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)

1. Como root: bash deploy/integra/preparar-servidor.sh. Cria /var/www/queimadia e o usuário queimadia para receber os arquivos.
2. Inclua deploy/integra/nginx-queimadia.conf dentro do server { } do Integra, antes do location /.
3. 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.