Aplicação de redes neurais artificiais para estimação da altura de povoamentos equiâneos de eucalipto

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Binoti,Mayra Luiza Marques da Silva
Data de Publicação: 2013
Outros Autores: Binoti,Daniel Henrique Breda, Leite,Helio Garcia
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista Árvore (Online)
Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-67622013000400007
Resumo: Este trabalho teve como objetivos aumentar a precisão das estimativas de altura de árvores e diminuir a necessidade de aferição da altura em campo, levando à redução dos custos no inventário florestal através da construção e validação de um modelo de estimação da altura de árvores em povoamentos de eucalipto com a utilização de redes neurais artificiais. Os dados utilizados consistiram em três clones, compreendendo cerca de 3.000 árvores em 145 parcelas permanentes com área média de 215 m², mensuradas em seis ocasiões (idades). As variáveis utilizadas para estimar a altura total das árvores dividiram-se em quantitativas: idade (meses), diâmetro com casca a 1,30 m de altura a partir da superfície do solo (dap) e altura dominante média da parcela; e qualitativa: tipo de solo com as respectivas classes. Para validação e aplicação da metodologia proposta, foram consideradas duas situações: (a) quando há a introdução de um novo material genético e não existem informações sobre a relação hipsométrica deste; (b) quando já se conhece a tendência de crescimento em altura dos povoamentos implantados, obtida pela existência de medições em parcelas de IFC. Com as metodologias testadas, obtiveram-se valores de coeficiente de correlação superiores a 0,99. As metodologias mostraram-se eficientes para alcançar os objetivos propostos, garantindo alta precisão das estimativas obtidas através das redes neurais artificiais.
id SIF-1_f80240686f4d3c8c776bfb673b50d6d1
oai_identifier_str oai:scielo:S0100-67622013000400007
network_acronym_str SIF-1
network_name_str Revista Árvore (Online)
repository_id_str
spelling Aplicação de redes neurais artificiais para estimação da altura de povoamentos equiâneos de eucaliptoInventário florestalRelação hipsométricaEucaliptoEste trabalho teve como objetivos aumentar a precisão das estimativas de altura de árvores e diminuir a necessidade de aferição da altura em campo, levando à redução dos custos no inventário florestal através da construção e validação de um modelo de estimação da altura de árvores em povoamentos de eucalipto com a utilização de redes neurais artificiais. Os dados utilizados consistiram em três clones, compreendendo cerca de 3.000 árvores em 145 parcelas permanentes com área média de 215 m², mensuradas em seis ocasiões (idades). As variáveis utilizadas para estimar a altura total das árvores dividiram-se em quantitativas: idade (meses), diâmetro com casca a 1,30 m de altura a partir da superfície do solo (dap) e altura dominante média da parcela; e qualitativa: tipo de solo com as respectivas classes. Para validação e aplicação da metodologia proposta, foram consideradas duas situações: (a) quando há a introdução de um novo material genético e não existem informações sobre a relação hipsométrica deste; (b) quando já se conhece a tendência de crescimento em altura dos povoamentos implantados, obtida pela existência de medições em parcelas de IFC. Com as metodologias testadas, obtiveram-se valores de coeficiente de correlação superiores a 0,99. As metodologias mostraram-se eficientes para alcançar os objetivos propostos, garantindo alta precisão das estimativas obtidas através das redes neurais artificiais.Sociedade de Investigações Florestais2013-08-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-67622013000400007Revista Árvore v.37 n.4 2013reponame:Revista Árvore (Online)instname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:SIF10.1590/S0100-67622013000400007info:eu-repo/semantics/openAccessBinoti,Mayra Luiza Marques da SilvaBinoti,Daniel Henrique BredaLeite,Helio Garciapor2013-11-01T00:00:00Zoai:scielo:S0100-67622013000400007Revistahttp://www.scielo.br/revistas/rarv/iaboutj.htmPUBhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.php||r.arvore@ufv.br1806-90880100-6762opendoar:2013-11-01T00:00Revista Árvore (Online) - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false
dc.title.none.fl_str_mv Aplicação de redes neurais artificiais para estimação da altura de povoamentos equiâneos de eucalipto
title Aplicação de redes neurais artificiais para estimação da altura de povoamentos equiâneos de eucalipto
spellingShingle Aplicação de redes neurais artificiais para estimação da altura de povoamentos equiâneos de eucalipto
Binoti,Mayra Luiza Marques da Silva
Inventário florestal
Relação hipsométrica
Eucalipto
title_short Aplicação de redes neurais artificiais para estimação da altura de povoamentos equiâneos de eucalipto
title_full Aplicação de redes neurais artificiais para estimação da altura de povoamentos equiâneos de eucalipto
title_fullStr Aplicação de redes neurais artificiais para estimação da altura de povoamentos equiâneos de eucalipto
title_full_unstemmed Aplicação de redes neurais artificiais para estimação da altura de povoamentos equiâneos de eucalipto
title_sort Aplicação de redes neurais artificiais para estimação da altura de povoamentos equiâneos de eucalipto
author Binoti,Mayra Luiza Marques da Silva
author_facet Binoti,Mayra Luiza Marques da Silva
Binoti,Daniel Henrique Breda
Leite,Helio Garcia
author_role author
author2 Binoti,Daniel Henrique Breda
Leite,Helio Garcia
author2_role author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Binoti,Mayra Luiza Marques da Silva
Binoti,Daniel Henrique Breda
Leite,Helio Garcia
dc.subject.por.fl_str_mv Inventário florestal
Relação hipsométrica
Eucalipto
topic Inventário florestal
Relação hipsométrica
Eucalipto
description Este trabalho teve como objetivos aumentar a precisão das estimativas de altura de árvores e diminuir a necessidade de aferição da altura em campo, levando à redução dos custos no inventário florestal através da construção e validação de um modelo de estimação da altura de árvores em povoamentos de eucalipto com a utilização de redes neurais artificiais. Os dados utilizados consistiram em três clones, compreendendo cerca de 3.000 árvores em 145 parcelas permanentes com área média de 215 m², mensuradas em seis ocasiões (idades). As variáveis utilizadas para estimar a altura total das árvores dividiram-se em quantitativas: idade (meses), diâmetro com casca a 1,30 m de altura a partir da superfície do solo (dap) e altura dominante média da parcela; e qualitativa: tipo de solo com as respectivas classes. Para validação e aplicação da metodologia proposta, foram consideradas duas situações: (a) quando há a introdução de um novo material genético e não existem informações sobre a relação hipsométrica deste; (b) quando já se conhece a tendência de crescimento em altura dos povoamentos implantados, obtida pela existência de medições em parcelas de IFC. Com as metodologias testadas, obtiveram-se valores de coeficiente de correlação superiores a 0,99. As metodologias mostraram-se eficientes para alcançar os objetivos propostos, garantindo alta precisão das estimativas obtidas através das redes neurais artificiais.
publishDate 2013
dc.date.none.fl_str_mv 2013-08-01
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-67622013000400007
url http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-67622013000400007
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv 10.1590/S0100-67622013000400007
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv text/html
dc.publisher.none.fl_str_mv Sociedade de Investigações Florestais
publisher.none.fl_str_mv Sociedade de Investigações Florestais
dc.source.none.fl_str_mv Revista Árvore v.37 n.4 2013
reponame:Revista Árvore (Online)
instname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)
instacron:SIF
instname_str Universidade Federal de Viçosa (UFV)
instacron_str SIF
institution SIF
reponame_str Revista Árvore (Online)
collection Revista Árvore (Online)
repository.name.fl_str_mv Revista Árvore (Online) - Universidade Federal de Viçosa (UFV)
repository.mail.fl_str_mv ||r.arvore@ufv.br
_version_ 1750318000711401472