Desarrollo de un aplicativo móvil para el reconocimiento de cinco especies maderables mediante la utilización de una red neuronal convolucional

Abstract

Este trabajo de tesis aborda el desarrollo de un aplicativo móvil para el reconocimiento de cinco especies maderables utilizando una red neuronal convolucional (CNN). La investigación se estructura en varios objetivos específicos que incluyen la revisión del estado del arte sobre técnicas de reconocimiento de especies y redes neuronales, el desarrollo e implementación del modelo de clasificación, y la evaluación del rendimiento del sistema. En el primer capítulo, se realiza una exhaustiva revisión del estado del arte, identificando los avances en el uso de redes neuronales convolucionales en la clasificación de imágenes, así como las aplicaciones en el ámbito de la gestión forestal y el reconocimiento de especies maderables. Este análisis establece la base teórica para el diseño del modelo. En el segundo capítulo, se presenta el desarrollo del aplicativo móvil, detallando la integración de la red neuronal, el proceso de entrenamiento utilizando un conjunto de datos de imágenes de las especies seleccionadas y la creación de una interfaz de usuario amigable, accesible tanto para investigadores como para profesionales del sector forestal. Además, este capítulo está dedicado al análisis de los resultados obtenidos a partir de la evaluación del modelo mediante una matriz de confusión, destacando una precisión superior al 90% y métricas clave como precisión, recall y F1 score. Los resultados validan la efectividad del sistema para clasificar correctamente las especies maderables, incluso en condiciones variables de las imágenes. En el tercer capítulo, se presenta la evaluación del aplicativo móvil utilizando el modelo de éxito de sistemas de información de DeLone y McLean, que resalta la aceptación del sistema por parte de los usuarios y su impacto positivo en términos de calidad del sistema, la información y el servicio. Finalmente, la investigación concluye con una propuesta para futuras mejoras, como la inclusión de más especies maderables y la actualización constante del sistema, además de los anexos del trabajo realizado.