Reconhecimento de Espécies Florestais Madeireiras Utilizando Redes Neurais Convolucionais - Silva Noleto, Raab; Silva de Sá, José Alberto; Gomes Luis, Zanderluce; Carla Lima Ferreira, Fernanda (Revista Brasileira de Criminalística, 2025)
O reconhecimento de uma árvore depende da presença das características morfológicas do vegetal, como folhas, flores, raízes, caules e troncos. No entanto, a transformação da árvore em madeira beneficiada elimina essas características do vegetal. Nesse sentido, a análise da anatomia da madeira é uma alternativa para reconhecê-la quando as demais características estiverem ausentes. O objetivo deste trabalho foi demonstrar o desempenho de uma rede neural convolucional para reconhecer, por meio da anatomia da madeira, sete espécimes identificadas até o nível de espécie (Bertholletia excelsa Bonpl., Cariniana estrellensis (Raddi) Kuntze, Erisma uncinatum Warm., Manilkara huberi (Ducke) A. Chev., Mezilaurus itauba (Meisn.) Taub. ex Mez, Grevillea robusta A. Cunn. ex R. Br. e Melia azedarach L.) e três ID reconhecidas até o nível de gênero (Hymenaea sp. Mart., Dipteryx sp. Aubl., Machaerium sp. Pers.)As imagens utilizadas foram coletadas do banco de dados “Forest Species Database - Macroscopic”, disponibilizado pelo Laboratório Visão Robótica e Imagem da Universidade Federal do Paraná (UFPR). Foram utilizadas 550 imagens da anatomia das madeiras em formato JPG, com resolução de 3264 x 2448 pixels. Por meio dos testes realizados na rede neural convolucional criada, obteve-se a matriz de confusão, a precisão, o Recall e o F1-score. Foi possível demonstrar a viabilidade no reconhecimento de espécies florestais madeireiras utilizando a inteligência artificial (IA) por meio da rede neural convolucional, com acurácia de 90% nos testes submetidos, demonstrando ser uma tecnologia promissora no reconhecimento de espécies florestais madeireiras.