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Página inicial > SEMA > Notícias > Servidores da SEMA recebem treinamento em ferramenta que automatiza a análise de dados de satélites
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SEMA
Publicado: Quarta, 19 de Junho de 2024, 14h34 | Última atualização em Quarta, 19 de Junho de 2024, 14h34 | Acessos: 470 | Categoria: Notícias
Priscila Soares / REM MT
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Em busca de aprimorar o trabalho de conservação ambiental e o combate ao desmatamento em Mato Grosso, realizado pela Secretaria Estadual de Meio Ambiente (SEMA), o Programa REM MT promoveu o treinamento dos servidores da secretaria na ferramenta Google Earth Engine. Ao todo, 18 servidores foram capacitados a utilizar a plataforma e serem replicadores do conhecimento adquirido.

O treinamento foi realizado entre os dias 10 e 14 de junho e participaram servidores dos setores da Coordenadoria de Conservação e Restauração de Ecossistemas, Gerência de Planejamento de Fiscalização e Combate ao Desmatamento, Coordenadoria de Fiscalização de Flora, Coordenadoria de Geoprocessamento e Monitoramento Ambiental e da Coordenadoria de Unidades de Conservação.

O Google Earth Engine é uma plataforma em nuvem que processa uma quantidade massiva de imagens de satélite, permitindo interagir com os dados quase em tempo real. Luiz Cortinhas, um dos instrutores do curso, explicou como essa ferramenta auxiliará o trabalho dos servidores da SEMA.

 “A SEMA trabalha com a análise de imagem de satélite, mas o automatismo que o Google traz é a melhor parte. Basicamente, torna possível acessar petabytes de dados, muitos dados de satélite em três segundos. Faz composição de imagem, transfere em nuvem em cinco segundos. Então traz agilidade e eficiência para o trabalho dos servidores”, explicou.

 

Luiz Cortinhas explica aos servidores como utilizar a plataforma Google Earth Engine - Foto: Priscila Soares / REM MT

 A Coordenadoria de Conservação e Restauração de Ecossistemas foi o setor que solicitou o apoio do Programa REM MT para a realização da capacitação. O analista de meio ambiente desta coordenadoria, Lisandro de Souza, manifestou a importância do treinamento para a melhoria do trabalho.

 “Nós temos uma demanda no setor que não havia tempo hábil e corpo técnico para atender, que é o de mapeamento dos macro hábitos na planície alagável dos pantanais. Identificamos que existem softwares, programas e tecnologias que facilitariam a realização desse mapeamento dos macro habitats nas planícies alagáveis de forma remota, através do próprio uso da tecnologia”, explica o analista.

 Outro servidor que participou e aprovou o treinamento foi o Wagner Silva Rodrigues, que é analista de meio ambiente na Coordenadoria de Fiscalização de Flora da SEMA. “O curso foi excelente. Nós conseguiremos automatizar algumas tarefas que eram feitas manualmente, agora na nuvem, muito mais rápido, inclusive para selecionar alguns alvos com mais precisão. Isso contribui para aumentar o combate ao desmatamento, tornando o nosso trabalho muito mais rápido, mais eficiente e mais preciso”, disse o servidor.

 A introdução dessas novas tecnologias e ferramentas no trabalho diário dos servidores da SEMA, contribui para a modernização dos serviços, no avanço do combate ao desmatamento e na preservação do meio ambiente de forma mais eficaz, ágil e precisa. 

 

CONHEÇA O REM MT

 O Programa REM MT é uma premiação dos governos da Alemanha e do Reino Unido, por meio do Banco Alemão de Desenvolvimento (KfW), ao Estado de Mato Grosso pelos resultados na redução do desmatamento. O REM MT beneficia aqueles que contribuem para manter a floresta em pé, como os agricultores familiares, pequenos e médios produtores que praticam a agropecuária sustentável, povos e comunidades tradicionais e os povos indígenas. O REM MT também realiza o fomento de iniciativas que estimulam a economia de baixo carbono e a redução do desmatamento, a fim de reduzir as emissões de CO2 no planeta. 

 O Programa REM MT é coordenado pelo Governo do Estado de Mato Grosso, por meio da Secretaria de Estado de Meio Ambiente (SEMA), e tem como gestor financeiro o Fundo Brasileiro para a Biodiversidade (FUNBIO). 


Texto : Priscila Soares (REM MT)

 

 

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