Characterization and differentiation of forest species by seed image analysis: a new methodological approach

Authors

DOI:

https://doi.org/10.5902/1980509873427

Keywords:

Biometry, Forest seeds, Image processing, Seed analysis

Abstract

Biometric seed analysis can be used to characterize and differentiate forest species. However, forest species are generally studied using manual methods such as measurements with a digital caliper, which provides a limited amount of information on plant morphological characteristics, whereas agronomic species are analyzed using expensive and often inaccessible equipment. Thus, the objective of the present study was to demonstrate that seed image analysis and processing tools can help characterize and differentiate Brazilian forest species. For this purpose, the seeds of 155 forest species belonging to 42 families were photographed and analyzed to extract data on their morphometric descriptors using a new methodological approach. A total of 18 characteristics were assessed, namely eight dimensions, four shape characteristics, and six color characteristics. A set of approximately 1.827 million data was extracted from 101,521 seed images. Digital image processing efficiently characterized the studied seeds and the obtained characteristics allowed us to differentiate between species, including those belonging to the same botanical family and genus. Therefore, seed image analysis using the proposed methodology can be used to characterize, differentiate, and automatedly identify forest species in Brazil.

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Author Biographies

Francival Cardoso Felix, Universidade Federal do Paraná

Engenheiro Florestal e MSc. em Ciências Florestais pela UFRN. Atualmente é doutorando em Engenharia Florestal pela UFPR, linha de trabalho em Silvicultura, com ênfase em Tecnologia e Produção de Sementes Florestais. Possui experiência em coleta, beneficiamento, armazenamento, dormência, maturação, germinação, ecofisiologia, morfologia, biometria, fitopatologia, alelopatia e análise de sementes, este último com enfoque nos aspectos sanitários, físicos, fisiológicos e bioquímicos das sementes, e também com análise e processamento digital de imagens. Além disso, também possui publicações visando a seleção de árvores matrizes com o uso de marcadores moleculares e testes de progênies para produção de sementes. O atual projeto de Tese contempla análise de imagens e inteligência artificial em sementes florestais, e suas implicações para aspectos ecológicos, genéticos e silviculturais. Possui diversas premiações e trabalhos destaques nos principais eventos nacionais de Sementes e Ciências Florestais.

Dagma Kratz, Universidade Federal do Paraná

Possui graduação, mestrado e Doutorado em em Engenharia Florestal pela Universidade Federal do Paraná (UFPR), instituição que trabalha atualmente como Professora e pesquisadora na área de Propagação de Espécies Florestais. Está vinculada ao Programa de Pós-graduação em Engenharia Florestal da UFPR , no qual orienta discentes de mestrado e doutorado

Richardson Ribeiro, Universidade Tecnológica Federal do Paraná

Docente pesquisador da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) campus Pato Branco - PR, com atuação na Universidade Federal do Paraná (UFPR) Curitiba - PR. Atua nos cursos de Engenharia Florestal, Engenharia Industrial Madeireira, Engenharia de Computação, e Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. É administrador das Estações Experimentais Rio Negro PR e São João do Triunfo. Tem experiência nos seguintes setores e temas de pesquisas: Setores Florestais e de Agronegócios, Sistemas Inteligentes, Otimização, Aprendizagem Coletiva, Sistemas Multi-agente, Aprendizagem de Máquina, Teoria das Redes Sociais. Possui pós-doutorado em informática (2017), doutorado em informática (2010), mestre em Informática Aplicada na Pontifícia Universidade Católica do Paraná (2006) e graduação em Informática na Universidade do Contestado (2003).

Antonio Carlos Nogueira, Universidade Federal do Paraná

Possui graduação pela Universidade Federal do Paraná (1975), mestrado em Engenharia Florestal pela Universidade Federal do Paraná (1978) e doutorado pela Universidade Federal do Paraná (1989). Atualmente é professor Titular da Universidade Federal do Paraná, atuando principalmente nos seguintes temas: sementes florestais e produção de mudas florestais

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Published

2023-10-18

How to Cite

Felix, F. C., Kratz, D., Ribeiro, R., & Nogueira, A. C. (2023). Characterization and differentiation of forest species by seed image analysis: a new methodological approach. Ciência Florestal, 33(3), e73427. https://doi.org/10.5902/1980509873427

Issue

Vol. 33 No. 3 (2023): Publicação Contínua

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Copyright (c) 2023 Ciência Florestal

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