Artigo Anais do EBI - Encontro Brasileiro de Ictiologia

ANAIS de Evento

ISBN: 978-65-5222-033-2

UTILIZAÇÃO DE SOFTWARE NO AUXÍLIO À IDENTIFICAÇÃO DE INDIVÍDUOS DE RAIA-CHITA (AETOBATUS NARINARI)

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Publicado em 12 de fevereiro de 2025

Resumo

A raia-chita (Aetobatus narinari) é uma espécie bentopelágica que habita o oceano Atlântico, caracterizada por seu padrão de pintas diversificado e único, o que permite a identificação de indivíduos por meio da fotoidentificação, uma técnica não invasiva, especialmente importante para uma espécie classificada como “Dados Deficientes (DD)” nacionalmente. Para otimizar esse processo, utilizou-se o software Interactive Individual Identification System (I3S), que dados três pontos de referência e circulando as pintas, calcula a distância entre as marcações e gera uma lista de possíveis correspondências. Foram analisadas 814 imagens coletadas entre 2005 e 2018 por ciência cidadã, com a colaboração de mergulhadores do Arquipélago de Fernando de Noronha. O dorso das raias foi dividido em quatro regiões: cabeça, centro do dorso, nadadeira pélvica esquerda e nadadeira pélvica direita. Até o momento, apenas a nadadeira pélvica direita foi analisada, pois foi a região mais evidente em 20 dos 31 indivíduos reavistados. Ao todo, 40 imagens de 20 indivíduos previamente identificados manualmente foram usadas, sendo uma foto de referência e outra de comparação por indivíduo. Dentre os resultados, 65% (12 de 20) das identificações estavam em primeiro lugar, 85% (17 de 20) entre os três primeiros, e 100% entre os dez primeiros. Fatores como enquadramento, resolução e o intervalo temporal entre os registros – uma vez que ocorrem algumas mudanças no padrão de pintas ao longo dos anos – influenciaram a menor classificação em alguns casos, mas a adição de mais fotos de referência pode melhorar esses resultados. Os dados preliminares demonstram a eficácia do I3S na identificação e sugerem que a nadadeira pélvica direita é uma região promissora. Ademais, outras regiões do corpo serão analisadas, e a comparação entre elas ajudará a identificar as melhores áreas para fotoidentificação, além de fornecer diretrizes mais precisas para cientistas cidadãos ao capturar imagens com maior qualidade.

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