Fogo Forense — Radar de Queimadas Suspeitas
Endereço: https://fogoforense.vercel.app (o antigo, queimadia.vercel.app, continua funcionando).
Sistema do NIPED/PCAM com o DPTC-AM para identificar possíveis queimadas criminosas no Amazonas com dados públicos de satélite e inteligência artificial.
Desenvolvido pelo NIPED/PCAM, Núcleo de Inovação, Pesquisa e Desenvolvimento da Polícia Civil do Amazonas.
O que ele faz
- Atualização contínua: focos do INPE a cada 10 minutos (todos os satélites), arquivo diário a cada hora e alertas DETER.
- Eventos e pontuação: agrupa focos em eventos (DBSCAN espaço-temporal) e pontua de 0 a 100 por indicadores objetivos: desmatamento prévio no DETER, TI/UC, reincidência, ignições simultâneas, período proibitivo e cicatriz DETER.
- IA:
- Isolation Forest dá uma nota de atipicidade a cada evento.
- Claude redige um parecer técnico preliminar a partir dos números.
- Análise de NDVI sob demanda: para qualquer ponto e período, usa Sentinel-2 e Landsat 8/9 pelo mesmo método do serviço ambiental do PolicIA.
- Série temporal.
- Detecção de quebra, mostrada passo a passo.
- Imagens por período (cor real, falsa-cor, NDVI, NBR, NDMI).
- dNBR com área queimada por classe.
- Exportação em CSV/JSON com proveniência.
- Mapas:
- Fundos: OpenStreetMap, satélite Esri, topográfico, claro, escuro, e Sentinel-2 dos últimos 45 dias (cor real, NDVI e falsa-cor) gerado na hora.
- Camadas: eventos, alertas VIIRS, focos, mapa de calor, DETER, TIs, UCs e municípios.
- Filtros por período, pontuação, município, distância de Manaus, tipo de área, indicadores e busca. Valem para mapa, tabela, estatísticas e exportações.
- Acesso aberto, com guia "Como usar", glossário e explicações em linguagem simples em cada evento e análise.
Estrutura
motor/ coleta, pontuação, IA, NDVI e servidor (Python)
atualizar.py ciclo: coleta → eventos → publicação
ingest.py INPE (10 min, diário, anual), DETER, áreas
eventos.py DBSCAN, pontuação e Isolation Forest
ndvi.py índices espectrais, quebra (método PolicIA), imagens, dNBR, mosaicos
parecer.py parecer por IA (Claude)
api_analise.py rotas da API de análise (servidor e Vercel)
servidor.py servidor próprio com atualizador em segundo plano
public/ painel (HTML/CSS/JS) e public/dados/*.json gerados
api/index.py função da Vercel (API de análise)
deploy/integra/ instalação no servidor do Integra (systemd + nginx)
.github/workflows atualizador a cada 10 min para a hospedagem na Vercel
Alternativa: servidor próprio, com processamento no Mac
O processamento (coleta, pontuação, IA, NDVI, parecer) roda no Mac do NIPED. O servidor do Integra só recebe e serve arquivos estáticos (HTML, JS, JSON e PNG): nenhum programa nem IA roda no servidor da PCAM.
Mac do NIPED (a cada 10 min) Servidor do Integra (nginx)
coleta INPE/DETER → eventos → IA → NDVI ── rsync/SSH ──▶ /var/www/queimadia/
public/ (painel + dados + análises) https://integra.dptc.am.gov.br/queimadia/
No site publicado, a análise de NDVI aparece pronta para os eventos com pontuação ≥ 70. São até 3 novas por ciclo, primeiro as da temporada atual e as mais perto de Manaus. A análise livre de qualquer ponto do mapa funciona na versão local, no Mac.
1. No servidor do Integra (uma vez)
- Como root:
bash deploy/integra/preparar-servidor.sh. Cria /var/www/queimadia e o usuário queimadia para receber os arquivos.
- Inclua
deploy/integra/nginx-queimadia.conf dentro do server { } do Integra, antes do location /.
- Rode
nginx -t && systemctl reload nginx.
2. No Mac (uma vez)
cd ~/Documents/Radar-Queimadas-NIPED
bash motor/instalar_mac.sh [email protected]:/var/www/queimadia/
O script:
- cria o ambiente Python;
- gera a chave SSH (
motor/chave_ssh.pub), que deve ser colada em ~queimadia/.ssh/authorized_keys no servidor;
- agenda o ciclo a cada 10 minutos com o launchd.
O Mac precisa ficar ligado, acordado e com internet. Log em motor/dados/estado/ciclos.log.
Opcional (parecer por IA): crie motor/.env com ANTHROPIC_API_KEY=.... O arquivo fica fora do git.
Versão local completa (com análise livre)
.venv/bin/python -m motor.servidor # http://127.0.0.1:8090
Um endereço próprio, como queimadia.dptc.am.gov.br, depende de um registro de DNS feito pela PRODAM, que gerencia o domínio dptc.am.gov.br. Sem ele, o caminho /queimadia/ do Integra funciona.
Alternativas mantidas no projeto: deploy/servidor-python/, para um servidor que aceite rodar o motor, e a Vercel (abaixo).
Publicação adotada: Vercel + GitHub Actions + Vercel Blob
GitHub Actions (a cada 10 min, repositório privado) Vercel
coleta INPE/DETER → eventos → IA → NDVI → parecer ──▶ Blob (dados públicos do painel)
Site + API de análise (Python)
- Site: projeto
queimadia na Vercel, ligado ao repositório privado sanmyatiradentes/queimadia. Cada git push publica uma nova versão.
- Dados: o workflow
.github/workflows/atualizar.yml roda a cada 10 minutos, recalcula tudo e envia public/dados para o Vercel Blob (motor/enviar_blob.sh). O painel lê os dados do Blob (endereço em public/config.js). Se o Actions começar sem o estado em cache, motor/baixar_blob.py recupera as análises já publicadas.
- Análise livre de NDVI: roda na função Python da Vercel (
api/index.py), uma cena por chamada, dentro do limite de 60 s.
- Segredos:
- GitHub (Settings → Secrets → Actions):
BLOB_READ_WRITE_TOKEN (já configurado) e GEMINI_API_KEY (para o parecer por IA).
- Vercel (Settings → Environment Variables):
GEMINI_API_KEY, para o parecer da análise livre.
- Mac: não precisa ficar ligado. Para testar localmente:
.venv/bin/python -m motor.servidor.
Método (resumo)
| Etapa | Cálculo |
|---|
| Evento | DBSCAN em (x, y, t), com 1,5 km ≈ 5 dias |
| Pontuação | soma dos pesos dos indicadores presentes (máx. 100) |
| NDVI | (NIR − Red)/(NIR + Red), mediana dos pixels válidos no núcleo |
| Quebra | limiar = base − max(3σ; 0,15); 2 observações seguidas abaixo; data como intervalo |
| dNBR | NBR antes − NBR depois; classes USGS |
| Atipicidade (IA) | Isolation Forest, em percentil de 0 a 100 |
Diferenças deliberadas em relação ao ndvi.py do PolicIA:
- O offset do Sentinel-2 é aplicado pela versão de processamento da cena (
s2:processing_baseline ≥ 04.00), não pela data. Há cenas de 2019 e 2021 reprocessadas com offset.
- O Landsat entra só como Tier 1.
- A máscara QA_PIXEL também exclui cirro e neve, porque em cenas Tier 2 havia nuvem classificada como neve.
Limitações
O satélite detecta calor e mudança de vegetação, não autoria. A pontuação é indício para orientar diligência, nunca prova. Em TIs e reservas de uso sustentável há uso tradicional do fogo, que é legal. CAR e SIGEF ainda não estão integrados.
Fontes
INPE (Programa Queimadas, DETER/TerraBrasilis) · FUNAI · ICMBio/MMA · IBGE · ESA Copernicus Sentinel-2 · NASA/USGS Landsat · Microsoft Planetary Computer.
