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Caçadores de python da Flórida podem ter uma nova ferramenta


Assim como o governador anunciou o início da temporada de caça ao python na Flórida neste mês, pesquisadores da University of Central Florida publicaram um estudo único que mostra que câmeras de infravermelho próximo (NIR) podem ajudar os Caçadores a rastrear de maneira mais eficaz essas cobras invasivas, especialmente à noite.

As cobras, que podem chegar a 26 metros de comprimento e 90 quilos, invadiram Everglades, na Flórida, ameaçando espécies nativas e perturbando o ecossistema. O número de espécies nativas comuns vistas em Everglades desde que as cobras foram descobertas na década de 1990 caiu em algumas espécies em 90% até 2010, de acordo com um estudo anterior. Desde então, o estado vem implementando estratégias de mitigação e incentivando os moradores a caçarem enormes cobras. Em média, as cobras colhidas em Everglades têm cerca de 2,5 metros de comprimento, de acordo com a Comissão de Conservação de Peixes e Vida Selvagem da Flórida.

O novo estudo descobriu que usando câmeras NIR, pítons podem ser detectados 20 por cento mais longe do que com câmeras visíveis. Os pesquisadores dizem que com mais trabalho eles poderiam desenvolver um sistema automatizado de detecção de cobras. Isso pode ser uma virada de jogo, especialmente porque as pítons estão marchando para o norte e podem ameaçar as espécies nativas no extremo norte da Virgínia e no Texas a oeste.

“A remoção manual de pítons birmaneses tem sido a estratégia de gerenciamento mais eficaz, mas as cobras são difíceis de ver devido à sua camuflagem natural”, disse Kyle Renshaw, co-autor do estudo e professor assistente no CREOL – UCF College of Optics. e fotônica. “As câmeras NIR ajudarão os caçadores de python a encontrar e eliminar pythons. Essas câmeras pequenas e baratas podem ser montadas em caminhões ou drones para ajudar a capturar pythons difíceis de encontrar. O uso de câmeras também abre a possibilidade de detecção automatizada usando algoritmos de imagem . mais rápido e completo do que os caçadores podem fazer por conta própria. “

Jennifer Hewitt, uma estudante de pós-graduação no laboratório de Renshaw, liderou o estudo, que foi publicado esta semana no jornal. Ótica aplicada.

Essa pesquisa é um exemplo de como as câmeras podem ser “ajustadas” para melhorar o desempenho de uma tarefa específica, afirma o pesquisador. Banda de detecção, constantes de tempo, parâmetros de lente, processamento de imagem e algoritmos fornecem um rico conjunto de variáveis ​​para otimizar um sistema de câmera para uma aplicação específica. O trabalho com as cobras contou com a visualização de uma posição estacionária, mas a equipe espera expandir seu trabalho para incluir sensores móveis.

“Isso poderia ter ótimas aplicações em busca e resgate, detecção de explosivos, segurança de fronteira, etc.”, diz Renshaw. “Jen está desenvolvendo e testando modelos para pesquisas por tempo limitado usando uma câmera em movimento enquanto falamos como parte de sua tese.”

Como eles fizeram isso?

O trabalho baseia-se na caracterização anterior da refletividade espectral de pítons realizada no CREOL pelo então professor da UCF Ron Driggers.

Hewitt coletou imagens de pítons em diferentes lugares e com diferentes origens. As imagens foram coletadas por meio de duas câmeras semelhantes que diferiam apenas em sua sensibilidade espectral. As imagens foram tiradas durante o dia e a noite em 10 locais diferentes com folhagem semelhante.

Hewitt então escreveu um software para apresentar imagens aleatórias aos voluntários, pedindo-lhes que “clicassem” na cobra na cena. Algumas cenas não continham cobras. As respostas dos usuários foram coletadas e analisadas. Os voluntários passaram uma hora olhando imagens em um computador para localizar pítons e clicando na imagem de python.

“Tanto para as condições diurnas quanto noturnas, os voluntários foram capazes de detectar as pítons mais com NIR do que com as visíveis”, disse Hewitt. “A partir daqui, continuamos a ajustar o sistema de câmeras para melhorar ainda mais a taxa de detecção.”

As câmeras NIR foram ajustadas para cobras e parecem ser mais eficazes à noite porque a camuflagem da cobra não cria o mesmo brilho que o faz à luz do sol.

Renshaw ingressou na UCF em 2015. Ele tem um Ph.D. em física aplicada e um mestrado em engenharia elétrica pela Universidade de Michigan. Ele também é bacharel em engenharia física pela Cornell University. Ele dirige o Laboratório de Optoeletrônica de Filme Fino (TFO), que realiza pesquisas e desenvolvimento de materiais, componentes e tecnologias para sistemas de imagem.

Fonte da história:

Materiais fornecido por University of Central Florida. Nota: o conteúdo pode ser editado quanto ao estilo e comprimento.


Traduzido de Science Daily

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