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Métodos convencional e de aprendizagem de máquina na identificação de madeira como instrumentos para o controle do comércio de espécies tropicais
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1143568
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Calegário, Natalino | - |
| Autor(es): dc.contributor | Mori, Fabio Akira | - |
| Autor(es): dc.contributor | Hein, Paulo Ricardo Gherardi | - |
| Autor(es): dc.contributor | Borges, Cilene Cristina | - |
| Autor(es): dc.contributor | Queiroz, Francis Lívio Corrêa | - |
| Autor(es): dc.creator | Duarte, Paulo Junio | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T11:36:55Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T11:36:55Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-02-09 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-02-09 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-02-09 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-12-14 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/59814 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1143568 | - |
| Descrição: dc.description | Arquivo retido, a pedido do autor, até fevereiro de 2026. | - |
| Descrição: dc.description | Deforestation and illegal timber trade are major threats to the planet's sustainability. International efforts to prevent the spread of these environmental crimes include the creation of laws, commercial restrictions for certain species and inspection. However, such measures have low effectiveness in practice, laws and official documents can be defrauded, since several threatened woods are freely traded in commerce. The objective was to evaluate the accuracy of traditional identification methodologies and technological approaches in classifying ten timber species available at Brazilian retail, including species threatened with extinction. It was also determined which anatomical patterns demonstrate the correct identification of eight wood species from the amazon region. The results obtained in the first work showed the potential of classification based on Convolutional Neural Networks (CNN), which achieved global accuracy greater than 95% in identifying threatened native wood Amburana cearensis (100%), Bertholletia excelsa (99%), Cedrela odorata (96%). This model based on the Inception V3 algorithm was also able to accurately classify taxa of high commercial value Aspidosperma sp. (100%), Diplotropis sp. (98%), Dypterix odorata (99%) and Hymenolobium petraum(100%). Despite this, the model had difficulty identifying similar taxa Erisma uncinatum (95%), Guareasp. (94%) and Vochysiasp. (82%), wood commonly grouped by the name “cedrinho” in the region of Lavras, Minas Gerais state. From the macroscopic analysis of similar woods, it was observed that the axial parenchyma was the determining pattern to separate the studied taxa. Apparently, the wood anatomy structures function in patterns, which we used to determine their botanical identify. Based on anatomical information and other relevant data on the species, in this thesis we present Smart Timber ID, a digital wood identity that seeks to provide transparency and evidence for the traceability of origin the forests products. It is expected that the integration of technological and traditional methods, as well as the availability of this digital document, will promote the sustainability of the international tropical timber market, thus helping the conservation of several native species and promoting awareness consumption. | - |
| Descrição: dc.description | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) | - |
| Descrição: dc.description | O desmatamento e o comércio ilegal de madeiras são grandes ameaças a sustentabilidade do planeta. Os esforços internacionais para impedir o avanço destes crimes ambientais incluem a criação de leis, restrições de comercialização para determinadas espécies e a fiscalização. Entretanto, tais medidas possuem baixa eficácia na prática, as leis e os documentos oficiais podem ser fraudadas, uma vez que diversas madeiras ameaçadas são comercializadas livremente no comércio. Objetivou-se avaliar a acurácia de metodologias de identificação tradicional e abordagens tecnológicas na classificação de dez espécies madeireiras disponíveis no varejo brasileiro, incluindo espécies ameaçadas de extinção. Também se determinaram quais os padrões anatômicos evidenciam a correta identificação de oito espécies madeireiras oriundas da região Amazônica. Os resultados obtidos no primeiro trabalho mostraram o potencial da classificação baseada em Redes Neurais Convolucionais (CNN) que alcançou acurácia global superior a 95% na identificação de madeiras nativas ameaçadas, Amburana cearensis (100%), Bertholletia excelsa (99%), Cedrela odorata (96%). Este modelo baseado no algoritmo Inception V3 também conseguiu classificar com precisão os táxons de alto valor comercial Aspidosperma sp. (100%), Diplotropis sp. (98%), Dypterix odorata (99%) e Hymenolobium petraum (100%). Apesar disso, o modelo teve dificuldades em identificar táxons similares, Erisma uncinatum (95%), Guarea sp. (94%) e Vochysia sp. (82%), madeiras comumente agrupadas pelo nome “cedrinho” na região de Lavras, estado de Minas Gerais. A partir da análise macroscópica das madeiras similares, observou-se que o parênquima axial foi o caractere determinante para separar os táxons estudados. Aparentemente, as estruturas anatômicas das madeiras funcionam em padrões, que utilizamos para determinar a sua identidade botânica. Baseado nas informações anatômicas e outros dados relevantes das espécies, apresentamos nesse trabalho de tese a Smart Timber ID, identidade digital da madeira que busca fornecer transparência e evidências para a rastreabilidade de produtos de origem florestal. Espera-se que a integração de métodos tecnológicos e tradicionais, bem como a disponibilização desse documento digital promova a sustentabilidade do mercado internacional de madeiras tropicais, auxiliando assim a conservação de várias espécies nativas e promovendo o consumo consciente. | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Federal de Lavras | - |
| Publicador: dc.publisher | Programa de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia da Madeira | - |
| Publicador: dc.publisher | UFLA | - |
| Publicador: dc.publisher | brasil | - |
| Publicador: dc.publisher | Escola de Ciências Agrárias – ESAL | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution-NoDerivatives 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution-NoDerivatives 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | restrictAccess | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/ | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/ | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Floresta Amazônica | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Comércio ilegal de madeiras | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Anatomia da madeira | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Convolutional Neural Networks (CNN) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Madeira tropical | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Amazon rainforest | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Illegal logging | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Wood anatomy | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Artificial intelligence | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Tropical timber | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Recursos Florestais e Engenharia Florestal | - |
| Título: dc.title | Métodos convencional e de aprendizagem de máquina na identificação de madeira como instrumentos para o controle do comércio de espécies tropicais | - |
| Título: dc.title | Conventional and machine learning methods in wood identification as instruments for controlling tropical timber trade | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | tese | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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