual da linha de fogo. Com base nessas informações, a ferramenta gera uma série de imagens mostrando a localização da linha de fogo em 28 momentos pré-estabelecidos nas 24 horas seguintes.

Vale destacar que não é necessário conhecimento especializado por parte do operador do centro de comando. Os resultados da simulação são enviados para a interface do usuário para visualização em mapas.

O futuro da gestão de incêndios florestais

Embora a luta contra incêndios seja complexa e multifacetada, o uso de ferramentas computacionais como as apresentadas neste artigo oferecem apoio importante para antecipar riscos e coordenar respostas mais eficazes. O SILVANUS Project está na vanguarda dessa atividade, ajudando a criar soluções tecnológicas para um futuro mais seguro e resiliente frente aos incêndios florestais. À medida que as tecnologias evoluem, é essencial que elas sejam adotadas por autoridades, especialistas em gestão de desastres e comunidades para melhorar a segurança. Em um mundo cada vez mais afetado pelas mudanças climáticas, a inovação tecnológica é um aliado crucial para combater o avanço dos incêndios florestais e proteger as pessoas e o meio ambiente.

Saiba mais no site do Projeto SILVANUS.