Identificação de Madeiras utilizando a Espectrometria no Infravermelho Próximo e Redes Neurais Artificiais

• Autor(a) principal: OLIVEIRA,A.A.
• Data de Publicação: 2015
• Outros Autores: SIQUEIRA,P.H., NISGOSKI,S., MUNIZ,G.I. BOLZON DE, FERREIRA,J.H.
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: TEMA (Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional. Online)
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2179-84512015000200081
• topic: Redes Neurais Artificiais; Heurística de Levenberg-Marquardt; identificação de madeira; espectrometria no infravermelho próximo

A identificação de uma árvore torna-se complexa quando tem-se à disposição apenas sua madeira, o que exige uma análise mais profunda para sua caracterização. Utilizando-se a espectrometria no infravermelho próximo é possível obter-se espectros com informações únicas sobre a composição química de uma amostra de madeira. Porém, a interpretação dos dados obtidos pelo espectrômetro é complexa, o que dificulta a identificação de características específicas para uma determinada espécie. Neste trabalho, com o intuito de acelerar o processo de identificação, utilizou-se um sistema embasado em Redes Neurais Artificiais para a classificação de quatro espécies mediante a análise dos espectros das suas madeiras. Foram realizados três testes para comprovar a eficiência da capacidade de reconhecimento, obtendo-se resultados promissores visto que a Rede Neural Artificial utilizada revelou-se flexível aos ruídos e distorções existentes, não exigindo que os espectros passassem por prévio tratamento estatístico ou fossem separados por grupos relativos ao tipo de corte anatômico da madeira.