PROGNOSE DO DIÂMETRO E DA ALTURA DE ÁRVORES INDIVIDUAIS UTILIZANDO INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Nome: Giovanni Correia Vieira
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 23/02/2015
Orientador:

Nomeordem decrescente Papel
Adriano Ribeiro de Mendonça Orientador

Banca:

Nomeordem decrescente Papel
Adriano Ribeiro de Mendonça Orientador
Daniel Henrique Breda Binoti Suplente Externo
Fabricio Gomes Gonçalves Suplente Interno
Gilson Fernandes da Silva Coorientador
José Franklim Chichorro Examinador Interno
Mayra Luiza Marques da Silva Examinador Externo
Sidney Sara Zanetti Coorientador

Resumo: VIEIRA, Giovanni Correia,Prognose do diâmetro e da altura de árvores individuais utilizando inteligência artificial. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciências Florestais) Universidade Federal do Espírito Santo, Jerônimo Monteiro. Orientador: Prof. Dr. Adriano Ribeiro de Mendonça. Coorientadores: Prof. Dr. Gilson Fernandes da Silva; Prof. Dr. Sidney Sára Zanetti.

Os modelos de árvores individuais são compostos por submodelos que estimam, geralmente,a competição, a mortalidade e o crescimento em diâmetro e altura de cada árvore. São usualmente adotados quando se deseja o melhor detalhamento da informação para estimar multiprodutos da floresta. Nesses modelos, as estimativas do crescimento em diâmetro a 1,30m do solo (DAP) e a altura total (H)éobtida por meio de análise de regressão. Recentemente, técnicas de inteligência artificialestão sendo utilizadas com bom desempenhona mensuração florestal. Portanto, o objetivo desse trabalho foi avaliar o desempenho de técnicas de inteligência artificial(redes neurais artificiais e sistemas neuro-fuzzy)para estimar o crescimento em DAP e altura de árvores de eucalipto.Utilizou-se dados de inventários florestais contínuos de eucalipto, com medições anuais deDAP, altura total das 15 primeiras árvores da parcela e altura dominante, de acordo com o conceito de Assmann (1970), de 398 parcelas. O banco de dados foi dividido em 70% das parcelas para o treinamento das redes neurais artificiais e do sistema neuro-fuzzy; 15% das parcelas para a validação cruzada; e 15% das parcelas para validação dos sistemas. Com base nos resultados,notou-se que o índice de competição independente da distância 5 IID5, proposto por Glover; Hool (1979), foi o que teve a maior correlação com as variáveis idade, crescimento em DAP e altura. Observou-se queas técnicas de inteligência artificialapresentaram boa precisão na estimativa do crescimento em DAP e altura total.As duas técnicas abordadas podem ser utilizadas para a prognose do DAP e altura total.

Palavras-chave: Redes neurais artificiais, Sistemas neuro-fuzzy, Mensuração florestal.

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