Agrupamento Não-supervisionado de Espécies Arbóreas em Imagens de Drone

A informação sobre a distribuição espacial das espécies arbóreas em biomas tropicais é essencial para a conservação e o manejo sustentável desses ecossistemas. O objetivo deste trabalho é apresentar uma metodologia baseada em ferramentas não-supervisionadas de aprendizado profundo para agrupar espécies arbóreas em imagens de drones. Experimentos no bioma de cerrado mostram que: é possível separar as ITCs presentes em imagens RGB através de um modelo zero-shot de segmentação de objetos; essas segmentações são agrupadas por um modelo de deep clustering, onde os aspectos visuais são aprendidos comparando predições trocadas dos códigos, calculados por transporte ótimo, de transformações de uma mesma imagem; este modelo aprende protótipos representantes de características específicas do conjunto de dados (cores, formatos e texturas), permitindo uma estimativa da distribuição espacial de espécies de interesse na região.