Melhorando o Cuidado com as Árvores com Dados de Drones e Satélites

A Saúde das Árvores nas cidades e florestas tá em risco por causa das mudanças climáticas e das secas mais longas e severas. Os arboristas e profissionais de florestas tão enfrentando mais trabalho e, muitas vezes, têm menos gente pra ajudar. Pra dar uma força pra esses profissionais trabalharem de um jeito mais eficiente, tão propondo uma nova abordagem open-source. Esse método usa imagens aéreas capturadas por Drones e satélites pra criar informações detalhadas sobre as árvores, ajudando nas tarefas de manutenção.

#O Papel dos Drones e Satélites

Os drones, também conhecidos como Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs), são usados pra pegar imagens de alta qualidade das árvores em parques e florestas urbanas. Essas imagens ajudam a criar inventários das árvores e avaliar a saúde de cada uma. Mas, por causa das regras da União Europeia que limitam os voos de drones em áreas urbanas, também se usa dados de satélites. Além disso, Sensores de Umidade do Solo são instalados na cidade pra monitorar os níveis de água no chão, que é essencial pra saúde das árvores.

Bamberg, uma cidade na Alemanha, tem um banco de dados com cerca de 15.000 árvores, o que ajuda a coletar e analisar informações sobre a vitalidade das árvores. Todos os dados coletados de drones, satélites e sensores de solo são combinados e apresentados em uma aplicação web interativa. Essa ferramenta permite que arboristas e profissionais de florestas analisem os dados e tomem decisões melhores sobre a manutenção das árvores.

#Desafios das Mudanças Climáticas

A crise climática é uma ameaça séria pras árvores. O aumento das temperaturas e das secas pode tornar as árvores mais vulneráveis a pragas e aumentar as taxas de mortalidade. Arboristas e profissionais de florestas em Bamberg têm que lidar com esses problemas, mas muitas vezes fazem isso com pouco pessoal e grana.

Pra enfrentar esses desafios, um projeto chamado BaKIM foi iniciado em colaboração com autoridades locais e universidades. O projeto quer dar aos arboristas e profissionais de florestas informações melhores baseadas em dados coletados de drones e satélites. Usando uma combinação de deep learning, machine learning e métodos estatísticos, o projeto busca criar informações úteis e flexíveis pra cuidar das árvores.

#Coleta e Monitoramento de Dados

O BaKIM usa vários métodos de coleta de dados pra monitorar a saúde das árvores. As principais fontes de dados são drones equipados com câmeras de alta resolução. Esses drones são categorizados de acordo com seu peso e as áreas em que podem operar. Por exemplo, um drone de asa fixa é usado em áreas florestais fora da cidade, enquanto um quadricóptero menor pode operar em ambientes urbanos.

Além das imagens de drones, o BaKIM utiliza imagens de satélites e sensores de umidade do solo pra fornecer uma visão completa da saúde das árvores. O projeto foca em várias áreas designadas onde as árvores são monitoradas e amostradas.

#Métodos de Detecção de Árvores

Pra identificar e localizar as árvores de forma precisa, o projeto usa técnicas de deep learning em visão computacional. Isso envolve dois processos principais: detectar árvores individuais e delinear suas copas. Métodos anteriores eram baseados em técnicas tradicionais, mas os métodos novos de deep learning têm mostrado ser mais eficazes em identificar árvores em ambientes complexos.

Um método, chamado Faster R-CNN, ajuda a detectar árvores individuais, enquanto outro, o Mask R-CNN, fornece informações mais detalhadas sobre a forma das copas das árvores. Essas técnicas avançadas superam os métodos antigos e permitem avaliações mais precisas da saúde das árvores.

#Classificação Não Supervisionada das Espécies de Árvores

Um desafio no cuidado das árvores é identificar as diferentes espécies. Métodos tradicionais exigem que especialistas classifiquem cada árvore, o que pode demorar. O BaKIM introduz um método não supervisionado, que permite processar a classificação das espécies de árvores mais rápido com base nas imagens delas.

Esse método envolve capturar imagens das copas das árvores, pré-processá-las, extrair características e aplicar algoritmos de clustering pra categorizar as árvores sem precisar de muita intervenção humana. Ao simplificar o processo de classificação, os arboristas conseguem obter informações valiosas sobre a distribuição das espécies de maneira mais eficiente.

#Segmentação Semântica para Tarefas Específicas

Outra estratégia usada no BaKIM é a segmentação semântica, que classifica espécies de árvores em imagens aéreas sem focar em árvores individuais. Esse método usa uma estrutura chamada U-Net pra dividir as imagens em partes menores, identificando diferentes espécies de árvores em uma área maior.

Apesar de conseguir resultados úteis, algumas espécies continuam sub-representadas no conjunto de dados. O projeto tem como objetivo corrigir esse desequilíbrio, combinando classes menos frequentes em uma única categoria, facilitando a gestão das tarefas de classificação.

#Avaliando a Vitalidade das Árvores

Avaliar a vitalidade das árvores é crucial pra profissionais de florestas e arboristas. Duas abordagens são utilizadas: usar índices estatísticos derivados de dados multiespectrais e usar métodos de deep learning pra identificar sinais de estresse ou doenças nas árvores.

Índices estatísticos como o Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) ajudam a indicar a presença de vegetação saudável. Ao calcular esses índices a partir dos dados coletados, os arboristas conseguem avaliar melhor a saúde das árvores e fatores de estresse potenciais.

Além disso, o deep learning pode ajudar a identificar problemas específicos, como visco ou folhas mortas nas copas das árvores. Ao treinar modelos pra reconhecer essas condições a partir de imagens aéreas, o projeto busca estabelecer uma abordagem mais proativa no cuidado das árvores.

#Aplicação Web Interativa para Arboristas

Pra garantir que as informações geradas sejam acessíveis, o BaKIM inclui uma aplicação web interativa. Essa plataforma permite que arboristas e profissionais de florestas visualizem e analisem as informações coletadas. Eles podem filtrar dados, ver diferentes insights relacionados às árvores e avaliar as condições de um jeito fácil de usar.

#Conclusão e Próximos Passos

O BaKIM tá avançando na criação de uma ferramenta valiosa pra cuidado das árvores através de abordagens centradas nas pessoas. O feedback inicial dos arboristas e profissionais de florestas locais indica que as soluções sendo desenvolvidas são úteis pras tarefas do dia a dia.

Ao criar um banco de dados de dados aéreos e resultados de análises, o BaKIM pode facilitar futuros estudos de séries temporais. Isso é particularmente significativo pra entender o impacto das mudanças climáticas nas árvores. Os sensores de umidade do solo instalados também podem fornecer dados em tempo real sobre os níveis de água das árvores, ajudando na manutenção delas.

Enquanto a precisão dos inventários das árvores tá melhorando, o projeto busca refinar ainda mais os métodos pra alcançar resultados melhores. Mas é importante enfatizar que o BaKIM é projetado pra apoiar e não substituir a expertise dos arboristas e profissionais de florestas. No final, as informações aprimoradas podem ajudar eles no trabalho, levando a árvores mais saudáveis em Bamberg e além.