Pesquisadores da Universidade de León, na Espanha, desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial capaz de prever, com até 16 dias de antecedência, o risco de incêndios florestais atingirem as copas das árvores. Considerado um dos comportamentos mais perigosos do fogo, o fenômeno pode fazer com que as chamas se propaguem de duas a quatro vezes mais rápido do que em incêndios restritos à superfície.
Batizada de CROWNFIRE-AI, a plataforma combina inteligência artificial, imagens de satélite, previsões meteorológicas e informações sobre vegetação e relevo para produzir mapas regionais de risco. A proposta é permitir que autoridades e equipes de prevenção identifiquem antecipadamente áreas com maior possibilidade de registrar incêndios de copa e direcionem recursos para esses locais.
O estudo foi liderado por José Manuel Fernández Guisuraga, pesquisador ligado ao Instituto para o Meio Ambiente e Mudanças Globais da Universidade de León, em colaboração com especialistas da própria instituição, da Universidade de Valladolid e da empresa de tecnologia Vexiza SL. Os resultados foram publicados na revista científica “Ecological Informatics”.
Os chamados incêndios de copa ocorrem quando o fogo deixa de avançar apenas pela vegetação próxima ao solo e alcança as partes superiores das árvores, passando a se espalhar entre elas. Esse comportamento costuma estar associado a incêndios florestais extremos e, além de acelerar o avanço das chamas, dificulta o trabalho das equipes de combate.
Segundo os pesquisadores, episódios desse tipo vêm se tornando mais frequentes em diferentes regiões do planeta. Entre os fatores apontados estão as mudanças climáticas, ondas de calor, secas prolongadas, abandono de áreas rurais e o acúmulo de material combustível nas florestas.
Para desenvolver o sistema, os cientistas analisaram 33 grandes incêndios registrados na Espanha entre 2017 e 2024. A partir deles, foi criada uma base com 18.874 pontos de referência utilizados para treinar o algoritmo.
A plataforma reúne imagens dos satélites Sentinel-1 e Sentinel-2, da Agência Espacial Europeia (ESA), dados do sistema MODIS, da Nasa, informações topográficas, inventários florestais e previsões meteorológicas do Sistema Global de Previsão (GFS). O cruzamento desses dados permite calcular a probabilidade de um eventual incêndio apresentar comportamento de copa em determinada região.
Outro objetivo dos pesquisadores foi tornar a tecnologia acessível fora do ambiente acadêmico. O sistema transforma técnicas complexas de sensoriamento remoto e aprendizado de máquina em mapas que podem ser consultados sem conhecimentos avançados de programação ou análise geoespacial.