Reconhecimento de espécies florestais Amazônicas utilizando imagens de superfícies transversais - F. da Silva, Artur Jefferson; Spancerski, Jandrei Sartori; Schenatto, Kelyn; Nisgoski, Silvana; Paula Filho, Pedro Luiz de (Anais do Congresso Latino-Americano de Software Livre e Tecnologias Abertas (Latinoware); 2024: Anais do XXI Congresso Latino-Americano de Software Livre e Tecnologias Abertas, 2024)
A pesquisa em monitoramento ambiental impulsionou o desenvolvimento de diversas tecnologias aplicadas à conservação dos ecossistemas. Este trabalho explora a aplicação da arquitetura YOLOv8 para a identificação de espécies arbóreas amazônicas utilizando técnicas de visão computacional. O estudo foca na análise de imagens de cortes transversais da madeira, com um banco de dados público compreendendo 2.160 imagens de 18 espécies distintas. O modelo foi treinado e validado, alcançando alta precisão no reconhecimento das espécies, com resultados de teste demonstrando taxas de acerto de até 99%. O objetivo é desenvolver uma solução que permita reconhecer espécies com precisão, contribuindo para a proteção da floresta e melhorando a fiscalização contra o desmatamento ilegal