Prognose e Regulação de Florestas de eucalipto utilizando Modelo de Crescimento e Inteligência Computacional

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Magalhães, Juliana Galvão de Sousa
• 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: Eucalipto - Cultivo; Redes neurais artificiais; Modelagem florestal; Eucalyptus - Cultivation; Artificial neural networks; Forest modeling; CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL::MANEJO FLORESTAL
• Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/3162

O intuito deste estudo foi avaliar o desempenho da técnica de inteligência artificial, Máquinas de Vetores Suporte (MVS), para a projeção da produção de povoamentos equiâneos, em relação ao emprego de um modelo de densidade variável e de uma rede neural artificial (RNA). Ademais, comparou-se o efeito destas metodologias na regulação da produção em uma fazenda modelo. A estrutura da dissertação é organizada em três capítulos. O capítulo 1 consiste na revisão bibliográfica dos diversos métodos de modelagem utilizados, e de uma breve abordagem sobre a influência destes e dos dados florestais para o estudo do crescimento e produção. Fundamenta-se também a proposta de utilização das técnicas de inteligência artificial como alternativa eficiente para modelagem florestal, abrangendo também o conceito de Máquina de Vetores Suporte e desta teoria na aproximação por regressão. No capítulo 2, diferentes Máquinas de Vetores Suporte são construídas para prognose da produção, sendo esses resultados comparados aos do modelo de crescimento e das Redes Neurais Artificiais. No capítulo 3, cada alternativa foi utilizada para elaborar tabelas de produção, as quais serviram como entrada (inputs) em um modelo de programação linear (PL) formulado com intuito de regular a produção de uma fazenda modelo.