Estimativa do volume de Acacia mangium utilizando técnicas de redes neurais artificiais e máquinas vetor de suporte

Autores

  • Márcio Assis Cordeiro Amcel Floresta e Celulose
  • Nayara Natacha de Jesus Pereira Universidade Federal de Minas Gerais
  • Daniel Henrique Breda Binoti Universidade Federal de Viçosa
  • Mayra Luiza Marques da Silva Binoti Universidade Federal do Espírito Santo
  • Hélio Garcia Leite Universidade Federal de Viçosa

DOI:

https://doi.org/10.4336/2015.pfb.35.83.596

Palavras-chave:

Smalian, Modelagem, Estimativa volumétrica

Resumo

Com o presente trabalho objetivou-se mostrar os resultados das estimativas volumétricas de Acacia mangium, obtidas pelo modelo de Schumacher e Hall, comparando-os com as metodologias de aplicação de redes neurais artificiais e máquinas vetor suporte. Para que fosse possível essa análise comparativa, foram utilizados dados de cubagens de 31 árvores de povoamentos de Acacia mangium, localizados no norte do estado do Amapá. Os dados apresentavam idade variando de 14 a 17 anos. As árvores-amostra foram cubadas em seções relativas, realizando medições de diâmetros e espessuras das cascas ao longo do fuste em 14 seções, baseando-se nos seguintes percentuais das alturas totais: 0,05%, 1%, 5%, 10%, 15%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80%, 90% e 95%, sendo o volume total com casca obtido pela aplicação da fórmula de Smalian. De modo geral, as metodologias que diferem da tradicional apresentaram resultados estatisticamente superiores.

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Biografia do Autor

Márcio Assis Cordeiro, Amcel Floresta e Celulose

http://lattes.cnpq.br/8250679741372197

Nayara Natacha de Jesus Pereira, Universidade Federal de Minas Gerais

http://lattes.cnpq.br/1043806764448100

Daniel Henrique Breda Binoti, Universidade Federal de Viçosa

http://lattes.cnpq.br/2540451543790663

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Publicado

30-09-2015

Como Citar

CORDEIRO, Márcio Assis; PEREIRA, Nayara Natacha de Jesus; BINOTI, Daniel Henrique Breda; BINOTI, Mayra Luiza Marques da Silva; LEITE, Hélio Garcia. Estimativa do volume de Acacia mangium utilizando técnicas de redes neurais artificiais e máquinas vetor de suporte. Pesquisa Florestal Brasileira, [S. l.], v. 35, n. 83, p. 255–261, 2015. DOI: 10.4336/2015.pfb.35.83.596. Disponível em: https://pfb.cnpf.embrapa.br/pfb/index.php/pfb/article/view/596. Acesso em: 20 abr. 2024.

Edição

Seção

Artigos Científicos

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