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Pesquisa de satélite de IA desafia estimativas de longa data sobre o número de gnus do Serengeti
Um estudo liderado pela Universidade de Oxford em colaboração com parceiros internacionais aplicou IA pela primeira vez para contabilizar a Grande Migração dos Gnus a partir de imagens de satélite. Inesperadamente, os resultados mostraram menos de 60
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Oxford - 11/09/2025
Pesquisa de satélite da IA desafia estimativas antigas sobre o número de gnus do Serengeti. Crédito: Tony Sinclair
Um estudo pioneiro liderado pela Universidade de Oxford em colaboração com parceiros internacionais aplicou IA pela primeira vez para contabilizar a Grande Migração dos Gnus a partir de imagens de satélite. Inesperadamente, os resultados mostraram menos de 600.000 gnus individuais – menos da metade da estimativa anterior de 1,3 milhão de animais. Os resultados foram publicados em 9 de setembro na revista PNAS Nexus .
A pesquisadora principal, Dra. Isla Duporge ( Unidade de Pesquisa em Conservação da Vida Selvagem , Universidade de Oxford), afirmou: "O campo da conservação da vida selvagem depende da disponibilidade de dados precisos sobre o número de populações de animais selvagens. Combinando dados de satélite de observação da Terra com aprendizado profundo, este estudo revolucionou nossa compreensão do número de gnus migratórios e pode abrir caminho para o levantamento de outras espécies usando este método."
A Grande Migração dos Gnus pelo Serengeti-Mara é um dos maiores espetáculos da vida selvagem na Terra. A migração é crucial para a sobrevivência de um grande número de predadores icônicos, incluindo leões, crocodilos e hienas-malhadas. Também atrai visitantes de todo o mundo, gerando receitas turísticas vitais para o Quênia e a Tanzânia.
Até o momento, as estimativas populacionais de gnus migratórios do Serengeti-Mara baseavam-se em levantamentos aéreos tripulados. Esses levantamentos envolvem o voo de aeronaves ao longo de linhas retas pré-determinadas e a fotografia dos rebanhos abaixo. Como essa abordagem realiza o levantamento direto de apenas uma pequena área por vez, modelos estatísticos são utilizados para extrapolar as densidades entre regiões não pesquisadas. Isso pode introduzir erros se os rebanhos estiverem distribuídos de forma desigual durante o levantamento e se moverem entre os transectos do levantamento.
Os levantamentos por satélite oferecem uma alternativa atraente. Eles permitem uma cobertura muito mais ampla (até centenas de milhares de quilômetros quadrados em uma única fotografia), reduzindo a chance de dupla contagem e eliminando a necessidade de projeções extrapolativas. Além disso, os levantamentos por satélite não perturbam a vida selvagem e são muito mais seguros do que aeronaves tripuladas. No entanto, o grande volume de dados torna impraticável a contagem manual de gnus a partir dessas imagens.
"Este estudo revolucionou nossa compreensão dos números de gnus migratórios e pode abrir caminho para o levantamento de outras espécies usando esse método."
Dra. Isla Duporge ( Unidade de Pesquisa em Conservação da Vida Selvagem , Universidade de Oxford)
No novo estudo, uma equipe liderada pela Dra. Isla Duporge, em colaboração com o Professor David Macdonald, da Unidade de Pesquisa em Conservação da Vida Selvagem de Oxford, treinou dois modelos de aprendizado profundo (U-Net e YOLOv8) para identificar gnus usando um conjunto de dados de 70.417 gnus rotulados manualmente. Ambos os modelos apresentaram excelente desempenho, alcançando pontuações F1 (uma medida de precisão) de até 0,83.*
Os modelos foram então aplicados a mais de 4.000 km² de imagens de satélite de alta resolução no norte do Parque Nacional do Serengeti, na Tanzânia, e no sudoeste do Quênia, abrangendo a Reserva Nacional Masai Mara. Essas imagens foram capturadas entre agosto de 2022 e 2023 pelos satélites Worldview-2 e 3 da Maxar Technologies, entre 617 e 770 quilômetros acima da superfície da Terra.
Os resultados dos dois modelos de IA foram muito semelhantes, variando de 324.202 a 337.926 em 2022 e de 502.917 a 533.137 em 2023. Isso representa um déficit de pelo menos 700.000 gnus em comparação à estimativa anterior de 1,3 milhão proveniente de levantamentos aéreos — um número que permaneceu praticamente inalterado desde a década de 1970.
Segundo os pesquisadores, os novos números podem até ser um pouco superestimados. Nas resoluções atuais de satélite (30 a 60 cm por pixel), cada gnu aparece como um formato de 6 a 12 pixels, o que significa que os modelos não conseguem distinguir gnus de animais de tamanho semelhante, como zebras e elandes.
Fotografia aérea em preto e branco mostrando centenas de gnus atravessando a savana africana - Gnus no Serengeti. Crédito: Tony Sinclair.
A Dra. Isla Duporge afirmou: "A grande diferença entre as estimativas tradicionais e nossos novos resultados levanta questões sobre onde os gnus 'desaparecidos' podem estar. Com base em dados de pesquisas de rastreamento por GPS, estamos confiantes de que a maior parte do rebanho estava contida na área pesquisada. E embora alguns indivíduos possam ter sido ocultados pela cobertura de árvores, parece improvável que um número tão grande — da ordem de meio milhão — tenha sido ocultado dessa forma."
Segundo os pesquisadores, as contagens mais baixas não significam necessariamente que as populações de gnus tenham entrado em colapso nos últimos anos, pois podem ter ajustado suas rotas migratórias. No entanto, os gnus enfrentam pressões significativas. A fragmentação do habitat, impulsionada pela expansão agrícola, desenvolvimento de infraestrutura e construção de cercas, reduziu o espaço disponível para as rotas migratórias dos gnus, enquanto as mudanças climáticas estão alterando os padrões sazonais de precipitação, afetando a abundância de áreas de pastagem de alta qualidade. Estimativas populacionais precisas são, portanto, cruciais para embasar esforços de conservação direcionados.
"O avanço tecnológico do nosso estudo — monitoramento da vida selvagem por satélite, alimentado por IA — tem o potencial de revolucionar a resposta para os gnus, além de abrir possibilidades incríveis para o monitoramento de outras espécies grandes."
Professor David Macdonald (fundador da Unidade de Pesquisa em Conservação da Vida Selvagem, Universidade de Oxford)
O estudo baseia-se no sucesso anterior da equipe de pesquisa no treinamento de um modelo de IA para reconhecer elefantes a partir de dados de satélite . Esta é a primeira vez, no entanto, que essa abordagem foi usada para realizar um censo de mamíferos individuais em uma população grande e distribuída, em vez de grupos isolados. Segundo os pesquisadores, a técnica poderia ser aplicada a muitos outros mamíferos de rebanho, incluindo renas, zebras e camelos. A equipe está atualmente desenvolvendo um método semelhante para detectar e contar rinocerontes africanos.
O coautor do estudo, Professor David Macdonald (fundador da Unidade de Pesquisa em Conservação da Vida Selvagem da Universidade de Oxford), afirmou: "O fato mais básico a ser conhecido como base para a conservação de qualquer espécie é a quantidade delas. O avanço tecnológico do nosso estudo – monitoramento da vida selvagem por satélite, alimentado por IA – potencialmente revoluciona a resposta para os gnus, além de abrir possibilidades incríveis para o monitoramento de outras espécies de grande porte."
Os pesquisadores disponibilizaram o código do seu modelo online.
O estudo 'Pesquisa de satélite baseada em IA oferece avaliação independente dos números de gnus migratórios no Serengeti' foi publicado no PNAS Nexus.
