Anais do Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA)
O Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA), com periodicidade anual, tem como objetivo promover a integração efetiva da área de computação (metodologias e ferramentas) com temas relacionados ao meio ambiente (política e gestão).
Sociedade Brasileira de Computação - SBC
A Microservices-Based IoT Analytics Architecture for Real-Time Environmental Monitoring
This paper presents an IoT Analytics architecture for real-time environmental monitoring, designed to overcome the limitations of solutions that provide limited support for operational and historical data analysis. The proposal integrates continuous collection, stream processing, temporal analytical storage, and interactive visualization via dashboards within a microservices framework. An end-to-end pipeline was implemented using open-source tools, and an evaluation was conducted in a real-world scenario in the state of Acre, Brazil, in comparison with the platform currently used for air quality monitoring. In the usability evaluation, the proposed solution achieved mean scores between 6.20 and 6.65 (on a Likert scale from 1 to 7), while the reference solution ranged between 2.15 and 2.50. The results indicate consistent gains in real-time indicator retrieval, historical time-series exploration, and the execution of analytical tasks.
A Preliminary Study on Convolutional Neural Network–Based Classification of Salvinia biloba Raddi Growth Stages
Salvinia biloba Raddi (Salviniaceae) is used in phytoremediation systems and requires monitoring to avoid pollutant release during senescence. This paper reports a preliminary computer vision approach to classify three growth stages (young, intermediate, and advanced) from images using CNNs. We evaluated DenseNet, ResNet, MobileNet, and a custom CNN with transfer learning and data augmentation on a dataset of 312 labeled images. All models achieved accuracy above 89%, and MobileNet obtained the best performance (95.74% accuracy; 0.95 macro F1-score). Errors occurred only between adjacent stages, suggesting an ordinal pattern. Results indicate that lightweight CNNs can support automated monitoring in phytoremediation contexts.
Abordagem Multivariada para Imputação de Temperatura Média na Região Amazônica baseada em Estações Meteorológicas e Dados de Reanálise ERA5-Land
This study investigates the imputation of missing values in mean air temperature time series in the state of Pará, Brazil, by integrating observational data from INMET and the ERA5-Land reanalysis. A multivariate non-linear approach based on the MissForest algorithm was developed and compared with models using only station data and with linear interpolation. The evaluation employed synthetic gaps together with the RMSE, MAE, and MAE in quantile 99 metrics. The results indicate that the inclusion of ERA5-Land reduced RMSE to 0.664–0.744 °C, MAE to 0.509–0.569 °C, and ∆P99 to 0.909–1.013 °C, while increasing model stability and outperforming the other strategies, thus supporting the methodological consistency of the approach for tropical climate time series.
Aplicação do Software barometroR para Monitoramento da Sustentabilidade no Sudeste Paraense
O monitoramento da sustentabilidade em nível municipal é um desafio amazônico, especialmente em regiões com rápido desenvolvimento econômico como o sudeste paraense. Este trabalho apresenta a aplicação de um software que automatiza o cálculo do Barômetro da Sustentabilidade (BS) em 39 municípios da mesorregião do Sudeste Paraense, segunda maior média de BS entre as seis mesorregiões do Pará. O software automatiza processos de extração, transformação e carregamento de dados de múltiplas fontes oficiais. Os resultados globais indicam que o BS da região sudeste atingiu uma nota média de 48,1 (Intermediário), computada a partir das dimensões Ambiental (45,3), Social (52,1) e Econômica (49,5). Por fim, a avaliação dos indicadores revelou os desafios críticos em saneamento básico, analfabetismo adulto e informalidade do trabalho, contrastando com desempenhos positivos na coleta de resíduos e cobertura florestal nos municípios do polo minerador Carajás. Deste modo, o trabalho destaca que as disparidades intraregionais são significativas e mascaradas pela média regional. Conclui-se que a automação proposta viabiliza um monitoramento ágil e granular, fornecendo subsídios essenciais para a formulação de políticas públicas mais assertivas nos municípios.
Avaliação de Estratégias de Treinamento para Segmentação Semântica na Detecção de Áreas de Estresse em Lavouras de Feijão
Este trabalho investiga o uso de Deep Learning para segmentação semântica de áreas sob estresse em lavouras de feijão a partir de imagens RGB obtidas por veículo aéreo não tripulado (VANT). Foi treinada uma rede U-Net com backbone ResNet34 utilizando imagens subdivididas em tiles de diferentes dimensões e diferentes funções de perda. Os experimentos avaliaram o impacto do tamanho dos tiles e das estratégias de treinamento no desempenho do modelo. Os resultados indicam que a configuração com tiles de 128 × 128 pixels e função de perda Tversky + Cross Entropy apresentou melhor equilíbrio na identificação das áreas de estresse na etapa de generalização.
CarminCount: Identificação e Reconhecimento da Cochonilha-do-Carmim em Imagens Digitais de Palma Forrageira
A palma forrageira é vital para o semiárido, mas sua produtividade é limitada pela presença da Cochonilha-do-Carmim (Dactylopius opuntiae). O melhoramento genético de variedades resistentes enfrenta o gargalo da contagem manual, um processo subjetivo e laborioso. Este trabalho apresenta o CarminCount, uma solução de Agricultura 4.0 que automatiza a identificação e quantificação da praga via processamento digital de imagens. Utilizando uma arquitetura baseada em Flutter e API com OpenCV, o sistema obteve uma precisão média global de 90,94% no reconhecimento dos insetos. Os resultados validam a ferramenta como uma alternativa precisa e escalável para a avaliação de infestação, otimizando o avanço científico no melhoramento genético da cultura.
Classification of Fire Risk Scenarios in the State of Pará Using Multicriteria Analysis
Wildfires in the Brazilian Amazon are shaped by climatic and anthropogenic factors and require decision-support methods. This study proposes a multicriteria model to classify wildfire risk scenarios across municipalities in Pará. Environmental indicators from remote sensing and public databases are integrated with weights derived from the Analytic Hierarchy Process (AHP) and ELECTRE Tri-B classification. Municipalities are assigned to low, moderate, high, and critical risk categories. The results support the identification of priority areas for environmental monitoring and territorial management.
Comparative Evaluation of Low-Cost LiDAR and Ultrasonic Sensors for River Level Monitoring
Flood monitoring in data-scarce tributaries remains limited by the high cost of conventional hydrometric infrastructure. This paper presents a comparative evaluation of three low-cost non-contact sensors, two LiDAR and one ultrasonic, for river level measurement, validated through controlled laboratory tests and real-world bridge deployments under contrasting weather conditions. Results reveal three key findings: (1) direct solar radiation reduces LiDAR availability by up to 67%, with severity depending on sensor design; (2) wide-angle line-beam optics provide up to 8× improvement in measurement stability over dynamic water surfaces compared to narrow spot-beam configurations; and (3) water turbidity confirms improved LiDAR accuracy. ISO 4373:2022 benchmarking shows that the ultrasonic sensor achieves consistent availability across conditions, while LiDAR sensors require careful design-level selection based on deployment environment.
Construindo e Explorando Datasets Curados Sobre a Produção Leiteira do Brasil
Este artigo aborda o problema da dispersão e fragmentação dos dados da cadeia produtiva do leite no Brasil, fator que limita o avanço tecnológico e a produtividade do setor. O objetivo do estudo é construir datasets curados que relacionem variáveis climáticas, econômicas, de qualidade e de produtividade em diferentes regiões do país. A metodologia baseia-se em um pipeline de Engenharia de Dados em Python estruturado em três etapas fundamentais: aquisição, limpeza e enriquecimento com anotação de proveniência, o diferencial do trabalho é a adoção do padrão W3C PROV para registrar a proveniência retrospectiva dos dados em formatos textual e de grafos garantindo confiabilidade e rastreabilidade dos dados. Como resultado, os datasets curados permitiram a criação de análises e visualizações interativas em mapas geográficos.
Construção de uma ferramenta educacional para monitoramento de recursos hídricos integrando sensores e microcontroladores de baixo custo
Este trabalho apresenta um sistema de baixo custo para monitoramento hídrico baseado na integração de sensores ultrassônicos e de temperatura a um microcontrolador ESP32. O protótipo monitora simultaneamente a lâmina d’água e a variação de temperatura, fornecendo dados que qualificam a análise do recurso hídrico. Os dados são transmitidos via LORA para o MQTT e processados no Telegraf sendo armazenados no InfluxDB. A visualização ocorre em tempo real no Grafana, garantindo acessibilidade às informações. Validado experimentalmente, o sistema apresentou erro médio de 3,5%, demonstrando viabilidade técnica. A solução é um caminho para educação ambiental, unindo baixo custo e confiabilidade.
Contribuições da ferramenta HerbCoRe no processo de construção de conjuntos de dados de herbário
Este artigo apresenta a Herbaria Collection Refinement (HerbCoRe), uma ferramenta projetada para reduzir a carga de pré-processamento na construção de conjuntos de dados de espécimes de herbário, para o treinamento de modelos de Aprendizado de Máquina em diversas tarefas complexas, como a identificação de plantas. A HerbCoRe recupera e filtra registros da rede speciesLink, utiliza o Leipzig Catalogue of Vascular Plants para validar nomes científicos e seleciona espécimes identificados por profissionais experientes. Um estudo de caso envolvendo espécimes de dez famílias coletadas no Brasil demonstrou que o HerbCoRe reduz significativamente a carga de trabalho, ao automatizar o refinamento de conjuntos de dados botânicos.
Deep Learning e Agricultura Digital: Avaliação de Arquiteturas para Mapeamento Automatizado de Café com Séries Temporais de Imagens Orbitais
Este trabalho avalia as arquiteturas TempCNN, L-TAE e ResNet para o mapeamento de café em Bom Sucesso (MG) a partir de séries temporais de imagens do Sentinel-2. Utilizando o pacote SITS do Brazil Data Cube, comparou-se o desempenho em cinco conjuntos de atributos espectrais nos períodos 2017-2018 e 2021-2022. Testes estatísticos de Friedman e Wilcoxon sobre o IoU indicam que a TempCNN, associada ao conjunto de atributos mais abrangente (bandas e índices de vegetação), obteve maior estabilidade e generalização frente a variações climáticas. Conclui-se que modelos convolucionais temporais, integrados a múltiplos índices espectrais, são eficazes para o monitoramento da cafeicultura em relevos acidentados.
EcoLex RAG: Sistema HyPA-RAG com Legal-BERTimbau para Suporte Explicável à Decisão em Gestão Ambiental Brasileira
A governança ambiental pós-COP30 exige agilidade na consulta ao complexo arcabouço legislativo brasileiro. Este artigo apresenta o EcoLex RAG, um sistema HyPA-RAG triplo (BM25, Legal-BERTimbau e Knowledge Graph) focado no suporte explicável à decisão. Controlado por um classificador adaptativo de complexidade, o sistema alcança 65% de Law Retrieval Rate (LRR) e 48% de Citation Article Rate (CAR). A abordagem reduz o consumo de contexto em 32% (de 10,0 para 6,8 fontes em média), superando métodos estáticos. O sistema viabiliza uma inteligência artificial eficiente, estritamente auditável e de alto impacto estratégico para a administração pública.
Evaluating Vector Fusion Techniques for Unsupervised Soundscape Retrieval using Deep Embeddings
The efficient storage, management, and retrieval of vast volumes of bioacoustic data represent a critical bottleneck for long-term biodiversity monitoring. To address this challenge, this work proposes an unsupervised soundscape retrieval system that integrates high-dimensional embeddings from the pre-trained Perch V2 model with a vector fusion strategy that handles variable-length recordings. We systematically evaluate retrieval efficiency and accuracy by comparing two retrieval algorithms and four vector fusion techniques on a vector database. The methodology was validated using a multitaxonomic dataset comprising birds, mammals, and amphibians. A case study involving eleven species of conservation interest shows that the system significantly outperforms traditional MFCC-based approaches, offering a scalable, robust solution for autonomous biodiversity inventorying.
Fusion of Orbital and Surface Data for Air Temperature Estimation in Belém Using Machine Learning
This study evaluates fusion strategies between ERA5-Land orbital data and INMET surface observations to estimate daily air temperature in Belém, using data from 1994 to 2024. Different Random Forest models were compared, along with SARIMAX, LSTM, and stacking (SARIMAX and RF). The RF model with multivariate fusion achieved the best performance (RMSE = 0.5157 °C; R2 = 0.708; Skill = 6.19%), reducing bias relative to the orbital baseline, while chronological validation confirmed the temporal stability of RF-based models. The results indicate that, under low equatorial thermal variability, tree-based models are the most robust for satellite–surface fusion and thermal downscaling.
Integrating Tabu-Based Memory and Field Superposition in Swarm Robotics for Indoor Waste Collection
A coleta de resíduos em ambientes internos é desafiada por restrições espaciais e condições dinâmicas, exigindo soluções adaptativas e eficientes. Nesse contexto, a robótica de enxame, combinada com autômatos celulares, tem emergido como uma abordagem descentralizada promissora. Este trabalho aplica o modelo Cellular Automata Ant Memory (CAAM) sob a perspectiva de superposição de estados, integrando campos estáticos e dinâmicos com memória baseada em lista tabu no nível das células. Essa representação unificada permite que os agentes equilibrem a exploração e a navegação orientada a objetivos. Os resultados experimentais demonstram que a integração proposta melhora a eficiência e a estabilidade do sistema, reduzindo revisitações e ampliando a cobertura do ambiente. Os achados destacam o potencial do modelo como uma solução escalável para a coleta descentralizada de resíduos.
Interpretação de Poluentes e Variáveis Meteorológicas por Meio de Modelos Explicáveis de Aprendizado de Máquina
Este trabalho investiga a interpretação de padrões atmosféricos a partir de dados de monitoramento da qualidade do ar da cidade de Salvador (BA), coletados entre 2011 e 2016 por estações operadas pela CETREL S.A. O conjunto inclui médias horárias de variáveis meteorológicas e concentrações de poluentes, totalizando mais de 190 mil amostras após limpeza e tratamento dos dados. Utiliza-se o algoritmo Random Forest para classificação das estações, com avaliação por acurácia, F1-score e AUC-ROC. A interpretabilidade é analisada por técnicas de Inteligência Artificial Explicável (XAI), com destaque para SHAP, permitindo identificar a contribuição das variáveis e revelar padrões relevantes para a análise da qualidade do ar.
Jogos Sérios e Participação Social na Governança da Água: Evidências e Lacunas sobre Gênero
Este artigo apresenta uma revisão sistemática sobre o uso da gamificação na gestão participativa de recursos hídricos, com foco em sustentabilidade, educação ambiental e igualdade de gênero. A busca (2000–2025), realizada em cinco bases internacionais, resultou em 42 estudos organizados em quatro eixos: jogos sérios e aprendizagem colaborativa; resiliência e saneamento; educação ambiental; e participação cidadã com perspectiva de gênero. Os resultados indicam que simulações e plataformas digitais promovem engajamento, aprendizagem coletiva e apoio à decisão. Observa-se alinhamento com o ODS 6, mas baixa incorporação do ODS 5. O estudo aponta que a Computação é estratégica para o desenvolvimento de sistemas gamificados voltados à justiça hídrica, inclusão e sustentabilidade.
Low-Cost Albedo Sensing and Thermographic Analysis for Urban Heat Island Monitoring
Urban heat island effects are strongly influenced by surface radiative properties and urban morphology. This study presents the development and experimental evaluation of a low-cost embedded sensing platform for estimating surface albedo as part of an urban environmental monitoring framework. A field campaign was conducted in Itajaí, Brazil, where infrared thermography was used to characterize thermal contrasts across representative urban locations under sun and shade exposure conditions. In parallel, the proposed sensing platform was used to estimate surface albedo using a low-cost embedded architecture. The results provide an initial characterization of urban termal behavior across representative urban environments. This work represents a preliminary step toward the deployment of IoT-based environmental sensors integrated into a future LoRaWAN infrastructure.
Machine Learning-Based Spatial Modeling of Land Surface Temperature in Butantã: Insights from SHAP Interpretability
Accelerated urbanization has expanded urban heat islands, necessitating the precise monitoring of Land Surface Temperature (LST). This study spatially predicts LST in Butantã (SP) for 2018 and 2021 using a high-resolution multiscale approach. To capture the relationships between urban morphology and LST, XGBoost and LightGBM models were compared, with XGBoost demonstrating superior predictive performance (R2 of 0.890 and 0.848). Applying the SHapley Additive exPlanations (SHAP) method to the winning model ensured explainability, revealing the dominance of impervious surfaces in warming, the strong mitigating potential of water bodies and vegetation, and the heat retention induced by topography in valleys.
Mapping Deep Learning Approaches for Acoustic Bird Species Classification in the Brazilian Pantanal
Automated acoustic monitoring of bird species has strong potential for biodiversity conservation, yet key questions remain regarding effective visual representations, deep learning architectures, and preprocessing strategies, particularly in biodiversity-rich regions such as the Brazilian Pantanal. This study analyzes approaches for acoustic bird species classification. Results indicate that Mel-spectrograms and CNNs are the predominant standards, while temporal segmentation is widely adopted as a preprocessing step. Additionally, less than 6% of the reviewed studies focus on Brazil, with none addressing the Pantanal, highlighting the need to combine globally pre-trained architectures with regional datasets for automated biodiversity monitoring.
Modelling N2O and NH+ 4 in a Full-scale Wastewater Treatment Plant with NeuralODE
Previsão precisa das emissões de óxido nitroso (N2O) em estações de tratamento de águas residuais é essencial para esforços de mitigação. Como sua produção está ligada à nitrificação, prever amônio (NH+4 ) ajuda capturar condições precursoras. Este estudo avalia um modelo de Equação Diferencial Ordinária Neural em tempo contínuo (NODE) para prever N2O e NH+4 usando dados em escala real, comparando com modelos NARX e LSTM. Resultados preliminares mostram que, frente a modelos discretos, NODE captura a variabilidade de curto prazo e explica a fração da variância observada em N2O e NH+4, destacando potencial de modelos neurais em tempo contínuo para previsão de curto prazo para apoiar estratégias avançadas de controle de aeração.
Rastreamento de Abelhas da Espécie Melipona capixaba utilizando Visão Computacional
Monitorar o forrageamento da Melipona capixaba, uma espécie ameaçada de extinção, é vital para sua conservação, mas métodos manuais são invasivos. Neste trabalho, propomos um sistema não invasivo de visão computacional em nuvem para rastreamento direcional contínuo na colônia. Avaliando YOLO11n, YOLO26n e RT-DETR com ByteTrack, o RT-DETR obteve precisão superior em GPU (IDF1 de 74,29%), o que viabiliza análises ecológicas precisas. Na avaliação de viabilidade para processamento embarcado na borda com Raspberry Pi 5, o RT-DETR falhou na inferência sob quantização INT8, enquanto os modelos YOLO mostraram-se resilientes para futuras análises autônomas em campo.
No Farelo: Jogo Digital para Educação Ambiental sobre o Desmatamento e seus Efeitos Nocivos na Amazônia
O bioma amazônico enfrenta ameaças crescentes devido ao desmatamento e à poluição. No entanto, faltam jogos digitais que abordem essa temática de forma educativa. Este trabalho apresenta No Farelo, um jogo 2D desenvolvido para conscientização sobre os impactos da degradação da Amazônica Brasileira. A primeira etapa foi a revisão bibliográfica, seguida das etapas de concepção narrativa, design de mecânicas e implementação gráfica. Em seguida, o jogo foi avaliado por professores e estudantes de Ciências Naturais. Os avaliadores destacaram o seu potencial para estimular discussões sobre preservação, concluindo que pode ser eficaz no ensino de educação ambiental, sensibilizando sobre os efeitos do desmatamento.
Observatório do Desenvolvimento Sustentável de Barcarena (ODSB): Uma Infraestrutura Computacional para Governança Baseada em Evidências na Amazônia
Municípios amazônicos com forte atividade extrativa enfrentam o desafio de transformar dinamismo econômico em desenvolvimento sustentável. O Observatório do Desenvolvimento Sustentável de Barcarena, PA (ODSB) é uma plataforma computacional para visualizar indicadores multidimensionais e apoiar a tomada de decisão baseada em evidências. O sistema organiza dados em nove dimensões, consolidando bases oficiais e séries históricas em uma arquitetura que combina estatísticas, dashboards e mapas interativos. Um estudo para avaliar a usabilidade e a relevância da plataforma foi realizado com 27 representantes do poder público e lideranças locais. Os resultados são promissores, indicando que ODSB pode contribuir para a governança territorial.
Predição Não-Destrutiva de Biomassa em Milho Silagem via Visão Computacional e Regressão Linear
Este artigo apresenta um método não-destrutivo para predição de biomassa de milho silagem utilizando Visão Computacional e Aprendizado de Máquina. A metodologia extrai a porcentagem de cobertura foliar em imagens RGB via espaço HSV (OpenCV), correlacionando-a com a massa fresca da planta. Ensaios em campo com diferentes densidades (1, 5 e 10 plantas) mostraram alta linearidade. Modelos de regressão linear simples atingiram um R2 de 0,82 e RMSE de 1,277 kg na etapa de calibração. Os resultados demonstram a viabilidade técnica do processamento de imagens como ferramenta quantitativa e de baixo custo para predição de safra.
Redes de Kolmogorov-Arnold para Mapeamento de Suscetibilidade a Deslizamentos: Extração de Equação Simbólica a partir do Desastre de São Sebastião
Este trabalho aplica Redes de Kolmogorov-Arnold ao mapeamento de suscetibilidade a deslizamentos, extraindo uma equação simbólica interpretável a partir de dados do desastre de São Sebastião de 2023. Utilizando 1067 pontos de coroa e nove variáveis topográficas, compara-se razão de frequência, peso de evidência, regressão logística, floresta aleatória, máquinas de vetores de suporte e Redes de Kolmogorov-Arnold via validação cruzada 5-fold. Floresta aleatória alcançou maior AUC-ROC (0,884), seguida por máquinas de vetores de suporte (0,873), regressão logística (0,854) e Redes de Kolmogorov-Arnold (0,847). A equação simbólica com cinco variáveis alcança AUC-ROC de 0,828, permitindo implementação em planilha por equipes de defesa civil.
Cândido Alfredo Carvalho de Lucena Filho
Revise! Um Aplicativo para Inspeção Padronizada de Colmeias de Apis mellifera no Semiárido Nordestino
A apicultura desempenha papel fundamental na sustentabilidade ambiental e na conservação da biodiversidade, especialmente em regiões semiáridas, onde o monitoramento das colmeias é decisivo para a sobrevivência das colônias. Este artigo apresenta o Revise!, um aplicativo móvel voltado ao suporte de inspeções apícolas estruturadas e padronizadas. A aplicação oferece um fluxo guiado para o registro das revisões, possibilita acompanhamento histórico e incorpora funcionamento offline por meio de uma abordagem offline-first, com sincronização posterior. Adicionalmente, é apresentada uma avaliação com apicultores do Sertão Central do Ceará, Brasil, utilizando o método UEQ, indicando percepções positivas quanto à facilidade, confiabilidade e atratividade da ferramenta.
Sistema de Monitoramento das Condições Físico-Químicas da Água Aplicado a Piscicultura Tradicional
A piscicultura exige monitoramento contínuo da qualidade da água para assegurar a saúde dos peixes e a sustentabilidade da produção. Entretanto, em regiões rurais do estado do Pará, ainda há ausência de métodos ou tecnologias para o acompanhamento das condições físico-químicas da água. Assim, este trabalho apresenta um sistema de baixo custo para o monitoramento remoto de temperatura, pH e sólidos totais dissolvidos (TDS), baseado em sensores submersíveis e comunicação via LoRa. A solução emprega transmissão ponto a ponto, armazenamento em nuvem e uma interface web para visualização dos dados. Testes em campo confirmaram a capacidade do sistema de detectar variações nos parâmetros monitorados, evidenciando sua viabilidade técnica para a piscicultura tradicional.
Sistema Embarcado Baseado em Lógica Fuzzy para Análise da Qualidade do Ar em Ambientes Internos
Este artigo propõe um sistema embarcado baseado em lógica fuzzy para a avaliação da qualidade do ar interno, integrando sensores ambientais e um umidificador como atuador. Dados coletados em sala de aula foram processados por um modelo fuzzy validado em comparação a um controlador PID tradicional. Os resultados obtidos no ambiente de teste específico indicam que, para as variáveis abordadas, a abordagem fuzzy apresentou uma menor variabilidade em relação ao PID. Embora o PID se mantenha como um método de controle válido, o sistema fuzzy manteve 90,58% das amostras acima do limiar de conforto, frente a 47,91% do PID sob as mesmas condições. Os achados sugerem que, para o cenário e as variáveis analisadas, a lógica fuzzy apresentou uma resposta condizente com as necessidades de regulação do microclima.
Sondagem Inteligente de Enlaces LoRa para Redução de Consumo Energético em Redes de Monitoramento Ambiental na Floresta Amazônica
O monitoramento ambiental em florestas densas exige enlaces sem fio confiáveis e energeticamente eficientes. Nesse cenário, a seleção de parâmetros LoRa é dificultada pela vegetação, pelo relevo irregular e pela ausência de linha de visada. Este artigo apresenta uma estratégia de seleção de parâmetros LoRa baseada em sondagens curtas de referência na floresta amazônica. O estudo utiliza medições de campo realizadas no campus da Universidade Federal do Amazonas (UFAM), em Manaus–AM, para caracterizar enlaces ponto a ponto e prever o SNR de configurações candidatas sem exigir a distância geométrica na operação. O Huber Regressor obteve o melhor desempenho, com MAE = 1,70 ± 0,40 dB e RMSE = 2,14 ± 0,53 dB. A configuração recomendada reduziu o consumo estimado de energia em 65,44% em relação a um baseline inspirado no ADR, preservando comunicação robusta.
Subseasonal Precipitation Forecasting in Southeastern Brazil Using Machine Learning with Explainable Artificial Intelligence
Subseasonal precipitation forecasting is essential for mitigating climate-related risks, but prediction remains challenging for traditional numerical weather prediction models. This study evaluates machine learning (ML) models—MLP, LSTM, GRU, and CNN-1D—for subseasonal precipitation forecasting in Southeastern Brazil. ERA5 reanalysis data (1991–2018) were used as the observational reference, with 1991–2016 for training and 2017–2018 for testing. The ML models were compared to the Brazilian Global Atmospheric Model (BAM), and the results show that all ML models outperform BAM, with MLP achieving the best overall performance. SHAP values were used to explain the MLP predictions, highlighting the importance of the input variables.
Um Sistema Especialista para Identificação de Horizontes Diagnósticos de Solo
A identificação de horizontes diagnósticos é fundamental para a classificação pedológica. Este trabalho apresenta um sistema especialista para identificação automática desses horizontes com base nas regras do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS). O sistema formaliza regras de classificação com base em atributos morfológicos e químicos do solo, como espessura, cor, estrutura, textura e teor de carbono orgânico. Sua arquitetura integra uma base de conhecimento e um motor de inferência para analisar perfis de solo e gerar diagnósticos conforme o SiBCS. A avaliação funcional foi realizada com 18 testes, com base em perfis descritos na literatura pedológica. Os resultados indicam que, nos cenários avaliados, o sistema reproduz corretamente as classificações esperadas.
Uma Arquitetura IoT com Agente de IA para Monitoramento da Qualidade da Água em Ambientes Amazônicos
Este trabalho apresenta uma arquitetura IoT de baixo custo e longa distância para monitoramento da qualidade da água na Amazônia, integrando nós sensores com comunicação LoRa, banco em nuvem e um agente de IA baseado em LLM, fundamentado em normas brasileiras de qualidade da água. A arquitetura foi validada em experimento de campo, em lago no INPA - AM, com coleta de pH, temperatura, turbidez e TDS ao longo de três dias, totalizando 9.769 leituras. Os resultados demonstraram a viabilidade operacional do sistema e a efetividade do agente de IA na geração de diagnósticos regulatórios e recomendações pedagógicas alinhadas aos ODS 6 e 15.
Uma Plataforma Web para Integração e Análise de Dados Ambientais, de Saneamento e Casos de Doenças de Veiculação Hídrica
Este trabalho apresenta uma plataforma web para visualização integrada de dados de saúde pública sobre doenças de veiculação hídrica e vetorial em Parintins, Amazonas, combinando indicadores de saneamento e variáveis climáticas. As bases do SINAN, SNIS e INMET foram tratadas com técnicas de ciência de dados e apresentadas em dashboards interativos. Os resultados revelam correlações negativas moderadas a fortes (r entre -0,53 e -0,67; p < 0, 001) entre a melhoria do saneamento e a redução de Hepatites, Chikungunya e Toxoplasmose, além de correlação positiva entre precipitação e Dengue (r = 0, 56) em períodos de infraestrutura precária. A plataforma oferece uma interface acessível para apoiar a gestão pública, evidenciando o papel conjunto do saneamento e do clima no controle dessas doenças.
A Cyber-Physical Architecture for Crop Recommendation: Integrating Climate Prediction (XGBoost), IoT Sensing, and Multi-Criteria Decision-Making
This work proposes a unified cyber-physical framework to evaluate the agronomic suitability of Açaí, Cocoa, and Soybean in the state of Pará, Brazil. The methodology integrates ERA5 climate data, XGBoost forecasting, and a conceptual IoT node for local microclimatic calibration using Edge Computing. Climate projections for 2026–2028 fed a modified SAW (Simple Additive Weighting) decision engine. For Soybean, the system identifies optimal planting windows (January–April), while for Cocoa and Açaíit supports year-round thermal and water stress monitoring. Simulations indicated high suitability during the rainy season and severe penalties in dry months (July–October), highlighting Cocoa’s vulnerability to heat stress and Soybean’s planting restrictions. Results validate the software layer and support future IoT field deployment.
Nilton Rodolfo Nascimento Melo Rodrigues
A Sentinel-2 Image Dataset for Mining Detection Across Mining Proportion Ranges in the Brazilian Legal Amazon
The recent expansion of mining in the Amazon is a major driver of environmental degradation. Machine learning and satellite imagery are effective tools to monitor this problem, but most datasets treat mining detection as a strictly binary task. This ignores how the actual mining proportion inside an image affects classification results. We present a Sentinel-2 dataset designed to explore this behavior. It contains 2,600 image patches collected across the Brazilian Legal Amazon in 2024 using Google Earth Engine and MapBiomas Collection 10 data. The dataset includes metadata detailing geographic locations, mining proportion ranges in 10% intervals, and a suggested practical split for experiments.
Criação e Disponibilização de um Dataset Anotado de Onças-Pintadas para Treinamento de Modelos de Inteligência Artificial
A onça-pintada (Panthera onca) desempenha papel ecológico fundamental como predador de topo em diversos biomas brasileiros, especialmente no Pantanal. Apesar de sua relevância, há escassez de bases públicas anotadas voltadas à sua detecção automática. Este trabalho apresenta a criação, curadoria, anotação e disponibilização pública de um dataset de imagens de onças-pintadas destinado ao treinamento e avaliação de modelos de visão computacional, com ênfase em algoritmos da família YOLO [Redmon et al. 2016, Bochkovskiy et al. 2020]. As imagens foram obtidas a partir de fontes públicas na internet e passaram por processo manual de seleção e rotulagem. O dataset visa fomentar pesquisas em Inteligência Artificial aplicada à conservação ambiental e ao monitoramento automatizado da fauna.
PIMA: Uma Plataforma para Integração de APIs e Centralização de Indicadores para Monitoramento Ambiental
APIs ambientais são amplamente utilizadas para disponibilização de dados, porém a integração de múltiplas fontes ainda é um desafio. Neste contexto, este trabalho apresenta o PIMA, uma plataforma que integra cinco APIs por meio de um middleware de harmonização. A proposta adota uma arquitetura leve, sem banco de dados. Uma avaliação preliminar indicou percepções positivas quanto ao uso da ferramenta.
Plataforma para Consulta de Dados sobre Internações Hospitalares por Doenças Respiratórias, Poluição e Clima
Fatores ambientais, como variabilidade climática e poluição atmosférica, estão associados à ocorrência e ao agravamento de doenças respiratórias, representando um importante desafio para a saúde pública. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma plataforma Web para análise integrada de dados climáticos diários e registros de internações hospitalares por doenças do trato respiratório, em aproximadamente 700 municípios brasileiros, abrangendo o período de 2000 a 2023. O sistema integra dados de diferentes bases públicas e oferece visualizações interativas que permitem explorar padrões temporais e possíveis relações entre variáveis ambientais e indicadores de saúde, além de possibilitar a exportação dos dados para análises complementares.
Ranking de modelos Multimodais para geração de descrições de espécies animais em armadilhas fotográficas da Amazônia
A análise automática de imagens de armadilhas fotográficas é frequentemente limitada por classificadores que ignoram o contexto ecológico. Este trabalho em andamento investiga o uso de Grandes Modelos Multimodais (LMMs) para mitigar essa lacuna, avaliando-os por meio de métricas taxonômicas e uma metodologia de “Arena” baseada em comparações pareadas às cegas. Foram testados quatorze modelos da OpenAI utilizando os sistemas de pontuação Elo Rating e Bradley-Terry. Como resultado, desenvolveu-se a plataforma web EcoLMM Arena, que sistematiza a coleta de votos de especialistas para gerar rankings de desempenho e qualidade descritiva orientados pela preferência humana.
SIEPE-Dataset: Um Conjunto de Dados de Pesca Artesanal da Bacia Araguaia-Tocantis para Aprendizado de Máquina
A gestão sustentável da pesca artesanal demanda ferramentas baseadas em dados para auxiliar na compreensão dos padrões de captura e produtividade pesqueira. Este trabalho apresenta um dataset de pesca artesanal contendo 3.473 registros de viagens de pesca na bacia Araguaia-Tocantins (Pará, Brasil), coletados entre 2016 e 2021 por meio do programa de Mapeamento Adaptativo Pesqueiro (MAP). Diferentemente de bases de dados pesqueiros que se limitam a estatísticas agregadas, este dataset oferece registros individuais por viagem com 50 features organizadas em 8 grupos temáticos, incluindo variáveis temporais, espaciais, de esforço, captura, econômicas e longitudinais do histórico de cada pescador. Os dados foram anonimizados, tratados e enriquecidos por meio de engenharia de features, sendo validados para múltiplas tarefas de Aprendizado de Máquina. O dataset está disponível publicamente, representando um promissor recurso para o desenvolvimento de modelos preditivos aplicados à pesca artesanal e à sustentabilidade de recursos pesqueiros na Amazônia brasileira.