Um projeto de pesquisa conjunto entre o laboratório de matemática da Universidade de Tecnologia de Tampere e o Instituto de Recursos Naturais da Finlândia (Luke) desenvolveu um novo método de reconhecimento de espécies de árvores com base em medições de varredura a laser. O método permite o cálculo dos recursos de classificação de uma forma completamente nova.

Os pesquisadores do TUT e Luke receberam resultados promissores ao testar um método totalmente automático de reconhecimento de espécies de árvores. No futuro, este método pode ser aplicado para automatizar medições de madeira durante o corte, seleção das árvores a serem derrubadas e otimização do corte.

"Este método também permite a medição eficiente dos extensos materiais necessários na pesquisa de ecologia florestal no que diz respeito às espécies de árvores e as relações competitivas entre suas copas, "diz a cientista-chefe Raisa Mäkipää de Luke.

Novo uso para modelos de árvore abrangentes

Um método desenvolvido anteriormente pela TUT é usado para reconhecer as espécies de árvores. Neste método, árvores individuais podem ser extraídas dos dados de nuvem de pontos de nível de parcela florestal, e a estrutura de suas coroas pode ser reconstruída como modelos 3-D abrangentes. Os modelos de árvore criados consistem em cilindros consecutivos, que determinam a estrutura do tronco e dos galhos da árvore, bem como a estrutura ramificada.

"Anteriormente, era possível fazer uma distinção grosseira entre o caule e a coroa, com base na nuvem de pontos. Agora, somos capazes de distinguir ramos individuais e analisar as características de seus diâmetros, volumes e ângulos de ramificação, "diz Markku Åkerblom, membro da equipa de investigação e investigadora do TUT.

Por reconhecer a espécie, os pesquisadores definiram 15 características de classificação, os valores dos quais foram então calculados para cada árvore. Alguns desses recursos são completamente novos e alguns foram usados ​​em estudos anteriores. O novo aspecto é que agora seu valor pode ser calculado com mais precisão, já que agora eles podem utilizar informações sobre a copa inteira da árvore. Além disso, a magnitude dos dados de teste excede em muito qualquer estudo anterior.

O reconhecimento exato da espécie é possível

Três métodos de classificação diferentes foram testados, e três das espécies de árvores mais comuns na Finlândia - bétula, pinho e abeto - foram incluídos no estudo.

"De acordo com nossos resultados, o reconhecimento automático de espécies é possível com mais de 95% de precisão. O objetivo não era encontrar a melhor combinação possível de recursos, mas apenas para provar que a classificação com base em modelos de árvore detalhados é possível. Contudo, várias combinações produziram bons resultados e todos os métodos de classificação tiveram uma precisão máxima acima de 95%. Os resultados também mostraram que apenas 30 árvores por espécie é material de aprendizagem suficiente para a classificação, "diz Åkerblom.

No futuro, o método desenvolvido será testado com mais espécies de árvores e com medições feitas em florestas mais diversas. Os modelos de árvore calculados com base nos dados de varredura a laser podem ser armazenados em um banco de dados, que pode ser utilizado para um reconhecimento de espécies ainda mais preciso quando o número de amostras incluídas aumenta.