Animais

Imagens de satélite processadas com a ajuda de algoritmos de computador são uma nova ferramenta promissora para estudar a vida selvagem ameaçada – ScienceDaily

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Pela primeira vez, os cientistas usaram com sucesso câmeras de satélite junto com o aprendizado profundo para contar animais em paisagens geográficas complexas, dando aos conservacionistas um grande passo à frente no monitoramento de populações de espécies ameaçadas de extinção.

Para esta pesquisa, o satélite Worldview 3 usou imagens de alta resolução para capturar elefantes africanos se movendo através de florestas e pastagens. O sistema automatizado detectou animais com a mesma precisão que os humanos podem alcançar.

O algoritmo que permitiu o processo de detecção foi criado pela Dra. Olga Isupova, uma cientista da computação da Universidade de Bath, no Reino Unido. O projeto foi uma colaboração com a Universidade de Oxford, no Reino Unido, e a Universidade de Twente, na Holanda.

O Dr. Isupova disse que a nova técnica de levantamento permite que vastas áreas de terra sejam examinadas em questão de minutos, oferecendo uma alternativa muito necessária para observadores humanos contando animais individuais de aeronaves que voam baixo. À medida que atravessa a Terra, um satélite pode coletar mais de 5.000 km² de imagens em intervalos de poucos minutos, eliminando o risco de contagem dupla. Quando necessário (por exemplo, quando há cobertura de nuvens), o processo pode ser repetido no dia seguinte, na próxima revolução terrestre do satélite.

A população de elefantes africanos despencou no último século, principalmente devido à caça ilegal e fragmentação do habitat. Com aproximadamente 415.000 elefantes da savana africana em estado selvagem, a espécie é classificada como ameaçada de extinção.

“O monitoramento preciso é essencial se quisermos salvar as espécies”, disse o Dr. Isupova. “Precisamos saber onde estão os animais e quantos são.”

O monitoramento por satélite elimina o risco de incomodar os animais durante a coleta de dados e garante que os humanos não sejam prejudicados no processo de contagem. Também simplifica a contagem de animais que se deslocam de um país para outro, já que os satélites podem orbitar o planeta sem levar em conta controles de fronteira ou conflitos.

Este estudo não foi o primeiro a usar imagens de satélite e algoritmos para monitorar espécies, mas foi o primeiro a monitorar animais de forma confiável que se movem por uma paisagem heterogênea – ou seja, um pano de fundo que inclui áreas de pastagem, floresta aberta e cobertura parcial.

“Esse tipo de trabalho já foi feito com baleias antes, mas é claro que o oceano é todo azul, então contar é muito menos desafiador”, disse o Dr. Isupova. “Como você pode imaginar, uma paisagem heterogênea torna difícil identificar os animais.”

Os pesquisadores acreditam que seu trabalho demonstra o potencial da tecnologia para apoiar os conservacionistas em sua luta para proteger a biodiversidade e retardar o progresso da sexta extinção em massa, o evento de extinção em andamento desencadeado pela atividade humana.

“Precisamos encontrar novos sistemas de ponta para ajudar os pesquisadores a coletar os dados de que precisam para salvar espécies ameaçadas”, disse o Dr. Isupova.

Os elefantes africanos foram escolhidos para este estudo por um bom motivo: eles são o maior animal terrestre e, portanto, os mais fáceis de detectar. No entanto, o Dr. Isupova tem esperança de que em breve será possível detectar espécies muito menores do espaço.

“A resolução das imagens de satélite aumenta a cada dois anos e, a cada aumento, poderemos ver coisas menores com mais detalhes”, disse ele, acrescentando: “Outros pesquisadores conseguiram detectar ninhos de albatroz-preto contra a neve. Sem dúvida. o contraste entre preto e branco tornou tudo mais fácil, mas isso não muda o fato de que um ninho de albatroz tem um décimo do tamanho de um elefante. “

Os pesquisadores envolvidos neste projeto foram a Dra. Olga Isupova da Universidade de Bath, Duporge Island, o Dr. Steven Reece e o Professor David W. Macdonald da Universidade de Oxford, e o Dr. Tiejun Wang da Universidade de Twente.

Fonte da história:

materiais fornecido por Bath University. Nota: o conteúdo pode ser editado quanto ao estilo e comprimento.

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Traduzido de Science Daily

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