Mostra de Extensão, Ciência e Tecnologia da Unisc

As plantas exóticas invasoras continuam a causar grandes perdas na biodiversidade e na função dos ecossistemas em todo o mundo. Ao invadir o ambiente natural essas espécies podem se tornar descontroladas, competindo com a flora nativa e consequentemente alterando o habitat físico e químico, além de impactar na abundância e riqueza de espécies e, concomitantemente, reduzir a diversidade e cobertura vegetal. Essa profunda transformação no meio pode resultar em impactos ecológicos e comprometer o fornecimento de serviços ecossistêmicos e a manutenção da biodiversidade. Estudos de vulnerabilidade ecológica, estimam que dos 17% do território mundial, não glacial, 16% deles, reconhecidos como hotspots de biodiversidade mundial, a exemplo a Mata Atlântica, estão altamente vulneráveis a invasões biológicas. Assim, o uso de técnicas rápidas e eficazes de detecção e monitoramento destas espécies são imprescindíveis para o controle e redução dos danos. O uso de veículo aéreo não tripulado (VANT) tem avançado significativamente no monitoramento ecológico de diferentes ecossistemas e na conservação da biodiversidade. E, devido a sua alta mobilidade e versatilidade, essas aeronaves oferecem imagens de alta resolução e rapidamente, permitindo o mapeamento de áreas florestais, corpos hídricos, áreas campestres e encostas íngremes, possibilitando a detecção destas espécies vegetais de particular interesse. Desta forma, a pesquisa teve como objetivo utilizar um VANT para identificar e quantificar a presença da espécie invasora Hovenia dulcis Thunb. (Rhamnaceae), na área do Cinturão Verde, fragmento de Mata Atlântica de preservação ambiental permanente, que caracteriza-se como um remanescente florestal urbano com cerca de 463 hectares da Floresta Estacional Decidual, localizado no município de Santa Cruz do Sul, RS, Brasil. Foi utilizado VANT da Marca DJI modelo Mini 2, os voos foram segmentados e automatizados utilizando o aplicativo DroneHarmony®, padronizando a altura de 100 metros, sobreposição frontal de 85% e sobreposição lateral de 70%. Posteriormente estas imagens foram processadas no software Open Drone Map® gerando uma ortofoto em escala e de alta resolução. Essas imagens então, foram carregadas no software QGIS® onde realizou-se a segmentação por pixel e posterior reconhecimento, interpretação e análise quantitativa da invasora H. dulcis. Resultados preliminares indicam, que a metodologia empregada é eficiente para a detecção e quantificação da invasora na área do Cinturão Verde, e que a H. dulcis encontra-se bem estabelecida e aumentando sua área de cobertura. Esses dados, reforçam a necessidade de ações concretas dos gestores públicos para controlar e minimizar os impactos do H. dulcis na região e garantir a manutenção de serviços ecossistêmicos.