SipamMar

um sistema autônomo brasileiro de detecção e modelagem de manchas de óleo

Autores

  • Ariel de Almeida Horst Gamba Centro Gestor e Operacional do Sistema de Proteção da Amazônia
  • Luis Felipe Ferreira de Mendonça Universidade Federal da Bahia - UFBA
  • Carlos Alessandre Domingos Lentini Universidade Federal da Bahia - UFBA
  • Syumara Queiroz de Paiva e Silva Universidade Federal de Pernambuco
  • David Oliveira Silva Universidade Federal da Bahia
  • Marcos Reinan de Assis Conceição Petrobras
  • André Telles da Cunha Lima Universidade Federal da Bahia

Palavras-chave:

óleo e gás, Sensoriamento Remoto, inteligência artificial, Amazônia Azul

Resumo

O projeto "SipamMar" desenvolveu um sistema operacional automatizado de alerta e simulação da dispersão de manchas de óleo em águas jurisdicionais brasileiras, visando mitigar a vulnerabilidade da "Amazônia Azul" a derrames, uma deficiência exposta pelo desastre de 2019. Este sistema integra sensoriamento remoto por Radar de Abertura Sintética (SAR), que permite detecção contínua independente de condições climáticas, com técnicas avançadas de aprendizado de máquina e profundo (ML/DL), especificamente Redes Neurais Convolucionais (CNNs) como U-Net e ResNet-50, treinadas com imagens SAR Sentinel-1 para detecção automatizada de manchas. A precisão da detecção é aprimorada pela integração de dados ambientais auxiliares (e.g., clorofila-a, vento, correntes) que ajudam a reduzir falsos positivos (lookalikes) e ruído speckle. Uma vez confirmada a detecção, o sistema ativa um módulo de modelagem numérica de dispersão de óleo usando o modelo MEDSLIK-II, configurado para simular múltiplos tipos de óleo e processos físicos de intemperismo, utilizando dados de Copernicus Marine Service, ERA5 e GFS/NOAA. O processo completo é totalmente automatizado por scripts, desde a aquisição de dados até a geração de saídas gráficas e animações horárias, cujos resultados são interoperáveis com ambientes SIG, fornecendo subsídios espaciais cruciais para tomada de decisão e resposta rápida a emergências. Estudos de caso demonstram a robustez e aplicabilidade operacional do SipamMar em cenários com e sem falsos positivos, representando um avanço significativo na capacidade brasileira de monitoramento e proteção da Amazônia Azul.

Biografia do Autor

Ariel de Almeida Horst Gamba, Centro Gestor e Operacional do Sistema de Proteção da Amazônia

Graduado em Geologia (UnB, 2022). Atualmente, ocupa o cargo de Analista em Ciência e Tecnologia, na Coordenação da Amazônia Azul, no Centro Gestor e Operacional do Sistema de Proteção da Amazônia (CENSIPAM).

Luis Felipe Ferreira de Mendonça, Universidade Federal da Bahia - UFBA

Doutor em Sensoriamento Remoto (UFRGS, 2017). Mestre em Sensoriamento Remoto (UFRGS, 2013). Graduado em Oceanologia (FURG, 2010). Professor Adjunto da Universidade Federal da Bahia (UFBA).

Carlos Alessandre Domingos Lentini, Universidade Federal da Bahia - UFBA

Doutor em Oceanografia Física e Meteorologia pela Rosenstiel School of Marine, Atmospheric, and Earth Science da Universidade de Miami (RSMAS/UM - EUA). Mestre em Oceanografia (USP, 1997). Graduado em Oceanologia (FURG, 1992). Professor Titular da Universidade Federal da Bahia (UFBA).

Syumara Queiroz de Paiva e Silva, Universidade Federal de Pernambuco

Doutora em Oceanografia (UFPE, 2024). Mestra em Oceanografia (UFPE, 2020). Graduada em Oceanografia. Pesquisadora colaboradora do LMI TAPIOCA (Tropical Atlantic Interdisciplinary laboratory on physical, biogeochemical ecological and human dynamics) e do Centro de Estudos e Ensaios em Risco e Modelagem Ambiental (CEERMA).

David Oliveira Silva, Universidade Federal da Bahia

Graduando em Engenharia da Computação (UFBA). Membro do Laboratório de Oceanografia por Satélite (UFBA) onde, atualmente, desenvolve pesquisas em Sensoriamento Remoto aplicando técnicas de Aprendizado de Máquina.

Marcos Reinan de Assis Conceição, Petrobras

Graduado em Geofísica (UFBA, 2021). Atualmente, ocupa o cargo de Cientista de Dados na PETROBRAS.

André Telles da Cunha Lima, Universidade Federal da Bahia

Doutor em Física (PUC-Rio, 2005). Mestre em Física (UERJ, 2000). Graduação em Física (USP, 1997). Professor Associado da Universidade Federal da Bahia (UFBA).

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Publicado

2025-11-13

Como Citar

DE ALMEIDA HORST GAMBA, Ariel; FELIPE FERREIRA DE MENDONÇA, Luis; ALESSANDRE DOMINGOS LENTINI, Carlos; QUEIROZ DE PAIVA E SILVA, Syumara; OLIVEIRA SILVA, David; DE ASSIS CONCEIÇÃO, Marcos Reinan; TELLES DA CUNHA LIMA, André. SipamMar: um sistema autônomo brasileiro de detecção e modelagem de manchas de óleo. REVISTA DE SEGURANÇA, DESENVOLVIMENTO E DEFESA , Brasília, v. 2, n. 2, p. 57–74, 2025. Disponível em: https://rsdd.esd.gov.br/index.php/rsdd/article/view/82. Acesso em: 18 nov. 2025.

Edição

Seção

Artigos