O EMERALD melhora a forma como perturbações florestais, tais como queda de árvores por vento e danos causados por besouros da casca, são detectadas e gerenciadas, removendo as nuvens e sombras que as ocultam em imagens de satélite e revelando os detalhes mais finos subjacentes.
A gestão florestal funciona melhor quando as perturbações são detectadas precocemente, seja uma queda de árvores por vento ou danos causados por besouros da casca. O monitoramento atual frequentemente não as detecta, porque a cobertura de nuvens e as sombras em imagens de satélite ocultam uma perturbação ou atrasam sua detecção. A detecção tardia significa ação tardia, e as consequências ecológicas e econômicas se aprofundam: as florestas perdem habitat e biodiversidade, e o setor florestal sofre um impacto financeiro.
O EMERALD baseia-se no pipeline de aprendizado profundo do SAFIR e adiciona novo refinamento de imagem a ele. Onde o SAFIR está desenvolvendo módulos que removem nuvens e corrigem sombras, o EMERALD adiciona super-resolução, que reconstrói uma imagem de alta resolução a partir de uma de baixa resolução. Com essa imagem mais nítida, os modelos podem examinar a estrutura florestal e os danos mais de perto, identificar espécies de árvores e avaliar a saúde das árvores. Um modelo também precisa funcionar fora da área da qual aprendeu, então o EMERALD treina com dados recém-coletados juntamente com conjuntos de dados abertos de toda a Europa, incluindo Áustria e Portugal. Essa abrangência mantém os modelos adaptáveis e eficazes em diferentes condições e tipos de floresta, e os ajuda a identificar perturbações com mais precisão e eficiência.
Juntamente com a remoção de nuvens e sombras do SAFIR, o EMERALD traz a super-resolução para a Green Transformation Information Factory (GTIF) da ESA, entregando os três como modelos validados com os conjuntos de dados e a documentação que outros precisam para desenvolvê-los. Um monitoramento mais claro oferece às agências florestais e aos formuladores de políticas uma base melhor para suas decisões, e apoia uma silvicultura e conservação mais sustentáveis. Como essas percepções de observação da Terra são de alta qualidade e escalam facilmente, o EMERALD pode alimentar esforços mais amplos sobre gestão florestal e adaptação climática, ajudando a manter as florestas resilientes à medida que as pressões sobre elas crescem.
