Data/hora: 23/09/2024 20:18:36

Biblioteca(s): 	Embrapa Cerrados.	
Data corrente: 	26/05/2022	
Data da última atualização: 	26/05/2022	
Autoria: 	LUSTOSA JUNIOR, I. M.; CASTRO, R. V. O.; GASPAR, R. de O.; ARAÚJO, J. B. C. N.; AQUINO, F. de G.; RODRIGUES, M. I.; COSTA, L. S. da; MURTA JÚNIOR, L. S.; AMARAL, G. C.	
Afiliação: 	ILVAN MEDEIROS LUSTOSA JUNIOR; RENATO VINÍCIUS OLIVEIRA CASTRO; RICARDO DE OLIVEIRA GASPAR; JULIANA BALDAN COSTA NEVES ARAÚJO; FABIANA DE GOIS AQUINO, CPAC; MAISA ISABELA RODRIGUES; LIDIOMAR SOARES DA COSTA; LEONIDAS SOARES MURTA JÚNIOR; GENILDA CANUTO AMARAL.	
Título: 	Projeção do crescimento arbóreo em floresta estacional semidecidual submontana.	
Ano de publicação: 	2022	
Fonte/Imprenta: 	Revista Ibero-Americana de Ciências Ambientais, v. 12, n. 5, 2022.	
Páginas: 	p. 14-28	
ISSN: 	2179-6858	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	A Mata Atlântica é um hotspot global para a conservação da biodiversidade devido à sua riqueza de espécies e endemismo, porém, as ações antrópicas ameaçam e desequilibram a dinâmica dos processos naturais do bioma. Assim, com o objetivo de contribuir com estudos sobre conservação em florestas tropicais, o presente estudo investigou o comportamento da projeção em diâmetro e altura, por meio de ferramentas de regressão e inteligência artificial, com a influência de índices de competição em um fragmento de floresta estacional semidecidual na área do Bioma Mata Atlântica no sudeste do Brasil. As análises foram realizadas de acordo a classificação em grupos ecológicos e quanto à exigência por luz. Foram ajustados quatro modelos de regressão, dois para estimar o diâmetro (DAP) e dois para estimar a altura (H). No processo de aprendizado das redes, selecionaram-se as quatro melhores Redes Neurais Artificiais (RNA), em que cada RNA estimou simultaneamente as variáveis DAP e H. Dentre as redes selecionada, foi definida a melhor RNA visando contrastar com os resultados dos modelos validados. A partir das estatísticas de precisão e análises gráficas, concluiu-se que projetar o crescimento dendrométrico por RNA foi mais eficiente que por modelos tradicionais.	
Palavras-Chave: 	Competição florestal; Inteligência artificial; Mata atlântica; Sucessão ecológica.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1143492/1/Fabiana-Projecao-do-crescimento-arboreo.pdf	
Registro original: 	Embrapa Cerrados (CPAC)	
Exemplares: 	CPAC - (37306-1) - UPC - AP - DD - DIGITAL -  - DIGITAL - DIS