Estimação do volume de árvores utilizando redes neurais artificiais

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: Görgens, Eric Bastos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa; BR; Manejo Florestal; Meio Ambiente e Conservação da Natureza; Silvicultura; Tecnologia e Utilização de; Mestrado em Ciência Florestal; UFV
• Palavras-chave em Português: Árvores; Volume; Rerdes neurais; Inventário florestal; Tree volume; Neural nets; Forest inventory; CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL::MANEJO FLORESTAL
• Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/3068

As redes neurais artificiais (RNAs) consistem de uma rede de unidade de processamento interligada por pesos ajustáveis. Cada unidade possui uma função matemática que processa o somatório das entradas do respectivo neurônio, gerando um valor de saída. Este valor é então repassado a todos os neurônios seguintes. Essas redes são conhecidas como redes multicamadas ântero-alimentadas. As RNAs podem ser usadas para diversas aplicações, entre elas a aproximação de funções. A estimação de volume de árvores é comumente empregada nos inventários florestais para determinar o volume de árvores, sem que elas precisem ser abatidas. Utilizando dados de cubagem de diferentes empresas florestais, foram testadas algumas formas de préprocessamento dos dados e arquiteturas de RNAs. Algumas das redes obtidas apresentaram estimativas livres de bias, podendo ser utilizadas para estimação de volume de árvores.