Summary: Diante de diversas restrições no uso de florestas nativas, o investimento em florestas plantadas tem sido cada vez maior. Isso vem tornando crescente estudos buscando maximizar o rendimento em volume de madeira de florestas plantadas. O crescimento desse setor tem impulsionado a busca por metodologias mais acuradas na estimação de variáveis dendrométricas a fim de obter estimativas confiáveis a respeito do estoque volumétrico de um povoamento florestal. Este trabalho tem como objetivo avaliar a exatidão da estimação de altura, volume e afilamento de árvores de eucalipto utilizando máquina de vetor de suporte (SVM). Para a realização desse trabalho, serão utilizados dados provenientes de um povoamento de eucalipto. Serão ajustadas diferentes configurações da SVM e diferentes modelos estatísticos para estimação das variáveis altura total, volume individual e afilamento do fuste. A seleção dos melhores modelos e das melhores configurações da SVM será baseada nas estatísticas: coeficiente de correlação, raiz quadrada do erro médio, viés e média das diferenças. Com esse estudo, espera-se encontrar uma configuração da SVM mais indicada para estimação de altura, volume e afilamento de árvores de eucalipto, como também obter uma SVM com maior exatidão na estimação dessas variáveis para ser uma alternativa aos modelos clássicos de regressão.

Starting date: 01/03/2016
Deadline (months): 18

Participants:

Role	Name
Coordinator *	ADRIANO RIBEIRO DE MENDONÇA
Researcher *	GILSON FERNANDES DA SILVA
Student Master *	LUANDSON ARAÚJO DE SOUZA