Estudo do laboratório de Sensoriamento Remoto da Universidade da Amazonia (UNAMA) sobre o trabalho "Predicting the pulse of the Amazon: Machine learning insights into deforestation dynamics"

1. Coleta de Dados

• Fontes de Dados:

  • Dados de Desmatamento: Utilize dados do PRODES (Programa de Monitoramento da Floresta Amazônica por Satélite) do INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais). Disponível em: http://www.obt.inpe.br/.

  • Dados de Focos de Incêndio: Utilize dados do BDQUEIMADAS do INPE. Disponível em: http://queimadas.dgi.inpe.br/.

  • Dados Socioeconômicos: Utilize dados do IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) para variáveis como PIB, produção agrícola, população, etc. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/.

  • Dados de Crédito Rural: Utilize dados do Banco Central do Brasil. Disponível em: https://www.bcb.gov.br/.

  • Dados de Unidades de Conservação: Utilize dados do ISA (Instituto Socioambiental). Disponível em: https://www.socioambiental.org/.

  • Dados de Partidos Políticos: Utilize dados de governadores e partidos políticos disponíveis no Wikipedia.

• Variáveis Selecionadas:

  • Desmatamento (km²) ✔️
  • Focos de Incêndio ✔️
  • PIB (R$) ✔️
  • Área Plantada ou Colhida (hectares) ✔️
  • Valor da Produção Agrícola (R$) ✔️
  • PIB Agrícola Estadual (R$) ✔️
  • População ✔️
  • Fluxo de Crédito Rural (R$) ✔️
  • Extensão de Unidades de Conservação (hectares) ✔️
  • Rebanho Bovino (cabeças) ✔️
  • Área de Culturas Permanentes (hectares) ✔️
  • Área de Culturas Temporárias (hectares) ✔️
  • Produção de Milho (R$) ✔️
  • Produção de Soja (R$) ✔️
  • Despesa Orçamentária (R$) ✔️
  • Partido Político do Governador ✔️

2.Processamento dos Dados:

• • Dados Processados:
    • Partido Político do Governador ✔️
    • Desmatamento ✔️
    • Área de Culturas Temporárias ✔️
    • Produção de Milho (R$) ✔️
    • Produção de Soja(R$) ✔️
    • Despesas Orçamentárias ✔️
    • Área plantada ou colhida (hectares) ✔️
    • Focos de Incêndio ✔️
    • Área de Culturas Permanentes (hectares) ✔️
    • Extra: Dados Territoriais de todos os estados ✔️ ✔️✔️
• • Dados Não Processados:
    • População ❌
    • PIB (R$) ❌
    • Extensão de Unidades de Conservação (hectares) ❌
    • Fluxo de Crédito Rural (R$)❌
    • Rebanho Bovino (cabeças)❌
    • PIB Agrícola Estadual (R$)❌

2. ❌ Análise Estatística dos Dados ❌

• *Juntar os Datasets Desmatamento + (Milho/ T.km**2) *: ❌
• *Juntar os Datasets Desmatamento + (Soja/ T.km**2): ❌
• *Juntar os Datasets Desmatamento + (Cabeça(Gado)/ T.km**2): ❌
• *Juntar os Datasets Desmatamento + (Cabeça(Gado)/ T.km2 + (Soja/ T.km2) + (Milho/ T.km**2):❌

3. Análise Exploratória de Dados

• Gráficos Temporais:
  • Crie gráficos de linha para identificar padrões temporais nas variáveis.
• Matriz de Correlação:
  • Analise a correlação entre as variáveis para identificar relações significativas.

4. Modelagem

• Algoritmos de Machine Learning:
  • Árvores de Decisão
  • Random Forest
  • Extra Trees
  • Gradient Boosting
  • Support Vector Machine (SVM)
• Avaliação de Modelos:
  • Utilize métricas como coeficiente de determinação (R²), erro quadrático médio (MSE) e erro absoluto médio (MAE) para avaliar o desempenho dos modelos.
• Importância das Variáveis:
  • Utilize SHAP (SHapley Additive exPlanations) para interpretar a importância das variáveis nos modelos.

5. Implementação

• Ferramentas:
  • Utilize Python com bibliotecas como Pandas, scikit-learn, SHAP, e Matplotlib/Seaborn para visualização.
• Ambiente:
  • Utilize Google Colab ou um ambiente local com Python instalado.

6. Execução e Validação

• Treinamento dos Modelos:
  • Treine os modelos com o conjunto de treinamento e avalie com o conjunto de teste.
• Validação Cruzada:
  • Utilize validação cruzada para garantir que os modelos não estão superajustados.
• Interpretação dos Resultados:
  • Utilize SHAP para interpretar a contribuição de cada variável para as previsões dos modelos.

7. Conclusão e Relatório

• Análise dos Resultados:
  • Compare o desempenho dos modelos e discuta as variáveis mais importantes.
• Recomendações de Políticas:
  • Com base nos resultados, proponha políticas para mitigar o desmatamento.

8. Publicação e Compartilhamento

• Disponibilização dos Dados:
  • Disponibilize os dados e códigos utilizados para replicação e validação por outros pesquisadores.

Resumo dos Passos:

1. Coletar dados das fontes mencionadas.
2. Pré-processar os dados (transformação categórica, normalização, divisão em treino/teste).
3. Treinar e avaliar modelos de machine learning (Árvores de Decisão, Random Forest, Extra Trees, Gradient Boosting, SVM).
4. Realizar análise exploratória e interpretar os resultados com SHAP.
5. Concluir com recomendações políticas e disponibilizar dados e códigos.