On the Significance of Leaf Sides in Automatic Leaf-based Plant Species Identification

Because the front side of a leaf and the underside are functionally very different – the former captures sunlight to produce photosynthesis and the latter absorbs carbon dioxide and releases oxygen and vapor – they typically have different visual features. In this paper we study the significance of leaf sides in visual recognition systems for automatic plant species identification. We measure the accuracy of species identifications with a dataset of 63 species of trees from Costa Rica that includes pictures of both, front sides and undersides of tree leaves. The dataset is used as a global dataset and is also partitioned as two datasets: one of front side pictures and one of underside pictures. Training and testing of different algorithms is performed and their accuracies computed for the group of species and for each individual species. For the tested dataset, leaf side is a significant factor for automatic plant species identification. On the average, and for most cases, underside pictures lead to more accurat

Reliability of Partial k-tree Networks

133 pagesRecent developments in graph theory have shown the importance of the class of partial k- trees. This large class of graphs admits several algorithm design methodologies that render efficient solutions for a large number of problems inherently difficult for general graphs. In this thesis we develop such algorithms to solve a variety of reliability problems on partial k-tree networks with node and edge failures. We also investigate the problem of designing uniformly optimal 2-trees with respect to the 2-terminal reliability measure. We model a. communication network as a graph in which nodes represent communication sites and edges represent bidirectional communication lines. Each component (node or edge) has an associated probability of operation. Components of the network are in either operational or failed state and their failures are statistically independent. Under this model, the reliability of a network G is defined as the probability that a given connectivity condition holds. The l-terminal reliability of G, Rel1 ( G), is the probability that any two of a given set of I nodes of G can communicate. Robustness of a network to withstand failures can be expressed through network resilience, Res( G), which is the expected number of distinct pairs of nodes that can communicate. Computing these and other similarly defined measures is #P-hard for general networks. We use a dynamic programming paradigm to design linear time algorithms that compute Rel1( G), Res( G), and some other reliability and resilience measures of a partial k-tree network given with an embedding in a k-tree (for a fixed k). Reliability problems on directed networks are also inherently difficult. We present efficient algorithms for directed versions of typical reliability and resilience problems restricted to partial k-tree networks without node failures. Then we reduce to those reliability problems allowing both node and edge failures. Finally, we study 2-terminal reliability aspects of 2-trees. We characterize uniformly optimal 2-trees, 2-paths, and 2-caterpillars with respect to Rel2 and identify local graph operations that improve the 2-terminal reliability of 2-tree networks

Resilience of Partial k-tree Networks

28 pagesThe resilience of a network is the expected number of pairs of nodes that can communicate. Computing the resilience of a network has been shown to be a #P-complete problem for planar networks and to take O(n)^2 time for n-node partial 2-tree networks. We present an O(n) time algorithm to compute the resilience of partial 2-tree networks on n-nodes, and, for a fixed k, an O(n)^2 algorithm to compute the resilience of n-node partial k-tree networks given with an embedding in a k-tree

Resilience of Partial k-tree Networks with Edge and Node Failures

23 pagesThe resilience of a network is the expected number of pairs of nodes that can communicate. Computing the resilience of a network is a #P-complete problem even for planar networks with fail-safe nodes. We generalize an O(n)^2 time algorithm to compute the resilience of n-node k-tree networks with fail-safe nodes to obtain an O(n) time algorithm that computes the resilience of n-node partial k-tree networks with edge and node failures (given a fixed k and an embedding of the partial k-tree in a k-tree)

Comparación visual de grandes jerarquí­as: El caso de las de taxonomí­as biológicas

La visualización y el análisis de las taxonomí­as biológicas es un reto monumental: las taxonomí­as biológicas son voluminosas, pueden cambiar con el tiempo conforme la comunidad cientí­fica hace nuevos descubrimientos, la información taxonómica está dispersa en todo el mundo, está incompleta y existen diferentes versiones de las taxonomí­as ya que los cientí­ficos utilizan diferentes criterios de clasificación. Para entender y documentar mejor la biodiversidad, así­ como para apoyar su conservación, es necesario curar e integrar esta información. Es aquí­ donde la comparación de grandes jerarquí­as se convierte en una herramienta sumamente útil. Hasta el momento, la investigación sobre este tema incluye el estado del arte sobre la visualización de la información y técnicas de comparación de jerarquí­as, el desarrollo de una herramienta de visualización de jerarquí­as mediante la técnica de árboles de conos y la caracterización de las tareas del trabajo taxonómico que inducen cambios en las taxonomí­as. Se identificaron 10 tareas: identificar congruencia, identificar correcciones, identificar nuevos nodos, obtener una visión global de los cambios, resumir cambios, encontrar inconsistencias, aplicar filtros, obtener detalles, enfocarse y editar. La contribución de esta investigación es comparar y visualizar las taxonomí­as biológicas mediante la consideración sistemática de dicha caracterización de las tareas de los usuarios, lo cual es un enfoque novedoso para el desarrollo de propuestas de visualización en el dominio de taxonomí­as biológicas

Visualización y análisis de Big Data mediante ambientes tridimensionales

Proyecto de investigación. Código del proyecto: 5402-1375-4401El proyecto “Visualización y Análisis de Big Data mediante Ambientes Tridimensionales” plantea como problema a resolver la carencia de herramientas informáticas para la creación, visualización, edición y análisis de información cuya organización es jerárquica y voluminosa. El reto principal es mostrar grandes jerarquías en el limitado espacio de la pantalla de una computadora. Utilizamos los árboles de conos para aprovechar las ventajas que, en general, tienen las representaciones en 3D sobre las que usan 2D. El estudio se concentró en el dominio de la biodiversidad, particularmente en las taxonomías de organismos. Para el desarrollo de la investigación utilizamos como base trabajo previo desarrollado por [1, 10] y la metodología iterativa e incremental de ingeniería de software para definir una arquitectura moderna y eficiente basada en el web. Realizamos pruebas con varios conjuntos de datos reales provenientes de organizaciones globales para la conservación de la biodiversidad tales como Catalogue of Life y EOL. Las pruebas indican que con aproximadamente 4,500 nodos o menos, generados aleatoriamente, el ambiente desarrollado (Den3D) tiene un buen rendimiento. Se hizo un estudio con docentes de secundaria, quienes indicaron que Den3D es útil para visualizar información con estructura jerárquica y para las taxonomías de especies que se estudian en secundaria. Sin embargo se determinó que, en su estado actual, la herramienta es débil para propiciar el análisis. Se recomienda expandir la investigación hacia ambientes colaborativos y poner Den3D a disposición de docentes para que los educadores y estudiantes lo utilicen y provean retroalimentación para futuras investigaciones

Un enfoque semiautomático de extracción de conocimiento sobre biodiversidad a partir de descripciones textuales de especies botánicas

Reporte final del proyecto. Código del Proyecto: 5402-1375-4301Este documento describe el estado final del proyecto. Primero se introduce la gran necesidad que se tiene de poder acceder a información textual sobre biodiversidad de una manera más estructurada y semánticamente más significativa. Luego se recapitulan los principales enfoques que han sido usados para enfrentar dicho problema. Se enfatizan los enfoques que se refieren a la estructuración de descripciones morfológicas y de distribuciones geográficas, por ser estas las áreas de interés principal del proyecto. A continuación se presenta en detalle la organización del proyecto y sus tres etapas principales: recolección y transformación de documentos fuentes, estructuración semántica de fragmentos de texto de interés, y finalmente, desarrollo de herramientas para aprovechar la información estructurada. Luego se presentan los resultados obtenidos por el proyecto: resultados y evaluaciones obtenidos en la estructuración semántica de descripciones morfológicas y distribuciones geográficas, así como el estado final de las herramientas desarrolladas para pre procesamiento de los documentos originales y para la consulta de fragmentos de texto estructurados semánticamente. Después de presentar los resultados se hace una comparación entre los diferentes objetivos planteados por el proyecto y los resultados obtenidos. Finalmente se hacen una serie de recomendaciones para que futuros proyectos aprovechen los estudios y herramientas producidos por este proyecto

Segmentación de instancias para detección automática de malezas y cultivos en campos de cultivo

Con base en las recientes aplicaciones exitosas de técnicas de Aprendizaje Profundo en la clasificación, detección y segmentación de plantas, proponemos un enfoque de segmentación de instancias utilizando un modelo Mask R-CNN para la detección de malezas y cultivos en tierras de cultivo. Evaluamos el rendimiento de nuestro modelo con la métrica de precisión promedio de MSCOCO, contrastando el uso de técnicas de aumento de datos. Los resultados obtenidos muestran cómo el modelo se adapta muy bien en este contexto, abriendo nuevas oportunidades para soluciones automatizadas de control de malezas a gran escala

Identificación automática de especies forestales maderables amenazadas de Costa Rica, mediante técnicas de visión artificial

Proyecto de Investigación (Código: 1370004) Instituto Tecnológico de Costa Rica. Vicerrectoría de Investigación y Extensión (VIE). Escuela de Computación, Escuela de Ingeniería Forestal, 2020El objetivo general de este proyecto fue “Diseñar e implementar un sistema que realice la identificación de especies forestales de manera automática, a partir de imágenes digitales de muestras macroscópicas de maderas”. Tanto el objetivo general como los cinco objetivos específicos y productos asociados fueron alcanzados en un 100%: 1. Seleccionar el conjunto de especies forestales maderables (muestras de 197 especies fueron recolectadas en el campo). 2. Enriquecer la xiloteca institucional con nuevas muestras y una base de datos con sus correspondientes imágenes digitales (982 muestras recolectadas que se convirtieron en 982x4 muestras de xiloteca, y 27,930 fotos)1. 3. Seleccionar las técnicas de visión artificial a usar (CNN profundas). 4. Implementar varios algoritmos para identificación de especies maderables (CNN y redes siamesas). 5. Finalmente, se desarrolló Cocobolo, una aplicación móvil para la identificación de especies maderables de Costa Rica. Metodológicamente el proyecto ha sido innovador a nivel mundial. En el campo forestal, se demostró [1] la viabilidad de un nuevo protocolo no destructivo de recolecta con barreno y un nuevo flujo de trabajo que ha enriquecido sustancialmente la xiloteca del TEC. En el campo informático, se innovó usando por primera vez especies nativas de CR, haciendo identificaciones con imágenes macroscópicas en lugar del tradicional enfoque con muestras microscópicas, y usando técnicas que son estado del arte como las redes siamesas. Esta investigación a demostrado conclusivamente mediante publicaciones peerreviewed que las CNN son la mejor técnica para la identificación automática de árboles con imágenes de cortes macroscópicos de madera

Digital knowledge management for biodiversity conservation

El proceso de informatizar el conocimiento necesario para conservar la biodiversidad de un país o región requiere de varias etapas de desarrollo de sistemas de información. Típicamente se inicia con el manejo de datos en formatos analógicos y se continúa con una secuencia de seis etapas más que culminan con el desarrollo de sistemas digitales interinstitucionales descentralizados que permiten generar y acceder a conocimiento para la toma de decisiones, la definición de políticas y la educación ambiental. Este artículo presenta, a partir de la pionera experiencia bioinformática del Instituto Nacional de Biodiversidad en Costa Rica, los retos de esta naciente área interdisciplinaria, las fases típicas de implantación de sistemas bioinformáticos en una institución y las oportunidades actuales que brindan nuevas tecnologías e iniciativas mundiales que facilitan el enfrentar estos retos.A series of several information systems development stages is typical in the process of establishing digital biodiversity knowledge management systems. Traditionally, the first stage consists of using manual procedures based on analog data (such as field notes in notebooks or cards) and continues through at least six more stages that culminate with the development of inter-institutional, decentralized, digital systems. These systems aim at generating and providing access to knowledge to support decision making processes, policy making, and environmental education. This article presents, through the pioneering biodiversity informatics experience of the National Biodiversity Institute of Costa Rica, the key challenges of this new interdisciplinary area, the typical phases in the implementation of biodiversity informatics systems in an institution, and the current opportunities that new technologies and initiatives offer to face these challenges