O Grupo de Pesquisa e Desenvolvimento de Sistema Inteligente de Monitoramento Ambiental (SIMOA) tem como objetivo desenvolver e implementar tecnologias avançadas para o monitoramento ambiental, utilizando abordagens inovadoras que combinam coleta de dados em campo, análises laboratoriais de ponta, processamento de imagens de satélite e aeronaves, e aplicação de técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina. A combinação de expertises da equipe multidisciplinar composta por pesquisadores de diversas áreas, incluindo Qualidade de Água, Química Analítica, Limnologia, Sensoriamento Remoto, Aerolevantamento, Aprendizagem de Máquina, entre outras, permite abordar desafios ambientais complexos de maneira holística e integrada. Através da colaboração entre diferentes áreas do conhecimento, o SIMOA busca não apenas avançar o estado da arte em monitoramento ambiental, mas também formar profissionais altamente capacitados e contribuir para políticas públicas que promovam a proteção do meio ambiente e o uso sustentável dos recursos naturais.
O Projeto P&D Aneel/Cemig GT-607 foi desenvolvido pela equipe SIMOA entre 2019 – 2023. O principal objetivo do projeto foi o desenvolvimento de algoritmos para a otimização do monitoramento da água e recolhido informações cruciais para a manutenção da qualidade da água do Reservatório de Três Marias (MG), essencial para milhares de famílias presentes nos arredores. Para tanto, o projeto reuniu uma equipe multidisciplinar para trabalhar em diferentes áreas de conhecimento, entre elas:
Limnologia Aplicada – Avaliação da qualidade da água no reservatório de Três Marias por meio de de dados obtidos in loco para alimentação e validação do modelo, estudo de áreas alternativas que apresentem variação da qualidade da água para entrada no modelo, realização de campanhas de campo em períodos de seca e chuva, assim como a análise global dos dados gerados para avaliação da qualidade da água no reservatório;
Drones & Processamento de Imagens – Obtenção, calibração e geração de dados extraídos de imagens obtidas pelos drones e realização de campanhas de campo com geração de imagens para o algoritmo;
Sensoriamento Remoto – Criação do modelo de análise de qualidade da água utilizando imagens dos satélite Landsat e Sentinel bem como dados extraídos dessas imagens;
Qualidade da Água e Dados Limnológicos – Análise dos dados limnológicos coletados em campo, análise e validação dos dados secundários associados à qualidade da água no Reservatório de Três Marias como base para a seleção dos pontos de monitoramento in loco e obtenção e tratamento de bancos de dados de qualidade da água referentes a outros reservatórios para auxiliar a alimentação dos modelos elaborados por meio de sensoriamento remoto;
Processamento dos Dados – Criação e validação dos modelos para avaliação das imagens de satélites e parâmetros de qualidade e para leitura das imagens dos drones para a determinação da qualidade de água por meio de ferramentas de programação;
Computação e Aprendizagem de Máquina – Criação de modelos para estimar índices de qualidade de água a partir de aprendizagem de máquina supervisionada (regressão/classificação) e imagens de sensoriamento remoto. Investigação de formas de treinar os modelos a partir de dados obtidos em reservatórios de diferentes regiões geográficas. O desafio é gerar modelos robustos ao domain-shift geográfico.
Responsabilidade Socioambiental e Comunicação – Promover o envolvimento participativo dos pescadores, aquacultores e moradores locais no monitoramento da qualidade de água e do entorno do reservatório de Três Marias, por meio de atividades de educação ambiental e participação social desenvolvidas com o público alvo selecionado. A partir destas atividades, espera-se melhorar o conhecimento do entorno do reservatório e o uso das suas margens, promovendo ações de monitoramento, prevenção e controle dos impactos ambientais na região.
O projeto GT-607 foi desenvolvido majoritariamente nos arredores da represa da Usina Hidrelétrica de Três Marias, em Minas Gerais, de forma a investigar os diversos fatores que afetam a qualidade das águas do reservatório, monitorando o ecossistema desta área continuamente ao longo dos 5 anos de desenvolvimento.
Conheça os produtos e publicações gerados pelo projeto GT-607.