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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Oliveira, Luiz Eduardo Soares de, 1971- | - |
Autor(es): dc.contributor | Nisgoski, Silvana | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciencias Exatas. Programa de Pós-Graduaçao em Informática | - |
Autor(es): dc.creator | Paula Filho, Pedro Luiz de | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2019-08-21T22:59:45Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2019-08-21T22:59:45Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2013-03-21 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2013-03-21 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2013-03-21 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/1884/29781 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/29781 | - |
Descrição: dc.description | Resumo: A identificação de espécies e uma necessidade primordial para as atividades de comércio e preservacao de florestas. Entretanto, devido a escassez de dados e bases de imagens florestais, os estudos computacionais relacionados a esse tema sao raros e recentes. Outros fatores que influenciam a raridade desses estudos estao relacionados a falta de tecnicas computacionais comprovadamente eficazes para essa tarefa e ao custo para a aquisicão de imagens para a construcao das bases e modelos computacionais, uma vez que equipamentos sofisticados e caros sao utilizados. Tendo em vista esse contexto e com objetivo de minimizar os custos relacionados ao processo de identificaçao de especies florestais, e proposta uma nova abordagem para essa tarefa, com a qual a identificaçao podera ser realizada em campo e com equipamentos de baixo valor, agregando maior mobilidade e agilidade à execucao dessa tarefa. Para avaliar e validar essa proposta, foram construídas duas bases de imagens macroscópicas a partir de amostras de madeira de especies florestais encontradas no território nacional, considerando dois metodos diferentes: abordagem tradicional em laboratório e abordagem em campo, sendo esta ultima, a proposta deste trabalho. Um protocolo modular baseado na estratégia de dividir para conquistar foi proposto, nele as imagens sao divididas em subimagens, com o intuito de que problemas locais nao afetem a classificacao geral da imagem. A partir delas, sao extraídas informacoes de cor e textura que sao utilizadas para a construcão de conjuntos de treinamento, teste e validaçao de classificadores. Para extraçao desses atributos sao avaliadas diversas tecnicas consagradas como analises de cor, GLCM, histograma de borda, Fractais, LBP, LPQ e Gabor. Apos a classificação de cada conjunto de atributos das subimagens, seus resultados passam por duas camadas de fusoes (baixo e alto nível), para se chegar a decisão final de qual especie a amostra pertence. Inicialmente, a avaliaçao experimental foi realizada com a base de imagens obtidas a partir da abordagem em campo uma vez que dessa maneira os resultados sao mais conservadores devido à presenca de ruídos nos conjuntos de dados e ao naão tratamento das amostras adquiridas. A taxa de reconhecimento obtida nessa etapa foi 95,82%. Apos a validacao do metodo proposto, os modelos de classificação foram reconstruídos e avaliados a partir da base de imagens criada com a abordagem tradicional em laboratório. Com esse novo modelo, a taxa de classificaçao foi de 99,49%. A partir da analise dos resultados, observa-se a viabilidade da abordagem proposta neste trabalho, que alem de apresentar uma excelente taxa de classificaçao, muito proxima da obtida com tecnicas mais sofisticadas e de alto custo, ainda agrega a mobilidade para a classificacão de especies em campo. Ressalta-se ainda, a construcao e disponibilizacao das bases de imagens florestais, contribuindo, desta forma, para trabalhos futuros nesta area. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Palavras-chave: dc.subject | Teses | - |
Palavras-chave: dc.subject | Madeira - Identificação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Banco de dados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sistemas especialistas (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Processamento de imagens | - |
Título: dc.title | Reconhecimento de espécies florestais através de imagens macroscópicas | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo |
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