Artificial neural networks for estimating tree volume in the brazilian savanna
Neste artigo buscou-se estimar os volumes de árvores de diferentes espécies do Cerrado usando redes neurais artificiais e fazer comparações dos resultados com estimativas obtidas a partir de equações volumétricas tradicionais. Os dados foram coletados em 15 parcelas de 400 m² em uma área de 29,6 ha....
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2017 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UFMG |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ufmg.br:1843/42912 |
| Acceso en línea: | https://doi.org/10.1590/01047760201723042347 http://hdl.handle.net/1843/42912 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Redes neurais (Computação) Inteligência artificial Dendrometria Cerrados - Brasil |
| Sumario: | Neste artigo buscou-se estimar os volumes de árvores de diferentes espécies do Cerrado usando redes neurais artificiais e fazer comparações dos resultados com estimativas obtidas a partir de equações volumétricas tradicionais. Os dados foram coletados em 15 parcelas de 400 m² em uma área de 29,6 ha. Em cada parcela, o diâmetro da altura do peito (D) (diâmetro a 1,30 m do solo), a altura total (Ht) e a altura comercial (Hc) de todos os indivíduos com D igual ou superior a 3,0 cm foram medidos. Depois, cada árvore foi derrubada para obtenção do volume. O método de Huber foi usado considerando a medida dos diâmetros do fuste até 3,0 cm. Os dados obtidos foram utilizados para treinar redes neurais artificiais (RNA) e ajustar equações volumétricas para estimar o volume total e comercial das árvores. Este estudo mostrou que as RNA e as equações volumétricas são eficientes para a obtenção de volumes estimados de árvores no Cerrado. As redes neurais artificiais, que consideram a espécie como uma variável categórica de entrada, apresentaram melhores resultados do que aquelas que são treinadas sem essa variável. |
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