Modeling of tree recruitment by artificial neural networks after wood harvesting in a forest in eastern Amazon rain forest

Reis, Leonardo Pequeno; Souza, Agostinho Lopes de; Mazzei, Lucas; Reis, Pamella Carolline Marques dos Reis; Leite, Hélio Garcia; Soares, Carlos Pedro Boëchat; Torres, Carlos Moreira Miquelino Eleto; Ruschel, Ademir Roberto; Silva, Liniker Fernandes da; Rêgo, Lyvia Julienne Sousa

doi:10.5902/1980509825808

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“…Os índices de ingresso e mortalidade sugeriram que, na classe de diâmetro 1, os valores de recrutamento (38,0 ind.ha -1 ) foram superiores ao de mortalidade (36,2 ind.ha -1 ), devido a maior abertura do dossel (Dionisio et al, 2018), favorecendo a Real Estimado entrada de radiação solar e promovendo a ativação das mudas e do banco de sementes (Reis et al, 2014), logo após, com o fechamento do dossel, a quantidade do número de árvores ingressantes reduziu-se drasticamente (Reis et al, 2019) somado a impossibilidade de novos ingressos nas classes mais avançadas. Por outro lado, a superioridade do índice total de mortalidade (139,7 ind.ha -1 ) em relação ao índice total de recrutamento (49,4 ind.ha -1 ), indicou que a floresta está passando por uma fase cíclica (Stepka et al, 2010), no qual, a mortalidade além de ser decorrente de processos naturais de competição, pode ser ocasionada por susceptibilidade à pragas e a doenças (Lisboa et al, 2019).…”

Section: Resultsunclassified

Prognose de crescimento diamétrico de uma área restaurada no Cerrado

Barros

Souza

Barreira

2021

RSD

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O Cerrado é o segundo maior bioma da América do Sul ocupando cerca de 23% do território nacional, mas que vem perdendo grande parte da sua vegetação nativa devido ao desmatamento e a fragmentação antrópica. O estudo teve como objetivo entender o comportamento de uma área restaurada no bioma por meio do prognóstico do fragmento florestal, a partir do método de razão de movimentação das classes. Foram realizados dois inventários florestais, onde foram mensurados todos os indivíduos com CAP (circunferência a altura do peito) superior a 15 cm, para posterior ajuste dos modelos não lineares de incremento periódico, ingresso e mortalidade. Os resultados demonstraram perda da densidade de indivíduos, indicando a passagem de fase do fragmento de “construção” “para “degradação”. Os principais fatores da degradação foram, a acessibilidade ao local, descarte de lixo urbano e a falta de planejamento do projeto de restauração, deixando de levar em consideração os princípios de sucessão ecológica e o levantamento das informações de referência do ambiente. Porém, a área apresenta capacidade de regeneração se forem adotadas técnicas que interfiram no processo de restauração, pois houve aumento na taxa do número de indivíduos na menor classe de diâmetro (2023) se comparado aos anos anteriores; aumento do crescimento na penúltima classe, seguido de estabilização; redução da perda de densidade dos indivíduos, entre os intervalos dos anos 2014-2017 e 2017-2023; e tendência de distribuição diamétrica em “J invertido” no ano de 2023.

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Section: Resultsunclassified

Prognose de crescimento diamétrico de uma área restaurada no Cerrado

Barros

Souza

Barreira

2021

RSD

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“…Defining the optimal number of neurons in the hidden layer is extremely important, since an excessive number of neurons can lead to the memorization of training data, a process known as overfitting. In na opposite way, when the number of neurons in the hidden layer is small, it may not be enough, a process known as underfitting (Braga et al, 2000;Reis et al, 2019;Almeida et al, 2021).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…The ANN configured with 13 neurons in the hidden layer and the "resilient propagation" training algorithm presented the best results of R² (0.9905 and 0.09902) and RQME (0.0225 and 0.0275), in training and in validation respectively. These networks were of the MLP type and used all available categorical and numerical input variables Rohani et al (2011),Vendruscolo et al (2015),Reis et al (2019),. andAlmeida et al (2021) in studies related to productivity of agricultural tractors and operations related to forest harvesting found similar configurations, thus estimates close to the observed values, concluded that artificial neural networks can be used to estimate parameters related to forest harvesting.The resilien propagation training algorithm and quickpropagation presented correlation coefficients between the estimated values and observed values considered high, 0.9967 and 0.9908, respectively.…”

mentioning

confidence: 99%

Prediction of Mechanical Availability in Mechanized Eucalyptus Forest Harvesting Using Artificial Neural Networks

Lacerda¹,

Vitória²,

Fiedler³

et al. 2022

JAS

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The planted forests in Brazil and in the world represent a significant slice of the forest sector in general, having the mechanization of activities, especially forest harvesting, is of great importance in the process. The objective was to estimate, through the use of Artificial Neural Networks, more reliable configurations to estimate the mechanical availability of harvester forest harvester-type equipment. The analyzed data were compiled and organized in a database of production monitoring of a company in the forest sector located in the southeast region of Brazil, later trained and validated according to neural network techniques. A trend was observed for the Resilient Propagation algorithm, where among all the trained ANNs, those that obtained the best R2 correlation values, the Quickpropagation training algorithm presented a correlation coefficient between the estimated values and observed values considered high, 0.9908, demonstrating that the trained networks are reliable. The Backpropagation training algorithm had a lower result, with only 75.77% of the estimated mechanical availability variation being explained by the observed mechanical availability. However, the application of artificial neural networks offers a practical solution to the problem of estimating mechanical availability quickly and accurately.

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“…A colheita florestal, apesar das vantagens econômicas, pode suprimir as espécies mais comercializadas devido à baixa diversificação de espécies exploradas e a taxa de crescimento incompatível com a intensidade de corte (REIS et al, 2019). A retirada de madeira, sem aplicação de critérios técnicos e científicos pré-estabelecidos, pode causar desequilibro ecológico da floresta e, consequentemente, a perda da cobertura florestal e de diversidade (CALLEGARO et al, 2012).…”

Section: Introductionunclassified

Distribuição de diâmetros e dinâmica em área submetida ao manejo e ao incêndio acidental no oeste do Pará

Oliveira¹

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O desmatamento irregular, a extração ilegal de madeira e os incêndios florestais são as principais causas de mortalidade de árvores na Amazônia. O manejo florestal é a principal ferramenta para combater estas perdas. A recuperação dessas florestas é essencial e pode ser estimada por meio de modelos de crescimento e produção. Quanto maior a exatidão do ajuste de funções à distribuição da floresta maior a precisão das prescrições no manejo. Dessa forma, o objetivo do trabalho foi avaliar os efeitos de ações antrópicas na distribuição de diâmetros e ajustar funções densidade de probabilidade que descrevam a distribuição dos diâmetros antes e após a colheita e o incêndio florestal de uma floresta manejada na Amazônia. A área experimental possui 500 ha e foi submetida ao manejo florestal pela Coomflona no ano de 2008. A primeira medição foi realizada em 2007. A segunda medição foi realizada em 2010 e a terceira medição ocorreu em 2013. Em novembro de 2015 ocorreu incêndio na área de estudo na FLONA Tapajós. Um ano após, em 2016, foi realizada a quarta medição. Para verificar se houve diferença entre os períodos avaliados utilizou-se o teste t para amostras dependentes, para as seguintes variáveis: densidade, área basal e volume. Foram selecionadas quatro funções densidade de probabilidade com potencial de uso no ajuste da distribuição de diâmetros de florestas tropicais naturais, são elas: Weibull 3P, Exponencial, Log Pearson III e Frechet 3P. Para avaliar a aderência das funções aos dados utilizou-se o teste de Kolmogorov-Smirnov. A floresta estudada apresentou distribuição de diâmetros na forma de J-invertido nos quatro períodos que foram avaliados. Mesmo com uma perda de 12,4 árvores por hectare não houve diferença significativa na densidade antes e após a colheita de acordo com o teste t para amostras dependentes. Já o incêndio florestal provocou a redução da densidade, em consequência, houve perda de área basal e volume em todas as parcelas. Estatisticamente foi observada diferença significativa para densidade, área basal e volume antes e após incêndio. A colheita foi responsável pela mortalidade do equivalente a 15,1 árvores ha -1 ano -1 . O incêndio florestal provocou a mortalidade do equivalente a 46,1 árvores ha -1 ano -1 . Não obstante mais 8,9 árvores ha -1 ano -1 morreram por causas naturais entre 2013 e 2016. Assim, a floresta ficou com um balanço negativo de 51,4 árvores ha -1 ano -1 após o incêndio. De acordo com o teste de K-S, a função exponencial foi a que melhor descreveu a distribuição dos diâmetros antes e após colheita e incêndio, ocupando a primeira colocação em quase todas as parcelas. A estrutura e dinâmica da floresta foram alteradas pela colheita e pelo incêndio florestal. A função exponencial descreveu de forma consistente e eficiente as mudanças ocorridas na estrutura da floresta. Palavras-chave: Floresta Amazônica. Manejo florestal. Incêndio florestal. Funções densidade de probabilidade.

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Modeling of tree recruitment by artificial neural networks after wood harvesting in a forest in eastern Amazon rain forest

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Prognose de crescimento diamétrico de uma área restaurada no Cerrado

Prognose de crescimento diamétrico de uma área restaurada no Cerrado

Prediction of Mechanical Availability in Mechanized Eucalyptus Forest Harvesting Using Artificial Neural Networks

Distribuição de diâmetros e dinâmica em área submetida ao manejo e ao incêndio acidental no oeste do Pará

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