{"id":421484,"date":"2021-11-19T12:00:52","date_gmt":"2021-11-19T17:00:52","guid":{"rendered":"https:\/\/gijn.org\/?p=421484"},"modified":"2023-06-25T07:31:42","modified_gmt":"2023-06-25T11:31:42","slug":"satelites-e-drones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gijn.org\/pt-br\/artigos\/satelites-e-drones\/","title":{"rendered":"Como expor mentiras usando sat\u00e9lites e drones"},"content":{"rendered":"

English<\/strong><\/a><\/p>\n

\"usando<\/a>

Ilustra\u00e7\u00e3o: Kata M\u00e1th\u00e9 \/ Remarker<\/p><\/div>\n

Talvez a t\u00e9cnica investigativa mais brilhante desenvolvida este ano tenha sido o uso da pr\u00f3pria censura para <\/span>expor a rede secreta de centros de deten\u00e7\u00e3o na China<\/span><\/a>.<\/span>
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\n<\/span>Meses depois de receber <\/span>o Pr\u00eamio Pulitzer – junto com dois colegas do BuzzFeed News<\/span><\/a> – por sua exposi\u00e7\u00e3o dos lugares onde cerca de um milh\u00e3o de mu\u00e7ulmanos foram encarcerados por conta de sua f\u00e9, a arquiteta brit\u00e2nica Alison Killing contou aos participantes da <\/span>12\u00aa Confer\u00eancia de Jornalismo Investigativo Global (#GIJC21)<\/span><\/a> como blocos censurados e em branco em imagens de sat\u00e9lite de plataformas controladas pelo governo, podem ser usados para revelar instala\u00e7\u00f5es secretas.<\/span>
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\n<\/span>\"\"<\/a>Uma das muitas raz\u00f5es que Killing deu para que a investiga\u00e7\u00e3o dependesse de an\u00e1lise geoespacial foi esta: \u201cPorque qualquer fonte com a qual voc\u00ea falasse poderia ser enviada para um desses campos\u201d.<\/span><\/p>\n

No entanto, esta foi apenas uma das v\u00e1rias abordagens inovadoras para analisar imagens de sat\u00e9lite e drones descritas na sess\u00e3o \u201cInvestiga\u00e7\u00f5es com mapeamento e imagens de sat\u00e9lite\u201d, na qual tr\u00eas palestrantes explicaram como ferramentas de c\u00f3digo aberto podem ser usadas para expor mentiras a partir do c\u00e9u. (Veja o <\/span>guia da GIJN sobre recursos de imagens de sat\u00e9lite<\/span><\/a> aqui.)<\/span><\/p>\n

Enquanto as pris\u00f5es uigures da China estavam escondidas, <\/span>os residentes da favela de Makoko, na Nig\u00e9ria, por sua vez, eram invis\u00edveis para os pol\u00edticos<\/span><\/a>, com toda a sua comunidade, constru\u00edda em uma lagoa perto de Lagos, simplesmente n\u00e3o aparecendo em nenhum mapa oficial.<\/span><\/p>\n

John Eromosele<\/span><\/a>, gerente de projeto da organiza\u00e7\u00e3o de dados abertos sem fins lucrativos <\/span>Code for Africa<\/span><\/a>, disse que drones a\u00e9reos, ferramentas de c\u00f3digo aberto e colabora\u00e7\u00e3o ativa com os residentes foram os principais ingredientes para trazer \u00e0 tona esta comunidade perto de Lagos, cuja invisibilidade lhe negou servi\u00e7os como eletricidade, \u00e1gua encanada ou mesmo nomes de ruas.<\/span><\/p>\n

\u201cN\u00e3o trouxemos apenas conhecimentos t\u00e9cnicos para o projeto <\/span>Mapping Mokoko<\/span><\/a>; ensinamos indiv\u00edduos da comunidade como faz\u00ea-lo. Eram os habitantes locais que pilotavam os drones; que fizeram o mapeamento \u201d, disse Eromosele. \u201cAcionamos uma ONG educacional local para ajudar com a ades\u00e3o da comunidade, porque qualquer projeto de dados de uma comunidade deve ser centrado nas pessoas. Implantamos drones e uma equipe de solo com um kit de ferramentas de dados personalizado. \u201d<\/span><\/p>\n

Claro, alguns governos ainda mentem ou tentam encobrir abusos t\u00e3o grandes que n\u00e3o podem ser escondidos, como as gigantescas nuvens de fuma\u00e7a dos inc\u00eandios que, cada vez mais, t\u00eam causado danos catastr\u00f3ficos \u00e0 floresta amaz\u00f4nica do Brasil. Em 2020, o presidente do Brasil, Jair Bolsonaro, primeiro negou a escala dos inc\u00eandios e depois culpou ONGs e comunidades ind\u00edgenas por sua propaga\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n

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Laura Kurtzberg usou dados de sat\u00e9lite para mostrar o desmatamento massivo na floresta amaz\u00f4nica. Imagem: Cortesia de Laura Kurtzberg<\/p><\/div>\n

Na sess\u00e3o da #GIJC21, <\/span>Laura Kurtzberg<\/span><\/a>, a respons\u00e1vel pelas visualiza\u00e7\u00f5es de dados da Ambiental Media, um meio de jornalismo com base cient\u00edfica, explicou como o projeto colaborativo <\/span>Smoke Screen<\/span><\/a> usou uma an\u00e1lise cuidadosa de dados de sat\u00e9lite para provar que, de fato, o desmatamento na Amaz\u00f4nia por grandes propriet\u00e1rios de terras foi o respons\u00e1vel pela calamidade.<\/span><\/p>\n

\u201cDescobrimos que os quatro munic\u00edpios com mais desmatamento em 2019 tamb\u00e9m tiveram a maioria dos inc\u00eandios florestais, e 72% dos inc\u00eandios florestais ocorreram em propriedades privadas de m\u00e9dio a grande porte\u201d, disse Kurtzberg. \u201cE o padr\u00e3o continuou em 2020.\u201d<\/span><\/p>\n

Killing e seus colegas usaram os espa\u00e7os censurados que encontraram, conhecidos por serem centros de deten\u00e7\u00e3o mu\u00e7ulmanos na plataforma chinesa Baidu Total View como marcadores para encontrar centenas de outros campos secretos.<\/span><\/p>\n

\u201cAo <\/span>mapear esses locais censurados<\/span><\/a> e, em seguida, olhar para esses mesmos locais com outras imagens de sat\u00e9lite, como o Google Earth, conseguimos descobrir o que acreditamos estar muito pr\u00f3ximo de ser a rede completa de campos em toda a China\u201d, disse ela.<\/span><\/p>\n

Killing tamb\u00e9m ofereceu esta dica surpreendente: que os rep\u00f3rteres podem encontrar solu\u00e7\u00f5es criativas para preencher os pontos cegos de imagens. Ela revelou que, nos locais onde o Google Earth n\u00e3o tinha imagens recentes de centros de deten\u00e7\u00e3o no sul da prov\u00edncia de Xinjiang, a equipe encontrou imagens de baixa resolu\u00e7\u00e3o, mas atualizadas, da \u00e1rea na plataforma da Ag\u00eancia Espacial Europeia, <\/span>Sentinelhub Playground<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

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Alison Killing discussed how she and her reporting team at BuzzFeed exposed Chinese detention centers using censored satellite imagery. Image: Courtesy of Alison Killing<\/p><\/div>\n

Eles ent\u00e3o compararam os formatos das constru\u00e7\u00f5es nessas imagens, onde objetos do tamanho de carros eram mostrados como pixels \u00fanicos, com padr\u00f5es encontrados nas imagens de alta resolu\u00e7\u00e3o do Google Earth para confirmar os campos de deten\u00e7\u00e3o nos dados do Sentinelhub.<\/span><\/p>\n

E, onde n\u00e3o havia nenhuma op\u00e7\u00e3o de c\u00f3digo aberto, Killing disse que a equipe abordou a equipe de m\u00eddia de um provedor de sat\u00e9lite comercial.<\/span><\/p>\n

\u201cAbordamos o Planet Labs, que tem um programa de m\u00eddia, e eles gentilmente nos deram acesso \u00e0s suas imagens, atualizadas e de alta resolu\u00e7\u00e3o, para locais importantes\u201d, disse ela.<\/span><\/p>\n

Dicas para investigar usando imagens a\u00e9reas<\/h4>\n