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
AI-Driven Approach for Digital Agriculture: A Case Study on Coffee Leaf Disease
This study presents an AI-driven approach to coffee leaf disease classification by integrating deep learning and computer vision. Using DenseNet, MobileNet, and ResNet with transfer learning and data augmentation, the system achieved high accuracy, with DenseNet consistently performing the best. The experimental results highlight the influence of learning rate and class distribution on model performance. Model conversion ensures efficient deployment and supports real-time diagnosis. The proposed solution bridges AI research and practical agriculture, enhancing disease management while paving the way for scalable adaptive precision farming.
Evaluation of Convolutional Neural Networks for Coffee Leaf Rust Classification
Coffee is a beverage present in the lives of many people worldwide and is of great importance to the economies of various countries. Coffee leaf rust is a serious disease that affects crops worldwide, and identifying it quickly and accurately helps in its control. This paper uses a publicly available image dataset to evaluate the performance of Convolutional Neural Networks (CNNs) in the context of the automatic classification of rust on coffee leaves considering binary and multi-class classification. Among the evaluated networks, ResNet achieved the best results, with an accuracy of 95.19% for binary classification and 78.03% for multi-class classification. This study contributes to the application of deep learning as a tool for farmers, enabling the early detection of rust on coffee leaves and aiding in decision-making related to crop management.
Low-Cost LoRa-Based IoT System for Automated Irrigation and Remote Monitoring in Family Horticulture
This project developed a low-cost embedded system for automated irrigation and remote monitoring, based on IoT (Internet of Things) with LoRa communication, applied to family horticulture in Alagoas. The system enables remote monitoring of ambient and soil humidity and temperature without requiring Wi-Fi, making it ideal for rural areas. Collected data is sent to the cloud for analysis and control. An application was developed to facilitate farmers’ usage. The automation of irrigation reduces water waste and enhances agricultural productivity. Furthermore, the solution offers an excellent cost-benefit ratio, surpassing traditional market-available systems.
Aplicando o Modelo YOLOv11 para Detectar e Segmentar Viveiros de Camarão em Imagens Georreferenciadas
O monitoramento de viveiros de camarão é essencial para acompanhar a produção aquícola e identificar novas áreas de cultivo. Neste artigo, propomos uma abordagem baseada em aprendizado de máquina utilizando o modelo YOLOv11 para detectar e monitorar viveiros nos estados do Ceará e Rio Grande do Norte. Criamos um conjunto de aproximadamente 200 imagens georreferenciadas da plataforma Copernicus©, abrangendo os espectros Red (R), Green (G), Blue (B), e Near-infrared (NIR), com anotações na plataforma Roboflow©. O modelo foi treinado com hold-out (80% treino, 20% validação) e avaliado pelas métricas precision, recall, mAP50 e mAP50-95. Os resultados ilustram a eficácia da abordagem na identificação de viveiros e na detecção de novas áreas de cultivo, contribuindo para o monitoramento aquícola e a formulação de políticas públicas.
Sistema Inteligente de Pesagem Automatizada e Gestão Pecuária com Integração de IoT e Aplicativo Móvel
A modernização da pecuária tem sido impulsionada por tecnologias inteligentes que otimizam processos essenciais como a pesagem de animais. Métodos tradicionais ainda apresentam desafios como alta demanda de mão de obra, imprecisões nas medições e aumento do estresse dos animais. Este estudo apresenta o InteliCampo, uma plataforma integrada que combina Internet das Coisas (IoT), microcontroladores e um aplicativo móvel para automação da pesagem e manejo pecuário. O sistema conta com sensores de carga para medição de peso, RFID para identificação individual dos animais e conectividade IoT para transmissão de dados em tempo real. Como diferencial, o aplicativo móvel permite monitoramento remoto, registro de eventos sanitários e nutricionais, alertas personalizados e geração de relatórios, facilitando a gestão estratégica do rebanho. Os resultados demonstraram precisão na pesagem, redução do estresse animal e maior eficiência operacional, além de proporcionar maior acessibilidade às informações. A pesquisa contribui para a inovação na pecuária digital, promovendo um manejo mais sustentável e alinhado às diretrizes da Indústria 4.0 no agronegócio.
Rotulagem Massiva de Imagens por Ciência Cidadã para Detecção de Desmatamento
A ciência cidadã é uma ferramenta essencial para democratizar o conhecimento, pois por meio dela, qualquer pessoa pode auxiliar na análise de dados em larga escala. No contexto ambiental, essa abordagem é essencial para monitorar ameaças como o desmatamento de florestas tropicais. Nesse sentido, este trabalho demonstra como a participação massiva de voluntários pode gerar rótulos confiáveis pela sabedoria das multidões. No projeto ForestEyes, foram classificadas e rolutadas, colaborativamente, 1800 imagens de sensoriamento remoto (com uma média de 875 classificações diárias), para as quais obteve-se 88,78% de acurácia em relação aos dados de referência, evidenciando o potencial da ciência cidadã como apoio na detecção de desmatamento.
Cloud Segmentation in Multispectral Images from the Sentinel-2 Satellite: A Comparative Study of Deep Learning Approaches
To enhance the processing of multispectral images under adverse conditions, such as the presence of clouds, this study compared the neural networks U-Net, DeepLabV3+, and SegFormer using images from the Sentinel-2 satellite, evaluating their performance through metrics such as Intersection over Union (IoU) and Dice coefficient. The results indicate that SegFormer achieved the highest accuracy in cloud detection but with a longer inference time, while U-Net demonstrated a balance between accuracy and efficiency, and DeepLabV3+ stood out for its shorter processing time but lower performance. The study highlights the relevance of neural networks in remote sensing and indicates the need for model optimization.
Otimização da Alocação de Recursos Financeiros no Plano ABC+ para Mitigação de GEE na Agropecuária Brasileira
As mudanças climáticas são um desafio para a agricultura, setor responsável por grande parte das emissões de GEE (Gases de Efeito Estufa). No Brasil, o Plano ABC (agora chamado de ABC+) procura promover práticas agrícolas sustentáveis. Este artigo utiliza métodos computacionais de otimização multiobjetivo para maximizar a eficiência dessa política, analisando alocações de recursos com base em emissões de CO2 equivalente (emissões de CO2e), população rural e área financiada. Os resultados destacam estratégias otimizadas que equilibram objetivos ambientais e sociais, alinhando o plano ao Acordo de Paris e ao mercado de carbono. O estudo também identifica desafios metodológicos e reforça o papel do Brasil no combate às mudanças climáticas.
Evaluating Geographic Influences on Pedestrian Evacuation Using Cellular Automata: a Case Study of Sete Cidades National Park in Wildfire Scenarios
The study of pedestrian evacuation dynamics is a field of much relevance for risk assessment and formation of plans aiming to minimize negative impacts in emergency situations. In this work, our objective is to create computational simulations using cellular automata around the pedestrian evacuation behavior on the Sete Cidades National Park, considering its high tourist activity. To this end, different geographical features were abstracted, with emphasis on the heterogenous vegetation and various relief altitudes, in order to evaluate the impact on evacuation times and routes. Additionally, wildfire propagation was also included in the model, introducing a realistic aspect for safety analysis on distinct regions of the park. Through this study, we sought to assist in the definition of evacuation policies on the target location, thus helping guarantee safe interactions between society and the environment1.
Segmentação de Objetos em Tempo Real na Fruticultura: Contribuições para Agricultura 4.0
Com vistas a colaborar no desenvolvimento de soluções da Agricultura 4.0 para a Fruticultura, este trabalho abordou a tarefa de segmentação de instâncias de maçãs a partir de imagens, considerando diferentes estágios de maturação. A solução proposta consistiu em uma rede neural convolucional YOLOv11 Small treinada e testada em um conjunto de dados público contendo máscaras modais de frutos parcialmente oclusos, refletindo contextos agrícolas realísticos. O modelo mostrou-se eficaz e eficiente, tendo obtido mAP@0,5 experimental igual a 0,823 a 52 FPS, colaborando para soluções inteligentes em tempo real que auxiliam na quantificação da produção, na colheita automática e na tomada de decisões estratégicas na Agricultura Digital.
A crescente demanda por eficiência energética impulsiona a busca por soluções automatizadas para reduzir o consumo de eletricidade. Este artigo propõe um sistema para desligamento automático de aparelhos de ar-condicionado em prédios, visando otimizar o uso de energia e reduzir desperdícios. Este artigo descreve o sistema MARIOT com uso do equipamento inédito SRW-004 por meio de uma interface touch screen para gestão de aparelhos elétricos. Os resultados iniciais apontam uma economia 21,41% com eletricidade além de um custo de R$ 45,00 por ambiente controlado sem intervenção na rede elétrica. A proposta visa otimizar o consumo energético e facilitar a gestão térmica do ambiente, reduzindo desperdícios e aumentando a eficiência operacional.
Dinâmica de metapopulações em desequilíbrio: Uma abordagem por difusão variável e reação logística
Este trabalho tem a proposta de modelar uma dinâmica populacional baseado na Teoria de Metapopulações. É utilizado o conceito de difusão para descrever a dinâmica populacional de uma metapopulação em desequilíbrio, caracterizada por indivíduos que vivem em fragmentos de habitat totalmente isolados. O modelo de difusão-reação é empregado para representar o crescimento populacional periódico e limitado pela capacidade suporte do meio, além espalhamento dos indivíduos. O modelo é tratado de forma numérica pelo método de discretização de Crank-Nicolson, por meio do qual se analisa a interferência dos valores dos parâmetros na equação.
Interpreting ML in Ecology: A RAG-Based Approach to Explainability in Species Distribution Modeling
Species Distribution Modeling (SDM) relies increasingly on Machine Learning (ML), but many models remain opaque, limiting their usability for non-experts. While SHAP and LIME improve interpretability, they still require technical expertise. This study proposes an agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) framework, integrating ML models (Logistic Regression, Random Forests, MLP), XAI techniques (SHAP, LIME), and a LLM-powered explanation system to enhance explainability. Using GoAmazon 2014/15 environmental data and GBIF species occurrences, we evaluated explanations based on completeness, and context-awareness, achieving a significant improvement in this study case. Results indicate that LLMs combined with XAI can significantly enhance explainability in SDM.
Identificação de Depósitos Aluviais em Regiões Semiáridas Utilizando Técnicas de Machine Learning
Este estudo propõe um método para detecção de áreas aluvionares em regiões semiáridas utilizando técnicas de aprendizado de máquina. A pesquisa aplicou os algoritmos K-Vizinhos Mais Próximos, Árvore de Decisão e Floresta Aleatória a dados geoespaciais de alta resolução, pré-processados com redução de instâncias. A Floresta Aleatória apresentou o melhor desempenho, com F1-score de 89,8%, precisão de 91,0% e recall de 88,7%. Os resultados demonstram a eficácia da abordagem para o mapeamento preciso dessas formações geológicas em ambientes semiáridos.
Arquitetura Distribuída para Monitoramento de Incêndios: Uma Abordagem com Redes de Petri Estocásticas
Os incêndios florestais representam uma séria ameaça ambiental, climática e social, exigindo sistemas de monitoramento com alta capacidade de resposta e resiliência. Este trabalho apresenta a modelagem e avaliação de desempenho de um sistema real de monitoramento de incêndios, baseado em Redes de Petri Estocásticas (SPN) e em uma arquitetura distribuída orientada a microsserviços escaláveis. O modelo SPN captura o comportamento dinâmico de componentes como Frame Producer, Frame Consumer, Rules Manager, Event Manager e Mosquitto, permitindo a análise detalhada de métricas críticas como tempo médio de resposta, throughput, utilização de recursos e probabilidade de descarte. A abordagem proposta evidencia como diferentes configurações impactam o desempenho, demonstrando, por exemplo, que a adoção de 4 instâncias no Frame Consumer reduz significativamente o MRT, além de evitar sobrecarga e permitir uma reserva de recursos. Esses resultados fornecem subsídios técnicos para a otimização e o dimensionamento de infraestruturas de monitoramento em tempo real.
Elasticidade de Containers em VANETs: Uma Estratégia de Sustentabilidade Energética em RSUs
Este artigo propõe um modelo de desempenho energético baseado em Redes de Petri Estocásticas (SPNs), que utiliza um sistema de autoscaling dinâmico para ajustar automaticamente a capacidade das RSUs, reduzindo desperdícios de energia sem comprometer a qualidade do serviço. A solução também inclui mecanismos de reinstanciação para lidar com falhas e garantir resiliência operacional. Os resultados mostram configurações eficientes resultaram em uma melhoria de até 25% na eficiência energética. Enquanto a alocação dinâmica adequada possibilitou reduzir o desperdício computacional sem afetar a escalabilidade, podendo tornar redes veiculares mais sustentáveis e eficientes.
Exploring Deep Learning Techniques for Seasonal Prediction of Autumn Precipitation in South America
A previsão de precipitação sazonal é essencial para o planejamento climático e a redução de riscos de desastres naturais. Este estudo utilizou Convolutional Neural Network 1D (CNN 1D), Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU) e Graph Convolutional Long Short-Term Memory (GConvLSTM) para prever a precipitação do outono de 2023. CNN 1D teve o melhor desempenho (MSE: 1.8827, Coeficiente de Correlação: 0.9137), destacando-se em precisão, mas perdendo detalhes espaciais. GConvLSTM capturou melhor os padrões espaciais, enquanto LSTM e GRU tiveram desempenho inferior. Apesar da superioridade da CNN 1D, a integração de componentes espaciais, como no GConvLSTM, poderia melhorar as previsões.
Avaliação de Modelos de Aprendizado de Máquina aplicados a Predição da Produtividade Pesqueira Artesanal na Média Bacia Araguaia-Tocantins
A Bacia Araguaia-Tocantins, caracterizada por sua vasta extensão física e biodiversidade, é essencial para a subsistência das populações locais, mas carece de estudos que ajudem na formulação de políticas públicas eficazes para a região. Este trabalho avalia diversos modelos de Aprendizado de Máquina (AM), com foco na predição da produtividade pesqueira artesanal, utilizando técnicas de análise de dados. Os modelos são avaliados usando as métricas de Mean Absolute Error (MAE) e Root Mean Square Error (RMSE), além do coeficiente de determinação (R2). Os resultados indicam que o modelo Extreme Gradient Boosting (XGB) apresentou os melhores desempenhos, alcançando um R2 médio de 0,9993, indicando ser promissor para aplicações em previsões futuras na gestão de recursos pesqueiros na bacia.
Uma Aplicação de Internet da Natureza para Monitoramento de Queimadas e da Qualidade do Ar na Amazônia
Secas severas e os incêndios florestais têm se tornado cada vez mais frequentes na Amazônia Legal, resultando em grandes áreas queimadas e na degradação da qualidade do ar, com impactos diretos na saúde da população. Em resposta a este problema, este estudo apresenta uma solução inovadora utilizando a Internet da Natureza (IoN) e tecnologias espaciais para monitorar a qualidade do ar e queimadas na Amazônia. A plataforma, chamada SELVA (Sistema Eletrônico de Vigilância Ambiental), usa sensores de baixo custo e informações de satélites ambientais para informar a população, em tempo real, sobre os níveis de poluição atmosférica, um serviço inédito na região. O SELVA tem ajudado a melhorar a eficiência na gestão ambiental, contribuindo para políticas públicas e ações de educação ambiental.
Inteligência Artificial Verde e Quantização em Modelos de Aprendizagem Profunda
As preocupações com o meio ambiente têm assumido um papel cada vez maior na sociedade. A Inteligência Artificial (IA), por meio da Aprendizagem Profunda (AP), oferece ferramentas úteis no tratamento das questões ambientais. Apesar do crescente potencial dos modelos de AP, esses costumam demandar grande poder computacional, resultando em elevados níveis de consumo energético e pegada de carbono. A IA Verde se propõe a desenvolver modelos de AP que equilibrem eficiência energética e desempenho, a fim de diminuir o impacto ambiental. Este trabalho foca na quantização como uma forma de atingir os objetivos da IA Verde, comparando como a quantização de precisão mista impacta o consumo energético e o desempenho de algumas redes neurais para visão computacional. Os resultados experimentais apontam que a quantização pode levar à construção de modelos energeticamente mais eficientes e ainda assim efetivos, promovendo uma abordagem mais sustentável.
Wildfire Spread Modeling in Pau Furado State Park Using Cellular Automata and Genetic Algorithms
Wildfire spread has intensified in Brazil, particularly in biomes such as the Cerrado, due to climate change and environmental degradation. This study proposes a heterogeneous wildfire spread model based on cellular automata (CA), optimized using genetic algorithms (GA), to simulate fire propagation in areas with different vegetation types, such as Pau Furado State Park. The model accounts for the interaction between wind, vegetation, and soil conditions, and employs the GA to adjust parameters such as fire intensity and wind direction, aiming to align the simulations with reference data. The results showed that the model accurately reproduced fire spread dynamics, demonstrating the effectiveness of GA in parameter optimization.
Relationships between species assemblage richness and acoustic indices
Biodiversity assessment is increasingly reliant on acoustic indices derived from bioacoustic recordings. This study evaluates the performance of five acoustic indices–Acoustic Richness Index (Hs), Von Neumann Entropy (Hv), Acoustic Diversity Index (ADI), Bioacoustic Index (BIO), and Acoustic Evenness Index (AEI)–in controlled environments. We generated simulated assemblages by randomly mixing vocalizations from distinct species and specimens, creating 24,000 bird assemblages and 2,000 anuran assemblages. Each index was calculated for these datasets to assess its relationship with species richness. The results revealed that these indices exhibited a positive correlation with species richness in the assemblages. However, background noise significantly distorted these correlations. Our findings underscore the need for further research to clarify the specific conditions under which acoustic indices can reliably quantify biodiversity.
IQArMobi: Classificação Inteligente da Qualidade do Ar e Ciente de Localização em Ambientes Externos e Internos
A poluição atmosférica, impulsionada pelo crescimento urbano, industrial e agrícola, tem impactado negativamente a saúde humana, a biodiversidade e o meio ambiente, exigindo soluções eficazes de monitoramento. Diante desse desafio, este trabalho propõe uma solução inteligente, denominada IQArMobi, que combina algoritmos de aprendizado de máquina e cálculo de distância para classificar o Índice de Qualidade do Ar (IQAr) com base em dados de sensores IoT, fornecendo informações precisas e personalizadas aos usuários. Como principal resultado, o algoritmo Logistic Regression destacou-se como o melhor classificador, com 99% de acurácia, seguido pelo Random Forest (96%), validando a eficácia desta solução na tomada de decisões em tempo real.
Incorporation of Anisotropy through Azimuth for Machine Learning-Based Spatial Interpolation of Environmental Variables
This study proposes a methodology for spatial interpolation using machine learning algorithms, with an emphasis on incorporating spatial anisotropy through azimuth classification. Using the Meuse dataset, we compare the performance of machine learning models while testing the hypotheses that decision tree-based algorithms are more efficient than in predicting regionalized variables and that incorporating anisotropy improves predictive results when an anisotropic component is present in the data. The results demonstrate that the inclusion of the classified azimuth variable as a predictor enhances the models’ predictive capability, as evidenced by interpolated maps that capture the orientation of spatial patterns.
Aprendizado sensível ao custo aplicado na detecção de estresse agrícola na cultura do feijão
Este trabalho avaliou algoritmos de Aprendizado de Máquina, com abordagens tradicional e sensível ao custo, para detectar estresse em lavouras de feijão a partir de imagens multiespectrais de VANT. Dois ciclos do CRISP-DM foram implementados. Os resultados mostraram a relevância dos índices de vegetação. A abordagem sensível ao custo aumentou a especificidade dos modelos. O melhor modelo foi obtido na fase reprodutiva da lavoura, atingindo 83% de acurácia e 77,63% de média geométrica, indicando potencial para a detecção precoce do estresse.
Pegada de Carbono em Ambientes Acadêmicos: análise das emissões de carbono em laboratórios de computação
O aumento contínuo das emissões de gases de efeito estufa (GEE) tem provocado impactos ambientais globais. Embora a Tecnologia da Informação (TI) contribua significativamente para essas emissões, também possui o potencial de quantificá-las e propor estratégias de mitigação, especialmente no que se refere ao escopo 2. Este estudo estimou as emissões de carbono associadas ao consumo elétrico de computadores nos laboratórios da Faculdade de Computação da Universidade Federal do Pará, considerando o uso pelos discentes durante o período letivo. Os resultados evidenciam o papel da comunidade acadêmica na adoção de práticas sustentáveis, alinhadas aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) da Organização das Nações Unidas.
Comparison of LSTM and SARIMA Models for Air Temperature Forecasting in Belém, Amazônia, Pará
This study investigates air temperature forecasting in the city of Belém-PA, comparing the performance of the SARIMA and LSTM models. To this end, daily data from the ERA5-Land database was used and statistical metrics such as mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE) and coefficient of determination (R²) were evaluated, supported by ANOVA, Shapiro-Wilk, Levene and Tukey tests. The results indicate that the LSTM model was more accurate, capturing complex patterns better than SARIMA. The findings reinforce the potential of recurrent neural networks in climate modeling and suggest new approaches for improving weather forecasting.
Análise Comparativa de Modelos Climáticos com Dados do INMET Usando Métricas Hidrológicas e Interpretação por IA
No contexto das mudanças climáticas, há a necessidade de validar modelos climáticos globais, o que consequentemente surge o desafio de comparar dados simulados com observações reais, especialmente em regiões complexas como a Amazônia Legal. Sendo assim, este artigo propõe o CDA (Climate Dataset Analyzer), uma ferramenta baseada em IA que utiliza métricas hidrológicas (KGE, NSE) para comparar dados do CEDA e do INMET. Os resultados revelam que os modelos do CEDA capturam tendências gerais de precipitação, mas apresentam limitações em eventos extremos e microclimas, com variações significativas em cidades como Tarauacá e Palmas. Conclui-se que o CDA é uma solução eficaz para análise climática, embora requeira aprimoramentos, como a inclusão de múltiplos modelos simultâneos, para ampliar sua aplicabilidade em estudos climáticos.
Computação em Borda para o Monitoramento de Abelhas: Detecção da Ausência da Rainha por Análise de Áudio
A preservação das abelhas é essencial para a biodiversidade, e a presença da abelha-rainha é crucial para a organização da colmeia. Utilizando a computação em borda esse trabalho propõe um método para detectar sua ausência por meio da análise de áudios da colmeia de forma rápida, viável e acessível. As gravações foram processadas, extraindo-se características acústicas relevantes, utilizadas na classificação por Naive Bayes, KNN, MLP e Random Forest. Esses algoritmos alcançaram acurácias que variam de 87,66% até 97,54%. O MLP foi escolhido para implementação em microcontrolador, onde atingiu 88,50% de precisão com um tempo médio de inferência de 109 ms.
UAV and ML-based AçaíPalm Monitoring in the Amazon: Facilitating YOLOv8 Usage in Agricultural Practices
This study explores the application of deep learning to detect and count açaípalm trees (Euterpe oleracea) in the Amazon using UAV imagery. A YOLOv8n model was trained on a georeferenced dataset collected across three municipalities at Northeast of the state of Pará, Brazil, achieving a mean average precision of 0.809 at IoU 0.5 (mAP50) and 0.312 at mAP50–95. The model was integrated into a web platform to enable non-experts, such as farmers and conservationists, to upload imagery and receive annotated results in real time. This facilitates more scalable and sustainable monitoring of açaípopulations and supports forest conservation efforts.
Uma Arquitetura de Data Lake de Dados Ambientais e Socioeconômicos para Fomentar Pesquisa e Inovação
O crescente volume de dados públicos gerados por órgãos governamentais e instituições de pesquisa demanda soluções avançadas para armazenamento e análise. Este artigo propõe a implementação de um Data Lake para integrar dados ambientais e socioeconômicos, utilizando tecnologias de código aberto. A abordagem adotada permite a ingestão, transformação, compartilhamento e visualização de grandes volumes de dados. A arquitetura desenvolvida utiliza um pipeline de Extração, Transformação e Carga (ELT) para organizar dados no formato de Data Warehouse e facilitar análises. Como estudo de caso, foi desenvolvido um modelo de Data Warehouse e dashboards interativos para dados agregados de pesquisas do IBGE.
Modelos de Aprendizado na Predição de Nível de Rios para Detecção de Falhas em Estações Hidrotelemétricas
Este trabalho realizou uma análise comparativa dos modelos Prophet, Random Forest, Suport Vector Regression (SVR), XGBoost na previsão de níveis hidrométricos para detecção de falhas em sensores. Utilizando dados do SNIRH (2022-2025) das estações do Rio M, os modelos foram retroalimentados diariamente com a média dos valores observados e avaliados pelas métricas padrão MAE, MSE, RMSE, MAPE e R². Os resultados mostraram que o XGBoost teve melhor desempenho, capturando melhor as variações. Neste trabalho, os modelos de aprendizado de máquina tiveram um melhor desempenho para essa aplicação, com potencial para aprimorar a manutenção preditiva de estações hidrotelemétricas.
Especificação de um Experimento de Ciência de Dados para Análise de Áreas Contaminadas
Este trabalho apresenta um experimento de aplicação de Ciência de Dados para otimizar a gestão de dados ambientais do Gerenciamento de Áreas Contaminadas. Estudos recentes indicam que existe uma carência de modelos de maturidade na gestão de dados ambientais, como é o caso do monitoramento das áreas contaminadas. Este cenário apresenta oportunidades de inovação, pela aplicação de ferramentas computacionais associadas à transformação digital, inteligência e capacidade analítica. Sendo assim, são apresentados aspectos metodológicos e um estudo de caso real, envolvendo a análise preliminar qualitativa dos dados de monitoramento ambiental do Campus da USP Leste. Observou-se que, apesar da riqueza da base de dados, existem problemas de gestão e de disponibilidade, confirmando a oportunidade para a realização de provas de conceito com a metodologia proposta.
Simulação de Incêndios Florestais via Modelos Epidemiológicos em Grafos
Este estudo explora a previsão da trajetória e da expansão potencial de incêndios em florestas heterogêneas. Nossa proposta metodológica consiste em modelar a área-alvo como um grafo finito seguindo uma topologia regular de grade 2D, onde cada nó representa uma condição específica de terreno, sobre os quais incêndios se propagam conforme uma adaptação heterogênea do notório modelo epidemiológico SIR. Como prova de conceito, realizamos diferentes simulações computacionais para duas topologias distintas com focos iniciais aleatórios. Nossos resultados destacam a capacidade do modelo de simular a propagação do fogo sob diversas condições, oferecendo potencial para análise teórica e auxiliando no desenvolvimento de estratégias de contenção.
Exploring YOLO Algorithm application in Smart Traps for Fruit Pest Detection
Agricultural practices are essential for modern civilization and have significantly contributed to population growth in recent years. Food production depends heavily on the natural environment; however, pests can severely damage crops and are often difficult to control. This emphasizes the urgent need for effective pest control measures to protect agriculture. One common way to manage insect pests is by using traps. These traps typically employ bait to attract insects, often consisting of sexual pheromones or food, and they have a mechanism that captures the insect when it attempts to enter. This work explores the training and application of various size variants and versions of the modern object classification algorithm, You Only Look Once (YOLO), during the classification phase of real-time object detection. The focus is on two predominant pests associated with fruit cultivation: Ceratitis capitata and Grapholita molesta. The study utilizes a limited dataset to maximize performance and computational metrics in an intelligent trap-controlled environment.
Framework Integrado para Análise de Dados Climáticos e Epidemiológicos: Potencial para Monitoramento
Este artigo propõe um framework automatizado para integrar dados climáticos e epidemiológicos, considerando defasagens temporais, a fim de capturar as interações entre esses fatores. O sistema gera datasets que alinham casos de arboviroses com variáveis climáticas, realizando análises para identificar correlações. Para demonstrar sua aplicabilidade, um estudo de caso em Belo Horizonte, MG, foi conduzido, evidenciando padrões temporais entre fatores ambientais e a incidência de doenças.
Previsão do nível da água do Rio Mundaú em Rio Largo com Redes Neurais Profundas
O estudo criou um modelo de baseado em LSTM para prever o nível diário do Rio Mundaú em Rio Largo, Alagoas, devido a cheias recorrentes. Utilizando dados históricos de chuva e nível do rio (1990-2023), o modelo demonstrou eficácia com RMSE de 25,69 cm e R² de 0,84 na fase de teste. Os resultados indicam aplicabilidade para alertas de cheias e gestão hídrica, com sugestões para futuras melhorias, como inclusão de variáveis ambientais e modelos híbridos.
DroneShark Dataset: Um Conjunto de Imagens Aéreas para Detecção de Tubarões
A segurança em ambientes costeiros impulsiona o desenvolvimento de métodos não invasivos de monitoramento. O DroneShark dataset é um conjunto de imagens aéreas capturadas por drones para detecção automatizada de tubarões. Diferentemente de abordagens anteriores que utilizam imagens subaquáticas, este dataset aborda especificamente os desafios da identificação de tubarões a partir de perspectivas aéreas. As imagens foram coletadas em diferentes condições ambientais e anotadas com caixas delimitadoras, não apenas para tubarões, mas também para outros elementos relevantes, como seres humanos. Esta característica permite que modelos de Aprendizado de Máquina avaliem potenciais cenários de interação em tempo real. O dataset está disponível no Kaggle, sendo um passo inicial para o desenvolvimento de sistemas autônomos que possam reforçar a segurança em regiões costeiras de alto risco de ataque de tubarões.
Dataset de Poços de Monitoramento de Gases da USP Leste
A composição de gases no solo pode oferecer riscos à saúde humana e às edificações. A análise de séries temporais é uma abordagem que permite compreender melhor o impacto desses gases, ao possibilitar a identificação de padrões e tendências ao longo do tempo. Este dataset reúne dados históricos coletados nos solos da USP Leste entre 2014 e 2022, incluindo concentrações de metano, dióxido de carbono e sulfeto de hidrogênio. Além de fornecer uma base para estudos ambientais, esse conjunto de dados pode ser utilizado no treinamento de modelos de aprendizado de máquina, possibilitando a avaliação de sua capacidade preditiva e potencial de generalização.