MODELAGEM DA COPA DE ÁRVORES DE EUCALIPTO EMPREGANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Autores

  • Rosália Nazareth Rosa Trindade UNIVERSIDADE FEDERAL DOS VALES DE JEQUITINHONHA E MUCURI http://orcid.org/0000-0003-3873-4125
  • Vinícius Faúla Aguiar Instituto Federal de Minas Gerais
  • Eduardo Henrique Mendes Alves
  • Tamires Mousslech Andrade Penido
  • Victor Duarte Vieira
  • Bruno Oliveira Lafetá
  • Márcio Takeshi Sugawara

DOI:

https://doi.org/10.18066/revistaunivap.v22i40.853

Palavras-chave:

Formal da copa, Índice de abrangência, Inteligência artificial, Proporção da copa.

Resumo

O objetivo foi avaliar a eficiência da estimação simultânea de índices morfométricos da copa de árvores de eucalipto em um plantio adensado empregando RNA. Foram estabelecidas três parcelas experimentais em uma plantação de eucalipto localizada no IFMG – campus de São João Evangelista. Realizou-se o inventário florestal aos 37 meses de idade. Calculou-se para cada árvore três índices morfométricos de copa. Foram treinadas 400 RNA para estimar simultaneamente os índices, sendo 200 Multilayer Perceptron (MLP) e 200 Radial Basis Function (RBF). Uma desvantagem observada foi a perda na precisão das estimativas de formal da copa, fato que pode ser atribuído a maior variabilidade dos valores observados (CV de 48 %) e à sua tendência linear constante. Conclui-se que a modelagem por RNA com arquiteturas MLP e RBF demonstraram adequabilidade e precisão para estimar os índices morfométricos proporção da copa e índice de abrangência, respectivamente.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Downloads

Publicado

2017-01-09

Como Citar

Trindade, R. N. R., Aguiar, V. F., Alves, E. H. M., Penido, T. M. A., Vieira, V. D., Lafetá, B. O., & Sugawara, M. T. (2017). MODELAGEM DA COPA DE ÁRVORES DE EUCALIPTO EMPREGANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS. Revista Univap, 22(40), 243. https://doi.org/10.18066/revistaunivap.v22i40.853