"A Transversalidade da Ciência, Tecnologia e Inovações para o Planeta"
5 a 7 de outubro de 2021
Trabalho 15570
| ISSN | 2237-9045 |
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| Instituição | INSTITUTO FEDERAL DE MATO GROSSO CAMPUS CÁCERES |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Agrárias |
| Área temática | Recursos florestais e engenharia florestal |
| Setor | Departamento de Engenharia Florestal |
| Conclusão de bolsa | Não |
| Primeiro autor | Daiana Ferreira Dias |
| Orientador | Reginaldo Antonio Medeiros |
| Outros membros | Glória Stefhany Albuquerque Silva, Otávio Miranda Verly, Rodrigo Alves Rodello |
| Título | Validação De Redes Neurais Artificiais e de Modelos Hipsométricos Aplicados à Vegetação Arbórea de Cerradão em Cáceres-MT |
| Resumo | Aplicação de técnicas de regressão tem sido a forma mais usual de estimar a altura de árvores em povoamentos florestais. Atualmente, o uso de técnicas de inteligência computacional vem sendo amplamente empregadas no setor florestal, a fim de se otimizar a coleta e processamento de dados de inventário. Dentre as metodologias mais utilizadas, tem-se as chamadas Redes Neurais Artificiais (RNA). As RNA são constituídas por elementos de processamento simples, denominados neurônios artificiais, dispostos em camadas e ligados entre si, sendo as conexões associadas a coeficientes (pesos), no qual é estabelecida uma camada de entrada e uma camada de saída, podendo possuir uma ou mais camadas ocultas. Diferentes modelos de validação são usados para ajustes das relações hipsométricas em florestas nativas e plantadas, o que garante uma maior exatidão tanto em estimativas de volume, quanto de diâmetro e altura. O objetivo deste trabalho foi validar dois modelos de regressão e as Redes Neurais Artificiais, para o uso da relação hipsométrica, em um fragmento de Cerradão no município de Cáceres-MT. A área de aproximadamente 3,0 ha, localizada na região de transição Cerrado-Pantanal no Norte do munícipio de Cáceres, Mato Grosso, é um fragmento de Cerradão com vegetação secundária, pertence ao IFMT Campus Cáceres – Prof. Olegário Baldo. Foram coletados dados de altura total (Ht) e de Diâmetro à 1,30 m do solo (DAP) de 2218 indivíduos arbóreos e arbustivos com DAP ≥ 5 cm. O banco de dados foi dividido, sendo 70% de ajuste ou treinamento, e 30% para validação. A tabela de dados foi organizada com os critérios diâmetro e altura, no programa Curve Expert Professional 2.7.3 para saber qual modelo teria mais correlação com os dados da vegetação da área. O software Neuro4® foi utilizado para o treinamento das as RNAs, também com os dados de altura e diâmetro como variáveis de entrada. A frequência do modelo linear e logístico em relação as alturas mostraram uma correlação próxima. Os intervalos de altura variaram de 4,6 a 13,0 m e de 4,1 a 15 m para os modelos linear e logístico, respectivamente. A frequência observada pela RNA foi superior, pois mostrou maior número de classes de diferentes intervalos, a partir de 2,0, 2,8 (menores alturas) a 16.4, 17,2 (maiores alturas). Os modelos logístico e linear mostraram validação satisfatória, pois apresentaram altas correlações com os valores de diâmetros e as alturas. As RNA sobressaiu, com maiores intervalos dos valores de altura incluindo menores alturas, que não foram incluídas no intervalo predito pelos modelos de regressão. |
| Palavras-chave | Modelagem, Floresta Nativa, Inteligência Artificial |
| Forma de apresentação..... | Painel |
| Link para apresentação | Painel |
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