Identificação de Madeiras utilizando a Espectrometria no Infravermelho Próximo e Redes Neurais Artificiais

Abstract

A identificação de uma árvore torna-se complexa quando tem-se à disposição apenas amostras de madeira, o que exige uma análise mais profunda para sua caracterização. Utilizando-se a espectrometria no infravermelho próximo é possível obter-se espectros com informações únicas sobre a composição química de uma amostra de madeira. Porém, a interpretação dos dados obtidos pelo espectrômetro é complexa, o que dificulta a identificação de características específicas para uma determinada espécie. Neste trabalho, com o intuito de acelerar o processo de identificação, utilizou-se um sistema embasado em Redes Neurais Artificiais para a classificação de quatro espécies  mediante a análise dos espectros das suas madeiras. Foram realizados três testes para comprovar a  eficiência da capacidade de reconhecimento, obtendo-se resultados promissores visto que a Rede Neural Artificial utilizada revelou-se flexível aos ruídos e distorções existentes, não exigindo que os espectros passem por prévio tratamento estatístico ou fossem separados por grupos relativos ao tipo de corte anatômico da madeira.