Inferência Multimodelos na predição de multiprodutos em povoamentos de Eucalyptus sp.
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Texto Completo: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/12384 |
Resumo: | When selecting a single model to estimate a variable, this estimate is conditioned to any and all characteristics of this model, which may be subject to underestimation or overestimation, depending on the model in question and its possible biases. Recent studies have suggested the so-called Multimodel Inference, which consists in obtaining the result through the contribution of two or more mathematical models. The aim of this study was to propose a new methodology for Multimodel Inference, based on the modification of the ARM (Adaptive Regression by Mixing) algorithm, applied to forest inventory to estimating wood volume using volumetric and taper equations. To estimate wood volume with volumetric equations, the modified ARM algorithm was used and to estimate tree taper was used the proposed algorithm, Mixed Taper Equations, or MTE Algorithm. For the two clonal Eucalyptus sp. databases used in this study, the modified ARM algorithm was superior to model selection estimating tree volume more accurately, presenting RMSE of 3.53% and 3.86% while the selected model obtained 3.99% and 3.97 %, respectively. To estimate trees taper, with a database composed of three clonal varieties of Eucalyptus sp. the MTE algorithm was superior to model selection with RMSE of 4.11%, 8.96% and 4.91%, while selected models for each case presented RMSE of 4.49%, 8.88% and 5, 02%, respectively, for the three genetic materials tested. In addition, both modified ARM and MTE showed better dispersion of residues compared to the selected models and, in the case of the MTE algorithm, better results per tree. The use of MTE algorithm within the software R demonstrated that the technique is viable and managed to calculate different weights for the models tested over the measurement heights. In addition, the proposed method for estimating volumes using weights and taper equations was able to perform the tree volume reconstitution with more accurate results per tree than the tested models, individually. |
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Recent studies have suggested the so-called Multimodel Inference, which consists in obtaining the result through the contribution of two or more mathematical models. The aim of this study was to propose a new methodology for Multimodel Inference, based on the modification of the ARM (Adaptive Regression by Mixing) algorithm, applied to forest inventory to estimating wood volume using volumetric and taper equations. To estimate wood volume with volumetric equations, the modified ARM algorithm was used and to estimate tree taper was used the proposed algorithm, Mixed Taper Equations, or MTE Algorithm. For the two clonal Eucalyptus sp. databases used in this study, the modified ARM algorithm was superior to model selection estimating tree volume more accurately, presenting RMSE of 3.53% and 3.86% while the selected model obtained 3.99% and 3.97 %, respectively. To estimate trees taper, with a database composed of three clonal varieties of Eucalyptus sp. the MTE algorithm was superior to model selection with RMSE of 4.11%, 8.96% and 4.91%, while selected models for each case presented RMSE of 4.49%, 8.88% and 5, 02%, respectively, for the three genetic materials tested. In addition, both modified ARM and MTE showed better dispersion of residues compared to the selected models and, in the case of the MTE algorithm, better results per tree. The use of MTE algorithm within the software R demonstrated that the technique is viable and managed to calculate different weights for the models tested over the measurement heights. In addition, the proposed method for estimating volumes using weights and taper equations was able to perform the tree volume reconstitution with more accurate results per tree than the tested models, individually.Ao selecionar um modelo para realizar a estimativa de uma variável, condiciona-se essa estimativa a toda e qualquer característica deste modelo, podendo estar sujeito a subestimativas ou superestimativas, dependendo do modelo em questão e de suas possíveis tendenciosidades. Estudos recentes vêm sugerindo a realização da chamada Inferência Multimodelos, que consiste na obtenção do resultado através da contribuição de dois ou mais modelos matemáticos. Este estudo teve como objetivo propor uma nova metodologia de Inferência Multimodelos, baseada na modificação do algoritmo ARM (Adaptive Regression by Mixing), aplicada ao inventário florestal para estimativa do volume de madeira por meio de equações volumétricas e de afilamento do fuste. Para a estimativa do volume das árvores utilizou-se o algoritmo ARM modificado e para a estimativa do afilamento do fuste, utilizou-se o algoritmo proposto, Mixed Taper Equations, ou Algoritmo MTE. Para as duas bases de dados clonais de Eucalyptus sp. utilizadas no trabalho, o algoritmo ARM modificado foi superior à seleção de modelos e estimou o volume das árvores de forma mais acurada, apresentando RMSE de 3,53% e 3,86% enquanto o modelo selecionado obteve 3,99% e 3,97%. Para a estimativa de afilamento do fuste, com uma base de dados composta por três variedades clonais de Eucalyptus sp. o algoritmo MTE foi superior à seleção de modelos com RMSE de 4,11%, 8,96% e 4,91%, enquanto que os modelos selecionados para cada caso apresentaram RMSE de 4,49%, 8,88% e 5,02%, respectivamente, para os três materiais genéticos testados. Além disso, ambos, ARM modificado e MTE apresentaram melhor dispersão dos resíduos em comparação com os modelos selecionados e, no caso do algoritmo MTE, melhores resultados por árvore. A implementação do algorito MTE no software R demonstrou que a técnica é viável e de fato conseguiu calcular pesos distintos para os modelos testados ao longo das alturas de medição. Além disso, o método proposto para a estimativa dos volumes se utilizando dos pesos e das próprias equações de afilamento foi capaz de realizar a reconstituição do volume das árvores com resultados árvore a árvore mais acurados do que os modelos individualmente.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)porUniversidade Federal de São CarlosCâmpus SorocabaPrograma de Pós-Graduação em Planejamento e Uso de Recursos Renováveis - PPGPUR-SoUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessBiometriaMixagem de Modelos de RegressãoCubagemDiâmetroBiometricsMixing Regression ModelsUpper-stem DiametersCIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTALCIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL::MANEJO FLORESTAL::DENDROMETRIA E INVENTARIO FLORESTALInferência Multimodelos na predição de multiprodutos em povoamentos de Eucalyptus sp.Multimodel Inference to predict multiple wood products in Eucalyptus sp. stands.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis6006008e4406c3-88c5-46a0-af49-8a56314a9394reponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALInferência Multimodelos - Lucas Krohling Bernardi.pdfInferência Multimodelos - Lucas Krohling Bernardi.pdfTexto principalapplication/pdf1922629https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12384/1/Infer%c3%aancia%20Multimodelos%20-%20Lucas%20Krohling%20Bernardi.pdf3bb55f30157e776002761030067aa4a3MD51Carta comprovante.pdfCarta comprovante.pdfCarta comprovanteapplication/pdf147889https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12384/3/Carta%20comprovante.pdf783e7ade1169327c474c10a11267ac52MD53CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12384/4/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD54TEXTInferência Multimodelos - Lucas Krohling Bernardi.pdf.txtInferência Multimodelos - Lucas Krohling Bernardi.pdf.txtExtracted texttext/plain111698https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12384/5/Infer%c3%aancia%20Multimodelos%20-%20Lucas%20Krohling%20Bernardi.pdf.txt4b09d3c9b628008f86e3c4b38af56121MD55Carta comprovante.pdf.txtCarta comprovante.pdf.txtExtracted texttext/plain1574https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12384/7/Carta%20comprovante.pdf.txt3f39e20ee68fa9bf5c808a5b6f275841MD57THUMBNAILInferência Multimodelos - Lucas Krohling Bernardi.pdf.jpgInferência Multimodelos - Lucas Krohling Bernardi.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6182https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12384/6/Infer%c3%aancia%20Multimodelos%20-%20Lucas%20Krohling%20Bernardi.pdf.jpgcd2f1292a5155f04bd9d4a608fa5aaddMD56Carta comprovante.pdf.jpgCarta comprovante.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg15062https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12384/8/Carta%20comprovante.pdf.jpg3eb841c15f04415880015713dc4cec70MD58ufscar/123842023-09-18 18:31:52.835oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/12384Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:31:52Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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