Computer aided identification of biological specimens using self-organizing maps

For scientific or socio-economic reasons it is often necessary or desirable that biological material be identified. Given that there are an estimated 10 million living organisms on Earth, the identification of biological material can be problematic. Consequently the services of taxonomist specialists are often required. However, if such expertise is not readily available it is necessary to attempt an identification using an alternative method. Some of these alternative methods are unsatisfactory or can lead to a wrong identification. One of the most common problems encountered when identifying specimens is that important diagnostic features are often not easily observed, or may even be completely absent. A number of techniques can be used to try to overcome this problem, one of which, the Self Organizing Map (or SOM), is a particularly appealing technique because of its ability to handle missing data. This thesis explores the use of SOMs as a technique for the identification of indigenous trees of the Acacia species in KwaZulu-Natal, South Africa. The ability of the SOM technique to perform exploratory data analysis through data clustering is utilized and assessed, as is its usefulness for visualizing the results of the analysis of numerical, multivariate botanical data sets. The SOM’s ability to investigate, discover and interpret relationships within these data sets is examined, and the technique’s ability to identify tree species successfully is tested. These data sets are also tested using the C5 and CN2 classification techniques. Results from both these techniques are compared with the results obtained by using a SOM commercial package. These results indicate that the application of the SOM to the problem of biological identification could provide the start of the long-awaited breakthrough in computerized identification that biologists have eagerly been seeking.Dissertation (MSc)--University of Pretoria, 2011.Computer Scienceunrestricte

REFERENCIAL SEMÂNTICO NO SUPORTE DA IDENTIFICAÇÃO BOTÂNICA DE ESPÉCIES AMAZÔNICAS

A identificação botânica de espécies vegetais nativas da Amazônia é parte integrante do inventário florestal, imprescindível para o plano de manejo florestal e essencial para que a comunidade científica conheça mais e melhor a floresta Amazônica. No entanto, o processo usual de identificação botânica normalmente usa apenas o conhecimento empírico de nativos conhecedores da floresta (mateiros), os quais adotam nomes vernaculares (populares) na determinação das espécies, que por sua vez, apresentam divergêcias dos nomes científicos catalogados por taxonomistas. Tendo esta problemática como cenário de pesquisa, este trabalho propõe um modelo conceitual para suportar um referencial semântico que apoie o processo de identificação de espécies botânicas da Amazônia, com intuito de minimizar as divergências de conhecimento entre taxonomistas e mateiros, e consequentemente aumentar a acurácia do método de identificação. Para tal, são utilizados recursos semânticos (e.g. ontologia e vetores semânticos) na formalização do conhecimento capturado. Dois cenários de aplicação são usados para avaliar este trabalho, nomeadamente: (i) o cenário Inventário Florestal que utiliza como instrumento avaliativo o sistema especialista para identificação botânica por características; (ii) o cenário Imagem Madeira que utiliza como instrumento avaliativo o sistema especialista para classificação de imagem de madeira. Como parte dos resultados, estes cenários utilizam o reconhecimento de padrão no apoio à tomada de decisão usando ferramentas computacionais no auxílio ao processo de identificação de espécies florestais comercializadas na Amazônia, com taxas de acertos de 65% de reconhecimento em imagens de madeira. Por conseguinte conclui-se que o referencial semântico proposto neste trabalho contribui sobremaneira no âmbito ambiental, no que tange à produção de conhecimento sobre a Amazôni