> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.earthindex.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.earthindex.ai/pt/estudos-de-caso/logging-roads-on-malaita-island.md). # Registar estradas na Ilha de Malaita Malaita, a ilha mais populosa das Ilhas Salomão, está atualmente enfrentando ameaças severas aos seus ecossistemas críticos devido ao corte de madeira não regulamentado, impulsionado pela demanda estrangeira e pelo crescimento populacional. Para proteger sua rica biodiversidade e ambiente frágil, queremos usar o Earth Index para identificar e monitorar estradas de extração de madeira em Malaita. Isso nos ajudará a avaliar a extensão das atividades de corte prejudiciais e a orientar as ações necessárias. Vamos começar fazendo um brainstorming das principais características a rotular para ajudar o Earth Index a identificar o que estou procurando:
### **Rótulos Positivos** Em seguida, encontro um exemplo de estrada de exploração madeireira e adiciono rótulos positivos.
Posso continuar esse processo com outras estradas para inserir mais rótulos verificados, ou posso tentar executar previsões para ver como o Earth Index se sai com essa quantidade de dados.
### **Executando Previsões** Ao gerar um grande número de previsões, trata-se mais da precisão no agregado do que de um quadrado individual. Onde as previsões estão agrupadas, isso mostra uma área que valeria a pena investigar. Usar o botão “Config” permite, no entanto, ajustar o número de previsões geradas (1–500). Ajustar a barra deslizante de baixa para alta confiança também pode personalizar as previsões exibidas. ### **Tentativa e Erro** Num primeiro olhar rápido, quando olho meus resultados, há muitos objetos não rodoviários identificados. Vou rotular mais alguns exemplos positivos e atualizar as previsões.
Desta vez, verifico algumas áreas com um grande número de previsões agrupadas. Como esperado, os resultados melhoraram e outras estradas de exploração madeireira foram identificadas:
### **Rótulos Negativos** Também encontro áreas rotuladas nas quais não estou interessado — que altero de previsões para rótulos negativos. Como vilarejos, mostram o desmatamento/clareira que é comum com estradas de exploração madeireira, razão pela qual foram previstas como algo que eu poderia achar interessante, mas que, em última instância, não é o que estou procurando. ### **Atualizando Previsões** Embora a mudança seja pequena, após editar várias previsões que identificaram vilarejos e clicar os pontos de dados continuam a se refinar, com outliers desaparecendo e clusters se ajustando sobre as estradas de exploração madeireira. Ao observar mais de perto, vejo que algumas estradas de terra que não são estradas de exploração madeireira foram identificadas. É aqui que preciso “ensinar” o Earth Index a diferenciar entre elas. Isso envolverá um pouco de tentativa e erro, mas sei que quero focar nas diferenças de cor (estradas de exploração são avermelhadas) e no desmatamento.
### **Validação Rápida** Outra ferramenta para validar os dados é o botão “Validação Rápida”. Usar o menu suspenso “filtrar por” é útil para direcionar o tipo de dado com que você quer trabalhar para melhorar a busca. Dados de Alta Confiança serão mais rápidos em múltiplos rótulos positivos, o inverso para baixa confiança. Médio permite que você adicione um toque humano para ajudar as previsões com rótulos mais ambíguos. Todos têm sua utilidade dependendo do que você está vendo a ferramenta fazer.
À medida que você edita seus dados, use os recursos de atualização para continuar refinando os rótulos.
### **Exportar Dados** Quando você termina? Isso depende de você e dos objetivos do projeto em que está trabalhando. Quando tiver dados que considerar úteis, clique nos três pontos cinza para expandir e selecionar “Exportar GeoJSON”.
Assista a este vídeo se estiver curioso para saber mais! {% embed url="" %}