Modelo abrangente usa dados LiDAR aéreos para prever tempos de deslocamento a pé com precisão sem precedentes

Você é um figurão trabalhando para conter um incêndio florestal. A conflagração ultrapassa a linha de fogo, forçando sua equipe a fugir usando rotas de fuga pré-determinadas. No início do dia, o chefe da equipe estimou quanto tempo levaria para chegar à zona de segurança. Com as chamas nas suas costas, você verifica seu relógio e espera que eles estejam certos.

Os bombeiros dependem principalmente de experiência de vida e informações do nível do solo para escolher rotas de evacuação, com pouco suporte de mapeamento digital ou dados aéreos. As ferramentas que existem tendem a considerar apenas a inclinação de uma paisagem ao estimar o tempo que leva para atravessar o terreno.

No entanto, correr em uma estrada íngreme pode ser mais rápido do que navegar em um campo de pedras planas ou abrir caminho por arbustos na altura do peito. Bombeiros, equipes de resposta a desastres, profissionais de saúde rurais e profissionais em uma miríade de outros campos precisam de uma ferramenta que incorpore todos os aspectos da estrutura de uma paisagem para estimar os tempos de viagem.

Em um novo estudo, pesquisadores da Universidade de Utah introduziram o Simulating Travel Rates in Diverse Environments (STRIDE), o primeiro modelo que incorpora a rugosidade do solo e a densidade da vegetação, além da inclinação da encosta, para prever os tempos de deslocamento a pé com precisão sem precedentes.

“Uma das questões fundamentais na segurança do bombeiro é a mobilidade. Se eu estiver no meio da floresta e precisar sair daqui, qual é a melhor maneira de ir e quanto tempo isso vai levar?” disse Mickey Campbell, professor assistente de pesquisa na Escola de Meio Ambiente, Sociedade e Sustentabilidade (ESS) da U e principal autor do estudo.

Os autores analisaram dados de detecção e alcance de luz aérea (LiDAR) e conduziram testes de campo para desenvolver uma equação notavelmente simples e precisa que identifica as rotas mais eficientes entre dois locais em cenários de amplo alcance, desde ambientes urbanos pavimentados até paisagens florestais fora de trilhas.

Eles descobriram que o STRIDE escolheu consistentemente rotas que lembravam caminhos que uma pessoa logicamente buscaria — uma preferência por estradas, trilhas e caminhos de menor resistência. O STRIDE também produziu tempos de viagem muito mais precisos do que os modelos padrão somente de declive que subestimaram severamente o tempo de viagem.

“Se o fogo atingir um bombeiro antes que ele chegue em segurança, os resultados podem ser mortais, como aconteceu em tragédias como o incêndio de Yarnell Hill em 2013”, disse Campbell. “STRIDE tem o potencial de não apenas melhorar a evacuação de bombeiros, mas também melhorar nossa compreensão da mobilidade de pedestres em todas as disciplinas, desde defesa até arqueologia, resposta a desastres e planejamento de recreação ao ar livre.”

O estudo foi publicado em 13 de setembro de 2024 na revista Relatórios científicos.

Estimativas aéreas de viagens terrestres

STRIDE é o primeiro modelo abrangente a usar dados LiDAR aéreos para mapear dois fatores subestimados que inibem viagens off-road — densidade da vegetação e rugosidade da superfície do solo — bem como declive. O LiDAR é comumente usado para mapear a estrutura de uma paisagem do ar, explicou Campbell.

Um avião equipado com LiDAR tem sensores que disparam milhões de pulsos de laser em todas as direções, que ricocheteiam e pintam um mapa detalhado das estruturas no solo. Os pulsos de laser ricocheteiam em folhas caídas, cascalho, pedras, arbustos e copas de árvores para construir mapas tridimensionais de terreno e vegetação com precisão de nível centimétrico.

Os autores compararam o desempenho do STRIDE com as taxas de deslocamento coletadas em três experimentos de campo, nos quais voluntários caminharam ao longo de transectos de 100 metros por áreas com dados LiDAR existentes.

“Obter tempos de viagem de uma variedade de voluntários nos permitiu levar em conta uma variedade de desempenhos humanos para que pudéssemos fazer previsões mais precisas de taxas de viagem em diversos ambientes”, disse o coautor Philip Dennison, professor e diretor do ESS.

Os primeiros testes de campo foram em setembro de 2016. Na época, conjuntos de dados LiDAR eram relativamente raros no oeste dos EUA. Na última década, a Sociedade Geológica dos EUA desenvolveu mapas LiDAR cobrindo a maior parte do país.

“Quando começamos a pesquisar sobre a mobilidade de bombeiros em áreas selvagens, uma década atrás, havia muitas pessoas estudando como o fogo se espalha pela paisagem, mas muito poucas pessoas estavam trabalhando no problema de como os bombeiros se movem pela paisagem”, disse Campbell, então um estudante de doutorado no laboratório de Dennison na ESS. “Somente combinando essas duas informações podemos realmente entender como melhorar a segurança dos bombeiros.”

Esse estudo, publicado em 2017, foi a primeira tentativa de mapear rotas de fuga para bombeiros florestais usando LiDAR. O segundo teste ocorreu em agosto de 2023 nas montanhas Wasatch centrais de Utah para capturar um conjunto mais amplo de condições de paisagem não desenvolvidas e fora do caminho do que o primeiro experimento, incluindo encostas quase intransitáveis ​​e vegetação extremamente densa.

O experimento final foi em janeiro de 2024 em Salt Lake City para testar o modelo STRIDE em um ambiente urbano. No total, cerca de 50 voluntários caminharam mais de 40 transectos de 100 metros de terreno altamente variado.

Colocando tudo junto

O estudo comparou o STRIDE com um modelo somente de declive para gerar as rotas mais eficientes, ou os caminhos de menor custo, nas montanhas que cercam o Alta Ski Resort nas Montanhas Wasatch, Utah. Geógrafos e arqueólogos têm usado modelagem de caminho de menor custo para simular o movimento humano por décadas; no entanto, até o momento, a maioria tem se apoiado quase exclusivamente no declive como o único impedimento da paisagem.

Os autores imaginaram um cenário em que socorristas planejam resgatar um caminhante ferido. De um ponto central, eles escolheram 1.000 locais aleatórios para o caminhante e pediram a ambos os modelos para encontrar o caminho de menor custo.

A STRIDE escolheu estradas estabelecidas ao redor das áreas de esqui, seguiu trilhas e, em alguns casos, grandes pistas de esqui, para evitar manchas de floresta ou vegetação densa. A STRIDE reutilizou caminhos estabelecidos o máximo possível antes de se ramificar, reforçando a ideia de que a STRIDE identificou as rotas mais intuitivas para alguém no solo.

“O mais legal é que não fornecemos ao algoritmo nenhum conhecimento sobre redes de transporte existentes. Ele apenas sabia pegar as estradas porque elas são mais suaves, não têm vegetação e tendem a ser menos íngremes”, disse Campbell.

Em contraste, o modelo somente de declive tinha poucos caminhos sobrepostos, com pouca consideração por estradas ou trilhas. Ele enviava socorristas por vegetação densa, campos de cascalho perigosos e áreas florestais.

Os autores acreditam que o STRIDE terá um impacto imediato no mundo real. Eles disponibilizaram o modelo STRIDE publicamente para que qualquer pessoa com dados LiDAR e coragem possa tornar seu trabalho ou lazer mais eficiente, com uma margem de segurança maior.

“Se você não considerar a cobertura vegetal e o material da superfície do solo, você vai subestimar significativamente seu tempo total de viagem. O Serviço Florestal dos EUA tem realmente apoiado essa pesquisa de taxa de viagem porque eles reconhecem o valor inerente de entender a mobilidade dos bombeiros”, disse Campbell.

“É isso que eu amo nesse trabalho. Não é apenas um exercício acadêmico, mas é algo que tem implicações reais e tangíveis para bombeiros e profissionais de muitos outros campos.”

Os autores usaram recentemente um modelo de taxa de deslocamento baseado em declive para atualizar a camada de Tempo de Evacuação Terrestre (GET) do Serviço Florestal dos EUA, o que permite que os bombeiros florestais estimem o tempo de deslocamento até o centro médico mais próximo de qualquer local nos EUA contíguos. Campbell espera usar o STRIDE para melhorar o GET, permitindo estimativas mais precisas dos tempos de evacuação.