"A Transversalidade da Ciência, Tecnologia e Inovações para o Planeta"
5 a 7 de outubro de 2021
Trabalho 15634
| ISSN | 2237-9045 |
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| Instituição | Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia 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 | Sim |
| Primeiro autor | Glória Stefhany Albuquerque Silva |
| Orientador | Reginaldo Antonio Medeiros |
| Outros membros | Daiana Ferreira Dias, Otávio Miranda Verly, Rodrigo Alves Rodello |
| Título | Aplicação de redes neurais artificiais para a estimativa do volume de fragmento florestal com fitofisionomia cerradão em Cáceres - MT |
| Resumo | O bioma Cerrado apresenta elevada diversidade fisionômica, florística e faunística, e apesar de ter sofrido constante degradação ambiental ao longo do tempo, ainda mantém a sua alta biodiversidade. O Cerradão é uma das principais formações florestais do Cerrado. Normalmente os trabalhos publicados sobre os fragmentos florestais do Cerradão não apresentam a quantificação do volume de madeira, um fator que é de extrema importância para avaliar a produção florestal dos fragmentos. Tradicionalmente o volume é obtido através do corte e cubagem das árvores, e posteriormente são utilizados modelos volumétricos para a sua estimativa. O modelo de Pressler é um método para estimar o volume das árvores “em pé”, sem realizar o abate. O uso das Redes Neurais Artificiais (RNAs) é uma forma de estimar as variáveis dendrométricas de maneira rápida e precisa. O objetivo da pesquisa foi estimar o volume de madeira de indivíduos de um fragmento de Cerradão utilizando RNAs. A área de estudo está localizada na região de transição Cerrado – Pantanal, ao norte do município de Cáceres – MT, pertence ao IFMT – Campus Cáceres - Prof. Olegário Baldo, tem aproximadamente 3,0 ha, apresenta fitofisionomia Cerradão com vegetação secundária. O inventário foi realizado em 2018, foram coletados os dados de Diâmetro a 1,30 m do solo (DAP) e altura (Ht) de 2218 árvores e arbustos com DAP ≥ 5 cm. A circunferência foi mensurada com o uso de fita métrica, e posteriormente foi convertida em DAP. A Ht foi estimada visualmente em comparação com um gabarito de 5 m. O volume foi estimado pelo método de Pressler, e utilizando RNAs com diferentes configurações, contendo os algoritmos Resilient Propagation, Backpropagation e Quick Propagation, 4, 5 e 6 neurônios na camada oculta, função de ativação Logística e Logaritmo. Foram treinadas 100 RNAs para cada configuração. O banco de dados foi dividido 70% para treinamento e 30% para validação. O software utilizado foi o Neuro4®. Os resultados obtidos demonstram que apesar da heterogeneidade das espécies presentes no banco de dados, as RNAs estimaram com precisão o volume dos indivíduos. As RNAs com função de ativação Logística, tanto na camada oculta como na camada de saída, obtiveram os melhores resultados estatísticos, as redes que continham a função Logaritmo resultaram dados que não apresentavam realismo biológico. A rede que obteve os melhores resultados estatísticos tem arquitetura 3 – 4 – 1; camada de entrada, oculta e de saída, respectivamente; algoritmo Quick Propagation e função de ativação Logística, obtendo Coeficiente de Correlação (Ryŷ%) de 99,12% e Raiz Quadrada do Erro Quadrático Médio (RQEQM%) de 36,97%. O uso de RNAs é eficiente para a estimativa do volume de madeira em fragmentos de Cerradão na região de transição Cerrado-Pantanal. |
| Palavras-chave | Inteligência artificial, produção florestal, fragmentos florestais |
| Forma de apresentação..... | Painel |
| Link para apresentação | Painel |
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