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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
08/08/2014 |
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Data da última atualização: |
08/08/2014 |
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Autoria: |
GOMIDE, L. R.; MELLO, J. M. de; ACERBI JÚNIOR, F. W.; SCOLFORO, J. R. S. |
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Título: |
Automated selective thinning via multicriteria maetaheuristic procedure. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
Scientia Forestalis, Piracicaba, v. 42, n. 102, p. 299-306, jun. 2014. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O desbaste em povoamentos florestais é uma prática silvicultural importante para a regulação da competição entre indivíduos, bem como o restabelecimento do crescimento das árvores remanescentes de maior potencial de comercialização. Entretanto, a seleção dos indivíduos a serem removidos é um processo complexo que envolve a habilidade dos técnicos em identificar diversas variáveis no campo e tomar a decisão mais apropriada. Este processo pode obter respostas heterogêneas e sem padronização das equipes, podendo promover escolhas prejudiciais ao manejo da floresta. Desta forma, o estudo teve como objetivo aplicar o uso da metaheurística simulated annealing multicritério para a seleção das árvores a serem removidas no desbaste seletivo, considerando a estrutura diamétrica do povoamento, altura, ocupação do dossel, área de copa e qualidade da árvore. O estudo foi conduzido em um povoamento de Eucalyptus grandis contendo 336 árvores, sendo obtidas informações de DAP, Ht, área de copa, qualidade da árvore, volume e ocupação da copa. Foram simulados 10 cenários compreendendo diferentes pesos na função multicritério a ser minimizada. Os resultados mostraram que a metaheurística é capaz de selecionar indivíduos para o desbaste seletivo, apresentando vantagens de uma melhor padronização das escolhas, a partir de critérios pré estabelecidos, independente da probabilidade de seleção das árvores a nível do povoamento. Conclui-se que o uso desta ferramenta irá se tornar mais promissora após a utilização da tecnologia de aquisição de dados eficientes, porém sendo sempre um método de auxílio à tomada de decisão. MenosO desbaste em povoamentos florestais é uma prática silvicultural importante para a regulação da competição entre indivíduos, bem como o restabelecimento do crescimento das árvores remanescentes de maior potencial de comercialização. Entretanto, a seleção dos indivíduos a serem removidos é um processo complexo que envolve a habilidade dos técnicos em identificar diversas variáveis no campo e tomar a decisão mais apropriada. Este processo pode obter respostas heterogêneas e sem padronização das equipes, podendo promover escolhas prejudiciais ao manejo da floresta. Desta forma, o estudo teve como objetivo aplicar o uso da metaheurística simulated annealing multicritério para a seleção das árvores a serem removidas no desbaste seletivo, considerando a estrutura diamétrica do povoamento, altura, ocupação do dossel, área de copa e qualidade da árvore. O estudo foi conduzido em um povoamento de Eucalyptus grandis contendo 336 árvores, sendo obtidas informações de DAP, Ht, área de copa, qualidade da árvore, volume e ocupação da copa. Foram simulados 10 cenários compreendendo diferentes pesos na função multicritério a ser minimizada. Os resultados mostraram que a metaheurística é capaz de selecionar indivíduos para o desbaste seletivo, apresentando vantagens de uma melhor padronização das escolhas, a partir de critérios pré estabelecidos, independente da probabilidade de seleção das árvores a nível do povoamento. Conclui-se que o uso desta ferramenta irá se tornar mais promissora apó... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Inteligência artificial; Manejo florestal. |
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Thesagro: |
Eucalipto; Tomada de Decisão. |
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Thesaurus Nal: |
artificial intelligence; decision making; Eucalyptus; forest management. |
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Categoria do assunto: |
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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| Registros recuperados : 7 | |
| 1. |  | COELHO, G. L. N.; CARVALHO, L. M. T. de; GOMIDE, L. R. Modelagem preditiva de distribuição de espécies pioneiras no Estado de Minas Gerais. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 51, n. 3, p. 207-214, mar. 2016. Título em inglês: Predictive modeling distribution of pioneer species in the state of Minas Gerais, Brazil.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 3. | | SILVA, P. H. da; GOMIDE, L. R.; FIGUEIREDO, E. O.; CARVALHO, L. M. T. de; FERRAZ FILHO, A. C. Optimal selective logging regime and log landing location models: a case study in the Amazon forest. Acta Amazonica, Manaus, v. 48, n. 1, p. 18-27, 2018.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 4. | | ISAAC JÚNIOR, M. A.; BARBOSA, B. H. G.; GOMIDE, L. R.; CALEGARIO, N.; FIGUEIREDO, E. O.; MORAS FILHO, L. O.; MELO, E. de A.; DANTAS, D. Reduced-impact logging by allocating log-decks using multiobjective evolutionary algorithm in Western Amazon. Revista Árvore, v. 46, e4506, 2021.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 6. | | LACERDA, T. H. S.; FRANÇA, L. C. de J.; LOPES, I. L. e; LACERDA, S. L. S.; FIGUEIREDO, E. O.; BARBOSA, B. H. G.; SILVA, C. S. J. e; GOMIDE, L. R. Multi‑objective forest harvesting under sustainable and economic principles. Journal of Forestry Research, v. 34, p. 1379-1394, Oct. 2023.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 4 |
| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 7. | | BATISTA, A. P. B.; SCOLFORO, H. F.; MELLO, J. M.; GUEDES, M. C.; TERRA, M. C. N. S.; SCALON, J. D.; GOMIDE, L. R.; SCOLFORO, P. G. V.; COOK, R. L. Spatial association of fruit yield of Bertholletia excelsa Bonpl. trees in eastern Amazon. Forest Ecology and Management, v. 441, p. 99-105, June, 2019.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Amapá. |
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| Registros recuperados : 7 | |
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