Um novo sistema de inteligência artificial pode rastrear espaços verdes urbanos com mais precisão do que métodos atuais. A tecnologia foi criada na Escola de Engenharia Tandon e na Escola de Saúde Pública Global, ambas da Universidade de Nova York, nos EUA.
Usando imagens de satélite de alta resolução do Google Earth, os pesquisadores incluíram versões variadas de vegetação verde sob diferentes condições de iluminação e sazonais — processo conhecido como “aumento verde — para treinar a nova tecnologia.
A técnica aprimorou arquiteturas de segmentação de IA, como DeepLabV3+, e melhorou a precisão da detecção de vegetação em 13,4%. O método obteve 89,4% de precisão com 90,6% de confiabilidade, substancialmente melhor do que os processos tradicionais, que alcançam 63,3% de precisão com 64,0% de confiabilidade.
“À medida que as cidades enfrentam mudanças climáticas e rápida urbanização, especialmente na Ásia e na África, medições precisas se tornaram vitais. Espaços verdes podem ajudar a reduzir temperaturas urbanas, filtrar poluição do ar e fornecer espaços essenciais para exercícios e saúde mental”, diz o artigo.
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Testando a IA pra valer
O sistema foi testado em Karachi, a maior cidade do Paquistão, que, segundo os pesquisadores, “provou ser um caso ideal com sua mistura de áreas urbanas densas e condições de vegetação variadas”.
A análise mostrou que a cidade tem em média apenas 4,17 metros quadrados de espaço verde por pessoa, menos da metade do mínimo recomendado pela Organização Mundial da Saúde (OMS) de 9 metros quadrados per capita.
O estudo revelou ainda que áreas com mais estradas pavimentadas – tipicamente um marcador de desenvolvimento econômico – tendem a ter mais árvores e grama. Além disso, áreas com mais vegetação mostraram temperaturas de superfície significativamente mais baixas.
“Nosso sistema aprende a reconhecer padrões mais sutis que distinguem árvores de grama, mesmo em ambientes urbanos desafiadores. Esse tipo de dado é necessário para que planejadores urbanos identifiquem bairros que não têm vegetação. Sem mapeamento preciso, as cidades não conseguem lidar com as disparidades de forma eficaz”, afirmou Rumi Chunara, professor associado da NYU e um dos autores.
Os pesquisadores tornaram a metodologia pública, mas aplicá-la a outras cidades exige um novo treinamento do sistema em imagens de satélite locais.
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