Identificação de Palmeiras (Arecaceae) Nativas em Áreas de floresta tropical baseado em Rede Neural Convolucional com imagens de VANT
DOI:
https://doi.org/10.26848/rbgf.v16.5.p2360-2374Palavras-chave:
Segmentation, deep learning, CNN, palm trees, remote sensing.Resumo
As palmeiras são componentes importantes para a manutenção da biodiversidade e ecossistemas em florestas tropicais. Além disso, elas são amplamente utilizadas por comunidades extrativistas para diversos fins, como alimentação, medicina e comércio. No entanto, o conhecimento sobre identificação e sua distribuição realizado por abordagens tradicionais apresentam baixa taxa de acurácia relatada e alto custo financeiro e operacional. Para solucionar esse problema, as redes neurais artificiais, especialmente as convolucionais, estão sendo utilizadas para reconhecimento de padrões em imagens, principalmente se coletadas por equipamentos remotos de baixo custo, como drones. Tais redes têm apresentado altas taxas de precisão na identificação de espécies florestais. Esse estudo propõe um método para classificar palmeiras nativas da família Arecaceae em áreas de floresta tropical, utilizando imagens adquiridas por um veículo aéreo não tripulado de baixo custo operacional e uma rede neural convolucional. O método alcançou resultados mais precisos do que as abordagens convencionais, com uma acurácia de 95,86% e métricas de precisão de 99,57% e Recall de 95,95%. Desta forma, os mapas derivados desses sistemas de baixo custo podem ser úteis para apoiar projetos de manejo e monitoramento florestal comunitário na Amazônia.
Palavras-chave: segmentação, aprendizado profundo, CNN, palmeiras, sensoriamento remoto.
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