| |
|
|
|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Oriental. |
|
Data corrente: |
31/07/2020 |
|
Data da última atualização: |
31/07/2020 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
Autoria: |
LOPES, L. S. S.; RODE, R.; PAULETTO, D.; BALONEQUE, D. D.; SANTOS, F. G. dos; SILVA, A. R.; BINOTI, D. H. B.; LEITE, H. G. |
|
Afiliação: |
Lucas Sérgio Sousa Lopes, UFV; Rafael Rode, UFOPA; Daniela Pauletto, UFOPA; Diego Damázio Baloneque, UFOPA; Fábio Guerra dos Santos, IBAMA; ARYSTIDES RESENDE SILVA, CPATU; Daniel Henrique Breda Binoti, DAP Engenharia Florestal; Helio Garcia Leite, UFV. |
|
Título: |
Uso de regressão e redes neurais artificiais na estimativa do volume de Khaya ivorensis. |
|
Ano de publicação: |
2020 |
|
Fonte/Imprenta: |
Ciência da Madeira, v. 11, n. 2, p. 74-84, 2020. |
|
DOI: |
10.12953/2177-6830/rcm.v11n2p74-84 |
|
Idioma: |
Português |
|
Conteúdo: |
Este trabalho objetivou comparar o volume de árvores de mogno africano estimado pelo modelo de Schumacher e Hall e por redes neurais artificiais. A coleta de dados ocorreu em dois sistemas agroflorestais no município de Belterra, Pará, com 7 e 11 anos de idade. Em cada local foram cubadas 34 árvores em pé. Para as estimativas de volume comercial foram empregadas as formas do modelo de Schumacher e Hall (linear e não linear) e uso de redes neurais artificiais (RNA) do tipo Multilayers perceptron. As arquiteturas de RNA com 4 neurônios na camada de entrada propiciaram as melhores estimativas e valores de erro, sensivelmente melhores do que os modelos volumétricos, tendo as RNA um erro 36,7% menor que o modelo de Schumacher e Hall não linear. Este último modelo apresentou tendência a superestimar os volumes e a RNA obteve estimativas mais livres de tendências. As redes neurais artificiais geraram estimativas com maior precisão em relação às formas do modelo de regressão. Essa técnica mostrou-se viável, pois uma única rede pode estimar o volume para diferentes locais, dispensando necessidade de estratificação. |
|
Palavras-Chave: |
Belterra; Mogno africano; Redes neurais; Volumetria. |
|
Thesagro: |
Árvore; Volume. |
|
Thesaurus Nal: |
Khaya ivorensis. |
|
Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/215066/1/Artigo-Ciencia-da-Madeira-2020.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 01992naa a2200301 a 4500
001 2124140
005 2020-07-31
008 2020 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $a10.12953/2177-6830/rcm.v11n2p74-84$2DOI
100 1 $aLOPES, L. S. S.
245 $aUso de regressão e redes neurais artificiais na estimativa do volume de Khaya ivorensis.$h[electronic resource]
260 $c2020
520 $aEste trabalho objetivou comparar o volume de árvores de mogno africano estimado pelo modelo de Schumacher e Hall e por redes neurais artificiais. A coleta de dados ocorreu em dois sistemas agroflorestais no município de Belterra, Pará, com 7 e 11 anos de idade. Em cada local foram cubadas 34 árvores em pé. Para as estimativas de volume comercial foram empregadas as formas do modelo de Schumacher e Hall (linear e não linear) e uso de redes neurais artificiais (RNA) do tipo Multilayers perceptron. As arquiteturas de RNA com 4 neurônios na camada de entrada propiciaram as melhores estimativas e valores de erro, sensivelmente melhores do que os modelos volumétricos, tendo as RNA um erro 36,7% menor que o modelo de Schumacher e Hall não linear. Este último modelo apresentou tendência a superestimar os volumes e a RNA obteve estimativas mais livres de tendências. As redes neurais artificiais geraram estimativas com maior precisão em relação às formas do modelo de regressão. Essa técnica mostrou-se viável, pois uma única rede pode estimar o volume para diferentes locais, dispensando necessidade de estratificação.
650 $aKhaya ivorensis
650 $aÁrvore
650 $aVolume
653 $aBelterra
653 $aMogno africano
653 $aRedes neurais
653 $aVolumetria
700 1 $aRODE, R.
700 1 $aPAULETTO, D.
700 1 $aBALONEQUE, D. D.
700 1 $aSANTOS, F. G. dos
700 1 $aSILVA, A. R.
700 1 $aBINOTI, D. H. B.
700 1 $aLEITE, H. G.
773 $tCiência da Madeira$gv. 11, n. 2, p. 74-84, 2020.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
|
| Registros recuperados : 1 | |
| 1. |  | LOPES, L. S. S.; RODE, R.; PAULETTO, D.; BALONEQUE, D. D.; SANTOS, F. G. dos; SILVA, A. R.; BINOTI, D. H. B.; LEITE, H. G. Uso de regressão e redes neurais artificiais na estimativa do volume de Khaya ivorensis. Ciência da Madeira, v. 11, n. 2, p. 74-84, 2020.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 3 |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
|    |
| Registros recuperados : 1 | |
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
