PREDIÇÃO DE PARÂMETROS BIOQUÍMICOS DE MANGUEZAIS POR MEIO DE REDE NEURAL MULTI-TASK E IMAGENS HIPERESPECTRAIS AÉREAS

Atualmente, no nível do dossel, existem poucas técnicas eficazes para avaliar a saúde das plantas por meio dos compostos foliares, visando medir a degradação em resposta a estressores. Assim, o presente estudo explora a utilização de Redes Neurais Convolucionais Multi-Task (MTS-CNN) para quantificar e prever variáveis bioquímicas, tais como clorofila e amido, em uma região de mangue afetada por um derramamento de óleo histórico. O modelo alcançou uma precisão variando de 0.85 a 0.96 nas diferentes tarefas, destacando a escalabilidade dos dados coletados ao nível drone para as imagens aéreas. Isso sugere um potencial promissor para a aplicação em dados de satélites, contribuindo significativamente para a conservação de ecossistemas costeiros em um cenário de degradação ambiental.