Mapas com IA revelam detalhes da biodiversidade tropical e reforçam a prioridade da Amazônia na conservação

Modelo da UFMG usa mais de 14 milhões de registros para estimar a riqueza de espécies em áreas pouco estudadas.

Uma floresta pouco visitada por pesquisadores pode parecer vazia nos mapas de biodiversidade, mesmo quando abriga uma grande variedade de espécies. Para reduzir esse efeito, cientistas do Centro de Sensoriamento Remoto da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) desenvolveram um modelo de machine learning capaz de estimar a riqueza biológica em locais com poucos registros de campo. O trabalho foi publicado em 18 de setembro de 2026 e analisou ambientes tropicais brasileiros com mais de 14 milhões de ocorrências de espécies.

A proposta é transformar um problema conhecido da pesquisa ambiental em uma variável calculável. Como as expedições costumam se concentrar perto de estradas, cidades e áreas de acesso mais barato, os dados disponíveis refletem tanto a presença dos animais e das plantas quanto o esforço humano de coleta. O novo método tenta separar essas duas coisas.

O mapa passa a considerar onde ninguém conseguiu pesquisar

Segundo a UFMG, o modelo estima a riqueza de espécies como se todas as regiões tivessem recebido a mesma intensidade de investigação científica. Para chegar a esse resultado, os pesquisadores combinaram registros de ocorrência com informações sobre clima, relevo e cobertura vegetal obtidas por satélite.

Na prática, o computador aprende padrões entre as condições ambientais e a presença de diferentes grupos biológicos. Ao mesmo tempo, considera o quanto cada área foi estudada. Essa segunda etapa é importante porque impede que uma região pareça pobre em espécies apenas por ter menos pesquisadores, estradas ou inventários disponíveis.

A cobertura da vegetação também acrescenta uma dimensão que os mapas tradicionais nem sempre conseguem mostrar. Como as imagens de satélite identificam áreas desmatadas ou degradadas, o modelo pode apontar mudanças locais na riqueza de espécies em paisagens que passaram por transformação.

Amazônia aparece no topo em quase todos os grupos

Os pesquisadores aplicaram a técnica a aves, mamíferos, anfíbios, répteis, abelhas, aranhas, formigas, borboletas, plantas com flores e samambaias, entre outros grupos. Os testes internos e a comparação com mais de cem inventários de campo publicados indicaram alta precisão das previsões.

Os resultados colocaram as florestas tropicais entre os ambientes de maior riqueza biológica para praticamente todos os grupos analisados. A Amazônia apareceu como a região de maior diversidade do planeta em quase todos eles, enquanto o Cerrado brasileiro foi identificado como a savana tropical mais rica entre as áreas comparadas.

Segundo a UFMG, o estudo reforça a importância do Brasil para a conservação mundial da biodiversidade. A conclusão não significa que cada ponto da floresta tenha sido medido diretamente. Trata-se de uma estimativa produzida a partir de padrões ambientais e registros existentes, com validação por dados independentes de campo.

Mais detalhe onde o desmatamento muda o cenário

Uma das principais diferenças apareceu quando os novos mapas foram comparados aos mapas tradicionais utilizados pela União Internacional para a Conservação da Natureza, a IUCN. Nas áreas mais preservadas, os padrões gerais foram semelhantes. A diferença surgiu na escala local.

Os mapas baseados em polígonos desenhados por especialistas costumam representar a distribuição potencial de uma espécie em grandes áreas. Já o modelo da UFMG identifica variações menores na riqueza, inclusive em regiões onde a cobertura vegetal foi alterada. Essa resolução pode ser decisiva em análises de impacto ambiental, planejamento territorial e definição de áreas prioritárias.

Para quem vive na Amazônia, o resultado tem aplicação direta no debate sobre estradas, mineração, hidrelétricas, expansão agropecuária e criação de unidades de conservação. Acre, Amapá, Amazonas, Maranhão, Mato Grosso, Pará, Rondônia, Roraima e Tocantins apresentam paisagens e níveis de pressão diferentes. Mapas capazes de mostrar essa variação podem ajudar a evitar decisões baseadas apenas em médias regionais.

Por que os registros de campo continuam necessários

A inteligência artificial não substitui expedições, coleções científicas nem o trabalho de especialistas. O modelo depende da qualidade dos registros usados no treinamento e pode reproduzir limitações presentes na base de dados. Espécies raras, difíceis de observar ou pouco estudadas ainda podem permanecer subestimadas.

O ganho está em usar as informações disponíveis de maneira mais ampla. Ao cruzar milhões de ocorrências com variáveis ambientais, a técnica preenche lacunas por estimativa e indica onde novas pesquisas podem ser mais úteis. O estudo sugere, portanto, uma ferramenta para orientar prioridades, não um inventário definitivo de tudo o que existe em cada local.

Os autores também destacam que a análise inclui invertebrados e plantas, grupos frequentemente menos representados em políticas de conservação do que aves e mamíferos. Essa ampliação pode mudar a leitura sobre quais áreas são importantes, já que diferentes organismos respondem de maneiras distintas ao clima, ao relevo e à perda de vegetação.

Da pesquisa ao planejamento ambiental

O artigo, intitulado Occurrence-based models reveal greater spatial details in tropical species richness, foi publicado na revista Frontiers in Ecology and Evolution. A metodologia pode apoiar a escolha de áreas protegidas, a avaliação de impactos e a definição de locais onde o investimento em pesquisa de campo tem maior potencial de reduzir incertezas.

O próximo passo é transformar mapas mais detalhados em decisões públicas capazes de proteger os ambientes identificados. Isso exige atualização constante dos dados, novas verificações em campo e integração com políticas de uso da terra e combate ao desmatamento.

Com informações da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG).

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