- Enviro掠夺土地、非法砍伐森林和偷猎等政府犯罪阻碍了气候行动，阻碍了对可持续做法的投资，并威胁到全球主要生物群落的生物多样性。
- 尽管存在诸如难以监管的广袤领土和薄弱的法治等挑战，但人们正在利用地理空间和预测分析等新技术来加强对这些活动的检测和破坏。
- 包括公私伙伴关系和人工智能工具在内的创新方法有望改善实时mo监督和执行，尽管它们需要更多的投资和培训才能真正有效，巴西“智库”Instituto igarap<s:1>的Robert Muggah和Peter Smith认为。
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环境犯罪减缓了气候行动，阻碍了对基于自然的解决方案的投资，并破坏了绿色转型。在世界各地，土地掠夺、非法砍伐森林、非法采矿、偷猎和其他一系列犯罪行为正在破坏热带森林，侵蚀生物多样性，逆转可持续发展。尽管人们越来越意识到这个问题，但在大多数主要的生物群落中，从亚马逊盆地到非洲大湖地区和东南亚的热带雨林，犯罪生态系统仍然存在。预防和减少环境犯罪是一项具有挑战性的工作，因为在幅员辽阔的地理区域进行警务工作存在后勤限制。在受有组织犯罪转移影响的地区，法治薄弱，而且除了不可持续的自然资源开采之外，没有其他经济选择，这阻碍了瓦解犯罪市场。
尽管存在这些和其他障碍，新技术正在帮助优化对环境犯罪的探测、威慑和破坏，包括在亚马逊盆地。政府、公司和非政府组织开始利用地理空间和预测分析来预测某些类型的环境犯罪更有可能发生的地方。例如，在巴西，一些有前景的举措将遥感数据与机器学习工具相结合，以监测和预测从选择性测井到野外金矿开采的一切。其中许多创新都是通过公私伙伴关系设计和开发的，包括与国家机构、技术公司、大学和专门的非政府组织合作。
以MapBiomas为例，这是一个多方合作的项目，追踪土地利用、火灾痕迹、土壤碳储量、工业采矿和森林砍伐等现象。该项目于2015年启动，从多个来源获得资金，为包括谷歌、EcoStage和Terras App Solutions在内的大学、非政府组织和科技公司的合作网络提供动力。2019年，MapBiomas推出了一个警报系统，使用地图、图表和表格跟踪多个尺度(至少0.3公顷)的森林砍伐。自启动以来，该倡议已发布了39.2万多条警报，被广泛的公共、私人和活动团体使用。
另一个强大的测绘工具是Amazônia Protege，由联邦检察官办公室(MPF)、巴西环境和可再生自然资源研究所(IBAMA)、奇科·门德斯生物多样性保护研究所(ICMBio)和拉夫拉斯联邦大学(UNFLA)于2017年推出。亚马逊保护人的最终目标是查明违规行为，并动员制裁对至少60公顷森林砍伐负责的个人和组织。它通过将国家空间研究所(INPE)的卫星图像与农村土地登记(CAR)和土地管理系统(SIGEF)等公共数据集相结合来实现这一目标。该平台可以生成实时信息，供超市、屠宰场和企业在购买亚马逊产品之前加强尽职调查。
亚马逊的门生
MPF和UNFLA还合作开发了geoadar，该雷达于2022年正式启动。该工具整合了来自450多个独立数据源的信息，主要关注巴西合法亚马逊地区的受保护领土和传统领土。巴西检察官利用该平台对涉及环境犯罪的地理、社会和经济数据进行交叉比对，并生成图表和报告，这些数据可以作为针对腐败官员和有组织犯罪的调查和法律诉讼中的证据。虽然该工具仍处于早期阶段，但人们认为它提高了一个已经面临大量案件的机构的行动速度和规模。
与此同时，巴西司法和公共安全部(MJ)与巴西数据分析公司Santiago & Cintra Consultoria (SCCON)于2021年启动了巴西MAIS项目。该信息管理系统利用Planet生成的卫星数据，方便政府官员获取有关森林砍伐的地理空间信息。该工具于2021年推出，为390多个公共机构提供了Planet和其他来源生成的高分辨率数据，并为其14,000多名用户提供在线远程学习和培训。该平台不仅方便了数据访问，还提供了在线远程学习和培训。这一干预措施促成了罚款、扣押和冻结资产总额超过30亿美元，估计投资回报率为8,490%。
PrevisIA由微软、IMAZON和Fundo Vale于2021年推出，利用空间分析、机器学习算法和Azure云来预测和监测森林砍伐风险最大的地区。PrevisIA考虑了几个风险因素——合法和非法道路的范围、土地覆盖和城市基础设施，以及一系列社会经济特征——来确定一个地区对森林砍伐的脆弱性。它生成热图，以显示保护单位、土著土地、quilombola领土和其他最容易暴露的定居点，同时还提供各州和各市的排名。迄今为止，PrevisIA已经确定了超过15,000平方公里的森林砍伐风险“高”或“非常高”的领土。
Previsia
SeloVerde的启动得到了气候和土地利用联盟(CLUA)和挪威国际气候和森林倡议(NICFI)的支持，并与帕拉州
igarap
在里约热内卢Amazônia
在亚马逊以外，FIP-Cerrado提供塞拉多生物群落火灾爆发的关键实时信息。该项目由米纳斯吉拉斯州联邦大学(UFMG)、巴西利亚大学(UnB)、ICMBio和INPE发起，它将高分辨率遥感图像(某些地区高达0.04公顷)与气候数据和其他来源相结合，以模拟火灾的蔓延。该平台每天至少模拟三次火灾风险，并识别潜在的点火源、可燃材料的丰度、植被的湿度和燃烧的风险。它还可以估计潜在的二氧化碳排放量和更广泛的影响，考虑到人为因素(例如土地分区、道路、城市地区)。据报道，该工具的准确率接近90%。
与此同时，雷达采矿监测倡议(RAMI)迅速发现了秘鲁南部亚马逊地区出现的非法采矿活动，特别是在受保护或脆弱地区附近的地区。它可以区分在马德雷·德迪奥斯(秘鲁)等地点的非法、非正式和正式采矿活动，目前正在追踪那里30多万公顷的土地。2023年，SEMAS-PA宣布RAMI将用于追踪巴西帕尔
雷达采矿模
监测计划(RAMI)
由秘鲁森林发展种族间协会(AIDESEP)发起的Ações预防系统(SAAT)结合了无人机、GPS、电话和其他技术，快速识别和传播秘鲁东北部8个最危险社区的潜在威胁信息。它使土著社区能够就森林火灾的爆发、野生动物的偷猎、环境捍卫者面临的风险、对农业和基础设施定居点的侵占，甚至与covid - 19相关感染的发生率向地方当局发出警告。
另一个区域性倡议是亚马逊矿业观察，这是雨林调查网络和地球崛起媒体的一个项目。该平台于2022年启动，可检测整个亚马逊地区的合法和非法采矿活动，包括露天采矿。据报道，底层机器学习算法每四个月分析超过3.26亿张高分辨率图像。训练数据最初是通过“识别马拉松”开发的，其中包括高中生，他们帮助训练算法以440 × 440米的分辨率识别非法采矿的特征。
就扩大政府、公司和民间社会团体实时减缓环境犯罪的能力而言，这些工具和其他地理空间和人工智能工具可能会“改变游戏规则”。但是，尽管它们有可能加强监控、报告、核查和尽职调查，但技术支持的平台并不是万灵药。需要投资来提高它们的质量并扩展用例。需要提供培训和援助，使地方政府和社区能够在一线扩大使用。需要这些和其他努力来帮助将见解转化为行动。
标题图:人工智能生成的卫星在南美洲上空的图像
