Biblioteca Florestal
Digital

Redes neurais artificiais para estimação do volume de árvores

Show simple item record

dc.contributor.author Binoti, Mayra Luiza Marques da Silva
dc.contributor.author Binoti, Daniel Henrique Breda
dc.contributor.author Leite, Hélio Garcia
dc.contributor.author Garcia, Silvana Lages Ribeiro
dc.contributor.author Ferreira, Maria Zelia
dc.contributor.author Rode, Rafael
dc.contributor.author Silva, Antonilmar Araújo Lopes da
dc.date.accessioned 2014-09-02T14:10:32Z
dc.date.available 2014-09-02T14:10:32Z
dc.date.issued 2014
dc.identifier.citation BINOTI, M. L. M. S. et al. Redes neurais artificiais para estimação do volume de árvores. Revista Árvore, Viçosa, v.38, n.2, p.283-288. 2014. pt_BR
dc.identifier.issn 1806-9088
dc.identifier.uri http://www.bibliotecaflorestal.ufv.br/handle/123456789/10537
dc.description.abstract Objetivou-se propor neste estudo uma metodologia com a utilização de Redes Neurais Artificiais (RNA), para redução do número de árvores a serem cubadas durante o processo de geração de equações volumétricas. Os dados utilizados neste estudo foram provenientes de cubagens de 2.700 árvores de povoamentos clonais de eucalipto localizados no Sul da Bahia. O treinamento das RNA foi feito visando à obtenção de redes para a estimação do volume com e sem casca. Como variáveis de entrada, utilizaram-se o diâmetro à altura do peito - 1,30 m (dap), a altura e os diâmetros nas posições de 0,0; 0,5; 1,0; 1,5; 2,0; e 4,0 m do solo e os volumes obtidos até 2 e 4 m. A precisão do método foi feita com a aplicação do teste L&O. Avaliaram-se também a dispersão dos erros percentuais, o histograma de frequência dos erros percentuais e a raiz do erro quadrático médio (RMSE). A metodologia proposta neste estudo mostrou-se eficiente para a estimação do volume de árvores, sendo indicada para a obtenção do volume total com e sem casca de povoamentos de eucalipto, possibilitando a redução dos custos para a construção de equações volumétricas. pt_BR
dc.description.abstract The objective of this study was to propose a methodology by using Artificial Neural Networks (ANN) to reduce the number of trees to be scaled during the process of generating volumetric equations. The data used in this study were originated from measurements of 2,700 trees of clonal eucalyptus plantations located in southern Bahia State, Brazil. The training of ANN was performed in order to obtain networks for estimating the volume with and without bark. As input variables, we used the diameter at breast height (dbh) - 1.30 m, height, and diameter at 0.0, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0 and 4.0 m above the ground and the volumes obtained until 2 and 4 m. The accuracy of the method was carried out using the test L & O. We also evaluated the dispersion of percentage errors, frequency histogram of the percentage error and the root mean square error (RMSE). The methodology proposed in this study proved to be efficient for estimating the volume of trees, and is indicated to obtain the total volume with and without bark of eucalyptus, enabling the reduction of costs for the construction of volumetric equations. pt_BR
dc.format 6 páginas pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.publisher Sociedade de Investigações Florestais pt_BR
dc.relation.ispartofseries Revista Árvore:v.38,n.2;
dc.subject.classification Ciências Florestais::Manejo florestal::Dendrometria e mensuração florestal pt_BR
dc.title Redes neurais artificiais para estimação do volume de árvores pt_BR
dc.title Neural networks for estimating of the volume of trees pt_BR
dc.type Artigo pt_BR

Files in this item

Files Size Format View Description
Revista_Árvore_v38_n2_p283-288_2014.pdf 318.9Kb application/pdf View/Open ou Pre-visualizar Periódico

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Sobre a Biblioteca Florestal

Browse

My Account