Emprego de Redes Neurais Artificiais em Mensuração e Manejo Florestal

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Binoti, Mayra Luiza Marques da Silva
• Tipo de documento: Tese
• 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; Doutorado em Ciência Florestal; UFV
• Palavras-chave em Português: Inteligência artificial; Modelos de crescimento e produção; Desbastes; Distribuição de diâmetros; Artificial Intelligence; Models of growth and production; Thinnings; Distribution of diameters; CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL::MANEJO FLORESTAL
• Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/579

O objetivo deste estudo foi treinar, aplicar e validar redes neurais artificiais para diferentes abordagens que auxiliam o conhecimento da produção volumétrica de povoamentos florestais, bem como desenvolver, aplicar e validar um sistema computacional específico para a obtenção de estimavas do volume de árvores. Os casos contemplados foram: estimação da altura, projeção dos parâmetros da função Weibull, cubagem de árvores e modelos de distribuição de diâmetros. Além disso, foram testadas diferentes configurações de redes, buscando a parametrização para a estimação do volume de árvores. Os dados compreenderam medições de parcelas permanentes de inventários florestais contínuos e dados de árvores abatidas para cubagem, em área de povoamentos de eucalipto. Para gerar as estimativas das variáveis de estudo foram utilizados o software Statistica 7.0 e o sistema computacional NeuroForest Volumetric. As aplicações de redes neurais artificiais apresentaram resultados satisfatórios comprovando a eficiência da técnica em mensuração e manejo florestal.