A informação pública oficial sobre a localização de plantas exóticas invasoras (PEI) provém de agências nacionais de mapeamento, institutos de conservação florestal e, no caso da Europa, de entidades supranacionais como a Comissão Europeia (CE), através de serviços como o Joint Research Centre (JRC). No entanto, estes dados apresentam ciclos de atualização longos, baixa resolução espacial, descontinuidades geográficas e, geralmente, não fornecem informações específicas por espécie, limitando-se a indicar a presença genérica de PEI. Isso impede a localização precisa e a monitorização das várias espécies, dificultando o planeamento de, entre outras, medidas de mitigação.

A Acacia dealbata Link (mimosa), está presente em Portugal e exibe comportamento invasor. Os mapas disponíveis, produzidos pelo Instituto da Conservação da Natureza e das Florestas (ICNF) ou pela Direção Geral do Território (DGT), também sofrem das limitações indicadas anteriormente, comprometendo a gestão da mimosa.

Atualmente, os sistemas de deteção remota mais utilizados para mapear PEI são veículos aéreos não tripulos (VANT) e imagens de satélite de muito alta resolução (VHR). Embora eficazes à escala local, o mapeamento com VANT em escalas regionais/nacionais é inviável, por outro lado, o custo de aquisição de imagens VHR a nível nacional é proibitivo, especialmente a longo prazo. Poucos estudos exploram o uso de imagens de satélite públicas, como as do Sentinel-2 (Copernicus, CE), que oferecem resolução espacial de 10 m e curto intervalo de revisita (5 a 6 dias). No entanto, esses estudos limitam-se a escalas locais ou regionais. Isso deve-se à redução do desempenho dos modelos de classificação de imagem quando aplicados em paisagens distintas das usadas no seu treino, bem como ao esforço necessário para recolher dados de treino representativos e de qualidade a nível nacional ou transnacional. Esta necessidade de uma grande quantidade de dados de treino e com qualidade é acentuada quando consideramos novas abordagens de aprendizagem profunda ou de transformers de visão.

O projeto MAP.INVADER (Concurso de Projetos de IC&DT em Todos os Domínios Científicos 2023, Fundação para a Ciência e Tecnologia - https://www.mapinvader.pt - 12/2025-12/2028) tem como objetivo desenvolver uma abordagem de segmentação de imagens Sentinel-2 capaz de produzir mapas anuais de mimosa para Portugal Continental.

O objetivo principal do MAP.INVADER é o de utilizar sistemas VANT ou imagens VHR para gerar conjuntos de treino que serão depois utilizados numa abordagem de segmentação de imagem baseada em imagens Sentinel-2. Mitigar o esforço da criação dos dados de treino (delinear manualmente a copa em imagens VHR e VANT) vai ser central neste projecto, tendo em conta a sua aplicação nacional. Para tal, métodos de segmentação de imagem recorrendo a supervisão fraca vão ser desenvolvidos, onde um operador é apresentado com várias imagens de VANT e VHR e apenas tem de indicar se existe ou não a presença de mimosa. O projeto conta também com tarefas relacionadas com 1) as necessidades de possíveis utilizadores finais, entre eles, ICNF, DGT e Comunidade Intermunicipal da região de Coimbra (CIM-RC), servindo para guiar e avaliar os resultados do projeto, 2) criação de mapas nacionais de susceptibilidade de mimosa para guiar a aquisição de imagens VANT e compra de imagens VHR, 3) validação dos mapas anuais de mimosa para Portugal continental considerando os anos do projeto.