Classificação de Telhados com IA Ajuda a Dominica a Reconstruir a Resiliência Habitacional Após o Furacão Maria

O furacão Maria atingiu a Dominica em 2017 e danificou uma estimativa de 90% do parque habitacional da ilha, expondo a escassez de dados sistemáticos e atualizados de que os governos dispunham sobre quais os tipos e materiais de telhado mais vulneráveis aos danos causados por tempestades.

No âmbito do «Digital Earth Project for Resilient Housing and Infrastructure in the Caribbean», financiado pelo GFDRR do Banco Mundial e realizado em conjunto com os governos da Dominica e de Santa Lúcia, o projeto tinha como objetivo classificar automaticamente o tipo e o material dos telhados, de modo a ajudar a identificar habitações vulneráveis a furacões para efeitos de investimento em resiliência.

Os investigadores treinaram redes neuronais convolucionais (extratores de características ResNet50, InceptionV3 e EfficientNet-B0 alimentando classificadores de Regressão Logística, Random Forest e SVM) com imagens aéreas RGB combinadas com modelos de superfície derivados de LiDAR aerotransportado, classificando o tipo e o material dos telhados em 8345 edifícios anotados, amostrados a partir de 80 quadrículas nas duas ilhas. O projeto também formou funcionários dos governos locais na operação de drones e na gestão de grandes conjuntos de dados geoespaciais.

A combinação de imagens com resolução de satélite e LiDAR alcançou pontuações F1 de 0,93 para o tipo de telhado e de 0,92 para o material do telhado; apenas com imagens de drone, de custo mais baixo, foram ainda alcançadas pontuações F1 de 0,86 e 0,90, respetivamente.

Trata-se ainda de um projeto-piloto técnico que abrange quadrículas amostradas, e não a totalidade do parque habitacional nacional, e nenhum relatório público documenta, até ao momento, a utilização destes dados numa decisão real de reconstrução, de código de construção ou de seguros.