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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. Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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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 |
Circulação/Nível: |
B - 3 |
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
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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