Modelagem do crescimento em nível de árvores individuais utilizando redes neurais e autômatos celulares

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Castro, Renato Vinícius Oliveira
• 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; Modelo de árvore individual; Autômatos celulares; Índice de competição; Eucalyptus; Modeling the individual trees; Cellular automata; Competition index; CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL::MANEJO FLORESTAL
• Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/3070

Modelar de maneira precisa o crescimento e a produção de povoamentos é importante para um melhor gerenciamento dos recursos florestais. Como o manejo tem demandado cada vez mais detalhes acerca do crescimento e dinâmica dos povoamentos, principalmente aqueles destinados à produção de madeira de alta qualidade ou a multiprodutos, modelos em nível de distribuição diamétrica e em nível de árvores individuais têm sido cada vez mais demandados. Assim sendo, este trabalho teve por objetivo modelar o crescimento e a produção de povoamentos de eucalipto, em nível de árvores individuais, utilizando regressão, redes neurais artificiais (RNA) e Autômatos Celulares (AC). Dados de parcelas permanentes foram empregados para ajuste de equações para predizer o crescimento de variáveis dendrométricas (diâmetro e altura) e probabilidade de mortalidade das árvores, bem como para o treinamento das RNA para estas mesmas variáveis. As estimativas obtidas por meio de RNA foram mais precisas quando comparadas àquelas obtidas por modelos de regressão. As melhores redes, juntamente com uma arquitetura de AC, foram utilizadas para validação do modelo, empregando dados independentes daqueles utilizados no ajuste dos modelos de regressão e treinamento das RNA. Projetando-se a estrutura dessas parcelas independentes (diâmetro, altura e mortalidade das árvores) de 24 meses até 72 meses, observou-se que as RNA e a estrutura de AC forneceram estimativas precisas em nível de árvores individuais, classes de diâmetro e por unidade de área (hectares).