REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA ESTIMATIVA DO DIÂMETRO DE COPA DE Calophyllum brasiliense Cambess.
O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência de Redes Neurais Artificiais (RNA) para determinar o diâmetro de copa (DC) a partir do diâmetro à altura do peito (DAP), distribuição dos galhos (DG) e altura total (Ht) para espécie Calophyllum brasiliense Cambess. no município de Dueré, região sul do Estado de Tocantins, em área de floresta estacional decidual aluvial sob plano de manejo florestal. Para levantamento dos dados foi feito inventário florestal sistemático por faixas, onde foram medidas as variáveis, diâmetro à altura do peito (DAP ≥ 10 cm), altura total (Ht) e distribuição dos galhos (DG), sendo estas utilizadas como variáveis de entrada no treinamento das RNAs. Também foi medido o DC para comparações com o DC estimado. Foram testadas diferentes quantidades de neurônios na camada intermediária, variando de 1 a 10 e utilizado o algoritmo resilient propagation com taxa de treinamento de 80% e 20% de validação. Para avaliação das melhores RNAs foram utilizados os critérios estatísticos, quadrado médio dos resíduos (RQME %), coeficiente de correlação (r), viés, análise gráfica entre os dados observados e estimados e distribuição dos resíduos percentuais. De acordo com os resultados obtidos, pôde-se concluir que a estabilização dos resultados ocorreu a partir de quatro neurônios na camada oculta, e que a RNA 71 foi a que se melhor se ajustou ao conjunto de dados, sendo esta uma alternativa viável, possibilitando a otimização na seleção de árvores e consequentemente maior probabilidade de sucesso dos planos de manejo florestal.
REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA ESTIMATIVA DO DIÂMETRO DE COPA DE Calophyllum brasiliense Cambess.
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DOI: 10.22533/at.ed.6392114047
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Palavras-chave: espécies nativas; manejo florestal; distribuição dos galhos.
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Keywords: native species; Forest management; twig distribution
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Abstract:
The objective of this study was to evaluate the efficiency of Artificial Neural Networks (ANNs) to determine the crown diameter (DC) from the diameter to breast height (DBH), branch distribution (DG) and total height (Ht) for species Calophyllum brasiliense Cambess. in the municipality of Dueré, in the southern region of the state of Tocantins, in an area of seasonal alluvial deciduous forest under a forest management plan. For data collection, a systematic forest inventory was carried out by bands, where the variables diameter at breast height (DBH ≥ 10 cm), total height (Ht) and distribution of branches (DG) were measured, being used as input variables in the training of ANNs. DC was also measured for comparisons with estimated DC. Different amounts of neurons were tested in the intermediate layer, varying from 1 to 10 and the resilient propagation algorithm was used with a training rate of 80% and 20% validation. For the evaluation of the best RNAs, the mean square criteria of the residues (RQME%), correlation coefficient (r), bias and graphical analysis between the observed and estimated data and the distribution of the percentage residues were used. According to the results obtained, it was concluded that the stabilization of the results occurred from four neurons in the hidden layer, and that RNA 71 was the one that best fitted the data set, being a viable alternative, enabling the optimization in the selection of trees and consequently greater probability of success of forest management plans.
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Número de páginas: 16
- Marcos Vinicius Cardoso Silva
- Caroline Cardoso Gama
- Bruno Aurélio Campos Aguiar
- Maurilio Antonio Varavallo
- Mathaus Messias Coimbra Limeira
- Mauro Luiz Erpen
- Marcos Vinicius Giongo Alves
- Yandro Santa Brigida Ataíde
- André Ferreira dos Santos
- Augustus Caeser Franke Portella
- Maria Cristina Bueno Coelho
