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| LEITE, C. C. C.; SILVA. E. F. da; SILVA, R. F.; AGUIAR, M. O.; FIGUEIREDO, E. O.; SILVA, M. L. M. da. |
| Uma área de Manejo Florestal Sustentável dividida em compartimentos de igual tamanho não corresponderá a uma distribuição regular de volume, renda e espécies. Como alternativa, a formação das Unidades de Produção Anual (UPAs) pode ser modelada como um problema clássico conhecido como P-medianas. Desse modo, os objetivos desse estudo foram: 1) Apresentar um modelo de programação linear inteira binária para realizar a formação de UPAs, promovendo a regulação da produção florestal e; 2) propor um método heurístico para a obtenção de soluções viáveis sub-ótimas. A área de estudo consiste em uma área de manejo florestal 1.057,41 ha de floresta tropical nativa localizada no Estado do Acre. Os dados utilizados são provenientes do inventário florestal censitário... |
| Tipo: Parte de livro |
Palavras-chave: Manejo florestal sustentável; Regulação da produção florestal; Ditribuição espacial de espécies; Unidade de Produção Anual (UPA); Heurística; Heuristic; Algoritmo heurístico; P-mediana; Bujari (AC); Acre; Amazônia Ocidental; Amazonia occidental; Western amazon.; Silvicultura sustentable; Programación lineal; Producción de madera; Bosque tropical húmedo; Algoritmos; Produção florestal; Floresta tropical; Floresta nativa; Programação linear; Sustainable forestry; Timber production; Tropical rain forests; Linear programming; Algorithms.. |
| Ano: 2016 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1067267 |
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| COLTRI, P. P.; CORDEIRO, R. L. F.; SOUZA, T. T. de; ROMANI, L. A. S.; ZULLO JÚNIOR, J.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M.. |
| Diante do grande desafio que é classificar imagens de sensoriamento remoto de café, o objetivo deste trabalho foi aplicar o novo algoritmo QMAS para classificar áreas de café comparando os resultados com o método tradicional de Classificação Supervisionada MAXVER, em imagens Geoeye-1. Os resultados indicam que o algoritmo QMAS obteve mais êxito na classificação das áreas de café do que o MAXVER, configurando-se em uma alternativa viável a classificação de imagens de satélite. |
| Tipo: Anais e Proceedings de eventos |
Palavras-chave: Padrão espectral; Algoritmo de classificação QMAS; Coffee crops; Spectral pattern.; Cafeicultura.; Café; Algorithms.. |
| Ano: 2011 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/895471 |
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