Ontem, o World Resources Institute divulgou seus dados florestais mais recentes. 🌳
A boa notícia: a perda de florestas tropicais primárias caiu 36% em relação a 2024. A má notícia: o mundo ainda perdeu 4,3 milhões de hectares de floresta tropical primária apenas em 2025. Além disso, a perda florestal devido a incêndios florestais dobrou nas últimas duas décadas, com a fumaça atrasando os sistemas de satélite destinados a detectá-la.
O que se destaca é a complexidade do desafio: incêndios, pragas, seca, impacto industrial e expansão agrícola são todos ameaças e estressores para nossas florestas. Eles interagem em diferentes geografias e se aceleram sob pressão climática. Até agora, nenhuma ferramenta isolada consegue abordar tudo isso.
Mas uma Hashtag#IA melhor, treinada com dados melhores, pode ajudar.
Essa é a direção em que estamos construindo na Another Earth. Queremos ajudar na transição do monitoramento florestal para a previsão e prevenção, fornecendo Hashtag#DadosSintéticosDeSatélite que permitem:
🔹 Detecção e mapeamento mais precisos de espécies arbóreas, especialmente em regiões tropicais biodiversas
🔹 Previsão precoce do declínio da saúde florestal devido a estresse térmico, seca ou danos por pragas
🔹 Simulação baseada em cenários para risco de incêndio, eventos climáticos extremos e adaptação climática
🔹 Melhor generalização de IA em ecossistemas remotos e com escassez de dados
Os dados para entender o que aconteceu estão aqui. Estamos trabalhando nos dados para antecipar o que vem a seguir.🦾
🔗 https://lnkd.in/dQcVnZ5g
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Sete maneiras pelas quais dados sintéticos de satélite podem resolver um problema de aprendizado de máquina
Por trás da maioria dos modelos que interpretam imagens de satélite, há um pequeno conjunto de imagens rotuladas manualmente, e isso limita o que o modelo pode aprender. Dados sintéticos de observação da Terra removem esse teto. Este artigo apresenta sete maneiras práticas de ajudar equipes a construir e testar modelos com dados de satélite.
