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18/08/2015

Estimação do volume de madeira empilhada utilizando imagens digitais e redes neurais

Dissertação apresentada à Universidade Federal de Viçosa, de autoria de Daniel de Paula Silveira, relata sobre a Estimação do volume de madeira empilhada utilizando imagens digitais e redes neurais

 
                        A estimação do volume cúbico de madeira transportado em caminhões ainda é um grande desafio para os profissionais que lidam com a comercialização desse produto. Isso porque os vários métodos utilizados para quantificar o volume cúbico de cargas, quando não são extremamente caros, são imprecisos.
                        Tentando contornar essa dificuldade no setor florestal, alguns autores propuseram alternativas utilizando imagens digitais, buscando solucionar o problema de forma rápida e menos custosa possível. (BERTOLA, 2002; SILVA, 2003). 
            Uma técnica que vem sendo utilizada no setor florestal e tem apresentado ótimos resultados, sobretudo na área de mensuração florestal, são as Redes Neurais Artificiais (RNA). Uma RNA é um modelo computacional biologicamente inspirado, constituído por elementos de processamento simples (neurônios artificiais) dispostos em camadas e conectados entre si, sendo estas conexões, geralmente, associadas a coeficientes denominados de pesos. O ajuste destes pesos é realizado por um processo chamado treinamento ou aprendizado, sendo responsável pela extração das características dos dados e armazenamento de conhecimento das redes. A aplicação de uma rede consiste no processo de generalização, ou seja, utilização de uma rede treinada em dar resposta para dados inéditos (BRAGA et al., 2007; BINOTI, et al., 2014).
            A quantificação de volume cúbico de madeira empilhada pode ser feita empregando RNA com a classificação digital de imagens. O objetivo do processo de classificação de uma imagem é categorizar todos os pixels em classes, ou temas. Essa categorização permite a construção de imagens temáticas e a visualização da distribuição espacial e proporção das classes na imagem.
            Diante deste contexto, é apresentado neste estudo um sistema computadorizado para estimação do fator de empilhamento utilizando redes neurais artificiais – NeuroDIC. O sistema, desenvolvido utilizando a linguagem de programação Java, foi utilizado em um estudo de caso de quantificação do volume de madeira empilhada sobre caminhões. Como ambiente de desenvolvimento foram utilizados o IDE (Integrated Development Environment) Netbeans 7.1 e a JDK 7.3 (Java Development Kit). É uma ferramenta gratuita, que pode ser utilizada em qualquer sistema operacional.
            A madeira utilizada no estudo foi proveniente de um talhão pertencente a uma empresa de reflorestamento do centro-oeste paulista, plantado com um híbrido de Eucalyptus grandis x Eucalyptus urophylla, com idade de 8,5 anos, espaçamento de 3,0 X 3,0 m e empilhada sobre caminhões. Cada pilha carregada sobre os caminhões foi fotografada transversalmente ao comprimento das toras, a uma distância aproximada de 2,5 m. Em cada uma foram tiradas seis fotos, sendo uma da porção superior esquerda (SE), superior central (SC), superior direita (SD), inferior esquerda (IE), inferior direita (ID) e uma central (CE). O volume cúbico de cada pilha foi determinado pela cubagem de cada tora pela fórmula de Huber. O volume em estéreo foi calculado pela medição das dimensões da pilha no caminhão. Ao todo foram treinadas 420 redes e escolhidas 42 dentre elas, sendo uma para cada imagem. As redes foram aplicadas e cada imagem classificada foi comparada a imagem original visualmente, analisando a qualidade da classificação após aplicação das redes neurais. Foram obtidos 42 fatores de empilhamento no total. Foi calculada a média entre eles resultando em um fator de empilhamento médio. A diferença média entre o volume cúbico calculado no campo e pelo processamento digital de imagens utilizando RNA foi de 1,9%. Comparado ao processo convencional de cubagem de toda a carga para estimação do fator de empilhamento, houve redução de aproximadamente 90% dos custos da atividade ao adotar o processamento digital de imagens utilizando redes neurais artificiais.

Fonte da imagem: http://colheitademadeira.com.br/noticias/guia-sobre-transporte-de-madeira-e-lancado/

Trabalho completo disponível no link da Biblioteca digital Florestal:
http://www.bibliotecaflorestal.ufv.br/handle/123456789/13258


Fonte: Camila Oliveira Batista - Bolsista BIC: Biblioteca Florestal Digital



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