Imagens de satélite e GIS resolvem o mistério do desmatamento

Por volta de 2013, uma empresa de cacau comprou milhares de acres de terra nas profundezas da floresta amazônica peruana. Quando observadores começaram a questionar como a terra estava sendo usada, porta-vozes da empresa, United Cacao, disseram que não existiam florestas virgens onde ela estabeleceu plantações de cacau em 2013.

Imagens de satélite e análise de dados conduzidas pelo ecologista Matt Finer contaram uma história muito diferente, conforme relatado pela publicação de conservação Mongabay. As imagens aéreas da região em 2012 mostraram um manto de verde—uma extensão de floresta tropical fechada e antiga que sustentava a biodiversidade e ajudava a manter toneladas de carbono fora da atmosfera.

Uma imagem da mesma seção da floresta tropical em agosto de 2013 mostrou grandes faixas e quadrados marrons cortados do verde—cerca de 5.000 acres de terra limpa. Vistas lado a lado, as imagens desafiavam as alegações da United Cacao de que a terra estava coberta por vegetação secundária quando a empresa a comprou.

Dúvidas sobre o uso da terra pela United Cacao levaram à renúncia do CEO da empresa e de vários executivos e resultaram no fechamento da lista do Mercado de Investimentos Alternativos (AIM) da Bolsa de Valores de Londres. Algumas das imagens de satélite analisadas por Finer, que atua como diretor do Projeto de Monitoramento da Amazônia Andina (MAAP), foram usadas para garantir penas de prisão para indivíduos ligados ao empreendimento.

As batalhas legais sobre as ações da United Cacao continuam, mas a evidência visual da transformação abrupta da terra continua difícil de refutar. De forma mais ampla, as repercussões para a United Cacao indicam por que muitas empresas estão confiando na análise geoespacial e sensoriamento remoto para entender melhor o que acontece em suas cadeias de suprimentos e operações e diminuir o risco de práticas prejudiciais. Imagens capturadas de fontes de sensoriamento remoto validam outros tipos de dados para confirmar descobertas, apoiar decisões com evidências concretas e fornecer provas eficientes para as partes interessadas. Ele também oferece uma nova perspectiva para visualizar e analisar dados térmicos, multiespectrais, de radar ou lidar—medições além da linha de visão humana. As imagens são uma ferramenta valiosa que ajuda a minimizar riscos e maximizar oportunidades em todas as decisões baseadas em localização.

A pressão dos consumidores e a ameaça que a mudança climática representa para continuidade de negócios estão levando os executivos a monitorar as cadeias de suprimentos com mais vigilância para evitar práticas como o desmatamento.

De varejo de moda para o comércio de diamantes, há uma nova ênfase na transparência e rastreabilidade. Os consumidores estão responsabilizando as empresas por seus métodos de abastecimento, com pesquisas mostrando que 94% dos compradores estão mais propensos a mostrar lealdade às marcas que praticam a transparência na cadeia de suprimentos.

A demanda por operações sustentáveis ​​levou os principais líderes empresariais a buscar tecnologia de ponta que possa alinhar práticas com regulamentações e expectativas dos clientes. Muitos estão usando um sistema de Informações Geográficas (GIS), emparelhado com imagens de satélite e outros dados de sensoriamento remoto, para atingir esses objetivos. Analistas e executivos usam mapas e painéis inteligentes GIS para ver dados sobre matérias-primas no contexto da localização e visualizar os links em cadeias de suprimentos globais complexas.

Inteligência artificial, na forma de aprendizagem automática, permite estudar imagens de milhões de acres por vez, identificar práticas prejudiciais e até prever quais áreas são mais suscetíveis a ameaças como o desmatamento. Com mais empresas adotandoresponsabilidade social corporativa, a inteligência de localização produzida pelo GIS está provando ser indispensável para garantir que os líderes empresariais possam apoiar as promessas com ação.

Finer e seus colegas confiaram em uma série de fontes de dados e técnicas de análise para mostrar que a United Cacao enganou o público sobre o estado da terra na Amazônia, de acordo com a reportagem da Mongabay. Uma das primeiras pistas de que algo estava errado veio das imagens de satélite Landsat da National Aeronautics and Space Administration (NASA). Quando Finer examinou os registros históricos do Landsat que datam de 1985, ficou evidente que a seção da floresta em questão permaneceu praticamente inalterada por décadas até o início da extração de madeira em 2013 a pedido da United Cacao.

[Para saber mais sobre como a tecnologia GIS atua como uma máquina de retrocesso para imagens do globo, leia este artigo.]

A equipe de Finer foi mais fundo, conduzindo uma análise do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), que qualifica quanta biomassa uma área contém. As florestas tropicais densamente arborizadas, por exemplo, têm valores de NDVI mais elevados do que os cerrados. Ao comparar a história do local da plantação com uma seção adjacente de floresta protegida, Finer conseguiu demonstrar que, antes de 2013, ambas as áreas tinham os mesmos valores de NDVI. Era outra camada de evidência de que as florestas pluviais intocadas existiam antes que a United Cacao entrasse na região. Os níveis históricos de carbono na área, medidos por meio de dados lidar, apoiaram a conclusão.

Finer e a equipe do MAAP desde então usou imagens de satélite e GIS para interromper a mineração ilegal em vários países da região amazônica.
 

Se não fosse pelos visuais dramáticos e inteligência de localização surgidas pela análise de imagens de satélite quase em tempo real, as alegações da United Cacao podem ter sido difíceis de refutar. É o tipo de situação difícil que convenceu empresas de todos os setores a usar dados e análises de localização para se protegerem de fraudes e malfeitores.

As seguradoras, por exemplo, usam a tecnologia GIS de maneira semelhante para investigar reivindicações falsas. Se um segurado argumentar que os danos à casa ocorreram durante uma tempestade, os dados de sensoriamento remoto podem mostrar que os danos ocorreram antes do evento climático ou que a tempestade nunca atingiu aquele bairro.

Para empresas que dependem de redes de transporte e cadeias de suprimentos grandes demais para serem monitoradas apenas pelo olho humano, os painéis baseados em GIS estão se mostrando essenciais para o suporte à decisão. Bunge Loders Croklaan (BLC), uma das principais refinarias globais de azeite, usa GIS e imagens de satélite para monitorar sua cadeia de suprimentos. Ao mapear fábricas e instalações de óleo de palma em dezenas de países e locais ao redor do mundo, a BLC pode apoiar sua posição de que as plantações fornecedoras com as quais trabalha não estão contribuindo para o desmatamento.

A economia globalizada e os desafios climáticos de hoje nos tornam cada vez mais partes interessadas na proteção de recursos naturais como a Amazônia. Mesmo para as empresas preocupadas principalmente com os resultados financeiros, há uma percepção crescente de que o gerenciamento insustentável de recursos acabará por interromper as operações. Obter transparência nas cadeias de suprimentos mundiais com a ajuda de tecnologia baseada em dados, como o GIS, pode construir um mercado global mais resiliente.