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Abstract:
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Antes do advento de microscópios e biologia molecular, a identificação
de espécies era realizada por meio de características macroscópicas.
Atualmente, faz parte de uma identificação precisa uma combinação
de características macro e micromorfológicas, químicas e moleculares.
Existem espécies similares e microscopicamente, metabolicamente ou
geneticamente distintas. Assim como existem organismos com morfolo-
gia variada, mas que molecularmente compreendem uma única espécie.
Estas dificuldades nos processos de identificação são reconhecidas por
toda a comunidade científica.
Mesmo frente a essas dificuldades é de conhecimento comum que
existem muitas espécies neotropicais que podem ser reconhecidas
pela morfologia capturada em uma fotografia, sendo essas em nível de
espécie ou enquadrada em algum outro grupo taxonômico. Deste modo,
este guia tem como objetivo propor uma metodologia padrão para a
captura de imagens que possibilitem o reconhecimento de espécies de
macrofungos por meio de fotografias em um aplicativo, app MIND.Funga.
Este aplicativo está ligado à uma base de dados que são utilizados para
treinar uma rede neural artificial (inteligência artificial) com o objetivo
de reconhecimento de fungos através de imagens.Assim, os passos a seguir sugerem boas práticas de fotografia de macrofungos para que as imagens contenham um número mínimo de informações importantes, possibilitando uma maior eficiência do algoritmo
do aplicativo no reconhecimento de espécies e/ou grupos taxonômicos
mais inclusivos. |
