Alunas da Fatec Adamantina usam satélites e Inteligência Artificial em pesquisas apoiadas pelo CNPq

22/10/2025   16h18

Projetos aliam inteligência artificial, sensoriamento remoto e análise urbana

Por Assessoria de Imprensa

Duas alunas do curso de Ciência de Dados da Faculdade de Tecnologia (Fatec) de Adamantina estão colocando a cidade sob uma nova perspectiva – literalmente, do alto. Daniela Maiara da Silva Lemos e Maria Clara Augusto Silva, dos 2º e 3º termos, respectivamente, conquistaram bolsas de pesquisa do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) e, com isso, iniciaram um projeto que alia inteligência artificial, sensoriamento remoto e análise urbana com um objetivo bastante claro: ajudar a transformar a cidade com dados.

A pesquisa parte de uma ideia ambiciosa, mas possível: usar imagens de satélite fornecidas pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) para mapear a infraestrutura urbana, classificar elementos como ruas, casas, árvores e calçadas, e desenvolver metodologias que possam auxiliar o poder público na tomada de decisões. Tudo isso com o apoio de ferramentas como o software QGIS e algoritmos de Aprendizado de Máquina.

Daniela explica que o foco do seu projeto é ajudar a mapear desigualdades e falhas estruturais nas cidades, onde vive a maior parte da população brasileira. “A gente vai criar uma metodologia com os alunos da Ciência de Dados, para eles aplicarem aos servidores públicos também”, contou. Em uma etapa inicial, ela já conseguiu segmentar parte de uma imagem da cidade de Adamantina, alcançando 65% de precisão. A meta é chegar a 90%.

Maria Clara, por sua vez, desenvolve um projeto com enfoque semelhante, mas voltado à identificação de áreas verdes. “Quero classificar o que é árvore e separá-la dos outros elementos urbanos. No fim, a ideia é apresentar isso às prefeituras para que visualizem melhor os problemas da cidade e possam agir com mais precisão”, disse. Mesmo ainda nos primeiros termos do curso, ela já começa a se aprofundar em temas avançados como redes neurais e algoritmos de classificação, antes mesmo de cursar disciplinas que abordem essas abordagens.

Além delas, o também aluno de Ciência de Dados, Lucas Magalhães Moura do 3º termo também desenvolve pesquisa de iniciação científica. Ele desenvolve uma metodologia de análise agrícola por satélite, útil para avaliar inclusive a saúde das plantações, sem sair do escritório. “O meu projeto tem como finalidade a classificação das imagens de culturas do ramo agrícola. E dá para a gente aplicar alguns filtros para poder ver o desenvolvimento da plantação à distância. Então, isso facilitaria o trabalho de agrônomos, através de Sensoriamento Remoto”, revelou.

Já Guilherme Sadério Polino, aluno do 6º termo de Ciência de Dados, foi bolsista CNPq, onde desenvolveu um modelo de classificação urbana que culminou na criação de um storytelling interativo com dados geográficos usando os algoritmos Random Forest e Support Vector Machine (SVM). “Para um primeiro ano de pesquisa, o resultado que a gente obteve com o SVM foi bem interessante. Você consegue encontrar no mapa temático da classificação que nós geramos, alguns objetos oriundos de sete classes, dentre elas, pavimentação, sombra, cobertura cerâmica, cobertura metálica, sendo que algumas classes foram identificadas com uma elevada acurácia”, afirmou.

Com orientação do professor Dr. Paulo Roberto da Silva Ruiz, esses projetos mostram que pesquisa científica não é coisa só de laboratório: é prática, é local, é aplicável à realidade. E se engana quem pensa que esses dados ficam apenas no meio acadêmico — eles podem muito bem contribuir com políticas públicas, com o planejamento urbano em prol da melhoria da qualidade de vida da população.

No final das contas, mais do que resultados numéricos, essa é uma história sobre curiosidade, iniciativa e a vontade de transformar o mundo ao redor. “Esse projeto está me ajudando bastante a ver o que é o curso de Ciência de Dados, porque é algo novo, e agora, com essa pesquisa, a gente está com a mão na massa”, concluiu Maria Clara.

 

Legenda da foto: Projetos aliam inteligência artificial, sensoriamento remoto e análise urbana
Crédito da foto: Daniel Torres