Através da utilização de imagens de drones, em plantios de 6 a 12 meses, é possível realizar a detecção automática de indivíduos arbóreos. A partir disso, é possível identificar automaticamente falhas de plantios e instruir equipes de campo de forma precisa, além da obtenção de variáveis como "área de copa" que servem como indicadores qualitativos do plantio.
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O projeto foca em utilizar algoritmos de detecção de objetos previamente treinados para identificar indivíduos arbóreos no campo. Este processo permite que falhas sejam reportadas junto com suas respectivas geolocalizações, possibilitando que o gestor do plantio oriente as equipes de campo de forma automatizada e precisa.
Em drones equipados com sensores RGB, é possível gerar o índice de vegetação MPRI (Modified Photochemical Reflectance Index). O MPRI, possui a capacidade de destacar a presença de clorofila em meio a outros elementos de campo, fazendo com que folhas sejam mais facilmente detectadas, ajudando na performance do algoritmo para a detecção.
Estudos prévios realizados (aguardando publicação) demonstram capacidade de detecção corretas de ≈ 96% para imagens utilizando índice de vegetação MPRI. Para composição RGB, a taxa de acertos foi de mais de ≈ 92%. Esses resultados mostram o quão promissora é a tecnologia, uma vez que a adição de mais imagens ao treinamento do algoritmo aumenta sua precisão nas detecções.
Após a detecção de cada indivíduo arbóreo, é possível utilizar algoritmos de segmentação para delimitar a copa. Visto que imagens de drones são, geralmente, georreferenciadas, é possível obter o tamanho de cada pixel e consequentemente calcular a área de copa dos indivíduos detectados.
A área de copa de um plantio torna-se uma variável de grande importância para fornecer informações qualitativas sobre o povoamento. Em conjunto com inventários que serão futuramente realizados no talhão florestal, a área de copa calculada pode ser utilizada como preditor de produção futura. Algoritmos de redes neurais artificiais são capazes de cruzar dados de inventário florestal com dados obtidos na segmentação e prever o comportamento futuro da floresta, fornecendo dados como incremento médio anual, produção em m³ entre outras variáveis.
Deste modo, o presente projeto trás uma abordagem inovativa que pode substituir a realização do senso manual no inventário florestal de sobrevivência, economizando recursos de equipe e potencializando o manejo florestal de precisão.
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