Banca de DEFESA: RAFAEL HENRIQUE NOGALHA DE LIMA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : RAFAEL HENRIQUE NOGALHA DE LIMA
DATA : 25/09/2026
HORA: 16:00
LOCAL: Remoto - plataforma TEAMs
TÍTULO:

FlameSentinel: Um Framework Multiagente para a Gestão Operacional de Riscos de Incêndios Florestais

PALAVRAS-CHAVES:

incêndio florestal, índice de perigo de incêndio, inteligência artificial, sistema multiagente, suporte à decisão operacional

PÁGINAS: 80
RESUMO:

Os incêndios florestais continuam sendo um desafio socioambiental crítico no Brasil, exigindo sistemas computacionais que integrem dados ambientais, detecções de focos de calor, modelos preditivos e suporte à decisão operacional. De acordo com o Monitor do Fogo do MapBiomas, mais de 11,1 milhões de hectares foram queimados no Brasil em 2025, após uma temporada extrema em 2024, na qual a área queimada ultrapassou 30,8 milhões de hectares. Nesse contexto, esta dissertação propõe o FlameSentinel, um framework multiagente para monitoramento do risco de incêndios florestais em tempo quase real e geração de recomendações operacionais na região do Parque Nacional de Brasília (PARNA-DF). O framework combina dados meteorológicos provenientes do Open-Meteo e ERA5-Land, detecções de focos de calor da NASA FIRMS (MODIS e VIIRS), indexação espacial por meio do H3 (índice espacial hierárquico hexagonal da Uber) e um modelo híbrido de risco de incêndio baseado em diversos índices, incluindo Fine Fuel Moisture Code (FFMC), Hourly Fine Fuel Moisture Code (HFFMC), Fire Weather Index (FWI), Fórmula de Monte Alegre (FMA), Fórmula de Monte Alegre Modificada (FMA+), RF-INPE, Nesterov e Angstrom. As recomendações são baseadas em algoritmos de aprendizado de máquina (Logistic Regression, Random Forest, ExtraTrees, XGBoost, CatBoost e LightGBM) para predizer o risco de incêndio utilizando dados históricos referentes às memórias temporal e hídrica, que representam, respectivamente, a recorrência temporal e a persistência espacial dos incêndios. A arquitetura do framework é composta por três agentes autônomos responsáveis pelo monitoramento, intervenção e supervisão, coordenados por meio do Redis Streams para comunicação e com persistência de dados em um banco PostgreSQL. O agente monitor calcula indicadores ambientais e preditivos de risco, o agente de intervenção gera recomendações táticas e o agente supervisor valida ou ajusta o nível final de risco de acordo com critérios operacionais. A infraestrutura de implementação é distribuída em quatro máquinas virtuais, separando a interface pública, a infraestrutura de dados e os serviços dos agentes. A avaliação experimental, realizada por meio de instantâneos operacionais (*operational snapshots), analisa o tempo de resposta, o fluxo de mensagens entre os agentes, a classificação do risco, a integração das ocorrências de incêndio e a persistência do histórico das decisões. Os resultados demonstram a viabilidade de um framework multiagente para avaliação do risco de incêndios florestais em tempo quase real, fornecendo recomendações operacionalmente interpretáveis para apoiar atividades de prevenção e resposta.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2358912 - CELIA GHEDINI RALHA
Interno - 3085005 - GERALDO PEREIRA ROCHA FILHO
Interna - 404802 - MARIA EMILIA MACHADO TELLES WALTER
Externo à Instituição - RODRIGO ALMEIDA FREITAS - CBM-DF