- Space4Nature, parceria entre Buglife, Surrey Wildlife Trust, a University of Surrey e o Painshill Park, encerrou após três anos de trabalho com IA para conservação.
- O projeto combinou imagens de satélite de alta resolução, ciência cidadã e aprendizado de máquina para entender e monitorar habitats, e afirmou ter restaurado mais de 60 hectares de habitat de polinizadores em 22 locais de Surrey.
- Mais de £100.000 foram investidos para conectar vias de insetos na região.
- Aproximadamente 350 voluntários foram treinados em levantamentos ecológicos; os dados coletados alimentaram modelos de ML, contribuindo para mapas preditivos de pastagens e brejos de baixa altitude.
- Além disso, houve atuação junto à comunidade, com mais de 150 eventos em parceria com escolas, proprietários de terras, grupos comunitários e a Surrey Nature Partnership; os mapas de habitat devem ficar disponíveis na plataforma LandApp após revisão por pares.
O projeto Space4Nature, que combinou inteligência artificial com conservação, chegou ao fim após três anos de atuação. A iniciativa divulgou os resultados alcançados e o aprendizado obtido durante o período.
Participaram da parceria a Buglife, o Surrey Wildlife Trust, a University of Surrey e o Painshill Park. A colaboração buscou inovar na recuperação de habitats naturais por meio de tecnologias avançadas.
O trabalho ocorreu principalmente em Surrey, na Inglaterra, com uso de imagens de satélite de alta resolução, ciência cidadã e aprendizado de máquina para mapear e monitorar habitats. O foco foi a vida selvagem e a vegetação.
Ao todo, mais de 60 hectares de habitat de polinizadores foram restaurados em 22 locais, incluindo prados de flores silvestres, áreas de dossel, zonas úmidas e sebes. A iniciativa conectou vias de insetos em rede.
Mais de £100 mil foi aplicado para interligar rotas de insetos entre os locais, ampliando a conectividade entre habitats fragmentados na região.
Cerca de 350 voluntários foram treinados em levantamentos ecológicos de invertebrados e de vegetação. Os dados coletados alimentaram modelos de aprendizado de máquina.
Os dados, combinados a imagens de satélite, possibilitaram o desenvolvimento de um modelo preditivo para habitats de pradarias e cerais baixos, com metas de monitoramento mais ágeis.
Quando os resultados passarem pela revisão entre pares, as informações de habitat deverão ficar disponíveis gratuitamente na plataforma LandApp, fortalecendo a inteligência de conservação para quem precisar.
O projeto também destacou a participação comunitária, envolvendo escolas, proprietários de terras, grupos locais e a Surrey Nature Partnership em mais de 150 eventos.
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