Introdução Modelagem da distribuição potencial de espécies Monitoramento da qualidade da água Prevenção de incêndios florestais

A visão é um dos mais poderosos e complicados sentidos que possuímos e é através dela que obtemos posições e propriedades de objetos. Visão computacional na preservação do meio ambiente onde cientistas planejam a construção de dezenas de robôs (três modelos distintos). Sensoriamento remoto, bioquímica, nano e biotecnologia.

Robô Ambiental Híbrido (AmazonBots). Desenvolvido pelo Laboratório de Robótica de Tecnologia Submarina da Petrobras. Tem como missão detectar quaisquer anomalias ambientais, especialmente aquelas provocadas por vazamentos de gás e óleo.

Desaparecimento completo de uma espécie animal ou vegetal por falta de adaptação às mudanças ambientais. Essas alterações podem ser causadas por processos naturais ou interferência humana. A geração de modelos de previsão é de extrema importância para diversas áreas que estudam ou utilizam-se da biodiversidade e do meio-ambiente.

Um dos algoritmos utilizados é o GARP que tem como objetivo ser um método genérico e com desempenho confiável para analisar todos os dados e relacionamentos potenciais de espécies com o meio-ambiente. Na Amazônia paraense, ecólogos e sistematas aplicam técnicas de modelagem ambiental para identificar e mapear a ocorrência dos nichos ecológicos de espécies ameaçadas no Projeto “Espécies Ameaçadas e Áreas Críticas para a Biodiversidade no Estado do Pará”

A avaliação da qualidade da água de rios nos países em desenvolvimento tem se tornado um problema nos últimos anos, especialmente devido à escassez progressiva deste recurso (Ongley, 1998). Algumas metodologias de integração da Inteligência Artificial na modelagem de qualidade da água emergiram (Chau, 2006). Através da lógica nebulosa, estas metodologias vêm sendo utilizadas no gerenciamento ambiental (Silvert, 1997, 2000).

As metodologias para integrar variáveis de qualidade de água em índices específicos, estão sendo cada vez mais requisitadas no cenário nacional e internacional. E novos estudos estão criando um novo Índice de Qualidade das Águas através de uma interface da Inteligência Artificial, baseada na Lógica Nebulosa e as ferramentas de Inferência Nebulosa, denominado Índice Nebuloso de Qualidade de Águas (INQA).

Os incêndios florestais são atualmente uma séria ameaça sob diversas perspectivas, entre as quais se pode mencionar a conservação da natureza. Conhecer a dinâmica do fogo, suas causas e fatores condicionantes é importante para tomar decisões que os evitem. Utilizando Redes Neurais Artificiais para gerar resultados para sem comparados.

Tem com objetivo – Determinação da influência de cada um dos fatores no comportamento do fogo; – Classificação, com Redes Neurais Artificiais, da extensão geográfica objeto de análise; - Determinação de fatores relevantes na ocorrência e dinâmica do fogo

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