Nombre | Participación | Escuela |
| M.Sc. Geovanni Figueroa Mata | Estudiante | Doctorado en Ingeniería |
| Dr. Erick Mata Montero | Profesor Tutor | Ingeniería en Computación |
| Dr. Dagoberto Arias Aguilar | Comité Asesor | Ingeniería Forestal |
| Dr. Carlos Travieso González | Comité Asesor | |
| Juan Carlos Valverde Otárola | ||
| Henry Quesada Pineda |
Identificación de especies forestales maderables de costa rica en peligro de extensión, mediante técnicas de visión artificial.
Resumen de Propuesta Doctoral:
La identificación de especies forestales maderables a partir de una muestra de su madera es un proceso que tradicionalmente requiere de un alto nivel de expertise, especialmente en países con biodiversidad tan rica como Costa Rica. Sin embargo, para la protección de especies maderables amenazadas, es fundamental poner en manos de una población más amplia la posibilidad de identificarlas. En particular, es muy importante facultar a oficiales del MINAE para que hagan la identificación de manera más eficiente y rápida en pericias legales y otras labores de conservación de la biodiversidad.
El procedimiento que realiza un experto para la identificación de una especie forestal maderable se basa en la observación de ciertas características anatómicas macroscópicas de una muestra. Dicha muestra se obtiene al realizar tres cortes en la madera: transversal, tangencial y radial. Se ha propuesto diseñar e implementar un algoritmo que realice la identificación del tipo de madera de manera automática y a partir de imágenes digitales de cortes de la muestra. Para esto se usarán técnicas de visión artificial y clasificación que los investigadores han aplicado en otros dominios. Se espera que el sistema pueda identificar al menos 50 de las 90 especies forestales maderables amenazadas de Costa Rica. Además, con el propósito de aumentar el impacto de esta investigación se propone enriquecer la Xiloteca del TEC con más muestras de especies maderables, una base de datos de imágenes digitales para hacer identificaciones, una aplicación móvil para apoyar la labor de los oficiales del MINAE y la enseñanza de estas destrezas en cursos de dendrología.