Ações bem-sucedidas para fiscalizar o cumprimento das leis contra o desmatamento ilegal na Amazônia são o passo inicial para reverter este cenário. Claramente, estas ações não estão produzindo o efeito desejado no período atual, pois, de acordo com o INPE, desde 2019 as taxas anuais de desmatamento na Amazônia Legal ultrapassam 10.000 km2. Nem mesmo a recente adoção do Plano Amazônia 2021/2022, que foca as ações de combate ao desmatamento ilegal em 11 municípios amazônicos, foi suficiente para diminuir o desmatamento. Soma-se a isto o fato de que os órgãos responsáveis por fiscalizar o desmatamento, como o Ibama e o ICMBio, têm sofrido com cortes de recursos, tanto de servidores como de orçamento. Desta forma, futuras ações de combate ao desmatamento devem maximizar o sucesso operacional ao se concentrarem na menor área geográfica possível que contribuem para a maior fração de desmatamento em relação à toda Amazônia Legal.

O artigo publicado recentemente  na revista Conservation Letters por pesquisadores brasileiros e de outros países (Colômbia e França) propõe um novo método para priorizar áreas de combate ao desmatamento na Amazônia com base em imagens de satélite e inteligência artificial.  Para estabelecer as áreas prioritárias, o método considera células de 25 km por 25 km distribuídas regularmente sobre toda a Amazônia. Então, com base no algoritmo Random Forest, é feita uma estimativa do desmatamento em cada célula para o ano seguinte e definida uma classe de prioridade para cada uma destas células. Portanto, este método prevê onde se localizam os hotspots de desmatamento no ano seguinte e considera como áreas de alta prioridade todas as células em que o valor do desmatamento previsto está acima do percentil 90, ou seja, o valor da estimativa de desmatamento na célula analisada é maior do que 90% das células analisadas.