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Processamento digital de imagens de habitats marinhos

Processo: 20/06928-9
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Vigência (Início): 01 de junho de 2020
Vigência (Término): 31 de janeiro de 2022
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Recursos Pesqueiros e Engenharia de Pesca
Convênio/Acordo: Secretaria do Meio Ambiente - Fundação Florestal
Pesquisador responsável:Luiz Miguel Casarini
Beneficiário:Rafael Romero Munhoz
Instituição-sede: Instituto de Pesca. Agência Paulista de Tecnologia dos Agronegócios (APTA). Secretaria de Agricultura e Abastecimento (São Paulo - Estado). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:19/19502-2 - Mapeamento de habitats marinhos em unidades de conservação e combate à pesca fantasma, AP.BTA.R
Assunto(s):Conservação dos recursos naturais   Rastreabilidade   Análise de imagens   Processamento digital de imagens   Redes neurais (computação)

Resumo

A aquisição de imagens de alta resolução com câmeras especiais pelos sistemas remotos disponibilizam uma grande sequencia de imagens subaquáticas de alta qualidade, assim como as imagens acústicas obtidas por sonar de varredura lateral nas unidades de conservação. Essas imagens quando processadas digitalmente revelam importantes padrões que podem ser aplicados na classificação de habitats, detecção de anomalias no fundo marinho e áreas emersas. Os dados acústicos de retroespalhamento (backscatter) e de imagens digitais adquiridos selecionados e armazenados na nuvem serão processados em softwares específicos para obtenção do mosaico de imagens e batimetria 3D de elevações rochosas. O pós-processamento das imagens obtidas possibilita o geoprocessamento com a segmentação dos habitats e índices de limpeza. A inferência estatística considerando os diversos tipos de materiais removidos nos diferentes locais pesquisados auxilia na busca por padrões que relacionam as causas e efeitos sobre a fauna. Os polímeros reprocessados pela indústria partir dos petrechos de pesca fantasma poderão ter o rastreamento pela imagem, a nível microscópico, isso permite o reconhecimento do produto polimérico de alto valor ambiental agregado (upcycle) mais acurado por meio de redes neurais artificiais, com aplicação de classificação supervisionada em aprendizado profundo. (AU)