REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA ESTIMAR O VOLUME DE ÁRVORES NO CERRADO

AUTOR(ES)

Lacerda, Talles Hudson Souza, Cabacinha, Christian Dias, Araújo Júnior, Carlos Alberto, Maia, Renato Dourado, Lacerda, Klaus Wesley de Souza

FONTE

CERNE

DATA DE PUBLICAÇÃO

2017-12

RESUMO

RESUMO Neste artigo buscou-se estimar os volumes de árvores de diferentes espécies do Cerrado usando redes neurais artificiais e fazer comparações dos resultados com estimativas obtidas a partir de equações volumétricas tradicionais. Os dados foram coletados em 15 parcelas de 400 m² em uma área de 29,6 ha. Em cada parcela, o diâmetro da altura do peito (D) (diâmetro a 1,30 m do solo), a altura total (Ht) e a altura comercial (Hc) de todos os indivíduos com D igual ou superior a 3,0 cm foram medidos. Depois, cada árvore foi derrubada para obtenção do volume. O método de Huber foi usado considerando a medida dos diâmetros do fuste até 3,0 cm. Os dados obtidos foram utilizados para treinar redes neurais artificiais (RNA) e ajustar equações volumétricas para estimar o volume total e comercial das árvores. Este estudo mostrou que as RNA e as equações volumétricas são eficientes para a obtenção de volumes estimados de árvores no Cerrado. As redes neurais artificiais, que consideram a espécie como uma variável categórica de entrada, apresentaram melhores resultados do que aquelas que são treinadas sem essa variável.

ASSUNTO(S)

rna inteligência artificial dendrometria

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