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Estimação do volume e afilamento do fuste de árvores de eucalipto utilizando redes neurais artificiais

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dc.contributor.advisor Leite, Helio Garcia
dc.contributor.author Silva, Paula Ventura da
dc.date.accessioned 2014-11-06T11:09:45Z
dc.date.available 2014-11-06T11:09:45Z
dc.date.issued 2013-12-06
dc.identifier.citation SILVA, P. V. Estimação do volume e afilamento do fuste de árvores de eucalipto utilizando redes neurais artificiais. 2013. 27 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Florestal) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2013. pt_BR
dc.identifier.uri http://www.bibliotecaflorestal.ufv.br/handle/123456789/12530
dc.description Trabalho de Conclusão de Curso defendido na Universidade Federal de Viçosa pt_BR
dc.description.abstract A realização de planos de manejo consistentes exige o conhecimento do volume de madeira disponível nos povoamentos florestais. Essa é uma das informações de maior importância para avaliar o potencial produtivo dos povoamentos, haja visto que o volume individual fornece subsídios para a análise do potencial produtivo das florestas. Esse volume é geralmente estimado com o emprego de modelos lineares ou não lineares que o correlacionam com o diâmetro a 1,30 m de altura e com a altura total das árvores. Os parâmetros desses modelos são estimados pelo método de mínimos quadrados (regressão). O afilamento do fuste é comumente estimado com o emprego de modelos de regressão. Uma alternativa que pode ser mais eficiente para essas estimações é o emprego de Redes Neurais Artificiais (RNA), que são aproximações das redes e dos neurônios encontrados nos cérebros biológicos. As RNA são sistemas computacionais paralelos constituídos de várias unidades de processamento simples (neurônios artificiais), conectadas entre si de maneira específica para executar uma determinada tarefa. Essa técnica vem sendo utilizada no setor florestal para auxiliar o manejo de florestas, aprimorando técnicas de inventário florestal e permitindo maior acurácia na estimação da produção, o que dá maior suporte à tomada de decisão. O objetivo deste trabalho foi testar o emprego de RNA para estimação do volume e do afilamento do fuste de árvores (taper), considerando variáveis como DAP, altura total (Ht), altura comercial, idade, declividade do terreno, projeto, rotação e material genético. Foram utilizados dados de 2.064 árvores-amostra abatidas e cubadas nos povoamentos, compreendendo 128 projetos, de 1 e 38 graus de inclinação do terreno, 22 clones e idades de 4 a 10 anos. Foram treinados dois tipos de redes, analisando o efeito de cada variável na estimação de volume e dos diâmetros ao longo do fuste, utilizando cerca de 30% dos dados. Os resultados das melhores redes foram generalizados para o restante do banco de dados. Os resultados obtidos pelas redes em que somente o DAP, a Ht e os diâmetros no topo a 0,5, 1,0 e 2 m de altura foram empregados como variáveis de entrada para estimação do volume foram precisos e livres de tendenciosidade. Para taper, também foram eficientes as redes que utilizaram essas variáveis de entrada. Os resultados demonstram que as demais variáveis puderam ser excluídas sem prejuízo na precisão das estimativas. A metodologia utilizada foi eficiente na estimação do volume e de diâmetros ao longo do fuste, utilizando somente variáveis facilmente obtidas no inventário florestal. pt_BR
dc.format 27 folhas pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.publisher Universidade Federal de Viçosa pt_BR
dc.subject.classification Ciências Florestais::Manejo florestal::Dendrometria e mensuração florestal pt_BR
dc.title Estimação do volume e afilamento do fuste de árvores de eucalipto utilizando redes neurais artificiais pt_BR
dc.type TCC pt_BR

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