Reconhecimento de Espécies Florestais Madeireiras Utilizando Redes Neurais Convolucionais

Resumo

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.

Palavras-chave

Similaridade, Inteligência Artificial, Madeira.

Referências

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Copyright (c) 2025 Revista Brasileira de Criminalística

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Autor(es)

  • Raab Silva Noleto,
  • José Alberto Silva de Sá,
  • Zanderluce Gomes Luis,
  • Fernanda Carla Lima Ferreira,

    • Raab Silva Noleto

    Unifesspa

    https://orcid.org/0000-0003-3266-7451

    Graduada em Engenharia Florestal pela Universidade do Estado do Pará, especialista em Recomposição de Áreas Degradadas e Alteradas pelo Instituto Federal do Pará, mestre em Ciências Forenses pela Unifesspa, mestre em Políticas Públicas pela Flacso e Doutoranda em Ciências Florestais pela Universidade Federal Rural da Amazônia (UFRA). Atuo na elaboração de Projetos de Recuperação de Áreas Degradadas, perícias ambientais, avaliações de imóveis rurais e na defesa em processos de autuações e embargos ambientais, além de, atuar na pesquisa cientifica na área de tecnologia da madeira

    José Alberto Silva de Sá

    Unifesspa

    https://orcid.org/0000-0002-2023-0888

    Possui graduação em Ciências Biológicas pela Universidade Federal de Goiás, Mestrado e Doutorado em Botânica pela Universidade de Brasília (2013). Pós-doutorado em Biotecnologia Vegetal pela Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia - CENARGEN (2015). Atualmente é professora de Magistério Superior na Universidade Federal do Sul e Sudeste do Pará (Unifesspa). Tem experiência na área de Botânica, com ênfase em anatomia vegetal e fisiologia vegetal, atuando principalmente nos seguintes temas: fisiologia do desenvolvimento vegetal, propagação in vitro de plantas e conservação ex situ e morfogênese in vitro.

    Zanderluce Gomes Luis

    UEPA

    https://orcid.org/0000-0002-8703-8532

    José Alberto Silva de Sá nasceu em Belém-Pará-Brasil, em 1968. Graduouse em engenharia civil pela UNESPA, atual Universidade da Amazônia (UNAMA), em 1992. Seu mestrado em engenharia civil foi obtido na Universidade Federal do Pará (UFPA), em 2004. José Alberto Sá obteve o doutorado em engenharia elétrica na UFPA, em 2011, e realizou estudos de pós-doutorado em Geoinformática no Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), em 2018. Desde 2000, atua como perito criminal na Polícia Científica do Pará (PCEPA) (antigo CPC-RC) e desde 2023 atua, também, como coordenador de aperfeiçoamento e pesquisa da PCEPA. Desde 2008, atua como professor na Universidade do Estado do Pará (UEPA), trabalhando no Centro de Ciências Naturais e Tecnologia (CCNT). É professor colaborador no Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais (PPGCA-UEPA) e professor permanente no Programa de Mestrado Profissional em Ciências Forenses da Universidade Federal do Sul e Sudeste do Pará (PPGCF-UNIFESSPA). Trabalha nas áreas de pesquisa: Inteligência Artificial (Artificial Intelligence); Mineração de Dados (Data Mining); Geoinformática (Geoinformatics); Marketing Digital e Neuromarketing (Digital Marketing and Neuromarketing); Energia, Meio Ambiente e Sustentabilidade (Energy, Environment and Sustainability); Defesa Civil e Descargas Atmosféricas (Civil Defense and Atmospheric Discharges) e Ciências Forenses (Forensic Sciences).

    Fernanda Carla Lima Ferreira