While more and more technologies and software are being created and applied for the ocean setting,
most of them still remain at high cost, and hinder the data to wider public. Understanding the
marine biodiversity can be achieved through numerous ways, however, there is a lack of consensus
and operability when depicting the marine megafauna population. Moreover, Deep Learning (DL)
techniques are becoming accessible to wider population, and there is a potential of exposing them
to the marine biologists, involving them to participate in public web-based dashboards, depicting
those data.
This dissertation addresses such issues, by providing an interactive dashboard, capable of fa cilitating the classification, prediction and deeper analysis of marine species. Using the State of
Art (SoA) Machine Learning (ML) techniques for image vision, and providing the interactive vi sualizations, this thesis seeks to provide a less cumbersome apparatus for marine biologists, who
can participate further in data gathering, labelling, depicting, ecological modelling, and potential
calls for action.
In further, this dissertation document provides the aquatic dashboard functionality using
Human-Computer Interaction (HCI) techniques and interactive means to ease the upload, clas sification, and visualization of collected marine taxa, with a case study on marine megafauna
imagery (e.g. whales, dolphins, sea birds, seals and turtles). As it will be hereinafter described,
marine biologists, as end users, will evaluate of the proposed dashboard.Todos os dias surgem novas tecnologias e softwares que podem ser aplicados no ecossistema
marinho, sendo que a maioria destas permanecem com um custo elevado, dificultando assim o
acesso ao público em geral. O conhecimento deste sistema e de toda a biodiversidade nele existente,
pode ser alcançado de diversas formas, no entanto, existe uma falta de consenso e operacionalidade
ao descrever a população de megafauna. Além disto, técnicas de aprendizagem automática como
o deep learning, permanecem acessíveis a uma população mais ampla, e existe o potential do
envolvimento de profissionais da área, mais conhecidos como biólogos marinhos, para participar
na criação e usabilidade de plataformas conhecidas como dashboards.
Esta tese tem como função debater estas questões, fornecendo um dashboard interativo, capaz
de facilitar a classificação, previsão e análise mais profunda das espécies marinhas. Usando técnicas
de aprendizagem automática de última geração, para informação visual em imagens, e fornecer
interfaces visuais muito interativas, esta tese procura fornecer uma ferramenta simples para os
biólogos marinhos, podendo assim participar na recolha de dados, rotulagem, modelação ecológica
e possíveis pedidos de alerta.
A dissertação produzirá um dashboard funcional, utilizando técnicas de Interação Humano
Computador (HCI) e meios interativos para facilitar o carregamento de dados, a classificação e
visualização da fauna marinha coletada (p.ex. baleia, golfinho, ave marinha, foca e tartaruga).
Como será descrito durante este manuscrito, biólogos marinhos, como utilizadores finais, irão
participar na avaliação deste proposto dashboard
