Avalia??o do m?todo de similaridade dos perfis e de redes neurais artificiais na estima??o do volume de ?rvores

• Main Author: Murta J?nior, Leonidas Soares
• Publication Date: 2013
• Format: Master thesis
• Language: por
• Source: Repositório Institucional da UFVJM
• Download full: http://acervo.ufvjm.edu.br/jspui/handle/1/350
• topic: Modelos de afilamento de fuste; Cubagem; Eucalipto

O objetivo deste trabalho foi testar procedimentos para determinar o volume individual de ?rvores, consistindo em m?todos alternativos ao processo de cubagem. No cap?tulo 1, foi testado o m?todo da similaridade de perfis combinado com diferentes medidas de similaridade, modelos de taper, m?todos de estima??o de par?metros representativos de estratos sem equa??o e diferentes m?todos de gera??o de equa??o volum?trica. Os dados utilizados foram de 3.620 ?rvores abatidas e cubadas, divididas 62 estratos. Foram medidas as vari?veis DAP, altura total, e os di?metros ao longo do fuste nas posi??es de 0,00; 0,50; 1,00; 1,50 e 2,00 m, e a partir deste, as se??es foram medidas de 2,0 em 2,0 m, at? a altura total. O modelo volum?trico de Schumacher e Hall foi ajustado por estrato. Os modelos de taper utilizados foram o de Kozak, de Garcia, de Ormerod e o Polin?mio de Quinto Grau. As dist?ncias testadas foram a Dist?ncia Euclidiana, Dist?ncia Euclidiana M?dia, Dist?ncia Euclidiana Ponderada e Dist?ncia Euclidiana Quadr?tica. Foram testados 2 m?todos de estima??o dos par?metros dos modelos de afilamento (3 ?rvores; e os par?metros da ?rvore mais pr?xima ao di?metro m?dio) e 3 m?todos de determina??o da equa??o volum?trica (equa??o do estrato mais similar, equa??o das 30 ?rvores mais similares e equa??o gerada com o n?mero de ?rvores referentes a 5 ?rvores por classe de di?metro do estrato sem equa??o definida), que combinados configuraram os 5 procedimentos testados. As estat?sticas utilizadas para verificar a qualidade das estimativas foram bias, raiz quadrada do erro m?dio, correla??o e an?lise gr?fica de res?duos. A valida??o foi realizada com dados independentes para 4 estratos. Os resultados indicaram que n?o houve diferen?a entre as medidas de similaridade utilizadas. Os melhores modelos foram o Polin?mio de Quinto Grau e o de Kozak, sendo o segundo mais indicado devido a sua facilidade de ajuste. O m?todo de gera??o da equa??o baseada nas 30 ?rvores mais similares proporcionou as melhores estimativas volum?tricas. No cap?tulo 2, foi utilizado redes neurais artificiais (RNA) para estimar o volume individual de ?rvores. Os dados foram os mesmos utilizados no cap?tulo 1. As vari?veis de entrada utilizadas foram: entrada 1 (DAP, altura total, di?metros a 0,00; 0,50; 1,00; 1,50 e 2,00 metros de altura); entrada 2 (adi??o do volume at? 2 metros); entrada 3 (adi??o do grau de esbeltez) e entrada 4 (adi??o da vari?vel categ?rica representando a forma do fuste at? 2 metros de altura). Foram retidas as 5 melhores redes por conjunto de vari?veis de entrada. Os dados foram divididos em 60% para treinamento, 20% para teste e 20% para generaliza??o. Para avaliar as estimativas foram utilizadas as estat?sticas bias, raiz quadrada do erro m?dio, correla??o e an?lise gr?fica dos res?duos. A melhor metodologia para gerar as redes foi aplicada a dados independentes para se avaliar a qualidade das estimativas de volume. As redes que proporcionaram as melhores estimativas foram as geradas pelo conjunto de vari?veis de entrada 2 (DAP, altura total, di?metros a 0,00; 0,50; 1,00; 1,50; 2,00 metros de altura e volume at? 2 metros).