Banca de DEFESA: BRUNO GEIKE DE ANDRADE

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : BRUNO GEIKE DE ANDRADE
DATA : 18/02/2020
HORA: 08:00
LOCAL: Instituto de Florestas
TÍTULO:

SISTEMA DE IDENTIFICAÇÃO DE ESPÉCIES LENHOSAS POR MEIO DE ANÁLISE DE IMAGENS DIGITAIS


PALAVRAS-CHAVES:

Identificação de Madeiras


PÁGINAS: 30
RESUMO:

Avanços nas áreas de Visão Computacional e Machine Learning têm levado ao surgimento de novas soluções e melhorias em vários problemas e procedimentos nas mais diversas áreas da Ciência.  Na área da Ciência Florestal, a identificação de espécies por meio da análise anatômica da madeira é um procedimento com grande potencial para a aplicação de sistemas automatizados e inteligentes. Um anatomista da madeira é facilmente capaz de identificar famílias botânicas e alcançar o nível de gênero em espécies com os quais tenha familiaridade. Contudo, a demanda atual para a identificação de espécies lenhosas está tornando-se cada vez maior que a disponibilidade de especialistas ou nossa capacidade de treina-los (Hermanson & Wiedenhoeft. 2011).

            Vários trabalhos na literatura apresentam o potencial de sistemas automatizados e inteligentes para a identificação de espécies lenhosas. Neste trabalho, nosso foco são os sistemas que se encaixam na abordagem macroscópica, de modo a fazer bom uso da praticidade e rapidez de resposta que lhes são inerentes. No trabalho de Hermanson & Wiedenhoeft (2011) os autores apresentam uma revisão sobre Machine Vision no contexto da identificação de espécies lenhosas. Basicamente, um sistema de visão computacional consiste em cinco etapas: aquisição de imagens, pré-processamento, segmentação, extração de características e classificação de padrões (Backes e Sá Junior, 2016). Embora todas sejam relevantes para o sucesso do sistema, as duas etapas finais geralmente apresentam um mais alto nível de complexidade e comumente são o principal objeto de investigação e detalhamento nos trabalhos recentemente publicados.

Especificamente para a identificação de espécies lenhosas, é interessante considerar uma fase adicional na qual deve ser executado o preparo da superfície da madeira. Tradicionalmente, a análise macroscópica é realizada após a execução de um corte superficial com uma faca ou equipamento similar.  O uso de lixas no preparo da superfície é possível, mas deve ser evitado, pois, em geral, pode obstruir os vasos e causar maior dificuldade na visualização dos mesmos. Além disto, para alcançar um resultado satisfatório com o uso de lixas, o usuário deve utilizar granulações sequencialmente crescentes, tornando o método demasiadamente trabalhoso para execução em campo.  O uso de lixas no preparo da madeira foi empregado nos trabalhos de Paula et al (2014), Ibrahim (2017) e Ravindran (2018). Apesar de ser consideravelmente importante, o preparo da superfície da madeira nem sempre é descrito na literatura (Yousof et. al, 2013 ; Wang et al., 2013 ; Zamri et al., 2016).

Vários sistemas propostos na literatura têm alcançado um índice de acerto superior a 95%. Destacam-se a acurácia de 98.7% alcançado por Yusof et al., (2013) e 97.77% alcançado por Paula Filho et al., (2014). Em ambos os casos, uma combinação de diferentes descritores foi utilizado.  Para Ravindran et al., (2018), um  sistema com mais de 90% de acerto é mais do que adequado para emprego em triagens rápidas em campo. Vários sistemas têm, portanto, alcançado este requisito.

Não obstante, até o momento não se verifica uma proposta integralmente passível de utilização no campo. Todos trabalhos presentes na literatura apresentam algum tipo de restrição para tal utilização, seja devido ao preparo da superfície da madeira com uso de lixas (Paula et al., 2014), seja devido ao elevado grau de sofisticação usado na aquisição de imagens (Wang et al., 2013), seja devido ao elevado custo computacional do método (Ravindran et al., 2018).

Objetivo Geral: Neste sentido, este trabalho busca contribuir para esta problemática ao avaliar um sistema de prático e de baixo custo para a identificação de espécies lenhosas com o uso de Smarthphones para a aquisição de imagens.

Objetivos Específicos: Os objetivos específicos deste trabalho estão intimamente vinculados a cada uma das diferentes etapas do sistema de aquisição de imagens.

Preparo da Superfície da Madeira: avaliar a qualidade da superfície da madeira preparada com o uso de facas; avaliar a influencia da umidade da madeira, e sua variabilidade, na eficiência do sistema.

Aquisição e Pré-Processamento de Imagens: avaliar diferentes configurações de imagem em relação à Exatidão e ao custo computacional do sistema.

Extração de características: avaliar diferentes configurações da técnica Matriz de Coocorrência de Níveis de Cinzas (MCNC) em relação à Exatidão e ao custo computacional do sistema. Comparar a técnica MCNC com a técnica Local Binary Pattern (LBP) em relação com a Exatidão do sistema.

Classificação de Padrões: comparar o uso de Support Vector Machines (SVM) e Redes Neurais em relação com a Exatidão do sistema.


MEMBROS DA BANCA:
Externo ao Programa - 2161955 - ANDERSON GOMIDE COSTA
Externo ao Programa - 2145654 - BRUNO ARAUJO FURTADO DE MENDONCA
Externa à Instituição - GRACIELA INÊS MUÑIZ DE BONZON - UFPR
Presidente - 1216943 - JOAO VICENTE DE FIGUEIREDO LATORRACA
Externo à Instituição - JORDÃO CABRAL MOULIN - UFES
Notícia cadastrada em: 17/02/2020 13:19
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