Monitoramento de manchas de óleo no mar: Tecnologia inovadora desenvolvida no Brasil

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A empresa brasileira, HEX – Tecnologias Geoespaciais, está desenvolvendo em conjunto com o Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis – Ibama, o Sistema de Informações sobre Incidentes de Poluição por Óleo nas Águas sob Jurisdição Nacional – SISNOLEO. O projeto é financiado pelo Governo do Reino Unido, por meio do Prosperity Fund.

Essa fantástica iniciativa está sendo executada no Brasil e tem o objetivo de criar um algoritmo para automatizar a detecção de manchas de óleo no mar, através do processamento de imagens de radar do Sentinel-1, satélite que faz parte do programa Copernicus da Agência Espacial Europeia – ESA, construído para auxiliar o monitoramento ambiental da Terra. Uma combinação com grande potencial de inovação, porque poderá ser aplicada não só no Brasil, mas em todo o planeta.

Esse trabalho demonstra o profundo interesse e preocupação em desenvolver soluções que contribuam para a proteção do meio ambiente. O projeto é inédito e essa tecnologia será capaz de auxiliar diversos países a monitorar suas águas, identificando a possível presença de manchas de óleo no mar com maior precisão e agilidade.

O SISNOLEO está na fase inicial de execução, que contempla três etapas distintas: Aquisição, para seleção de áreas de interesse e execução de rotinas de download automático de imagens; Classificação, no qual as imagens serão classificadas de acordo com a probabilidade de apresentarem manchas escuras; e Detecção, em que as imagens serão processadas e armazenadas para validação e geração de relatórios.

O diretor técnico da HEX, Mariano Pascual, afirma que o SISNOLEO será capaz de acompanhar os acidentes em plataformas de petróleo, por exemplo, auxiliando as equipes de apoio nas ações específicas para prevenir um derramamento de óleo ainda maior. “O sistema será inteligente e poderá, automaticamente, identificar as manchas no mar. O que significa um avanço da aplicação das Geotecnologias no auxílio ao monitoramento ambiental a nível mundial”, destaca.

Até março de 2017, prazo para finalização do projeto, serão entregues o desenvolvimento completo do algoritmo e testes de sua eficiência.

 

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