Banca de DEFESA: VINICIUS PAIVA GONCALVES

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: VINICIUS PAIVA GONCALVES
DATA: 26/08/2021
HORA: 13:30
LOCAL: Sala virtual
TÍTULO:
PALAVRAS-CHAVES:

Pinus. RPAS. Drone. GEOBIA. Aprendizagem de Máquina.

PÁGINAS: 181
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Geociências
RESUMO:

Espécies exóticas invasoras (EEI) em ambientes naturais são consideradas uma das
grandes causas de redução da biodiversidade global. No sul do Brasil, um dos mais
disseminados é o gênero Pinus, cuja dispersão anemocórica possibilita a
colonização espontânea de ambientes distantes das matrizes. Além disso, a
distribuição antrópica, muito impulsionada pela silvicultura, fez com que fontes
dispersoras chegassem a ecossistemas sensíveis e inaptos ao cultivo, como é o
caso das restingas da Ilha de Santa Catarina. Algumas iniciativas buscam contribuir
na reversão dessa tendência, já com excelentes resultados demonstrando que
persistência é fundamental. Portanto, para controlar o avanço da espécie sobre
áreas naturais, mais esforços são necessários para colaborar com tais iniciativas.
Nesse sentido, a aplicação de métodos de sensoriamento remoto que permitam
acompanhar a evolução nas áreas invadidas, ou mesmo o monitoramento daquelas
que já foram manejadas, apresenta-se promissora. Em função disso, foi proposta a
utilização de metodologias compostas por técnicas de sensoriamento remoto, em
diferentes escalas, com objetivo de realizar a detecção da ocorrência de
contaminações por Pinus sp. em paisagens naturais, como subsídio ao
planejamento das ações de controle em escala mais abrangente. Para trabalhos em
escala local, foi proposta a utilização de RPAS (drones) para identificar as áreas de
invasão mais recentes, em maior resolução, onde o manejo é mais simples, efetivo e
menos oneroso. Como resultados demonstrou-se a possibilidade de utilização de
séries históricas computadas a partir de produtos de sensoriamento remoto
disponíveis, e a implementação de técnicas de aprendizagem de máquina (machine
learning) para execução de classificação orientada a objetos (GEOBIA) em produtos
cartográficos gerados a partir de câmera RGB convencional embarcada em RPAS. O
trabalho foi executado a partir de softwares de código aberto para que a metodologia
possa contribuir, sem custos adicionais, com atividades de controle ambiental.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - LUIZ HENRIQUE FRAGOAS PIMENTA - NENHUMA
Presidente - 1094639 - MARIO FRANCISCO LEAL DE QUADRO
Externo à Instituição - NILTON NOBUHIRO IMAI - UNESP
Externo à Instituição - SILVIA RENATE ZILLER - NENHUMA
Interno - 1811378 - THIAGO PEREIRA ALVES