| Registro completo |
| Provedor de dados: |
PFB - Pesquisa Florestal Brasileira
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| País: |
Brazil
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| Título: |
Predição da altura total de árvores em plantios de diferentes espécies por meio de redes neurais artificiais
Estimation of total tree height in plantations of different species through artificial neural networks
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| Autores: |
Campos, Bráulio Pizziolo Furtado
Silva, Gilson Fernandes da
Binoti, Daniel Henrique Breda
Mendonça, Adriano Ribeiro de
Leite, Helio Garcia
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| Data: |
2016-12-30
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| Ano: |
2016
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| Palavras-chave: |
Inventário florestal
Modelos hipsométricos
Estatística Relação hipsométrica
Inventário florestal
Floresta de produção Hypsometric relation
Forest inventories
Commercial forestry
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| Resumo: |
O objetivo deste trabalho foi analisar a capacidade de uma rede neural artificial (RNA) em estimar a altura total de árvores de duas espécies em diferentes condições de crescimento. Para fins de comparação, também foi ajustado o modelo hipsométrico de Campos, aplicado por estrato, conforme o gênero, espécie, rotação, espaçamento e classe de idade das árvores. A avaliação das redes neurais artificiais e do modelo de Campos foi realizada com base no coeficiente de correlação entre as alturas observadas e estimadas, a raiz quadrada do erro quadrático médio percentual e de análises gráficas. Observou-se que a altura de árvores de diferentes espécies, em distintas condições de crescimento e locais, pode ser estimada utilizando uma única rede neural, com a mesma eficiência e exatidão normalmente obtida com o emprego de equações de regressão.
The objective of this study was to analyze the ability of an artificial neural network (ANN) to estimate the total height of two tree species in different growing conditions. For comparison purposes, it was also adjusted Campos hypsometric model, applied by stratum as genus, species, rotation, spacing and age classes. The evaluation of artificial neural networks and Campos model was based on the correlation coefficient between the observed and estimated heights, the square root of the mean square percentage error (RMSE) and graphical analysis. The results of this study showed that trees height of different species, in different growing conditions and locations can be estimated using a single neural network with the same efficiency and accuracy usually obtained with regression equations.
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| Tipo: |
Info:eu-repo/semantics/article
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| Idioma: |
Português
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| Identificador: |
http://pfb.cnpf.embrapa.br/pfb/index.php/pfb/article/view/1166
10.4336/2016.pfb.36.88.1166
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| Editor: |
Embrapa Florestas
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| Relação: |
http://pfb.cnpf.embrapa.br/pfb/index.php/pfb/article/view/1166/529
http://pfb.cnpf.embrapa.br/pfb/index.php/pfb/article/downloadSuppFile/1166/899
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| Formato: |
application/pdf
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| Fonte: |
Brazilian Journal of Forestry Research; v. 36, n. 88 (2016): out./dez.; 375-385
Pesquisa Florestal Brasileira; v. 36, n. 88 (2016): out./dez.; 375-385
1983-2605
1809-3647
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| Direitos: |
Direitos autorais 2016 Pesquisa Florestal Brasileira
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
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