Um estudo de predição de volumes de clones de eucalipto utilizando redes neurais artificiais

• Autor(a) principal: Wellignton Galvão Rodrigues
• Data de Publicação: 2019
• Outros Autores: Fabrízzio Alphonsus Alves de Melo Nunes Soares, Christian Dias Cabacinha, Rogério Salvini, Gabriel Vieira, Cristhiane Gonçalves, Thyago Peres Carvalho, Deborah Silva Alves Fernandes Carvalho
• Tipo de documento: Artigo de conferência
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://doi.org/10.17648/sbai-2019-111606; http://hdl.handle.net/1843/43262; https://orcid.org/0000-0002-8148-083X
• topic: Redes neurais (Computação); Levantamentos florestais

O invent´ario florestal ´e um elemento de grande import^ancia para o gerenciamento efetivo dos recursos florestais. Atrav´es dele ´e poss´ıvel, por exemplo, quantificar ´arvores, identificar as esp´ecies de um povoamento e obter o volume total a ser explorado. O volume constitui um dos elementos mais importantes para a explora¸c~ao de uma determinada ´area. Portanto, existe o desafio de m´etodos que possam calcular precisamente o volume das ´arvores sem elevar os custos, dentre eles, o uso de redes neurais artificiais. Este trabalho tem por objetivo apresentar uma abordagem com redes neurais artificiais para a predi¸c~ao de di^ametros e c´alculo do volume de clones de eucalipto. Foram propostos modelos com e sem a altura total da ´arvore, medida essa onerosa de se obter em campo. Os resultados alcan¸cados mostraram-se bastante promissores em rela¸c~ao aos m´etodos tradicionais, al´em de minimizar os par^ametros utilizados para a estimativa dos volumes apresentando, deste modo, um caminho para automa¸c~ao do invent´ario florestal.