Mapeamento Nacional com IA de Mais de 43.000 Edifícios Reforça o Planeamento de Resiliência a Desastres em São Vicente e Granadinas

Pequenos Estados insulares como São Vicente e Granadinas enfrentam riscos recorrentes de ciclones, inundações e deslizamentos de terra, mas os dados nacionais detalhados sobre o parque habitacional — material, inclinação e estado dos telhados — são dispendiosos de recolher e ficam rapidamente desatualizados após cada tempestade.

No âmbito da Digital Earth Partnership para as Caraíbas, do GFDRR do Banco Mundial, os investigadores tinham como objetivo classificar, à escala nacional, a inclinação e o material dos telhados através de imagens de satélite e aprendizagem profunda (deep learning), de modo a fornecer aos planeadores dados para direcionar a resposta ao risco de ciclones e inundações.

Os investigadores compararam modelos de base geoespaciais (Scale-MAE, GASSL com classificadores de regressão logística/SVM/MLP) com classificadores de aprendizagem profunda ajustados (ConvNeXt, variantes de Vision Transformer), aplicados a imagens de satélite da Maxar cruzadas com o conjunto de dados Building Footprints da Microsoft, treinando com 3243 edifícios rotulados em São Vicente e Granadinas e testando se a agregação de edifícios rotulados de Santa Lúcia e da Dominica melhorava a exatidão local.

O modelo ConvNeXt-large ajustado, treinado com o conjunto de dados regional agregado, alcançou uma pontuação F1 de 0,878 na classificação da inclinação dos telhados, e um modelo treinado localmente alcançou uma pontuação F1 de 0,835 na classificação do material dos telhados; os modelos de aprendizagem profunda superaram os modelos de base pré-treinados. O modelo vencedor foi aplicado à escala nacional, produzindo mapas classificados das pegadas dos edifícios para a totalidade das 43 061 estruturas do país.

Publicado em setembro de 2025 como resultado de investigação técnica; nenhuma fonte pública confirma, até ao momento, que as classificações tenham sido formalmente adotadas num código de construção governamental, num regime de seguros ou num processo de decisão de planeamento.