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Estimação do volume do cerne de Tectona grandis L.f. utilizando Redes Neurais Artificiais (RNA) e Taper

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dc.contributor.advisor Leite, Helio Garcia
dc.contributor.author Souza, Ramon Barreto
dc.date.accessioned 2014-11-06T13:29:08Z
dc.date.available 2014-11-06T13:29:08Z
dc.date.issued 2014-07-18
dc.identifier.citation SOUZA, R. B. Estimação do volume do cerne de Tectona grandis L.f. utilizando Redes Neurais Artificiais (RNA) e Taper. 2014. 25 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Florestal) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2014. pt_BR
dc.identifier.uri http://www.bibliotecaflorestal.ufv.br/handle/123456789/12539
dc.description Trabalho de Conclusão de Curso defendido na Universidade Federal de Viçosa pt_BR
dc.description.abstract Este estudo foi conduzido visando testar a eficiência da utilização do método de redes neurais artificiais (RNA) para estimar o volume de árvores de TectonagrandisL.f. Os dados utilizados foram obtidos da cubagem de 260 árvores- amostra que apresentavam diâmetro a altura do peito(dap) entre 5 e 31 cm, e altura total entre 5 e 23 m. As árvores tinham idade entre 3 e 12 anos. Foram abatidas em povoamentos localizadas na região centro-sul do estado do Mato Grasso, com espaçamento inicial de 3x3 m. Também foram medidos os diâmetros de casca e diâmetro do cerne para o cálculo de volume sem casca observado, e volume de cerne observado através do método Smalian.Variando as arquiteturas de entrada e de saída das redes, foram treinadas 300 RNA de cada arquitetura, visando estimar o volume de cerne, salvando a melhor rede de cada arquitetura. Foi realizada ainda uma etapa de generalização da RNA. Em uma próxima etapa foi utilizado os mesmo dados para estimar o volume de cerne através do método de Garay (1979) modificado, assim como demonstrado por Leite, 2011. Foi comparado os resultados obtidos nos dois estudos.Foi possível concluir que Redes Neurais Artificias são eficientes para estimar o afilamento do fuste de teca, visando estimar o volume de cerne, podendo resultar em maior exatidão em comparação ao emprego de modelos de Taper. pt_BR
dc.format 25 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 do cerne de Tectona grandis L.f. utilizando Redes Neurais Artificiais (RNA) e Taper pt_BR
dc.type TCC pt_BR

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