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Os pesquisadores desenvolveram um algoritmo que usa técnicas de visão computacional para medir árvores com precisão quase cinco vezes mais rápido do que os métodos manuais tradicionais.
Os pesquisadores, da Universidade de Cambridge, desenvolveram o algoritmo, que dá uma medida precisa do diâmetro das árvores, importante medida utilizada pelos cientistas para monitorar a saúde das florestas e os níveis de sequestro de carbono.
O algoritmo usa sensores LiDAR de baixo custo e baixa resolução que são incorporados a muitos telefones celulares e fornece resultados tão precisos, mas muito mais rápidos, do que as técnicas de medição manual. Os resultados são relatados na revista Sensoriamento remoto.
A principal medida manual usada na ecologia florestal é o diâmetro da árvore na altura do peito. Essas medições são usadas para fazer determinações sobre a saúde das árvores e do ecossistema florestal mais amplo, bem como quanto carbono está sendo sequestrado.
Embora este método seja confiável, uma vez que as medições são feitas no solo, árvore por árvore, o método é demorado. Além disso, o erro humano pode levar a variações nas medições.
“Quando você está tentando descobrir quanto carbono uma floresta está sequestrando, essas medições terrestres são extremamente valiosas, mas também demoradas”, disse a primeira autora Amelia Holcomb, do Departamento de Ciência e Tecnologia da Computação de Cambridge. “Queríamos saber se poderíamos automatizar esse processo.”
Alguns aspectos da medição florestal podem ser realizados usando sensores LiDAR caros para fins especiais, mas Holcomb e seus colegas queriam determinar se essas medições poderiam ser feitas usando sensores mais baratos e de resolução mais baixa, do tipo usado em alguns telefones celulares para aplicações de realidade aumentada.
Outros pesquisadores realizaram alguns estudos de medição florestal usando esse tipo de sensor, no entanto, isso se concentrou em florestas altamente manejadas, onde as árvores são retas, espaçadas uniformemente e a vegetação rasteira é regularmente limpa. Holcomb e seus colegas queriam testar se esses sensores poderiam retornar resultados precisos para florestas não manejadas de forma rápida, automática e em uma única imagem.
“Queríamos desenvolver um algoritmo que pudesse ser usado em florestas mais naturais e que pudesse lidar com coisas como galhos baixos ou árvores com irregularidades naturais”, disse Holcomb.
Os pesquisadores projetaram um algoritmo que usa um sensor LiDAR de smartphone para estimar o diâmetro do tronco automaticamente a partir de uma única imagem em condições de campo realistas. O algoritmo foi incorporado a um aplicativo personalizado para um smartphone Android e é capaz de retornar resultados quase em tempo real.
Para desenvolver o algoritmo, os pesquisadores primeiro coletaram seu próprio conjunto de dados medindo as árvores manualmente e tirando fotos. Usando técnicas de processamento de imagens e visão computacional, eles conseguiram treinar o algoritmo para diferenciar troncos de galhos grandes, determinar em que direção as árvores estavam se inclinando e outras informações que poderiam ajudá-lo a refinar as informações sobre as florestas.
Os pesquisadores testaram o aplicativo em três florestas diferentes – uma no Reino Unido, uma nos Estados Unidos e outra no Canadá – na primavera, verão e outono. O aplicativo foi capaz de detectar 100% dos troncos das árvores e teve uma taxa média de erro de 8%, comparável à taxa de erro da medição manual. No entanto, o aplicativo acelerou significativamente o processo e foi cerca de quatro vezes e meia mais rápido do que medir árvores manualmente.
“Fiquei surpreso com o fato de o aplicativo funcionar tão bem”, disse Holcomb. “Às vezes, gosto de desafiá-lo com um pedaço de floresta particularmente lotado ou uma árvore de formato particularmente estranho, e acho que não há como acertar, mas acerta.”
Como sua ferramenta de medição não requer treinamento especializado e usa sensores que já estão incorporados a um número crescente de telefones, os pesquisadores dizem que pode ser uma ferramenta precisa e de baixo custo para medição florestal, mesmo em condições florestais complexas.
Os pesquisadores planejam disponibilizar publicamente seu aplicativo para telefones Android ainda nesta primavera.
A pesquisa foi apoiada em parte pela bolsa de pós-graduação David Cheriton, pelo Conselho Nacional de Pesquisa do Canadá e pela bolsa de pós-graduação Harding Distinguished.
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