Banca de QUALIFICAÇÃO: PAULO JUNIO DUARTE

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: PAULO JUNIO DUARTE
DATA: 11/05/2023
HORA: 14:00
LOCAL: Google Meet
TÍTULO:

IDENTIFICAÇÃO FORENSE DE MADEIRAS TROPICAIS: TÉCNICA ÁGIL PARA DETERMINAR ESPÉCIES DE CEDRO E TÁXONS  SIMILARES

PALAVRAS-CHAVES:

Palavras-chave: Comércio ilegal de madeiras; Anatomia da madeira; Parênquima axial; Aprendizagem de máquinas; CNN; Espécies ameaçadas; Exportação de madeira.

PÁGINAS: 85
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Recursos Florestais e Engenharia Florestal
SUBÁREA: Tecnologia e Utilização de Produtos Florestais
ESPECIALIDADE: Anatomia e Identificação de Produtos Florestais
RESUMO:

O desmatamento e o comércio ilegal de madeiras são grandes ameaças a sustentabilidade do planeta. Os esforços internacionais para impedir o avanço destes crimes ambientais incluem a criação de leis, restrições de comercialização para determinadas espécies e a fiscalização. Entretanto, tais medidas possuem baixa eficácia na prática. As leis e os documentos oficiais podem ser fraudadas, uma vez que diversas madeiras ameaçadas são comercializadas livremente. Objetivou-se avaliar a acurácia de metodologias de identificação tradicional e abordagens tecnológicas na classificação de dez espécies madeireiras disponíveis no varejo brasileiro, incluindo espécies ameaçadas de extinção. Ainda, foram avaliadas a eficácia de algoritmo baseado em Aprendizagem de máquinas para identificação de madeiras tropicais. Também determinaram-se quais os padrões anatômicos evidenciam a correta identificação de oito espécies madeireiras oriundas da região Amazônica. Os resultados obtidos no primeiro trabalho mostraram o potencial da classificação baseada em Redes Neurais Convolucionais (CNN) que alcançou acurácia global superior a 95% na identificação das seguintes  madeiras nativas ameaçadas: Amburana cearensis (100%), Bertholletia excelsa (99%), Cedrela odorata (96%). Este modelo baseado, no algoritmo Inception V3, também conseguiu classificar com precisão os táxons de alto valor comercial, como: Aspidosperma sp. (100%), Bowdichia nitida (98%), Dypterix odorata (99%) e Hymenolobium petraum (100%). Apesar disso, o modelo teve dificuldades em identificar táxons similares, como: Erisma uncinatum (95%), Guarea sp. (94%) e Vochysia sp. (82%), madeiras comumente agrupadas pelo nome “Cedrinho” na região de Lavras, estado de Minas Gerais. A partir da análise macroscópica das madeiras similares, observou-se que o parênquima axial foi o padrão determinante para separar os táxons estudados. Aparentemente, as estruturas anatômicas das madeiras funcionam como uma “digital” de identificação capaz de indicar a sua procedência. Baseado nas informações anatômicas e outros dados relevantes das espécies, apresentamos nesse trabalho de tese a Smart Timber ID, que pode ser descrita como identidade digital da madeira, que busca fornecer transparência e evidências para a rastreabilidade de produtos de origem florestal. Espera-se que a integração de métodos tecnológicos e tradicionais, bem como a disponibilização desse documento digital, promova a sustentabilidade do mercado internacional de madeiras tropicais, auxiliando assim a conservação de várias espécies nativas e promovendo o consumo consciente.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - NATALINO CALEGARIO (Membro)
Interno - PAULO RICARDO GHERARDI HEIN (Suplente)
Externo à Instituição - CILENE CRISTINA BORGES - UTFPR (Suplente)
Externo à Instituição - CASSIANA ALVES FERREIRA - ND (Membro)
Externo à Instituição - ADRIANO REIS PRAZERES MASCARENHAS - UFR (Membro)