Drones e IA apoiam a ajuda humanitária em um campo de refugiados em Bangladesh

Resolver nossos problemas mais complexos, de riscos ambientais a questões sociais, pode começar no céu. Os drones capturam visões abrangentes e inspiram novas ideias que podemos facilmente perder do solo. E os recursos atuais de aprendizagem automática e inteligência artificial (IA) nos ajudam a ampliar o valor das imagens de drones, permitindo-nos prever o que o futuro reserva para que possamos nos preparar com eficácia.

Como um grupo minoritário muçulmano em um país predominantemente budista, o povo rohingya sofreu décadas de perseguição étnica e religiosa. Em agosto de 2017, as forças de segurança birmanesas lançaram ataques maciços em áreas predominantemente rohingya de Mianmar. Em uma das maiores migrações forçadas da história moderna, centenas de milhares de rohingya deixaram suas casas e cruzaram a fronteira para Bangladesh. Muitos foram para o acampamento Kutupalong Balukhali em uma área conhecida como Cox's Bazar. Em semanas, a população de Kutupalong e dos campos próximos aumentou para 500.000. Tornou-se um dos campos de refugiados mais densamente povoados do mundo.

O aumento da população criou enormes desafios logísticos para a Organização Internacional para as Migrações (OIM), que trabalha com o governo de Bangladesh e o ACNUR para administrar os campos. Quase um terço do acampamento–incluindo um quarto de suas latrinas e quase metade de suas bombas manuais de água–corre o risco de inundações e deslizamentos de terra durante a estação chuvosa. Chuvas mais pesadas também se correlacionam com maiores riscos à saúde.

Os administradores também queriam garantir que o acampamento cumprisse os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) globais, especificamente o Objetivo 6: Garantir a disponibilidade e gestão sustentável de água e saneamento para todos.

Para os funcionários da OIM e do governo de Bangladesh, a necessidade primordial era visualizar a extensão do campo para ajudar melhor as pessoas de lá e manter as condições sanitárias. Ter uma noção de como—e quantas—as pessoas estavam transformando o acampamento de Kutupalong poderia ajudar a responder a perguntas sobre como acomodá-las.

Os administradores utilizaram o poder das imagens, aprendizagem detalhada, hidrologia e análise de rede para capacitar a compreensão das instalações do acampamento. Eles identificaram quatro questões básicas que o mapeamento e análise de drones poderiam ajudar a responder:

1. Que porcentagem do campo de refugiados não tem acesso a um banheiro em um tempo de caminhada de 2,5 minutos?
2. Diferentes tipos de análise (análise de rede, análise baseada em cobertura) fornecem resultados significativamente diferentes para a pergunta acima?
3. Que porcentagem da população vive nas áreas de maior risco de inundações e deslizamentos de terra?
4. Quantos banheiros e latrinas estão localizados nessas áreas críticas?

Primeiro, os administradores identificaram quais conjuntos de dados estavam disponíveis e quais deles seriam mais úteis para ajudar a responder às perguntas.

Para entender a população, eles usaram imagens de drones e um pacote de aprendizagem detalhada disponível hospedado pelo ArcGIS Living Atlas of the World da Esri. Eles utilizaram imagens de drones para obter as áreas de cobertura de tendas e estruturas construídas nos acampamentos. Eles foram capazes de retreinar as ferramentas de IA dentro do ArcGIS–a tecnologia do sistema de informações geográficas (GIS) da Esri–para melhorar a relevância e a precisão dos resultados. A partir das informações e métricas sobre densidade populacional e uso de banheiros, compartilhadas pelo Alto Comissariado das Nações Unidas para Refugiados (ACNUR), eles conseguiram encontrar as respostas para suas perguntas:

• Aproximadamente 1,8 por cento da população não tem acesso a um banheiro em um tempo de caminhada de 2,5 minutos e 24 porcento da população tem mais de 1 minuto de caminhada.

• A análise de cobertura fornece um resultado comparável à análise de rede. Essa abordagem pode ajudar a aumentar uma análise onde nenhum conjunto de dados de rede viária está disponível.
• Aproximadamente 27% da população está localizada nas áreas de maior risco de inundações e deslizamentos de terra.
• Aproximadamente 104 latrinas e 45 banheiros estão localizados nas áreas de maior risco de inundações e deslizamentos de terra.

A IA também foi usada ao mapear o acampamento para aumentar os dados GIS. A IA dá ao GIS a capacidade de processar imagens complexas de forma automática e rápida. As imagens do drone–combinadas com dados de mapa do OpenStreetMap e outros parceiros–podem ser programadas para reconhecer e categorizar feições geográficas, incluindo edifícios, objetos feitos pelo homem, vegetação e solo. (Para aliviar as preocupações com a privacidade, o drone voa a uma altitude muito alta para capturar imagens reconhecíveis de indivíduos). Essas imagens ricas fornecem aos administradores do acampamento uma visão abrangente da estrutura ad hoc da área. Essas informações se tornam parte do banco de dados GIS, que permite que os socorristas visualizem a densidade de um quarteirão.

A combinação de imagens de drones, GIS e IA também ajuda os trabalhadores a entender a terra que o acampamento ocupa. Um influxo tão grande envolve uma reviravolta ambiental massiva. A remoção de toda a construção humana do mapa deixa apenas a superfície do solo, fornecendo um modelo de terreno digital que pode ser usado para calcular o risco de deslizamento de terra e modelagem de inundação.

Além de mapear o acampamento e ajudar no planejamento e desenvolvimento do local, o uso de imagens e GIS para Kutupalong forneceu uma plataforma para uma ampla gama de dados. Com dispositivos móveis, os trabalhadores humanitários da UNICEF e de outras agências podem acessar vários conjuntos de dados baseados em nuvem, obtendo as informações necessárias para realizar seu importante trabalho.

A população estimada de Kutupalong Balukhali e dos acampamentos satélites que se formaram ao seu redor agora gira em torno de 900.000. Como os voos contínuos de drones fornecem vistas panorâmicas do acampamento, os novos dados fornecem contexto no nível do solo. O resultado é um documento digital vivo que evolui com o campo, dando aos trabalhadores humanitários uma visão acionável para ajudar a melhorar as condições dos refugiados.

Coletar e analisar dados multicamadas com drones e IA tem impactos de longo alcance. Essas práticas podem nos ajudar a entender melhor as áreas geográficas para que possamos ser melhores administradores da Terra e proteger as pessoas que dependem de seus recursos. Também estabelecemos uma base para aprender ano após ano, para que possamos trabalhar para resolver nossos problemas mais complexos.