Data/hora: 16/06/2024 08:59:03

Provedor de dados: 	86	
País: 	Brazil	
Título: 	Redes neurais artificiais para a modelagem do volume de madeira e biomassa do cerradão com dados de satélite	
Autores: 	Miguel,Eder Pereira; Rezende,Alba Valéria; Leal,Fabrício Assis; Matricardi,Eraldo Aparecido Trondoli; Vale,Ailton Teixeira do; Pereira,Reginaldo Sérgio.	
Data: 	2015-09-01	
Ano: 	2015	
Palavras-chave: 	Índice de vegetação; Inventário florestal; Produção; Regressão; Sensoriamento remoto.	
Resumo: 	Resumo:O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficácia da aplicação de modelos de análise de regressão e redes neurais artificiais (RNAs) na predição do volume de madeira e da biomassa acima do solo, da vegetação arbórea em área de cerradão. Volume de madeira e biomassa foram estimados com equações alométricas desenvolvidas para a área de estudo. Os índices de vegetação, como variáveis preditoras, foram estimados a partir de imagens do sensor LISS-III, e a área basal foi determinada por medições na floresta. A precisão das equações foi verificada pela correlação entre os valores estimados e observados (r), erro-padrão da estimativa (Syx) e gráfico residual. As equações de regressão para o volume de madeira total e do fuste (0,96 e 0,97 para r, e 11,92 e 9,72% para Syx, respectivamente) e para a biomassa (0,91 e 0,92 para r, e 22,73 e 16,80% para Syx, respectivamente) apresentaram bons ajustes. As redes neurais também apresentaram bom ajuste com o volume de madeira (0,99 e 0,99 para r, e 4,93 e 4,83% para Syx) e a biomassa (0,97 e 0,98 r, e 8,92 e 7,96% para Syx, respectivamente). A área basal e os índices de vegetação foram eficazes na estimativa do volume de madeira e biomassa para o cerradão. Os valores reais de volume de madeira e biomassa não diferiram estatisticamente dos valores estimados pelos modelos de regressão e redes neurais (χ2ns); contudo, as RNAs são mais acuradas.	
Tipo: 	Info:eu-repo/semantics/article	
Idioma: 	Português	
Identificador: 	http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2015000900829	
Editor: 	Embrapa Secretaria de Pesquisa e Desenvolvimento

Pesquisa Agropecuária Brasileira	
Relação: 	10.1590/S0100-204X2015000900012	
Formato: 	text/html	
Fonte: 	Pesquisa Agropecuária Brasileira  v.50 n.9 2015	
Fonte: 	info:eu-repo/semantics/openAccess