IA revoluciona mapeamento da biodiversidade e revela detalhes inéditos da fauna e flora

O mapeamento da biodiversidade é uma peça-chave para a preservação de espécies e a gestão ambiental. Contudo, a falta de investimentos e o difícil acesso a regiões remotas historicamente deixaram grandes “pontos cegos” nos mapas tradicionais. Para solucionar esse gargalo, pesquisadores do Centro de Sensoriamento Remoto (CSR) da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) desenvolveram um modelo de aprendizado de máquina capaz de estimar a real riqueza de espécies no planeta, isolando as falhas de amostragem do efeito ambiental real.

Sob a liderança dos cientistas Ubirajara Oliveira e Britaldo Silveira Soares-Filho, a ferramenta computacional processou mais de 14 milhões de registros de ocorrência de diversos grupos biológicos — como aves, mamíferos, anfíbios, répteis, insetos (abelhas, formigas, borboletas, aranhas) e famílias de plantas. O sistema cruzou esses dados biológicos com imagens de satélite contendo informações sobre clima, relevo e o estado de conservação da vegetação.

Os resultados da pesquisa foram publicados no artigo “Occurrence-based models reveal greater spatial details in tropical species richness”, na revista científica Frontiers in Ecology and Evolution.

Mapeamento com alta precisão e detalhamento local

Com a inclusão das variáveis de vegetação via satélite, a nova metodologia consegue identificar nuances territoriais que ferramentas anteriores ignoravam, como o impacto direto do desmatamento e da degradação ambiental na distribuição biológica.

Aspecto	Mapas tradicionais (Ex: IUCN)	Novo modelo por aprendizado de máquina (UFMG)
Metodologia	Desenho manual de polígonos por especialistas	Algoritmos de IA combinando registros com dados ambientais de satélite
Limitação principal	Áreas sem amostragem geram lacunas na estimativa	Isola a falta de dados e estima a riqueza real caso a área fosse pesquisada
Sensibilidade territorial	Generalização em ampla escala	Captura variações locais, como trechos de vegetação degradada ou desmatada
Validação	Avaliação qualitativa de peritos	Testes internos e validação com mais de 100 inventários de campo

O Brasil no centro da conservação mundial

A aplicação do modelo confirmou a soberania das florestas tropicais como os ecossistemas mais ricos do planeta:

• Amazônia: consolidou-se como a região de maior diversidade biológica da Terra na quase totalidade dos grupos de fauna e flora analisados.

• Cerrado: destacou-se como a savana tropical mais rica do mundo, reforçando a urgência de estratégias de conservação voltadas ao bioma.

   

"Nossos mapas mostram variações locais de riqueza que os mapas tradicionais simplesmente não capturam, principalmente em regiões afetadas por desmatamento. Esse tipo de mapa detalhado é uma ferramenta valiosa para orientar decisões de conservação, planejamento do uso da terra e avaliação de impactos ambientais", disse o pesquisador do CSR-UFMG Ubirajara Oliveira.

A elevada correspondência do modelo com os dados de campo e com as referências globais da União Internacional para a Conservação da Natureza (IUCN) valida a inteligência artificial como uma aliada estratégica para governos, cientistas e formuladores de políticas públicas na proteção dos ecossistemas.