Bioeconomia: Diversidade e Riqueza para o Desenvolvimento Sustentável
21 a 25 de outubro de 2019
Trabalho 11850
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Pós-graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Agrárias |
| Área temática | Ciências Agrárias |
| Setor | Departamento de Engenharia Florestal |
| Bolsa | CNPq |
| Conclusão de bolsa | Não |
| Apoio financeiro | CNPq |
| Primeiro autor | Ivaldo da Silva Tavares Júnior |
| Orientador | CARLOS MOREIRA MIQUELINO ELETO TORRES |
| Outros membros | Aguida Beatriz Travaglia Viana, Lucas Sérgio de Sousa Lopes, Samuel José Silva Soares da Rocha |
| Título | Aprendizagem de máquina: modelagem do incremento individual em diâmetro de árvores em fragmentos de Mata Atlântica |
| Resumo | Modelos de crescimento em nível individual permitem a descrição mais detalhada da dinâmica da floresta do que os modelos em nível de povoamento. Contudo, muitos ajustes por meio de modelos estatísticos têm apresentado baixo desempenho em florestas nativas devido a variação entre os incrementos das diferentes árvores ou espécies. O objetivo do estudo foi comparar a acurácia de três técnicas de aprendizagem de máquina: redes neurais artificiais (RNA); regressão por vetores de suporte (SVR); e random forest (RF), para predizer o incremento individual em diâmetro de árvores na Mata Atlântica. O estudo foi realizado em cinco fragmentos de Mata Atlântica: Lagoa do Piau (2 matas), São José, Cachoeira das Pombas e Mata da Silvicultura, localizados, respectivamente, nos municípios de Caratinga, Coronel Fabriciano, Guanhães e Viçosa, Estado de Minas Gerais. Na Mata da Silvicultura, 10 parcelas com 0,1 ha cada foram alocadas. Em Lagoa do Piau, São José e Cachoeira das Pombas foram alocadas 22, 12 e 20 parcelas, respectivamente, com 0,05 ha cada. Os dados: diâmetro à altura do peito (dap; cm), altura total (Ht; m) e nomes científicos das árvores com dap≥5 cm foram coletados nos anos de 1994, 1997, 2000, 2004, 2008, 2010, 2013 e 2016 na Mata da Silvicultura e nos anos de 2002, 2007, 2012 e 2017 nos demais fragmentos. Três índices de competição semi-independente da distância foram calculados. O incremento periódico anual em diâmetro (IPAdap) foi calculado para os indivíduos com medições sucessivas de no mínimo dois anos. Em cada fragmento, as espécies foram agrupadas em cinco grupos de IPAdap por meio da análise Cluster. Os dados para o treinamento e validação foram particionados de forma balanceada, de modo que todas as espécies em todos os períodos tivessem representação nos dois conjuntos de dados. A seleção da melhor configuração de cada técnica foi por meio das estatísticas de correlação entre os incrementos observados e preditos (r), raiz do erro quadrático médio (RMSE) e erro absoluto médio (EAM). Após selecionar a melhor configuração das técnicas em cada fragmento, a validação cruzada foi aplicada com 10 partições e 50 repetições, com exceção da Mata da Silvicultura devido ao grande número de observações. Para cada repetição, médias de RMSE foram calculadas. O teste não paramétrico de Friedman-Nemenyi foi aplicado para avaliar qual a melhor técnica em cada fragmento, com base nas médias de RMSE da validação cruzada. Na Mata da Silvicultura a RNA apresentou os melhores resultados estatísticos, com r = 0,50; RMSE = 0,35; e EAM = 0,17. Na validação cruzada dos demais fragmentos, a RNA apresentou as menores médias de RMSE (0,14–0,42) e a SVR as maiores (0,17–0,44). No teste de Friedman-Nemenyi, a distância da RNA para a RF e SVR em todos os fragmentos foi maior que a distância crítica de 0,47. Portanto, a RNA foi a técnica que apresentou a maior acurácia e pode ser utilizada para predizer o incremento em diâmetro de árvores em fragmentos de Mata Atlântica. |
| Palavras-chave | biometria florestal, inteligência artificial, manejo florestal |
| Forma de apresentação..... | Painel |