ESTIMAÇÃO DE ALTURA, VOLUME E AFILAMENTO DE ÁRVORES DE EUCALIPTO UTILIZANDO MÁQUINA DE VETOR DE SUPORTE
Nome: LUANDSON ARAÚJO DE SOUZA
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 21/02/2017
Orientador:
Nome |
Papel |
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| ADRIANO RIBEIRO DE MENDONÇA | Orientador |
Banca:
| Nome |
Papel |
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| ADRIANO RIBEIRO DE MENDONÇA | Orientador |
| DANIEL HENRIQUE BREDA BINOTI | Examinador Externo |
| GILSON FERNANDES DA SILVA | Examinador Interno |
| HELIO GARCIA LEITE | Examinador Externo |
Resumo: Diante de restrições no uso de florestas inequiâneas, o investimento em florestas equiâneas tem sido cada vez maior. Isso torna crescente o interesse em estudos buscando maximizar o rendimento em volume de madeira dessas florestas. O crescimento desse setor tem impulsionado a busca por métodos mais acurados na estimação de variáveis dendrométricas a fim de obter estimativas confiáveis a respeito do estoque volumétrico dos povoamentos florestais. Este trabalho teve como objetivo avaliar a exatidão da estimação da altura total, volume e afilamento do fuste de árvores de eucalipto, utilizando Máquina de Vetor de Suporte (MVS). Para a realização deste trabalho, foram utilizados dados provenientes de um povoamento de eucalipto. A base de dados foi dividida, aleatoriamente, em dois grupos: 70% para ajuste dos modelos de regressão e treinamento da MVS e 30% para validação. Foram ajustadas diferentes configurações de MVS e diferentes modelos de regressão. A avaliação dos modelos de regressão e das configurações da MVS foi baseada nas estatísticas: coeficiente de correlação, raiz quadrada do erro quadrático médio e viés. Com base nos resultados obtidos, foi observado que a MVS proporcionou maior exatidão nas estimativas da altura total, volume individual e afilamento do fuste em relação aos modelos clássicos de regressão utilizados.
Palavras-chave: Modelos de Regressão, Aprendizagem de Máquinas, Variáveis Dendrométricas.
