MODELAGEM DA COPA DE ÁRVORES DE EUCALIPTO EMPREGANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
DOI:
https://doi.org/10.18066/revistaunivap.v22i40.853
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.
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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
Edição
Seção
Resumo - INIC
Licença
Esse trabalho está licenciado com uma Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.
Esta licença permite que outros distribuam, remixem, adaptem e criem a partir do seu trabalho, mesmo para fins comerciais, desde que lhe atribuam o devido crédito pela criação original.
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode
DOI:
https://doi.org/10.18066/revistaunivap.v22i40.853Resumo
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
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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
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Resumo - INIC
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