O objetivo desta tarefa é garantir que o projeto permanece no caminho certo, cumprindo os seus objetivos científicos e entregando os resultados de todas as tarefas agendadas, ao mesmo tempo que reage a quaisquer eventos inesperados. A NOVA.ID.FCT e o INESC-ID, como respetivos PI (Principal Investigador) e co-PI, coordenarão a divulgação de três relatórios anuais e, em conjunto com um investigador do IPMA, organizarão o seminário final.

Os líderes de tarefas constituirão uma comissão executiva que auxiliará o PI na produção dos documentos, que serão entregues à Fundação de Ciência e Tecnologia (FCT) e usados internamente para reorientar os objetivos de pesquisa de toda a equipa.

Técnicas de desbaste e corte parcial têm sido usadas para tratar grandes áreas florestais que estão superpovoadas e propensas a incêndios florestais, reduzindo consequentemente os riscos de incêndios florestais. Porém, após alguns meses, sem uma manutenção cuidadosa, pode-se observar a recuperação da vegetação original, ou o crescimento de espécies arbustivas e herbáceas. O monitoramento contínuo das FGCI (Faixas de Gestão de Combustível de Incêndios) é, portanto, crucial. A CM-M e a Navigator usam essas técnicas há alguns anos pelo que temos uma riqueza de dados associados à nossa disposição.

O projeto propõe o desenvolvimento e implementação de um serviço de demonstração para monitorar a vegetação e as cargas de combustível nessas zonas. Vamo-nos concentrar em um conjunto de FGCI de teste (ao longo de estradas, linhas de energia de média tensão e pequenos povoamentos), bem como Áreas de Interesse a Monitorar (AIM) identificadas pela CM-M e parceiros da Navigator, a serem selecionados de acordo com os critérios explorados nesta tarefa.

Os critérios de seleção do conjunto de zonas de teste assegurarão que as mesmas incluam diversos tipos de vegetação/ocupação do solo, diferentes tipos de povoamento/densidade de ocupação e diferentes regiões de Portugal Continental. Os critérios de seleção também considerarão FGCI/AIM de fácil acesso, para facilitar a coleta in-situ de dados por meio de Informação Geográfica Voluntária (IGV). Assim, o conjunto de FGCI/AIM compreenderá áreas:

• predominantemente localizadas em áreas florestais com acumulação significativa de carga de combustível nos últimos anos, por ex. devido à baixa incidência de incêndios rurais, ou rápida recuperação da vegetação.
• ocupadas principalmente por espécies mais inflamáveis, contrastando com áreas ocupadas principalmente por outras espécies.
• com e sem gestão, que serão avaliadas e comparadas.
• sobre terrenos muito complexos, onde a viabilidade do uso de dados de deteção remota para o seu monitoramento será cuidadosamente verificada.
• em regiões que foram recorrentemente afetadas por incêndios florestais nas últimas 3 décadas.

A identificação do conjunto de teste de FGCI/AIM será realizada pelos membros do IPMA, com experiência de longa data na investigação de incêndios florestais em Portugal, com o contributo dos parceiros e colaboradores do projeto (CM-M, Navigator e ICNF).

O objetivo da tarefa 2 é o processamento de dados de deteção remota, IGV e informações históricas, a fim de monitorar as áreas que requerem gestão de combustível nas FGCI/AIM em análise (ver T1). As principais fontes de informação são dados Senintel-S1 SAR e dados Sentinel-S2 multiespectrais de alta resolução, hospedados pelo IPMA, e dados da missão Landsat 8. Complementarmente, a cartografia de alta qualidade do ICNF e CIGeoE fornecerá altura e inclinação do terreno e será usada para determinar com precisão a localização de cursos de água, estradas, ferrovias, linhas de energia, áreas de gestão de combustível de madeira e áreas povoadas. Dados abertos (por exemplo, do OpenStreetMap) também serão usados. Os dados históricos de localização, data de gestão e estado de FGCI/AIM serão fornecidos pelo ICNF, CM-M e Navigator.

Primeiro, vamos extrair as propriedades dos elementos da paisagem que não mudam ao longo do tempo no conjunto de FGCI/AIM fornecido, geralmente representando estruturas feitas pelo homem ou áreas sem vegetação, analisando os índices de vegetação extraídos dos dados S2, combinados com os dados S1 para melhorar discriminação de classe. A cartografia será usada para determinar os limites apropriados para a rápida deteção desses elementos, utilizando métodos padrão de análise espacial. Esta etapa é importante para filtrar partes desinteressantes das FGCI/AIM, reduzindo a área a ser monitorada, e também para alinhar imagens de deteção remota, pois podem ocorrer erros de geolocalização (por exemplo, erros de 12m são esperados nos dados Sentinel-2). De seguida, iremos recolher o tipo de ocupação do solo, utilizando dados do ICNF, CM-M, COS e CORINE, complementados com dados adquiridos por voluntários e autoridades, utilizando a App desenvolvida em T3.

Os padrões sazonais de vegetação serão obtidos a partir de dados históricos e índices de vegetação de biomassa, a fim de distinguir entre culturas, florestas, arbustos e vegetação herbácea. Iremos focar-nos nas regiões para as quais dispomos de dados terrestres, nomeadamente da CM-M. As séries temporais obtidas serão processadas com técnicas de análise espacial padrão, bem como com algoritmos de aprendizagem automática, para produzir modelos que identifiquem padrões importantes, incluindo áreas abandonadas perto de florestas ou casas, florestas industriais bem geridas, estradas (não) limpas, olivais ou vinhas, árvores de baixa altura e densas ou elementos de jardim perto de casas, e atividades de limpeza de indivíduos/equipas recolhidas e registadas em T3 e T4.

Os dados adquiridos em T3 serão importantes para detectar as regiões mais problemáticas quanto à ocorrência de combustível, servindo como base para os algoritmos de aprendizagem automática e complementando os dados do ICNF, CM-M e Navigator.

Esta tarefa tem dois objetivos: fornecer um meio de coletar informações in-situ complementando os dados de deteção remota e, simultaneamente, contribuir para a criação de uma consciência coletiva sobre a importância de FGCI na prevenção de incêndios. Para atingir esses objetivos, exploraremos os avanços da tecnologia móvel, como a disponibilidade de dispositivos poderosos equipados com uma panóplia de sensores.

Os utilizadores poderão colher e enviar informações relevantes (avaliações sobre as coordenadas do terreno juntamente com fotos, coordenadas e/ou informação textual adicional) para um local centralizado. A verificação e correção da posição e orientação também serão possíveis. A coleta de dados online e offline com funcionalidade de sincronização automática com servidores remotos estará disponível. Isto é extremamente útil para as entidades responsáveis pela inspeção destas zonas (e.g. Navigator), uma vez que facilita as medições e fornece uma forma fácil de georreferenciar e registar dados relacionados para posterior análise.

Os dados coletados servirão como base para algoritmos de aprendizagem automática usados em T2 e para ajudar a identificar áreas que requerem limpeza de combustível. No âmbito de T4 e T5, os resultados serão partilhados com autoridades e cidadãos, como mecanismo de divulgação e sensibilização.

Esta tarefa será liderada pelo especialista do INESC-ID em IGV, complementado com os conhecimentos do NOVA.ID em Realidade Aumentada (AR), Interação Pessoa-Máquina e Visualização de Dados.

O objetivo da T4 é desenhar e implementar uma plataforma que irá integrar os dados recolhidos e processados pelo consórcio no contexto das outras tarefas, e disponibilizá-los online. Os dados e resultados analíticos serão disponibilizados às autoridades e ao público em geral através de uma página web e um conjunto de serviços web. Os serviços web exportados pela nossa plataforma irão suportar o funcionamento da aplicação móvel abordada em T3, e a integração com autoridades (e.g. CM-M e GNR).

A informação disponibilizada pela plataforma online será utilizada de diversas formas, nomeadamente para:

1. Fornecer informações sobre FGCI/AIM existentes e sua classificação;
2. Integrar as informações fornecidas pelos utilizadores finais (em campo) aos dados de FGCI/AIM;
3. Comunicar com os cidadãos e fornecer feedback sobre suas contribuições.

O nosso objetivo é promover o surgimento de uma comunidade em torno do nosso sistema, que será relevante, entre outros fatores, para aumentar a conscientização. Prevê-se a prestação de um serviço de exportação de dados relevantes para formatos de normalização abertos a serem utilizados, nomeadamente pela CM-M e outras entidades como a GNR.

A NOVA.ID liderará esta tarefa por possuir competências em Informática/Ciências da Computação, e experiência na implantação bem-sucedida de plataformas web na nuvem com uma quantidade significativa de utilizadores e de visualização de dados espaço-temporais.

As conquistas e resultados científicos do projeto serão disponibilizados publicamente num portal/site, a desenvolver no âmbito desta tarefa, bem como através de diferentes redes sociais. Os conteúdos serão disponibilizados de forma de fácil visualização e compreensão. Os resultados científicos mais importantes serão apresentados em revistas e conferências científicas internacionais.

Eventos nas cidades próximas às zonas piloto serão promovidos para recrutar voluntários e apresentar os resultados do progresso do projeto. Tais resultados serão divulgados por meio da versão final da App (ver T3), a fim de proporcionar uma melhor experiência do utilizador e facilitar o acesso ao estado de FGCI do utilizador conforme classificado pelos algoritmos de aprendizagem automática.

O principal objetivo da presença web é conseguir atingir o maior público possível. O conteúdo disponibilizado também pode ser utilizado pela imprensa local, o que pode auxiliar no recrutamento de voluntários. De facto, os cidadãos e as autoridades locais já estão muito conscientes do problema, mas falta uma mensagem positiva de esperança. Esperamos passar essa mensagem ao mostrar os nossos resultados e deixar as comunidades ansiosas por participar.

Adicionalmente, a equipa do projeto irá promover sessões de divulgação e sensibilização em escolas, institutos politécnicos e universidades para explicar o projeto e incentivar o seu envolvimento, em colaboração com o CM-M, bem como com outras entidades que já desenvolveram iniciativas semelhantes. As autoridades locais serão informadas sobre FGCI/AIM detectados que estejam dentro de áreas sob o seu controlo e solicitadas a manter o estado dessas zonas atualizado na plataforma. Iremos facultar-lhes um acesso específico à plataforma de integração para aceder a estatísticas e shapefiles dessas áreas, que podem ser integrados nos seus próprios sistemas (e.g. McFire da CM-M). Poderão fornecer, em contrapartida, informações acerca de FGCI/AIM sob a sua responsabilidade, bem como eventuais campanhas de limpeza que venha a organizar.