PROGNOSE DO DIÂMETRO E DA ALTURA DE ÁRVORES INDIVIDUAIS UTILIZANDO INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

• Main Author: VIEIRA, G. C.
• Other Authors: ZANETTI, S. S.
• Format: Others
• Published: Universidade Federal do Espírito Santo 2016
• Subjects: 1; Redes neurais artificiais; 2; Sistemas neuro-fuzzy
• Online Access: http://repositorio.ufes.br/handle/10/5057

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:37:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_8553_Dissertacao Giovanni Correia.pdf: 1949241 bytes, checksum: ddd93004c970a35dee4940ff6ad8ebcf (MD5) Previous issue date: 2015-02-23 === VIEIRA, Giovanni Correia,Prognose do diâmetro e da altura de árvores individuais utilizando inteligência artificial. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciências Florestais) Universidade Federal do Espírito Santo, Jerônimo Monteiro. Orientador: Prof. Dr. Adriano Ribeiro de Mendonça. Coorientadores: Prof. Dr. Gilson Fernandes da Silva; Prof. Dr. Sidney Sára Zanetti. Os modelos de árvores individuais são compostos por submodelos que estimam, geralmente,a competição, a mortalidade e o crescimento em diâmetro e altura de cada árvore. São usualmente adotados quando se deseja o melhor detalhamento da informação para estimar multiprodutos da floresta. Nesses modelos, as estimativas do crescimento em diâmetro a 1,30m do solo (DAP) e a altura total (H)éobtida por meio de análise de regressão. Recentemente, técnicas de inteligência artificialestão sendo utilizadas com bom desempenhona mensuração florestal. Portanto, o objetivo desse trabalho foi avaliar o desempenho de técnicas de inteligência artificial(redes neurais artificiais e sistemas neuro-fuzzy)para estimar o crescimento em DAP e altura de árvores de eucalipto.Utilizou-se dados de inventários florestais contínuos de eucalipto, com medições anuais deDAP, altura total das 15 primeiras árvores da parcela e altura dominante, de acordo com o conceito de Assmann (1970), de 398 parcelas. O banco de dados foi dividido em 70% das parcelas para o treinamento das redes neurais artificiais e do sistema neuro-fuzzy; 15% das parcelas para a validação cruzada; e 15% das parcelas para validação dos sistemas. Com base nos resultados,notou-se que o índice de competição independente da distância 5 IID5, proposto por Glover; Hool (1979), foi o que teve a maior correlação com as variáveis idade, crescimento em DAP e altura. Observou-se queas técnicas de inteligência artificialapresentaram boa precisão na estimativa do crescimento em DAP e altura total.As duas técnicas abordadas podem ser utilizadas para a prognose do DAP e altura total. Palavras-chave: Redes neurais artificiais, Sistemas neuro-fuzzy, Mensuração florestal.