Uso de deep learning para identificação de indivíduos Pinus spp. invasores em área de campo úmido

• Processo: 22/11438-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2023
• Data de Término da vigência: 29 de fevereiro de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Recursos Florestais e Engenharia Florestal - Conservação da Natureza
• Pesquisador responsável: Paulo Guilherme Molin
• Beneficiário: Giovanna de Andrade Ferreira
• Instituição Sede: Centro de Ciências da Natureza (CCN). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). Campus de Lagoa do Sino. Buri , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 18/18416-2 - Compreendendo florestas restauradas para o benefício das pessoas e da natureza - NewFor, AP.BTA.TEM
• Assunto(s): Cerrado Invasão biológica Restauração
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: campo úmido | cerrado | Invasão biológica | Mask R-CNN | restauração | Restauração e manejo de florestas tropicais

Resumo

As espécies exóticas invasoras são plantas, animais, ou organismos exóticos introduzidos em ecossistemas nativos através da quebra de barreiras geográficas, sejam elas antrópicas ou naturais. Essas espécies exóticas podem interferir negativamente no funcionamento natural do ecossistema ao qual foi inserida e modificar as relações ecológicas ali presentes. Com isso, essas espécies podem adquirir vantagens na disputa de alimentos e habitat, propiciando sua sobrevivência e rápida reprodução ou dispersão. A introdução de indivíduos Pinus spp. no Brasil, acarreta uma série de transtornos ambientais onde é inserido e pode propiciar o empobrecimento da biodiversidade das vegetações nativas. Quando uma espécie exótica com potencial invasor é detectada, surge a necessidade de um planejamento preventivo para garantir o gerenciamento de ações imediatas e tomadas de decisão. Portanto, para auxiliar no diagnóstico da espécie invasora torna-se urgente a demanda de ferramentas capazes de fornecer a localização e quantificação dos indivíduos. O objetivo deste trabalho é a aplicação dos algoritmos Mask R-CNN (Rede Neural Convolucional Regional de Máscara), como ferramenta de deep learning para fornecer por meio da segmentação de imagens de alta resolução espacial, a identificação de indivíduos Pinus spp., em uma área campo úmido nativo, localizada no campus Lagoa do Sino, da Universidade Federal de São Carlos. Os resultados obtidos com esse estudo contribuirão para otimizar a etapa de diagnóstico de invasão biológica, permitindo quantificar o número de indivíduos e sua distribuição espacial, colaborando para a posterior metodologia de planos de manejo mais efetivos para erradicação dos indivíduos invasores e portanto permitindo a restauração ecológica daquele ecossistema.