De acordo com o site Brasil Escola, o desmatamento na Amazônia atualmente é motivo de preocupação para pesquisadores, ambientalistas, populações tradicionais que dependem dos recursos da floresta e diversos setores da sociedade civil nacional e internacional. Isso acontece porque, diferentemente dos períodos precedentes, tem havido novamente um aumento nas taxas de remoção da cobertura vegetal, que teve início a partir de 2017 e tem mantido movimento ascendente e tendência de crescimento, segundo mostram os dados mais recentes do Inpe.
Ainda segundo o Brasil Escola, o aumento da área desmatada, entre 2017 e 2021, foi de 87,6%, saltando de 6.947 km² para 13.038 km². Os intervalos em que aconteceu maior aceleração na taxa de desmatamento são 2018-2019, em que o Inpe identificou uma ascensão de 34,4%, e 2020-2021, quando a área desmatada foi ampliada em 20,5%. Nesse mesmo intervalo de tempo, se registrou um aumento nos focos de incêndio e queimadas na Amazônia, fenômeno que tem sido provocado com a intenção de abrir novas áreas em meio à vegetação. Com isso, os últimos anos foram marcados pelo agravamento do desmatamento da Amazônia e pela flexibilização das normas ambientais, com a redução na fiscalização das áreas ameaçadas e menor aplicação de multas àqueles que praticam o desmatamento ilegal.
Segundo os autores do artigo “Paving the Way for Automatic Mapping of Rural Roads in the Amazon Rainforest”, o desmatamento da floresta Amazônica impacta severamente o meio ambiente de muitas maneiras, incluindo a redução da biodiversidade, mudanças climáticas e diversas outras cadeias. “Um indicador-chave do desmatamento é o aparecimento súbito de estradas rurais não oficiais, geralmente exploradas para transportar matérias-primas extraídas da floresta. Para detectar precocemente estradas e evitar o desmatamento, imagens de sensoriamento remoto têm sido amplamente empregadas. Precisamente, alguns investigadores focaram em enfrentar essa tarefa usando imagens de baixa resolução, principalmente devido à sua disponibilidade pública e longas séries temporais”, explicaram.
No entanto, de acordo com os cientistas, realizar a extração de estradas usando imagens de baixa resolução apresenta vários desafios, muitos dos quais não são abordados nos trabalhos existentes, incluindo alta similaridade entre classes, complexos estruturais, dentre outras questões”, explicaram.
Motivados por isso, os autores propuseram uma abordagem para realizar a extração de estradas em satélite de baixa resolução com imagens baseadas na fusão de decisão contextual e em nível de pixel. “Nós conduzimos uma avaliação sistemática do método proposto usando um novo conjunto de dados apresentados neste trabalho. Os experimentos mostram que o método proposto supera algoritmos de última geração em termos de intersecção sobre união e pontuação F1”, concluíram.
O estudo foi realizado pelos pesquisadores Lucas Costa de Faria e Matheus Brito, do Departamento de Ciência da Computação (DCC) da UFMG; Keiller Nogueira, do Departamento de Ciências da Computação e Matemática da Universidade de Stirling, no Reino Unido, e Jefersson A. dos Santos, do Departamento de Ciência da Computação e da Universidade de Sheffield, no Reino Unido.