Data/hora: 12/06/2024 15:33:34

Provedor de dados: 	PFB - Pesquisa Florestal Brasileira	
País: 	Brazil	
Título: 	Descrição do perfil do tronco de árvores em plantios de diferentes espécies por meio de redes neurais artificiais

Stem profile description in plantations for different species using artificial neural network	
Autores: 	Campos, Bráulio Pizziôlo Furtado; Silva, Gilson Fernandes da; Binoti, Daniel Henrique Breda; Mendonça, Adriano Ribeiro de; Leite, Helio Garcia.	
Data: 	2017-06-30	
Ano: 	2017	
Palavras-chave: 	Inventário florestal; Modelos de Crescimento e Produção; Estatística Inventário Florestal; Manejo Florestal; Inteligência artificial Forest inventory; Forest management; Artificial intelligence.	
Resumo: 	O objetivo deste trabalho foi analisar a capacidade de uma rede neural artificial (RNA) em descrever o perfil do fuste de árvores de diferentes gêneros e espécies em diferentes condições de crescimento. Para fins comparativos, foram ajustadas equações, empregando-se análise de regressão, para descrever o perfil do tronco. Tanto para as redes neurais quanto para as equações de regressão, a avaliação da acurácia foi realizada com base no coeficiente de correlação entre os diâmetros observados e estimados ao longo do fuste, a raiz quadrada do erro quadrático médio percentual (RMSE) e análise gráfica. Os métodos de inteligência artificial, especialmente RNA, podem ser eficazes em descrever o perfil do fuste de árvores de diferentes espécies em diferentes condições de crescimento, utilizando apenas uma RNA, com eficiência semelhante aos modelos de regressão tradicionalmente empregados por empresas florestais.	
Tipo: 	Info:eu-repo/semantics/article	
Idioma: 	Português	
Identificador: 	http://pfb.cnpf.embrapa.br/pfb/index.php/pfb/article/view/1181

10.4336/2017.pfb.37.90.1181	
Editor: 	Embrapa Florestas	
Relação: 	http://pfb.cnpf.embrapa.br/pfb/index.php/pfb/article/view/1181/564

http://pfb.cnpf.embrapa.br/pfb/index.php/pfb/article/downloadSuppFile/1181/901	
Formato: 	application/pdf	
Fonte: 	Pesquisa Florestal Brasileira; v. 37, n. 90 (2017): abr./jun.; 99-107

Brazilian Journal of Forestry Research; v. 37, n. 90 (2017): abr./jun.; 99-107

1983-2605

1809-3647	
Fonte: 	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0