ESTIMAÇÃO DA ALTURA DE ÁRVORES DE EUCALIPTO EM TESTES CLONAIS E DE PROGÊNIES UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
AUTOR(ES)
Santos, Ana Carolina de Albuquerque, Almeida, Filipe Monteiro, Souza, Ramon Barreto, Chaves, Raul, Paiva, Haroldo Nogueira de, Binot, Daniel Henrique Breda, Leite, Helio Garcia, Farias, Aline Araújo
FONTE
Rev. Árvore
DATA DE PUBLICAÇÃO
14/06/2018
RESUMO
RESUMO O objetivo deste trabalho foi testar a aplicabilidade das redes neurais artificiais na estimação da altura em testes clonais e de progênies de eucalipto. Foram utilizados 8.329 dados de teste clonal, coletados em seis idades, divididos em 6 blocos e 5 repetições, e 36.793 dados para o teste de progênie, coletados em 5 idades e divididos em 10 blocos e 5 repetições. As variáveis categóricas de entrada foram a idade, o genótipo e o bloco. O diâmetro (dap) foi utilizado com variável de entrada contínua. Para definição dos dados para treinamento das redes foram utilizadas duas sub-amostras: a sub-amostra 1, composta pela primeira árvore de cada bloco e a sub-amostra 2, uma árvore foi selecionada aleatoriamente dentro de cada bloco. Essa seleção foi feita para os testes clonal e de progênies. Os dados selecionados foram separados em 70% para treinamento e 30% para a validação. As demais árvores, que não faziam parte das duas sub-amostras, foram utilizadas para a generalização. Para cada idade e tratamento foi calculado o teste kolmogorov - Smirnov (K-S) afim de verificar a normalidade dos resíduos. Os resultados demonstram que as redes podem ser usadas na estimação da altura das árvores dos diferentes genótipos presentes nos testes clonais e de progênies, sem perda da exatidão e significativa redução de custo de medição dos experimentos.
ASSUNTO(S)
Documentos Relacionados
- Estimação do volume de árvores utilizando redes neurais artificiais
- Aplicação de redes neurais artificiais para estimação da altura de povoamentos equiâneos de eucalipto
- Redes neurais artificiais para estimação do volume de árvores
- Estimação do volume de árvores utilizando redes neurais artificiais
- Sistema não-Intrusivo para Estimação da Direção do olhar utilizando redes neurais artificiais