Biblioteca Florestal
Digital

Estimação de variáveis dendrométricas em povoamentos adensados de eucalipto utilizando redes neurais artificiais

Show simple item record

dc.contributor.advisor Leite, Helio Garcia
dc.contributor.author Barros, Vinícius Andrade de
dc.date.accessioned 2014-11-06T13:41:10Z
dc.date.available 2014-11-06T13:41:10Z
dc.date.issued 2014-06-27
dc.identifier.citation BARROS, V. A. Estimação de variáveis dendrométricas em povoamentos adensados de eucalipto utilizando redes neurais artificiais. 2014. 30 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/123456789/12541
dc.description Trabalho de Conclusão de Curso defendido na Universidade Federal de Viçosa pt_BR
dc.description.abstract O objetivo deste estudo foi treinar, testar e validar a eficiência de redes neurais artificiais (RNA) para realizar a estimação de altura e volume de árvores em povoamentos adensados de eucalipto. Os dados utilizados foram provenientes de plantios realizados em dezembro de 2002 na região do Alto Jequitinhonha, em Minas Gerais. O delineamento experimental foi dividido em blocos (três blocos), sendo testados cinco arranjos espaciais diferentes (3,0 x 0,5; 3,0 x 1,0; 3,0 x 1,5; 3,0 x 2,0; e 3,0 x 3,0 m). Foram utilizadas variáveis numéricas, como altura e diâmetro com e sem casca. Os dados foram divididos de forma aleatória em três grupos: treinamento (60%), teste (20%) e validação (20%). Os dados de treinamento foram utilizados para criar as redes neurais, do tipo perceptrons de múltiplas camadas (MLP) com o software NeuroForest 3.0. As RNAs de melhor desempenho no treinamento e teste foram selecionadas para realizar a sua validação. Para se comparar a eficiência das RNAs foram utilizados os modelos de Husch, Hohenald e Kreen e Schumacher e Hall para estimar o volume e para a altura total foram ajustadas as equações lnH = β0 + β1 × lnDAP + ε i e lnH = β0 + β1 × DAP−1 + ε i . Sendo que o modelo de Schumacher e Hall e a equação lnH = β0 + β1 × DAP−1 + ε i tiveram melhor resposta ao descrever a relação volumétrica e hipsométrica nos arranjos espaciais estudados. A comparação da eficiência das RNAs com as regressões se deu pela avaliação dos seus erros quadráticos médios (RMSE %) e correlação entre valores observados e estimados (r YY ) além da análise gráfica dos resíduos. Conclui-se que as Redes Neurais ̂Artificiais são eficientes para estimar com exatidão tanto o volume de árvores individuais quanto para projeção de altura total em povoamentos adensados. pt_BR
dc.format 30 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 de variáveis dendrométricas em povoamentos adensados de eucalipto utilizando redes neurais artificiais pt_BR
dc.type TCC pt_BR

Files in this item

Files Size Format View Description
Monografia_Vinicius Andrade de Barros.pdf 954.2Kb application/pdf View/Open ou Pre-visualizar Monografia

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Sobre a Biblioteca Florestal

Browse

My Account