Colección SciELO Chile

Departamento Gestión de Conocimiento, Monitoreo y Prospección
Consultas o comentarios: productividad@anid.cl
Búsqueda Publicación
Búsqueda por Tema Título, Abstract y Keywords



Automatic identification of charcoal origin based on deep learning
Indexado
WoS WOS:000729302800002
SciELO S0718-221X2021000100465
DOI 10.4067/S0718-221X2021000100465
Año 2021
Tipo artículo de investigación

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



Abstract: The differentiation between the charcoal produced from (Eucalyptus) plantations and native forests is essential to control, commercialization, and supervision of its production in Brazil. The main contribution of this study is to identify the charcoal origin using macroscopic images and Deep Learning Algorithm. We applied a Convolutional Neural Network (CNN) using VGG-16 architecture, with preprocessing based on contrast enhancement and data augmentation with rotation over the training set images. on the performance of the CNN with fine-tuning using 360 macroscopic charcoal images from the plantation and native forests. The results pointed out that our method provides new perspectives to identify the charcoal origin, achieving results upper 95 % of mean accuracy to classify charcoal from native forests for all compared preprocessing strategies.

Métricas Externas



PlumX Altmetric Dimensions

Muestra métricas de impacto externas asociadas a la publicación. Para mayor detalle:

Disciplinas de Investigación



WOS
Materials Science, Paper & Wood
Scopus
Sin Disciplinas
SciELO
Agricultural Sciences

Muestra la distribución de disciplinas para esta publicación.

Publicaciones WoS (Ediciones: ISSHP, ISTP, AHCI, SSCI, SCI), Scopus, SciELO Chile.

Colaboración Institucional



Muestra la distribución de colaboración, tanto nacional como extranjera, generada en esta publicación.


Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
Rodrigues de Oliveira Neto, Ricardo Hombre Federal University of Viçosa - Brasil
Ferreira Rodrigues, Larissa Mujer Federal University of Viçosa - Brasil
Univ Fed Vicosa - Brasil
Mari, João Fernando Hombre Federal University of Viçosa - Brasil
Univ Fed Vicosa - Brasil
Coelho Naldi, Murilo - Federal University of São Carlos - Brasil
Gomes Milagres, Emerson Hombre Federal University of Viçosa - Brasil
Rocha Vital, Benedito Hombre Federal University of Viçosa - Brasil
Oliveira Carneiro, Angelica de Cassia Mujer Federal University of Viçosa - Brasil
Univ Fed Vicosa - Brasil
Breda Binoti, Daniel Henrique Hombre DAP Florestal - Brasil
Serra Parque Res Laranjeiras - Brasil
Lopes, Pablo Falco Hombre DAP Florestal - Brasil
Serra Parque Res Laranjeiras - Brasil
Garcia Leite, Helio Hombre Federal University of Viçosa - Brasil
1 de Oliveira Neto, Ricardo Rodrigues Hombre Univ Fed Vicosa - Brasil
Federal University of Viçosa - Brasil
2 Ferreira Rodrigues, Larissa Mujer Federal University of Viçosa - Brasil
Univ Fed Vicosa - Brasil
4 Naldi, Murilo Coelho - Univ Fed Sao Carlos - Brasil
Federal University of São Carlos - Brasil
5 Milagres, Emerson Gomes Hombre Univ Fed Vicosa - Brasil
Federal University of Viçosa - Brasil
6 Vital, Benedito Rocha Hombre Univ Fed Vicosa - Brasil
Federal University of Viçosa - Brasil
10 Leite, Helio Garcia Hombre Univ Fed Vicosa - Brasil
Federal University of Viçosa - Brasil

Muestra la afiliación y género (detectado) para los co-autores de la publicación.

Financiamiento



Fuente
CAPES
FAPEMIG
NVIDIA Corporation
Coordenacao de Aperfeicoamento de Pessoal de Nivel Superior -Brasil (CAPES)

Muestra la fuente de financiamiento declarada en la publicación.

Agradecimientos



Agradecimiento
We gratefully acknowledge the support of NVIDIA Corporation, FAPEMIG for financial support, LAPEM (Panels and Wood Energy Laboratory) for the charcoal materials, and Institute of Exact and Technological Sciences (IEP UFV-CRP) for providing the resources for the acquisition of the GeForce GTX 1050Ti GPU used in this research. This study was financed in part by the Coordenacao de Aperfeicoamento de Pessoal de Nivel Superior -Brasil (CAPES) -Finance Code 001.

Muestra la fuente de financiamiento declarada en la publicación.