Mapeando Espécies de Árvores em Florestas Tropicais

As florestas tropicais úmidas são famosas pela sua rica variedade de espécies. Conseguir identificar diferentes tipos de árvores usando técnicas especiais de sensoriamento remoto é importante pra cientistas e pra galera que trabalha em várias áreas. Essa habilidade permite checagens em tempo real e monitoramento da biodiversidade e das variedades de espécies de árvores. Também ajuda a entender os ambientes onde essas árvores vivem e como elas interagem dentro do ecossistema. Essas informações podem ser cruciais pra esforços de conservação, já que ajudam a encontrar espécies específicas, estimar o carbono armazenado na floresta, rastrear espécies invasivas prejudiciais, gerenciar as necessidades hídricas, monitorar pragas e doenças, e aprender sobre a migração de animais.

Mapas que mostram a Copa das Árvores também são úteis pra avaliar como a incrível diversidade das florestas tropicais afeta os processos do ecossistema, inclusive a capacidade de lidar com as mudanças climáticas. No entanto, mesmo sabendo que ter muitas espécies diferentes pode tornar os ecossistemas mais estáveis, ainda não tá claro se essa diversidade é essencial devido à presença de algumas espécies que podem desempenhar papéis semelhantes.

Saber onde diferentes espécies de árvores estão distribuídas é importante pra examinar os impactos das atividades humanas e desenvolver planos efetivos pra gestão sustentável desses ecossistemas vitais. Do ponto de vista comercial, usar sensoriamento remoto pra mapear espécies de árvores pode acelerar os inventários florestais, que ajudam a avaliar os recursos disponíveis e planejar a colheita sustentável. No geral, esses insights apoiam políticas baseadas em evidências que visam equilibrar atividades humanas e proteção ambiental.

#Desafios em Mapear Espécies de Árvores Individuais

Mapear as copas das árvores individuais e identificar suas espécies em larga escala em florestas tropicais densas é desafiador. Delimitar com precisão as copas das árvores e classificar os pixels dentro dessas copas exige métodos avançados. O primeiro desafio é encontrar e contornar com precisão as copas individuais de cima, já que elas podem se sobrepor de maneiras complexas. A maioria dos esforços pra identificar árvores individuais focou em dados de lidar aéreos, que funcionou bem em florestas temperadas, mas enfrenta dificuldades nas copas intricadas das florestas tropicais.

Fotografias RGB podem fornecer informações de cor e textura pra diferenciar as árvores, mas analistas humanos muitas vezes discordam sobre onde as árvores estão localizadas e como suas copas são moldadas. Abordagens recentes usando uma tecnologia chamada Mask R-CNN mostraram promessas em utilizar a cor e textura das imagens RGB pra delinear melhor as bordas das copas das árvores vizinhas. No entanto, variações nas condições de iluminação, movimento das árvores, mudanças sazonais, e inconsistências na combinação de imagens podem resultar em uma delimitação imprecisa das copas.

Portanto, são necessários métodos que consigam combinar dados de diferentes datas e sejam testados contra dados confiáveis de verificação de campo.

#Dificuldade em Atribuir Rótulos de Espécies

Atribuir rótulos de espécies às copas das árvores também é difícil devido ao número elevado de espécies, com muitas sendo raras. As florestas tropicais têm muitas espécies, mas algumas são comuns enquanto a maioria tem poucos indivíduos por área. Em um grande estudo de mais de 640.000 árvores em várias parcelas de floresta na Amazônia, foi encontrado que uma parte significativa das espécies tinha populações de menos de 1.000 indivíduos, com apenas uma pequena porcentagem representando metade de todas as árvores. Essa distribuição enviesada ameaça a biodiversidade, já que muitas espécies estão em risco de extinção devido aos seus números pequenos.

Essa raridade complica os esforços pra identificar e estudar espécies de árvores usando sensoriamento remoto, já que espécies raras podem não ter representação suficiente nos dados pra serem detectadas ou classificadas de forma confiável. Embora as árvores tenham muitas espécies, a clorofila e outros pigmentos estão presentes na maioria. Isso torna difícil identificar espécies baseando-se apenas na pigmentação, já que espécies próximas podem compartilhar características específicas que influenciam suas propriedades espectrais. Fatores como a estrutura das folhas e composição química podem variar entre famílias, afetando suas propriedades espectrais.

No entanto, variações significativas nas propriedades espectrais podem ocorrer mesmo entre espécies próximas devido a diferenças em nível de gênero e espécie, condições ambientais, e o estado de saúde das plantas. Assim, enquanto algumas semelhanças existem entre membros da mesma família, estas não são absolutas, e uma classificação detalhada baseada em dados espectrais exige atenção a características específicas e técnicas avançadas de Aprendizado de Máquina.

#Uso de Sensoriamento Remoto Hiperspectral

O sensoriamento remoto hiperspectral mede a intensidade da luz em várias faixas espectrais estreitas, fazendo dele uma ferramenta poderosa pra mapear espécies de árvores. As propriedades espectrais das árvores são influenciadas por vários fatores, incluindo suas características bioquímicas e estruturais. Vários estudos mostraram que pequenas diferenças na reflectância espectral devido a essas características podem ser identificadas em dados hiperspectrais, permitindo o mapeamento de espécies e monitoramento de saúde em sistemas menos diversos.

No entanto, distinguir espécies em florestas tropicais densas tem se mostrado mais complexo. Alguns estudos conseguiram diferenciar um número limitado de espécies em ambientes tropicais usando dados hiperspectrais. Por exemplo, um estudo conseguiu identificar sete espécies em uma floresta tropical da Costa Rica, enquanto outro identificou 17 espécies nas florestas tropicais do Havai. A precisão da classificação é maior em áreas com espécies bem representadas. Mas as inúmeras características sobrepostas nos espectros tornam difícil identificar espécies individuais.

Desenvolver métodos que consigam analisar e separar efetivamente sinais espectrais em relação às características das espécies de árvores é crucial pra melhorar a detecção de espécies.

#Combinando Dados pra Melhorar a Detecção

Técnicas de visão computacional que integram informações ao longo do tempo poderiam aumentar a detecção e segmentação das árvores de copa. Dados RGB tradicionais, embora faltem em detalhes espectrais que os dados hiperspectrais oferecem, muitas vezes têm uma resolução espacial superior, especialmente quando obtidos de drones que operam perto da copa da floresta. O custo mais baixo desses sensores torna viável realizar pesquisas regulares na mesma área.

No entanto, as variações na copa da floresta, atmosfera e luz ao longo do tempo podem significar que os mapas de copas previstos diferem significativamente de uma data pra outra. Pra lidar com esse problema, uma abordagem de fusão de consenso pode combinar mapas de copas detectadas em diferentes datas. Ao combinar as copas de várias datas e calcular a média de seus parâmetros, é possível criar mapas que refletem um consenso sobre as localizações e formas das copas, potencialmente levando a uma delimitação mais consistente e precisa.

Nesse estudo, um novo método de mapeamento de árvores da floresta tropical é proposto, que foca em:

1. Delimitar com precisão as copas de árvores individuais.
2. Classificar a espécie de cada árvore.

A delimitação automática das copas individuais foi realizada usando o detectree2, uma ferramenta baseada em uma arquitetura de deep learning. Pela primeira vez, o método combina copas de árvores identificadas em pesquisas aéreas repetidas, analisando se a identificação de consenso entre múltiplos mapas melhora a precisão.

#Questões de Pesquisa

O estudo explora várias questões de pesquisa importantes:

1. Combinar informações de diferentes datas pode melhorar a precisão dos mapas de copas de árvores a partir de imagens aéreas?
2. Uma ampla gama de espécies de árvores tropicais pode ser classificada com precisão usando dados hiperspectrais?
3. Qual tipo de classificador de aprendizado de máquina é mais eficaz na previsão de espécies de árvores a partir de dados hiperspectrais?
4. Quantas amostras de uma determinada espécie são necessárias pra alcançar uma boa precisão de classificação?
5. Quais comprimentos de onda específicos são mais eficazes na determinação de espécies?
6. Como os espectros de reflectância das árvores se relacionam com suas famílias evolutivas?
7. As propriedades espectrais observadas dentro das copas das árvores mostram sinais evolutivos?
8. Os comprimentos de onda mais úteis pra classificação são também aqueles com fortes sinais evolutivos?
9. Espécies mais próximas tende a serem confundidas com mais frequência em sua classificação do que aquelas que estão distantes?

Ao combinar o mapeamento de copas de árvores validado em campo e técnicas de aprendizado de máquina, um método confiável e preciso pra delimitar copas de árvores e prever suas espécies foi desenvolvido. Esse método usa trabalho de campo tradicional, aprendizado de máquina avançado, dados de sensoriamento remoto de alta resolução e insights da evolução das plantas, oferecendo uma nova abordagem para mapear espécies de árvores.

#Área de Estudo e Métodos

A pesquisa ocorreu nas florestas da Estação de Campo de Paracou na Guiana Francesa, onde florestas tropicais de baixa altitude prosperam em solos rasos. A área recebe aproximadamente 3.200 mm de chuva anualmente, com uma estação seca de meados de agosto a meados de novembro. A estação de campo possui várias parcelas permanentes contendo um vasto número de árvores de diferentes espécies.

Os dados foram coletados usando uma câmera montada em UAV e um espectrômetro de imagem montado em avião, ambos alinhados a um modelo de altura da copa produzido por dados de LiDAR. Uma rede neural convolucional foi aplicada aos dados UAV-RGB coletados em várias pesquisas pra localizar e delimitar copas de árvores individuais. As imagens hiperspectrais foram então usadas pra classificar as espécies dessas copas. Cada espécie de árvore reflete e absorve luz de maneira única em diferentes comprimentos de onda, criando uma assinatura espectral que pode ajudar a distinguir as espécies.

As etapas de aquisição e processamento de dados incluíram imagens RGB de alta resolução coletadas usando UAVs em intervalos regulares, enquanto dados hiperspectrais foram coletados usando sensores que abrangem uma ampla faixa de comprimento de onda. A co-registração dos dados garantiu que um alinhamento espacial preciso fosse alcançado entre os vários conjuntos de dados pra apoiar análises confiáveis.

#Construindo o Banco de Dados de Verdades de Campo

Pra treinar e validar os modelos, um conjunto de copas de árvores delineadas manualmente, junto com rótulos de espécies, foi criado. Esse banco de dados foi construído ao longo de várias missões de campo, sobrepondo camadas de sensoriamento remoto e refinando os contornos das copas das árvores. Cada copa recebeu pontuações de confiança em relação à sua integridade e correspondência com árvores específicas no inventário.

O trabalho de campo desempenhou um papel essencial na atualização e refino das copas com base em observações in-situ. O conjunto de dados resultante forneceu uma referência robusta pra Classificação de Espécies e treinamento de modelos.

#Delimitação de Copas Automatizada e Fusão

As copas de árvores delineadas manualmente foram divididas em conjuntos de treinamento e teste com base em suas localizações geográficas pra garantir independência na avaliação de desempenho. A ferramenta detectree2 foi treinada nas copas desenhadas à mão e nas correspondentes imagens RGB. Vários modelos foram testados pra entender melhor qual nível de dados de treinamento é necessário pra um mapeamento preciso.

Os modelos foram usados pra prever e delimitar copas de árvores na região com base nos scans de UAV. As saídas foram combinadas em mapas de consenso pra refletir acordos entre datas e melhorar a precisão de segmentação. Avaliações da precisão de segmentação foram realizadas medindo as sobreposições entre previsões e copas de referência.

#Classificação de Espécies

Uma vez que as copas das árvores foram mapeadas, foi necessário atribuir rótulos de espécies a elas. Pra alcançar isso, um classificador foi treinado usando dados hiperspectrais extraídos das copas de árvores delimitadas, com foco em identificar espécies específicas. Dada a representação variada de espécies dentro do conjunto de dados, um método de amostragem estratégico foi empregado pra garantir uma avaliação justa entre as espécies.

Vários classificadores foram avaliados pra determinar qual deles forneceu o melhor poder preditivo. A precisão da classificação também foi analisada com base no número de copas de treinamento disponíveis pra cada espécie.

#Importância das Faixas de Onda

O estudo examinou as faixas de comprimento de onda mais importantes pra distinguir com precisão entre espécies. Bandas na faixa superior da borda vermelha mostraram-se essenciais pra discriminação de espécies, enquanto outras faixas de comprimento de onda também foram significativas pra identificar várias características.

#Sinais Filogenéticos nos Espectros

A pesquisa explorou se os espectros de reflectância observados dentro das copas das árvores exibem sinais evolutivos. A maioria das bandas espectrais mostrou sinais filogenéticos notáveis, indicando que espécies próximas refletem luz de maneiras semelhantes. No entanto, uma correlação negativa foi encontrada entre a força dos sinais filogenéticos e sua utilidade na classificação.

#Confusão Entre Espécies Próximas

A análise também avaliou a tendência de espécies próximas serem confundidas durante a classificação. Os resultados sugeriram que, conforme a distância filogenética entre as espécies diminuía, a probabilidade de erro na classificação aumentava.

#Conclusão

Mapear espécies de árvores em florestas tropicais é crucial pra entender processos ecológicos em uma escala maior. Este estudo melhorou a capacidade de identificar espécies usando sensoriamento remoto, alcançando maior precisão com mais espécies do que esforços anteriores. Ao focar em uma ampla gama de espécies e utilizar dados de alta qualidade de múltiplas fontes, um progresso significativo foi feito em mapear com precisão espécies de árvores e suas copas.

Esforços pra melhorar a classificação de espécies, aumentar a precisão do mapeamento e lidar com desafios de transferibilidade em diferentes locais florestais estabeleceram as bases para pesquisas futuras. Os avanços nas técnicas de aprendizado de máquina combinados com dados de campo confiáveis e imagens de alta qualidade permitem uma compreensão mais aprofundada das florestas tropicais, oferecendo insights que podem informar esforços de conservação e apoiar práticas de gestão sustentável.