27/01/2022

O biólogo Fabien Hubert Wagner conseguiu determinar a ocorrência e a distribuição de quaresmeiras (árvores do gênero Pleroma) por meio de sua floração em todo o domínio da Mata Atlântica. Para isso, utilizou imagens de satélite de acesso gratuito e o chamado deep learning, um recurso de inteligência artificial.
A detecção é possível por meio da coloração das flores da quaresmeira, cujos tons variam do magenta ao roxo. Capturadas por imagens de satélite disponíveis gratuitamente, cobrindo o período de junho de 2016 a julho de 2020, as manchas roxas foram posteriormente identificadas e diferenciadas de outras árvores com o auxílio de recursos de uma rede neural (deep learning).
Segundo Wagner, que é pesquisador na Fundação de Ciências, Aplicações e Tecnologia Espacial (Funcate) de São José dos Campos, mapear a distribuição espacial de uma planta é um desafio atual em ecologia e trata-se da primeira vez que se utiliza essa metodologia no Brasil para tal fim. Hoje, ainda se quantifica a ocorrência espacial de plantas por estatística, com base em informações sobre o clima e a precipitação, entre outras.
“O método que aplicamos é bastante novo, há duas ou três pessoas publicando sobre isso hoje em dia. Existem estudos no Panamá e na Costa Rica, mas em florestas pequenas. Aqui no Brasil, desenvolvi [a técnica] em 2018 para mapeamento de manacás-da-serra, num primeiro trabalho feito com imagens de muito alta resolução. Neste estudo com as quaresmeiras, foram usadas imagens de resolução média, nas quais um pixel representa 10 metros quadrados. Nesse caso, o que pude ver foram grupos de árvores da mesma espécie. Nossa sorte é que a Pleroma ocorre em agrupamentos, sendo uma árvore muito comum, bem conhecida.”
Foram usadas 33.798 imagens dos satélites Sentinel-2 para detectar e mapear a ocorrência das quaresmeiras. O artigo foi publicado na revista Scientific Reports.
“São imagens que, juntas, cobrem a área que precisamos. Lembrando que há dois lados a se considerar: o temporal, pois as imagens são feitas a cada cinco dias, e o lado da área que se pode cobrir com as imagens gratuitas. Eu pensei muito nessa questão da gratuidade, porque as imagens com maior resolução são caras. Já os dados que embasam este artigo podem ser baixados por qualquer pessoa”, diz Wagner.
O trabalho teve o apoio da FAPESP por meio de projeto de Auxílio à Pesquisa – Apoio a Jovens Pesquisadores, e de bolsa de Apoio a Jovens Pesquisadores, ambos recebidos por Wagner.
O cientista explica que treinou a rede neural para reconhecer as flores da quaresmeira e outras ocorrências parecidas, como o ipê-roxo, por exemplo. “O ipê-roxo tem flores mais ou menos da mesma cor das flores da quaresmeira, mas esta projeta um rosa muito uniforme, porque é uma árvore pequena que ocorre em grupo, e não se consegue diferenciar as copas individuais das árvores. Já os ipês são muito altos e geralmente ocorrem solitariamente, em florestas muito sombreadas.”
Após detecção pelo algoritmo, o olho humano consegue distinguir os ipês das quaresmeiras durante a análise dos resultados.
Ele optou por técnicas de deep learning, que conseguem realizar tarefas que um humano pode realizar, mas de forma mais rápida e mais consistente.
“As técnicas tradicionais de machine learning consideram um pixel só. O deep learning considera o pixel e também os seus vizinhos. Ele permite entender melhor o contexto, traz informação a mais. Consegue diferenciar o que é e o que não é informação de interesse para a pesquisa. É mais potente, pois é capaz de realizar tarefas humanas, aquelas que conseguimos realizar com o sentido da visão.”
Para treinar o modelo ele usou mais de 100 mil imagens como amostras. “Mas são muito pequenas, recortes que representam um pouco mais de 1 quilômetro quadrado. Como eu já tinha feito um trabalho antes e coberto a região da Serra do Mar, já tinha imagens mapeadas e já sabia onde encontrar as amostras.”
O método desenvolvido por Wagner poderia ser usado para detectar a ocorrência de outros tipos de árvores que dão flores coloridas. “Seria possível mapear também as árvores que têm flores amarelas. Não escolhi essa cor porque é um pouco mais difícil de observá-la no meio do verde da mata. Mas seria possível.”

A matéria completa pode ser lida no Ciclo Vivo