Clasificación de especies maderables mediante un modelo de redes neuronales convolucionales utilizando imágenes macroscópicas de la selva central - Perú

Abstract

La identificación correcta de las especies maderables es una tarea compleja para las industrias, organismos e instituciones encargados en hacer cumplir la ley de comercio formal, transparente o legal. Usualmente, la tarea de clasificación de madera la realizan los anatomistas que se encargan de describir las características macroscópicas y microscópicas presentes en los cortes de la madera que, generalmente, llegan solo a nivel de género. Para disminuir la tala ilegal y contribuir con un nuevo sistema de reconocimiento de especies maderables, utilizando redes neuronales convoluciones, se plantea el presente estudio de clasificación de 10 especies maderables en la Selva Central con un modelo preentrenado llamado EfficientNet B0, tomando como entrada imágenes macroscópicas obtenidas con el microscopio portátil dino lite y el software MScopes for USB Camera instalada en el celular. Con una base de datos de 2033 imágenes macroscópicas se obtuvo una eficiencia del 94.8% en la clasificación de especies de madera.