Pela primeira vez no Vietnã: modelo de IA combinado com sensoriamento remoto para monitorar a qualidade da água do mar.

Cientistas vietnamitas e poloneses coordenaram uma pesquisa sobre a aplicação de sensoriamento remoto e inteligência artificial no monitoramento da qualidade da água – uma abordagem moderna e econômica que permite o monitoramento contínuo em uma grande área.

A equipe de pesquisa coletou amostras de água do mar na Baía de Ha Long e em Cua Luc. Foto: Dieu Thuy/VNA

O desenvolvimento socioeconômico dos últimos anos impôs muitos desafios ambientais à Baía de Ha Long e à área de Cua Luc (província de Quang Ninh), especialmente a deterioração da qualidade da água do mar, que ameaça o ecossistema marinho endêmico. Ao mesmo tempo, os métodos tradicionais de monitoramento, como a coleta e análise de amostras no local, revelaram muitas limitações em termos de custo, tempo e alcance. Diante dessa realidade, cientistas vietnamitas e poloneses coordenaram uma pesquisa sobre a aplicação de sensoriamento remoto e inteligência artificial no monitoramento da qualidade da água – uma abordagem moderna e econômica que permite o monitoramento contínuo em uma grande área. A missão de pesquisa colaborativa, codificada como QTPL01.03/23-24, implementada conjuntamente pelo Centro Espacial do Vietnã (Academia de Ciência e Tecnologia do Vietnã) e pelo Instituto Polonês de Geofísica (Academia Polonesa de Ciências), contribui para o desenvolvimento de ferramentas de monitoramento mais eficazes para a proteção do meio ambiente marinho em áreas costeiras estratégicas.

abordagem moderna

Segundo o Dr. Vu Anh Tuan, Vice-Diretor Geral do Centro Espacial do Vietnã, responsável pela missão, este é o primeiro projeto no Vietnã a utilizar simultaneamente dados do satélite Sentinel-2, algoritmos avançados de aprendizado de máquina e a plataforma GEE (plataforma de computação em nuvem do Google) para modelar e monitorar parâmetros de qualidade da água, como temperatura da superfície, sólidos em suspensão, clorofila-a e demanda química de oxigênio.

Baía de Ha Long. Foto: Hoang Hieu/VNA

A partir dos resultados do modelo, a equipe de pesquisa construiu mapas da distribuição da qualidade da água no espaço e no tempo, auxiliando no monitoramento de flutuações e no alerta precoce de riscos de poluição na Baía de Ha Long e em Cua Luc. Essas são duas áreas aquáticas estratégicas na província de Quang Ninh, ricas em valor paisagístico e ecológico, além de desempenharem um papel fundamental no desenvolvimento econômico e turístico da província. Esses mapas podem ser utilizados na gestão de recursos hídricos, apoiando a proteção ambiental e orientando o desenvolvimento sustentável das áreas costeiras.

O Dr. Vu Anh Tuan afirmou que a novidade do estudo reside na síntese e inovação das tecnologias de sensoriamento remoto, inteligência artificial e computação em nuvem para solucionar o complexo problema do monitoramento da qualidade da água na Baía de Ha Long, propondo também soluções viáveis ​​para superar o desafio da escassez de dados e fornecendo análises aprofundadas de grande valor prático. O estudo estabeleceu modelos de aprendizado de máquina, calibrou e testou esses modelos para alcançar uma precisão superior a 73% e criou mapas da distribuição desses parâmetros por estação do ano e por média anual. Além disso, o estudo também inaugurou uma nova abordagem na aplicação da tecnologia de sensoriamento remoto combinada com aprendizado de máquina para monitorar a qualidade da água, apoiando, assim, de forma eficaz a gestão de recursos hídricos em áreas costeiras importantes.

Rumo a uma ampla implantação em todos os mares

Baía de Nha Trang. Foto: VNA

O Dr. Vu Anh Tuan acrescentou que o estudo utilizou dados do satélite Sentinel-2 (sensor MSI) no período de 2019 a 2023, combinados com dados de medições reais do Departamento de Recursos Naturais e Meio Ambiente da província de Quang Ninh e da Administração Nacional Oceânica e Atmosférica (NOAA) dos EUA, para prever a qualidade da água na área de estudo. No total, 78 imagens de satélite foram processadas e analisadas na plataforma de computação em nuvem do Google. Em seguida, algoritmos de aprendizado de máquina, como Random Forest, Boosted Regression e AdaBoost Regression, foram aplicados para prever os indicadores de qualidade da água.

Segundo o Dr. Vu Anh Tuan, o estudo também identificou importantes bandas espectrais em imagens do satélite Sentinel-2, contribuindo para a otimização de modelos de aprendizado de máquina e minimizando os custos futuros de coleta de dados. A partir dos resultados do modelo, a equipe de pesquisa construiu mapas de distribuição espaço-temporal da qualidade da água, auxiliando no monitoramento de flutuações e no alerta precoce de riscos de poluição na Baía de Ha Long. Esses mapas podem ser utilizados na gestão de recursos hídricos, apoiando a proteção ambiental e orientando o desenvolvimento sustentável de áreas costeiras.

Em relação à próxima direção da pesquisa, o Dr. Vu Anh Tuan afirmou que, futuramente, a equipe de pesquisa propõe aumentar a frequência de observação e amostragem, além de integrar ainda mais a inteligência artificial (IA) com dados de imagens de satélite para aprimorar a precisão dos parâmetros de cálculo. Em particular, expandir a integração de diferentes tipos de dados de satélite (atualmente, a equipe testou com 3 tipos de satélites) ajudará a aumentar a frequência de observação, não se limitando a 4 parâmetros de qualidade da água, mas podendo ser expandida para 5, 6 ou mais. Uma das próximas direções importantes é a ampla implementação desta pesquisa em todos os mares do Vietnã. Embora cada mar tenha suas próprias características, com a mesma plataforma e estrutura de pesquisa, os métodos de cálculo podem ser ajustados para fornecer resultados precisos e adequados. O objetivo final é que a equipe estabeleça um sistema abrangente para monitorar e supervisionar continuamente os parâmetros de qualidade da água do mar. O sistema fornecerá informações importantes para os planejadores, emitindo alertas oportunos sobre a poluição da água, especialmente os impactos na aquicultura e em outros setores econômicos marinhos.

Ao avaliar os resultados desta pesquisa, o Professor Associado Dr. Pham Quang Vinh, membro do Conselho de Avaliação da Academia de Ciência e Tecnologia do Vietnã, afirmou que, ao promover a aplicação da IA ​​na pesquisa do ambiente aquático, a equipe de pesquisa utilizou novos algoritmos para processar dados de sensoriamento remoto em estudos sobre o ambiente aquático costeiro. Este é um exemplo típico de cooperação científica eficaz, com uma publicação conjunta entre as duas partes na revista SCIE Q1 – uma revista internacional de alta qualidade; contribuindo, assim, para promover a cooperação em pesquisa científica entre o Vietnã e a Polônia, abrindo novas perspectivas de desenvolvimento para ambos os países.

De acordo com a VNA

Fonte: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/lan-dau-tien-tai-viet-nam-mo-hinh-ai-ket-hop-vien-tham-giam-sat-chat-luong-nuoc-bien/20250619075954419