Imazon 35 anos: Como uma instituição amazônida conquistou destaque mundial no sensoriamento remoto

Por Fernanda da Costa, coordenadora de comunicação do Imazon

A busca pelo pioneirismo científico enraizada no Imazon tem na área de sensoriamento remoto um de seus grandes exemplos. Em 35 anos de existência, a instituição criou os primeiros monitoramentos remotos do desmatamento, da degradação florestal e da exploração madeireira feitos pela sociedade civil do mundo. Além disso, inspirou o Google Earth Engine, o Global Forest Watch e contribuiu com a criação do MapBiomas, plataformas que revolucionaram o uso global das imagens de satélite. Mais recentemente, com uso da inteligência artificial, a organização também desenvolveu uma ferramenta de previsão da derrubada da floresta e está trabalhando em outra capaz de prever extremos climáticos como secas e cheias.

As primeiras pesquisas sobre o uso de imagens de satélite para monitorar a floresta do instituto datam de 1997, ano em que o geólogo Carlos Souza Jr. retornou do mestrado em Ciência do Solo na Universidade Estadual da Pensilvânia, nos Estados Unidos. Na equipe do Imazon desde 1992, o jovem recém formado na Universidade Federal do Pará (UFPA) buscou ampliar a formação na área depois de receber do mentor Chris Uhl a tarefa de cruzar diferentes mapas para mostrar as áreas com potencial para o manejo florestal. “Essa tecnologia de mapeamento estava emergindo, mas tinha uma carência enorme de mapas digitais. Antes do mestrado, eu usava as imagens de satélite como uma fotografia digital da paisagem, não extraía informação delas”, lembra Souza Jr.

A virada de chave para começar a usar o sensoriamento remoto como fonte de dados ocorreu quando o pesquisador encontrou, nos Estados Unidos, uma equipe da Universidade de Washington que estava começando um trabalho na região de Manaus com uma técnica que permitia decompor o sinal do satélite, chamada de “análise espectral de mistura”. “Eu fiquei fascinado por essa técnica e passei duas semanas na Universidade de Washington para aprender, pois vi potencial para ela detectar a extração de madeira”, conta.

Isso porque, segundo ele, com essa decomposição da imagem de satélite, era possível ver todos os componentes de uma área com exploração madeireira, que continha vegetação, solo exposto e galhos caídos (que são tecnicamente chamados de “vegetação não fotossinteticamente ativa”). “Comecei a aplicar essa técnica em imagens Landsat de Paragominas e consegui enxergar melhor onde estavam as estradas, os pátios de estocagem e as áreas de dano na floresta”, afirma Souza Jr.

Com isso, nasceram tanto as primeiras publicações do Imazon sobre as áreas com potencial para manejo, pedido de Uhl, como “Zoneamento da Atividade Madeireira na Amazônia: um estudo de caso para o Estado do Pará“ e “Política Florestal coerente para Amazônia: Zoneamento Florestal, Florestas de Produção e Monitoramento Florestal“, ambas de 1997, como as pioneiras sobre a detecção da exploração madeireira por imagens de satélite, inovação de Souza Jr., como”Biophysical and spatiotemporal characterization of degraded forests in the Brazilian Amazon through remote sensing“, de 1997, e “An alternative approach for detecting and monitoring selectively logged forests in the Amazon“, de 2000.

Primeiro monitoramento do desmatamento da sociedade civil

Naquele momento, o pesquisador conta que já tinha o domínio da técnica, mas não uma visão de que seria possível começar a monitorar toda a Amazônia, uma escala difícil de alcançar com a tecnologia da época. Essa possibilidade só virou realidade com os estudos que Souza Jr. realizou no doutorado, cursado na Universidade da Califórnia de Santa Bárbara, nos Estados Unidos, de 2001 a 2005.

À época, já existia o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI, sigla em inglês para Normalized Difference Vegetation Index), que quantifica a saúde e a densidade da vegetação utilizando dados de imagens de satélite e é amplamente usado até hoje. Souza Jr. conta que esse cálculo serviu de inspiração para que ele desenvolvesse uma nova fórmula, focada na avaliação da extração de madeira.

Foi assim que nasceu o Índice de Diferença Fracionária Normalizada (NDFI, sigla em inglês para Normalized Difference Fraction Index), em 2003. Esse cálculo passou por um período de validação em campo, em municípios como Paragominas e Santarém, no Pará, e em Sinop, em Mato Grosso, e foi publicado na revista científica Remote Sensing of Environment, em 2005, no artigo “Combining spectral and spatial information to map canopy damage from selective logging and forest fires“.

O sucesso do índice fez Souza Jr. propor, na volta ao Imazon, a criação do primeiro sistema de monitoramento mensal do desmatamento e da degradação florestal feito pela sociedade civil do mundo. Distúrbios diferentes na floresta, o desmatamento acontece quando há a derrubada total da vegetação, enquanto a degradação ocorre quanto a mata sofre com incêndios ou com a exploração madeireira. “Os dados oficiais saíam a cada ano, mas defasados, às vezes de um ou dois anos atrás. Então, em 2006, a gente começou um projeto piloto para reportar isso todo o mês”, lembra o pesquisador.

Esse piloto iniciou com o monitoramento do Pará e, depois, foi ampliado para Mato Grosso. Dois anos depois, em 2008, com o sistema validado nesses dois estados, o Imazon passou a monitorar mensalmente o desmatamento e a degradação em toda a Amazônia Legal. Foi assim que nasceu o Sistema de Alerta de Desmatamento (SAD) do instituto, que se tornou uma fonte de referência para sociedade saber o que está acontecendo com a Amazônia.

Em 2010, a iniciativa contribuiu para que o Imazon fosse reconhecido com o Prêmio Skoll de Empreendedorismo Social, concedido a organizações que demonstram soluções inovadoras para problemas sociais complexos. Além disso, desde 2021, os dados do sistema têm sido citados em mais de mil reportagens por ano na imprensa nacional e internacional.

O SAD também serviu de inspiração para outras iniciativas nacionais e internacionais de monitoramento da floresta, como o mapeamento mundial do desmatamento Global Forest Watch, lançado em 2014 pelo World Resources Institute (WRI). No Brasil, são exemplos o SAD Caatinga, implementado em 2021 pela Universidade Estadual de Feira de Santana (UEFS), e SAD Cerrado, criado em 2022 pelo Instituto de Pesquisa Ambiental da Amazônia (IPAM).

Mapeamento inédito da exploração madeireira

Com a questão da detecção do desmatamento e da degradação resolvidas, em 2008, o Imazon voltou aos estudos para mapear a extração de madeira por meio de imagens de satélite, motivação inicial da carreira de Souza Jr. na área de sensoriamento remoto. A diferença era que os avanços tecnológicos ocorridos nesses mais de 15 anos entre a entrada do pesquisador no Imazon e o lançamento do SAD, principalmente o desenvolvimento do NDFI, já possibilitavam um trabalho que iria além de apenas identificar as áreas com exploração madeireira.

Com a precisão do índice, usado até hoje para estudos envolvendo desmatamento e degradação, Souza Jr. propôs a criação de uma metodologia que também avaliasse os planos de manejo. “Com o NDFI, a gente consegue pegar até sinais sutis de extração de madeira em escala de comunidades. É uma exploração mais leve, às vezes de uma árvore por hectare, com tração animal para transportar as toras, o que causa um impacto menor. Então, eu percebi que seria possível usar esse índice para ver se os planos de manejo estavam sendo bem desenvolvidos”, explica o pesquisador.

Foi assim que nasceu, ainda em 2008, o Sistema de Monitoramento da Exploração Madeireira (Simex), instrumento pioneiro em detectar a extração de madeira e avaliar sua legalidade no mundo. Isso porque, além de identificar por imagens de satélite as áreas onde houve retirada de madeira, o sistema também cruza essas informações com os dados públicos das autorizações para a atividade, os planos de manejo. “Esse tema de transparência florestal e acesso a dados públicos já era muito forte. Então, a gente buscou as secretarias estaduais de Meio Ambiente e o Ibama (Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis) para ter acesso aos planos de manejo”, lembra Souza Jr.

O sistema avaliou inicialmente o Pará e sua efetividade surpreendeu positivamente os pesquisadores. “Funcionou muito bem. Primeiro, porque tudo o que foi detectado fora dos planos de manejo já tinha ilegalidade. Além disso, nós percebemos também que haviam problemas nos planos de manejo. Alguns deles, por exemplo, tinham créditos de madeira utilizados, mas a área nunca tinha sido explorada, o que que pode indicar a lavagem de madeira ilegal. Outro exemplo são casos em que a intensidade da extração era muito alta, ultrapassando os limites de um plano de manejo sustentável”, conta o especialista.

Com o sucesso da aplicação do sistema em solo paraense, o Imazon fez uma parceria com o Instituto Centro de Vida (ICV) em 2012, para que a instituição pudesse aplicar o Simex em Mato Grosso. Anos depois, em 2020, mais duas instituições passaram a usar o sistema, o Instituto de Conservação e Desenvolvimento Sustentável da Amazônia (Idesam) e o Instituto de Manejo e Certificação Florestal e Agrícola (Imaflora). E foi a partir da união dessas quatro organizações de pesquisa ambiental que nasceu a Rede Simex, que mapeou pela primeira vez a extração madeireira em toda a Amazônia Legal, em 2021.

Desde então, a rede passou a publicar anualmente em forma de infográficos tanto dados para toda a região quanto para cada estado, que contêm mapas, gráficos e rankings específicos. Porém, para que a legalidade da exploração de madeira seja avaliada em toda a Amazônia, os pesquisadores precisam que todos os estados divulguem seus planos de manejo. Por isso, o Simex também passou a funcionar como um monitor da transparência florestal na região.

Além dos dados anuais, em 2022, a rede também publicou o relatório “A Evolução do Setor Madeireiro na Amazônia entre 1980 a 2020 e as Oportunidades para seu Desenvolvimento Inclusivo e Sustentável na Próxima Década“, que reuniu informações históricas, a evolução da cadeia produtiva, dispositivos de gestão e controle existentes, o atual cenário e as perspectivas para os próximos anos, até 2030.

Como o Imazon inspirou engenheira da computação da Google a criar o Earth Engine

Na história da ciência, inovações revolucionárias podem originar tanto de inquietações pessoais dos cientistas como de provocações de outras pessoas, que buscam nas mentes brilhantes soluções para problemas atuais. No caso do Google Earth Engine, uma rápida conversa de Souza Jr. com a então engenheira da computação da gigante tecnológica Rebecca Moore, que mais tarde se tornaria diretora, serviu para colocar a pulga necessária atrás da orelha da especialista para que a plataforma fosse desenvolvida.

Os dois se conheceram em 2008, quando Moore participou de um workshop sobre sensoriamento remoto em Brasília. À época, a Google estava fazendo um estudo sobre o uso de tecnologias da empresa para o mapeamento de territórios indígenas. “Eu estava super entusiasmado, pois era meu primeiro contato com o pessoal da Google. Assisti com muito interesse a apresentação daquele grupo de engenheiros de tecnologia da informação, que mostraram o que eles estavam fazendo, mas eu estava lá querendo desafiá-los também”, lembra Souza Jr.

Quando a apresentação terminou, o pesquisador se inscreveu para fazer uma das perguntas, mas não fez nenhum questionamento. Foi um pedido: “Seria ótimo se a gente conseguisse pegar essas imagens satélites e processar na plataforma de vocês para extrair informações”. A provocação fez Moore reunir alguns dos engenheiros e procurá-lo no coffee break conversar. “Por que isso é importante?”, ela perguntou.

À época, o mundo passava por um momento de discussão para uma política global de Redução das Emissões por Desmatamento e Degradação Florestal (REDD+), então Souza Jr. respondeu: “O Brasil tem capacidade de monitorar suas florestas, mas a maioria dos outros países não. Então, isso iria democratizar a capacidade da sociedade civil de realizar o processamento de informações de sensoriamento remoto e participar dessas políticas em escala global”.

Souza Jr. que conta que saiu do evento “sem saber no que aquilo iria dar”, mas recebeu uma ligação de Moore meses depois, no telefone fixo do Imazon. Ela solicitou que o pesquisador explicasse a demanda novamente, para um grupo de diretores da Google. Essa conversa motivou a realização de um workshop na sede da empresa, na Califórnia, nos Estados Unidos, em janeiro de 2009. O problema é que, chegando lá, Souza Jr. se deu conta que era o único representante da sociedade internacional de sensoriamento remoto.

Ciente de que precisaria de apoio dos colegas para fazer a Google embarcar de vez no desenvolvimento dessa solução, o pesquisador convenceu Moore a participar de um evento de sensoriamento remoto global que seria realizado em fevereiro, na sede do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe), em Brasília. “Uma semana depois, a gente estava no Brasil com toda a comunidade mundial que estava pensando as soluções para o monitoramento das florestas em larga escala, para dar apoio às políticas de REDD+. Então, eu atribuo a esse grupo a troca de conhecimento que deu origem à construção do Google Earth Engine, que foi prototipada no mesmo ano”, conta Souza Jr., complementando que “só teve o papel de plantar a ideia”.

Lançada oficialmente em 2010 durante a COP 16, realizada em Cancún, no México, a plataforma revolucionou o sensoriamento remoto no mundo. “Antes, era necessário baixar os dados das imagens de satélite dos servidores das agências espaciais da Europa, dos Estados Unidos ou do Japão. Tínhamos servidores só para isso aqui no Imazon, mas era preciso ficar aumentando a capacidade de armazenamento, o que fazia a gente demorar muito para processar as informações. Com o Google Earth Engine, a gente consegue rapidamente ter acesso aos dados e à capacidade computacional em larga escala, além de algoritmos compartilhados”, explica. Com isso, no mesmo ano, o Imazon firmou uma parceria com a Google para desenvolver o SAD dentro do Earth Engine, modelo que segue em funcionamento até hoje.

MapBiomas deu escala nacional e internacional ao monitoramento

As facilidades criadas pela plataforma da Google tornaram possível a criação da rede MapBiomas, que deu escala nacional e internacional ao monitoramento do uso da terra. Em 2014, o engenheiro florestal Tasso Azevedo, que durante sua atuação no governo federal criou o Serviço Florestal Brasileiro (SBF), procurou Souza Jr. para saber como ampliar o que o Imazon fazia na Amazônia com o SAD para todos os biomas. À época, Azevedo atuava tambem como conselheiro do Imazon.

A demanda surgiu porque, no ano anterior, em 2013, o engenheiro florestal tinha participado da criação do Sistema de Estimativa de Emissões de Gases do Efeito Estufa (SEEG), da rede Observatório do Clima, que mostrava que os setores de mudança do uso da terra e agropecuária eram os maiores emissores do país. E o Imazon participou do desenvolvimento do SEEG contribuindo justamente com a atualização das estimativas de emissões de mudança do uso da terra para os seis biomas brasileiros.

Em entrevista ao jornal Folha de São Paulo, publicada em 2022, Azevedo contou que, por causa das emissões, buscava uma solução para monitorar o uso da terra no país. “Impossível”, muitos diziam a ele. “Com o que se tinha e 90 pessoas em tempo integral, levaria 18 meses para mapear o Brasil todo num só ano. Série histórica atualizada ano a ano, então, nem pensar. Conversa vai, conversa vem, ouviu de Carlos Souza Jr., do Imazon, que impossível não era”, escreveu o jornalista Marcelo Leite na reportagem.

“Eu disse ao Tasso que tínhamos os dados, a plataforma, no caso o Google Earth Engine, e o conhecimento técnico para fazer isso, os algoritmos. Mas teríamos que montar uma rede de especialistas para realizar o trabalho”, lembra Souza Jr. O pesquisador do Imazon também conta que ajudou Azevedo a escolher quem seriam os líderes do projeto, entre eles Ane Alencar (Ipam) e Laerte Guimarães Ferreira Jr. (Lapig/UFG), para uma reunião inicial em São Paulo. “E foi unânime. Todos os colegas foram entusiastas da ideia”, complementa Souza Jr.

No ano seguinte, em 2015, nasceu oficialmente a MapBimas, rede pioneira em mapear as mudanças no uso da terra em escala nacional. Nesses 10 anos de história, a iniciativa já implantou inúmeras melhorias, sendo possível também mapear por meio de sua ferramenta vegetação secundária, agricultura, infraestrutura, pastagem, mineração, fogo e água. Além disso, estão atualmente disponíveis em versão beta os mapeamentos de degradação, recifes de coral, áreas urbanizadas, estoque de carbono orgânico do solo e uso da terra com resolução de 10 metros.

A rede também mantém as plataformas MapBiomas Alerta, um sistema de validação e refinamento de alertas de desmatamento de vegetação nativa em todos os biomas brasileiros com imagens de alta resolução, e Monitor do Crédito Rural, para visualização de dados de financiamento à atividade agropecuária disponíveis no Sistema de Operações do Crédito Rural e do Proagro (Sicor), em combinação com outras bases de dados abertas. Atualmente, o Imazon participa das equipes de uso e cobertura, água e do MapBiomas Alerta.

Ao longo dessa década, o MapBiomas também expandiu sua atuação para os todos países da América do Sul e para a Indonésia, estando em fase de implementação no Congo, na Índia e no México. Por conta dessa atuação, a rede venceu em 2023 o “Prêmio de Inovação Social Coletiva” da Fundação Schwab para Empreendedorismo Social, entregue durante o Fórum Econômico Mundial, em Davos, na Suíça.

Monitoramento da superfície hídrica e das áreas úmidas

Dentro da rede MapBiomas, o Imazon atuou como instituição responsável pela coordenação técnica durante o desenvolvimento e o lançamento do monitoramento da superfície hídrica em todo o país, por meio da iniciativa batizada de MapBiomas Água. Em 2019, Souza Jr. conta que foi realizado um mapeamento piloto no bioma Amazônia. Depois, o monitoramento foi ampliado para os outros cinco biomas, terminando com o lançamento da primeira coleção de dados do projeto, em 2021.

O Imazon ficou com a liderança técnica nacional desse monitoramento até 2025, mas segue contribuindo com a geração e a análise de dados para o bioma Amazônia, que são atualizados na plataforma mensalmente e reunidos em publicações anuais.

Além disso, dentro do tema água, o Imazon também tem realizado um trabalho focado no mapeamento das áreas úmidas da Pan-Amazônia, em parceria com instituições integrantes da Rede Amazônica de Informação Socioambiental Georreferenciada (Raisg), da qual o instituto faz parte desde a sua criação, em 2007. O trabalho internacional, que também conta com apoio da iniciativa MapBiomas Água, iniciou em 2023. “O mapeamento das áreas úmidas é importante porque traz um componente forte de políticas públicas para conservação e manejo desses territórios, que envolve as comunidades”, explica o pesquisador.

Uma das metas dessa parceira pan-amazônica é criar planos de uso para os territórios listados na Convenção sobre Zonas Úmidas de Importância Internacional, mais conhecida como Convenção de Ramsar, tratado internacional de 1975 cujo Brasil é signatário desde 1996. Desde seu ingresso no acordo, o país incluiu 27 áreas na lista, que são chamadas de “Sítios Ramsar“, sendo nove delas na Amazônia. “Além desses territórios, o  país ainda tem outras áreas úmidas que podem ser classificadas como de importância internacional e incluídas na convenção, o que torna o mapeamento essencial para sua proteção”, complementa Souza Jr.

IA possibilitou plataforma de previsão de desmatamento

A inteligência artificial bateu oficialmente na porta do Imazon em 2019, com uma provocação da Microsoft e do Fundo Vale, que buscavam iniciativas na área ambiental cuja tecnologia pudesse contribuir. Foi a oportunidade ideal para Souza Jr. apresentar o modelo anual de previsão de desmatamento criado pelo Imazon e publicado em 2017 na revista Spatial Statistics, por meio do artigo “A spatiotemporal geostatistical hurdle model approach for short-term deforestation prediction“.

“Criamos a metodologia e publicamos, mas não tínhamos capacidade para operacionalizar, porque precisávamos atualizar anualmente o mapeamento das estradas, que é a principal variável do modelo de previsão, pois 95% do desmatamento se concentra a até 5,5 km de uma nova estrada”, explica o pesquisador. Segundo ele, como esse mapeamento era feito manualmente pelos pesquisadores, ficava inviável fazer um mapeamento anual com a equipe do instituto, que já estava dedicada para outras demandas. Problema que poderia ser solucionado com o treinamento da inteligência artificial para mapear as estradas, proposta que Souza Jr. fez à Microsoft e ao Fundo Vale e foi aceita pelos financiadores.

“Com isso, em 2020, nós contratamos um cientista da computação e começamos a trabalhar no desenvolvimento de um algoritmo para mapear as estradas. A solução ficou pronta no mesmo ano e começou a ser testada dentro do modelo de previsão”, conta o pesquisador. No ano seguinte, em 2021, foi lançada oficialmente a PrevisIA, a primeira plataforma de previsão de desmatamento da Amazônia Legal.

Com cinco anos de funcionamento e atualizações anuais, hoje a ferramenta possui assertividade acima de 70%. “Nós cruzamos as previsões com o desmatamento indicado pelo Prodes (dado oficial do país publicado anualmente) e verificamos que 73% das florestas derrubadas estavam a até 4 km do indicado pela PrevisIA”, afirma Souza Jr.

A possibilidade criada pela plataforma de trabalhar de forma mais efetiva com a prevenção ao desmatamento motivou o interesse de quatro ministérios públicos de estados da Amazônia, que assinaram termos de cooperação com o Imazon para usar os dados da PrevisIA: Acre, Amazonas, Mato Grosso e Pará. “No caso do Pará, o órgão chegou a criar um roteiro para atuação dos promotores a partir do uso da ferramenta”, acrescenta o pesquisador.

Previsão de extremos climáticos

O sucesso da PrevisIA em prever o desmatamento motivou o Imazon a investir em outra plataforma baseada em inteligência artificial, com foco em prever extremos climáticos como secas e inundações. Chamada de PrevisIA Clima, a ferramenta está em desenvolvimento desde 2024, a partir de um financiamento da Google voltado para a aplicação de IA em soluções sociais.

“Estamos usando as séries históricas de dados climatológicos e da dinâmica da superfície de água para treinar uma inteligência artificial que faça uma predição anual. Criamos um primeiro modelo e já aplicamos ele nos dados de 2023, para comparar a previsão com a seca que ocorreu. Já temos resultados preliminares muito promissores e estamos no segundo modelo agora”, antecipa Souza Jr.

Segundo o pesquisador, a segunda versão está mais robusta, pois inclui dados de variação de temperatura. “Também queremos incluir informações das cotas de rios”, completa. A data de lançamento da PrevisIA Clima, no entanto, ainda depende da validação do modelo escolhido.

Uso da IA em sistemas de monitoramento

Além das plataformas de previsão, mais duas aplicações mostram que a inteligência artificial é um caminho sem volta na área de sensoriamento remoto do Imazon. A partir de uma parceria firmada em 2024 com o Instituto de Matemática Pura e Aplicada (IMPA) do governo federal, a organização amazônida está desenvolvendo um algoritmo para apoiar o seu sistema mensal de alerta de desmatamento e de degradação florestal, o SAD.

Além disso, o Imazon também está trabalhando desde o ano passado em um algoritmo similar para a detecção da exploração madeireira, que possa ser aplicado ao Simex. Esse desenvolvimento está sendo feito totalmente pela equipe de pesquisadores do instituto.