PlantAI: Aplicativo de classificação e localização de plantas em risco de extinção na Mata Atlântica

  • Felipe de Souza INPE
  • Giuliano Bertoti FATEC-SP
  • Rafael dos Santos INPE
  • Amita Muralikrishna INPE
  • Felipe Carlos INPE
  • Adriano Almeida INPE
  • Helvecio L. Neto INPE

Resumo


A identificação de espécies de plantas em extinção é uma tarefa importante, porém complexa. O projeto Lista Vermelha existe para catalogar a lista de plantas classificadas em diferentes níveis de ameaça e conta com uma equipe composta por profissionais responsáveis em avaliar o risco de extinção de espécies da flora brasileira. Ainda assim, devido à diversidade e à similaridade contida nos biomas brasileiros, a identificação correta de plantas não é uma tarefa trivial. Os avanços tecnológicos vieram contribuir neste sentido, tornando possível a obtenção de um grande volume de dados de diferentes fontes, o que motivou este trabalho a apresentar um aplicativo protótipo instruído para classificar plantas com diferentes níveis de ameaça da Mata Atlântica, e mapeá-las de forma colaborativa. Uma Rede Neural Convolucional foi treinada com amostras aumentadas de diferentes espécies de plantas, utilizando a técnica de transferência de aprendizado em diferentes blocos de convolução do modelo MobileNet, e é utilizada para a classificação online de imagens coletadas com o aplicativo. Os experimentos foram realizados no município de Jacareí-SP. Para as duas espécies avaliadas, Araucária e Pitanga, obteve-se a acurácia superior a 90%.

Palavras-chave: Identificação de plantas, mapeamento colaborativo, rede neural convolucional

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Publicado
30/06/2020
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DE SOUZA, Felipe; BERTOTI, Giuliano; DOS SANTOS, Rafael; MURALIKRISHNA, Amita; CARLOS, Felipe; ALMEIDA, Adriano; L. NETO, Helvecio. PlantAI: Aplicativo de classificação e localização de plantas em risco de extinção na Mata Atlântica. In: WORKSHOP DE COMPUTAÇÃO APLICADA À GESTÃO DO MEIO AMBIENTE E RECURSOS NATURAIS (WCAMA), 11. , 2020, Evento Online. Anais do XI Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, june 2020 . p. 1-10. ISSN 2595-6124. DOI: https://doi.org/10.5753/wcama.2020.11014.