Data/hora: 21/06/2024 07:49:55

Biblioteca(s): | Embrapa Florestas.
Data corrente: | 12/04/2016
Data da última atualização: | 12/04/2016
Autoria: | COSENZA, D. N.; LEITE, H. G.; MARCATTI, G. E.; BINOTI, D. H. B.; ALCÂNTARA, A. E. M. de; RODE, R.
Título: | Classificação da capacidade produtiva de sítios florestais utilizando máquina de vetor de suporte e rede neural artificial.
Ano de publicação: | 2015
Fonte/Imprenta: | Scientia Forestalis, Piracicaba, v. 43, n. 108, p. 955-963, dez. 2015.
Idioma: | Português
Conteúdo: | Pesquisadores da área de mensuração florestal têm incluído com frequência em seus estudos o uso das técnicas de inteligência computacional (IC) para realização de trabalhos de modelagem por serem capazes de manipular um grande conjunto de dados e criar modelos robustos. Dentre essas técnicas, se destacam a Rede Neural Artificial (RNA) e a recente Máquina de Vetor de Suporte (MVS). Dessa forma, buscou-se nesse trabalho avaliar a aplicação dessas técnicas (RNA e MVS) no processo de classificação da capacidade produtiva de povoamentos florestais com a inclusão de variáveis edáficas, de manejo e do povoamento, comparando os seus resultados com os obtidos pelo método da curva guia. Foi possível concluir que as técnicas de IC avaliadas são capazes de classificar a capacidade produtiva do local de forma satisfatória, desde que utilizadas as variáveis adequadas; o uso conjunto das variáveis ?tipo de solo?, ?espaçamento do plantio?, ?idade? e ?altura dominante?, foi suficiente para classificar os sítios; a RNA foi mais precisa para classificar a capacidade produtiva do que a MVS; a inclusão de muitas variáveis pouco significativas pode prejudicar ou ser indiferente no desempenho das técnicas.
Palavras-Chave: | Classificação da capacidade produtiva; Inteligência computacional; Máquina de vetor de suporte; Redes neurais artificiais.
Categoria do assunto: | --
Registro original: | Embrapa Florestas (CNPF)
Exemplares: | CNPF - (54962-1) - ADD - AP - PP -  -  -  - DIS