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22/06/2015

Utilização de redes neurais artificiais para estimação de variáveis dendrométricas em povoamentos adensados de eucalipto

Monografia apresentada à Universidade Federal de Viçosa, de autoria de Vinícius Andrade de Barros, relata sobre a Estimação de variáveis dendrométricas em povoamentos adensados de eucalipto utilizando redes neurais artificiais.

Foto ilustrativa Internet
 
       Na década de 70 a técnica de plantio adensado de Eucalipto foi amplamente utilizada, com alguns plantios tendo próximos de 40.000 mudas por hectare. Estes plantios tinham por finalidade a maior produção de biomassa por hectare em um menor espaço de tempo. No entanto, os resultados não foram muito positivos, devido à falta de conhecimento técnico e baixa qualidade silvicultural e genética (MULLER, 2005). Com o uso de novas espécies, melhores práticas silviculturais e de manejo implantados no final dos anos 80 foi possível se obter grandes ganhos de produtividade dos plantios (COUTO, 1995).
       No manejo florestal, deve-se ter o conhecimento de três elementos essenciais, a classificação de terra, estabelecimento de prescrições e a prognose. A prognose envolve predição ou projeção de estoques de colheita, o que usualmente é feito empregando modelos de crescimento e produção ou técnicas de inteligência artificial. Dados para gerar esses modelos são obtidos de parcelas permanentes e de árvores-amostra abatidas para cubagem nos povoamentos. Para obter o volume das árvores existentes nas parcelas permanentes são empregadas equações de volume, de afilamento (taper) ou, também, técnicas de inteligência artificial.
           A estimação da altura das árvores tem um custo significativo no inventario florestal, devido, além da própria operacionalização dos instrumentos, aos fatores como a falta de visibilidade do topo da arvore e a ocorrência de ventos na região, que dificultam a sua medição. Ker e Smith (1957) propuseram que a partir da medição dos DAPs e das alturas de algumas árvores da parcela se estimasse a altura das demais.
         Outras formas de se projetar o volume e a altura das árvores é através do emprego de modelos de redes neurais artificiais (RNA) ou de máquinas vetor de suporte (MSV). A aplicação de RNA tem uma série de vantagens como: não-linearidade; mapeamento de entrada-saída; adaptabilidade; tolerância a falhas; uniformidade de análise projeto; analogia neurobiologia; entre outros (HAYKIN, 2001; BULLINARIA, 2013).
         Diante deste contexto, o objetivo deste estudo foi treinar, testar e validar a eficiência de redes neurais artificiais (RNA) para realizar a estimação de altura e volume de árvores em povoamentos adensados de eucalipto. Os dados utilizados neste estudo originam de um experimento sobre espaçamento inicial entre árvores em povoamentos de clones de eucalipto (híbrido de Eucalyptus grandis x Eucalyptus camaldulensis), tendo sido implantado em dezembro de 2002 no município de Itamarandiba, na região do alto do Jequitinhonha, Minas Gerais. O delineamento experimental foi dividido em blocos (três blocos), sendo testados cinco arranjos espaciais diferentes (3,0 x 0,5; 3,0 x 1,0; 3,0 x 1,5; 3,0 x 2,0; e 3,0 x 3,0 m). Para determinar os valores de volume dos fustes com e sem casca foi empregada à expressão de Smalian (HUSCH et al, 1972). Com posse dos dados de cubagem e os volumes calculados, foram ajustadas as equações de Husch , Hohenald e Kreen e Schumacher e Hall para estimar o volume dos fustes.
          Também foram ajustadas as equações com a finalidade de estimar as alturas total das árvores. Foi feito a estimativa geral, de modo a ajustar as equações para todo o banco de dados. Em seguida, o modelo de que apresentou o melhor resultado foi selecionado para fazer a regressão para cada tratamento. Para o emprego das RNAs, o banco de dados foi dividido aleatoriamente em três conjuntos, um para o treinamento (60%), um para teste (20%) e um para validação das redes (20%). As redes foram criadas utilizando o software gratuito NeuroForest 3.0 (Projeto NeuroForest).
           Tanto as equações hipsométricas e volumétricas, quanto as Redes Neurais Artificiais avaliadas foram eficientes para estimar altura e volume de um povoamento adensado de eucalipto. Mesmo com o bom resultado encontrado com o uso de regressões, as RNAs tiveram respostas sensivelmente melhores, o que refletiria diretamente na redução dos custos de inventário, uma vez que seria necessária a cubagem de um menor árvores número de árvores.
 
 
Trabalho completo disponível no link da Biblioteca digital Florestal:
http://www.bibliotecaflorestal.ufv.br/handle/123456789/12541


Fonte: Camila Oliveira Batista - Bolsista BIC: Biblioteca Florestal Digital.



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