Aplicação de redes neurais artificiais para estimação da altura de povoamentos equiâneos de eucalipto

Abstract

Este trabalho teve como objetivos aumentar a precisão das estimativas de altura de árvores e diminuir a necessidade de aferição da altura em campo, levando à redução dos custos no inventário florestal através da construção e validação de um modelo de estimação da altura de árvores em povoamentos de eucalipto com a utilização de redes neurais artificiais. Os dados utilizados consistiram em três clones, compreendendo cerca de 3.000 árvores em 145 parcelas permanentes com área média de 215 m², mensuradas em seis ocasiões (idades). As variáveis utilizadas para estimar a altura total das árvores dividiram-se em quantitativas: idade (meses), diâmetro com casca a 1,30 m de altura a partir da superfície do solo (dap) e altura dominante média da parcela; e qualitativa: tipo de solo com as respectivas classes. Para validação e aplicação da metodologia proposta, foram consideradas duas situações: (a) quando há a introdução de um novo material genético e não existem informações sobre a relação hipsométrica deste; (b) quando já se conhece a tendência de crescimento em altura dos povoamentos implantados, obtida pela existência de medições em parcelas de IFC. Com as metodologias testadas, obtiveram-se valores de coeficiente de correlação superiores a 0,99. As metodologias mostraram-se eficientes para alcançar os objetivos propostos, garantindo alta precisão das estimativas obtidas através das redes neurais artificiais.

Estimation of Fuel Consumption in Agricultural Mechanized Operations Using Artificial Neural Networks

“…However, in these studies, the functional dependencies to determine this consumption were not established. Moreover, the use of artificial neural networks as an alternative to relate variables and parameters of physical and biological processes is growing daily and its effectiveness confirmed by ALVES SOBRINHO et al (2011), PANDORFI et al (2011), CARVALHO et al (2012), VENTURA et al (2012, BINOTI et al (2013BINOTI et al ( , 2014, GEORGENS et al (2014), SOARES et al (2014) and VALENTE et al (2014).…”

Restrição Mineral Para Eucalyptus Em Solos Do Cerrado Mato-Grossense

“…Porém, a obtenção dos dados de altura é uma grande dificuldade no inventário florestal, onde problemas como falta de visibilidade do topo da árvore em floresta densa e a ocorrência de ventos pode torná-la impraticável em alguns casos (BINOTI et al, 2013).…”

Estimativa do Afilamento do Fuste de Araucária Utilizando Técnicas de Inteligência Artificial

“…Uma das técnicas de IA são as Redes Neurais Artificiais (RNAs), essas têm sido empregadas com êxito visando à estimativa de variáveis dendrométricas, como a altura (Ferreira et al, 2014;Binoti et al, 2013), o volume (Gorgens et al, 2009;Binoti et al, 2014;Cordeiro et al, 2015) e o afilamento (Schikowski et al, 2015;Mendonça et al, 2015), assim como o crescimento e a produção (Castro et al, 2013), dentre outras aplicações. Contudo, há dificuldade no entendimento de como as RNAs propiciam tais estimativas, sendo denominadas um sistema "caixa-preta", no qual não se conhecem as relações intermediárias entre as variáveis de entrada com a variável a ser estimada, sabendo apenas que esta relação consiste no ajuste dos pesos sinápticos.…”