Data/hora: 03/06/2024 09:01:05

Biblioteca(s): 	Embrapa Unidades Centrais.	
Data corrente: 	19/11/2015	
Data da última atualização: 	25/05/2017	
Autoria: 	MIGUEL, E. P.; REZENDE, A. V.; LEAL, F. A.; MATRICARDI, E. A. T.; VALE, A. T. do; PEREIRA, R. S.	
Afiliação: 	EDER PEREIRA MIGUEL, UNB; ALBA VALÉRIA REZENDE, UNB; FABRICIO ASSIS LEAL, UNB; ERALDO APARECIDO TREONDOLI MATRICARDI, UNB; ANA TEIXEIRA DO VALE, UNB; REGINALDO SÉRGIO PEREIRA, UNB.	
Título: 	Redes neurais artificiais para a modelagem do volume de madeira e biomassa do cerradão com dados de satélites.	
Ano de publicação: 	2015	
Fonte/Imprenta: 	Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 50, n. 9, p. 829-839, set. 2015.	
Idioma: 	Português	
Notas: 	Título em inglês: Artificial neural networks for modeling wood volume and aboveground biomass of tall Cerrado using satellite data.	
Conteúdo: 	O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficácia da aplicação de modelos de análise de regressão e redes neurais artificiais (RNAs) na predição do volume de madeira e da biomassa acima do solo, da vegetação arbórea em área de cerradão. Volume de madeira e biomassa foram estimados com equações alométricas desenvolvidas para a área de estudo. Os índices de vegetação, como variáveis preditoras, foram estimados a partir de imagens do sensor LISS?III, e a área basal foi determinada por medições na floresta. A precisão das equações foi verificada pela correlação entre os valores estimados e observados (r), erro?padrão da estimativa (Syx) e gráfico residual. As equações de regressão para o volume de madeira total e do fuste (0,96 e 0,97 para r, e 11,92 e 9,72% para Syx, respectivamente) e para a biomassa (0,91 e 0,92 para r, e 22,73 e 16,80% para Syx, respectivamente) apresentaram bons ajustes. As redes neurais também apresentaram bom ajuste com o volume de madeira (0,99 e 0,99 para r, e 4,93 e 4,83% para Syx) e a biomassa (0,97 e 0,98 r, e 8,92 e 7,96% para Syx, respectivamente). A área basal e os índices de vegetação foram eficazes na estimativa do volume de madeira e biomassa para o cerradão. Os valores reais de volume de madeira e biomassa não diferiram estatisticamente dos valores estimados pelos modelos de regressão e redes neurais (?²ns); contudo, as RNAs são mais acuradas.	
Palavras-Chave: 	Índice de vegetação; Regressão.	
Thesagro: 	Inventário florestal; Produção; Sensoriamento remoto.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/133483/1/Redes-neurais-artificiais.pdf	
Registro original: 	Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE)	
Exemplares: 	AI-SEDE - (58449-1) - UPE - AP - PP - 630.72081 - P474 -  - DIS