Identificação madeira baseada em visão computacional: uma abordagem com descritores LPQ e GLCM integrados a classificação Ensemble - Lopes, Anna Thaís Costa; Ponte, Márcio José Moutinho da; Rodrigues, Rafael de Aguiar; Moutinho, Victor Hugo Pereira (Ciência e Natura, 2025)
Dada a reconhecida relevância da identificação botânica para o manejo florestal e preservação da biodiversidade, o presente trabalho propõe a identificação da anatomia da madeira de espécies vegetais utilizando técnicas de visão computacional. Imagens microscópicas de 30 espécies foram extraídas do banco Forest Species Database e capturadas com um microscópio Olympus CX40 a 100x de aumento, garantindo alta qualidade. As operações de pré-processamento foram realizadas para destacar características de textura e cor, incluindo normalização e extração de atributos. Foram utilizados descritores estatísticos, estruturais e espectrais, como LBPHF 24,3 e a combinação de LPQ e GLCM (GHS). A análise foi feita no MATLAB, e os dados foram classificados com métodos robustos, incluindo o classificador Ensemble. A validação cruzada foi empregada para assegurar a confiabilidade dos modelos. Como resultado, alcançou-se uma assertividade de 96,7% para LBPHF e 99,3% para a combinação LPQ-GLCM. Este estudo destaca o potencial de métodos automatizados para aprimorar a identificação botânica, tornando-a mais precisa e eficiente, com aplicações promissoras no manejo florestal e conservação da biodiversidade.