Identificación de especies de maderas locales mediante el uso de nariz electrónica y aprendizaje automático: un experimento preliminar

Introducción: La deforestación y extracción desordenada de madera ponen en peligro algunas especies maderables vulnerables. Estas especies prohibidas podrían detectarse durante su proceso de transporte si las entidades de vigilancia y control tuvieran los instrumentos de seguimiento adecuados. Si bi...

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Veröffentlicht in:Inge Cuc 2021-02, Vol.17 (1), p.188-200
Hauptverfasser: Mantilla Ramírez, Naren Arley, Ruiz Jiménez, Luisa Fernanda, Ortega Boada, Homero, Sepúlveda Sepúlveda, Alexander
Format: Artikel
Sprache:eng ; spa
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Beschreibung
Zusammenfassung:Introducción: La deforestación y extracción desordenada de madera ponen en peligro algunas especies maderables vulnerables. Estas especies prohibidas podrían detectarse durante su proceso de transporte si las entidades de vigilancia y control tuvieran los instrumentos de seguimiento adecuados. Si bien en trabajos anteriores se reportan métodos para identificar especies de madera, estos no son aplicables a sitios alejados de las principales ciudades. Objetivo: En el presente trabajo se propone utilizar narices electrónicas (arreglos de sensores químicos) para identificar especies maderables, a partir de los compuestos volátiles que estas emanan. Metodología: La medición de aromas se realiza mediante el uso de una matriz de 16 sensores químicos, cuyas curvas son la entrada a un procedimiento de estimación de características. Luego, se realiza un análisis de componentes principales, para finalmente aplicar una estrategia de clasificación basada en máquinas de vectores de soporte. En contraste a trabajos previos, en el presente trabajo las condiciones de recolección de muestras son más cercanas a las encontradas en entornos reales para los cuales este trabajo busca resolver el problema. Además, el número de muestras es mayor y más variado. Sin embargo, el número de muestras recolectadas para cada especie no está balanceado; por lo tanto, se aplica una técnica de aumento de datos para compensar el desequilibrio en las clases. Resultados: Al realizar los experimentos se encuentra un desempeño de aproximadamente 80%. Conclusiones: A pesar de los resultados prometedores, se deben realizar mayores esfuerzos para obtener un mejor desempeño.  
ISSN:0122-6517
2382-4700
2382-4700
DOI:10.17981/ingecuc.17.1.2021.15