Support vector machine to estimate volume of Eucalypt trees

• Autor(a) principal: Binoti, Daniel Henrique Breda
• Data de Publicação: 2016
• Outros Autores: Binoti, Mayra Luiza Marques da Silva, Leite, Helio Garcia, Andrade, Alessandro Vivas, Nogueira, Gilciano Saraiva, Romarco, Marcio Leles, Pitangui, Cristiano Grijó
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: eng
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: http://dx.doi.org/10.1590/0100-67622016000400012; http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/16126
• topic: Volume equations; Machines learning; Schumacher and hall

O presente trabalho objetivou-se testar a aplicação da técnica de Máquinas vetores de suporte (SVM) para a estimação do volume de árvores de eucalipto. Os dados utilizados neste estudo foram provenientes de cubagens de 2.307 árvores de povoamentos clonais híbridos (Eucalyptus grandis x Eucalyptus urophylla) localizados no sul da Bahia. Na definição de estratificação de cubagens tradicionalmente usada foram definidos 53 estratos (definidos pela estratificação projeto e clone). Ajustou-se o modelo de Schumacher e Hall para cada estrato. As SVM foram construídas para correlacionar o volume das árvores em função das demais variáveis independentes que podem ser numéricas como dap e altura, e categórica como material genético e projeto. As estimativas foram analisadas empregando estatísticas e análise gráfica de resíduos. A análise gráfica consistiu na inspeção estatística da dispersão dos erros (resíduos) percentuais em relação aos valores observados, bem como na análise do histograma de resíduos. As estatísticas empregadas foram a correlação entre os volumes estimados e observados. O modelo de Schumacher e Hall apresentou a correlação entre valores observados e estimados de 0,993, sendo que a SVM ajustada apresentou correlação de 0,994. A tecnologia das SVM apresentou boa adequação ao problema, sendo esta possível de utilização para previsão volumétrica da produção de florestas plantadas.