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Artigo Acesso aberto Produção Nacional Revisado por pares
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Configuração de Redes Neurais Artificiais para Estimação do Volume de Árvores

2014; UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS; Volume: 5; Issue: 1 Linguagem: Português

10.12953/2177-6830.v05n01a06

ISSN

2177-6830

Autores

Daniel Henrique Breda Binoti, M.L.M.S. Binoti, Hélio Garcia Leite,

Tópico(s)

Spectroscopy and Chemometric Analyses

Resumo

Objetivou-se nesse trabalho avaliar diferentes configuracoes do treinamento de Redes Neurais Artificiais (RNA) para a estimacao do volume de arvores. Como metodo comparativo, realizou-se a quantificacao volumetrica de maneira tradicional utilizando o modelo de Schumacher e Hall. Os dados utilizados neste estudo foram provenientes de cubagens de 2.307 arvores de povoamentos de eucalipto ( Eucalyptus grandis x Eucalyptus urophylla ). As variaveis utilizadas para treinamento das RNA foram: variaveis numericas (quantitativas) consideradas foram: idade em meses, diâmetro com casca a 1,30 m de altura ( dap ) em cm, altura total ( Ht ) em m e volume da arvore ( V ) em m³. Enquanto que as variaveis categoricas (qualitativas) foram: projeto, espacamento e clone. Para treinamento das RNA utilizou-se o sistema NeuroForest. A estimacao do volume de arvores por meio de redes neurais artificiais pode ser feita com diferentes configuracoes, variando o numero de neuronios na camada oculta, as funcoes de ativacao, os algoritmos e os parâmetros de treinamento. Redes neurais simples com apenas um neuronio na camada oculta podem ser utilizadas com eficiencia para estimacao do volume de arvores.

Referência(s)