Identificação de espécies arbóreas apoiada por reconhecimento de padrões de textura no tronco usando inteligência computacional

• Autor(a) principal: Bressane, Adriano [UNESP]
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/150163
• topic: Bioinformática; Processamento de imagens; Aprendizagem de máquina; Machine learning; Bioinformatics; Image processing

Embora fundamental para diversas finalidades, a identificação de espécies arbóreas pode ser complexa e até mesmo inviável em determinadas condições, motivando o desenvolvimento de métodos assistidos por inteligência computacional. Nesse sentido, estudos têm se concentrado na avaliação de características extraídas a partir de imagens da folha e, apesar dos avanços, não são aplicáveis a espécies caducifólias em determinadas épocas do ano. Logo, o uso de características baseadas na textura em imagens do tronco poderia ser uma alternativa, mas ainda há poucos resultados reportados na literatura. Portanto, a partir da revisão de trabalhos anteriores, foram realizados experimentos para avaliar o uso de métodos de inteligência computacional no reconhecimento de padrões de textura em imagens do tronco arbóreo. Para tanto, foram consideradas espécies arbóreas caducifólias nativas da flora brasileira. As primeiras análises experimentais focaram na avaliação de padrões. Como resultado, verificou-se que a melhor capacidade de generalização é alcançada combinando o uso de estatísticas de primeira e segunda ordem. Contudo, o aumento de variáveis preditoras demandou uma abordagem capaz de lidar com informação redundante. Entre as técnicas avaliadas para essa finalidade, a análise fatorial exploratória proporcionou redução na taxa de erros durante o aprendizado de máquina e aumento da acurácia durante a validação com dados de teste. Por fim, constatando que a variabilidade natural da textura no tronco arbóreo causa uma ambiguidade no reconhecimento de padrões, o uso da modelagem fuzzy foi avaliado. Em comparação com outros algoritmos de aprendizagem de máquina, a abordagem fuzzy proporcionou resultados competitivos e, assim, pode ser considerada uma alternativa promissora para novos avanços no apoio a identificação de espécies arbóreas usando inteligência computacional.