Emergent tree species identification in highly diverse Brazilian Atlantic forest using hyperspectral images acquired with UAV

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Miyoshi, Gabriela Takahashi [UNESP]
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Tree species identification; Atlantic forest; Multitemporal spectral information; Superpixels; UAV; Identificação de espécies arbóreas; Mata Atlântica; Informação espectral multitemporal; VANT
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/192155

O objetivo desse doutorado é propor uma nova metodologia para identificar oito espécies arbóreas emergentes (i.e., que se sobressaem do dossel florestal), em diferentes idades e estágios de desenvolvimento e pertencentes à Mata Atlântica brasileira. Para tal, imagens hiperespectrais foram adquiridas em Julho/2017, em Junho/2018, e em Julho/2019 em um transecto localizado no fragmento florestal Ponte Branca, localizado a Oeste do Estado de São Paulo, onde a floresta é considerada estacional semidecidual e submontana. As imagens com resolução espacial de 10 cm foram adquiridas com câmara hiperespectral (500–900 nm) acoplada em veículo aéreo não tripulado (VANT ou UAV, do inglês Unmanned aerial vehicle) e, posteriormente corrigidas geometricamente e radiometricamente. Em seguida, as copas arbóreas individuais (ITCs, do inglês Individual tree crows) foram delineadas manualmente em cada conjunto de dados para serem utilizadas como referência para os experimentos. Dentre os experimentos realizados, destaca-se o uso do espectro normalizado para redução da variabilidade espectral intra-espécies, o uso da classificação baseada em regiões utilizando o algoritmo Random Forest e o uso de superpixexls para delineamento automático das ITCs em cada conjunto de imagens. Além disso, avaliou-se o uso dos superpixels multitemporais com diferentes atributos multitemporais (espectro normalizado, textura e índices de vegetação) e estruturais (derivados do modelo de altura das copas), sozinhos ou combinados, para identificação das espécies arbóreas. O melhor resultado foi obtido a partir do uso combinado do espectro normalizado com os índices de vegetação, onde o valor da área sobre a curva característica de operação do receptor (AUCROC, do inglês Area under the receiver operating characteristics curve) atingiu valores de até 0.964. A partir dos resultados obtidos destaca-se o desafio ao trabalhar com esse tipo de floresta, devido à falta de árvores emergentes (que se sobressaem do dossel florestal), e a existência de árvores com diferentes idades e estágios de desenvolvimento, resultando em alta variabilidade espectral e estrutural para uma mesma espécie. Adicionalmente, foi verificado que o uso dos atributos estruturais e texturais não auxiliaram a tarefa de identificação de espécies e, que a alta resolução espacial das imagens mostrou as sutis diferenças de posição espacial das copas nas imagens dos diferentes anos. Por fim, apesar dos desafios, tem-se que os resultados são promissores e mostraram ser possível identificar espécies de árvores utilizando a informação multitemporal.