Avaliação de metodologias de cubagem rigorosa com diferentes métodos de ajuste

Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Florestal, 2014.A busca por melhor qualidade dos dados oriundos de florestas plantadas é recorrente no âmbito de trabalho dos gestores e pesquisadores do setor florestal. A cubagem rigorosa consiste em várias metodologias para obter os dados quantitativos do volume com medidas sucessivas do diâmetro longo do fuste. Contudo, as metodologias usuais de cubagem tendem a superestimar o volume na base da árvore. Portanto, o objetivo deste trabalho é avaliar três metodologias de cubagem: testemunha, denominada Metodologia A, medindo-se os diâmetros da base (0,1 m) e as demais seções a 0,25 m até a sua altura comercial; a segunda metodologia (Metodologia B) utilizada foi proposta por (CAMPOS & LEITE, 2013) e por fim, a terceira (Metodologia C) que captou o diâmetro a partir da variação de 1 cm no comprimento do fuste. Os ajustes foram feitos usando regressão e Redes Neurais Artificiais. Para determinação do volume, foi utilizando o método de Smalian e para volume total Schumacher & Hall(1993). Para ambos os ajustes, sorteou-se 40 indivíduos para treino e com os 21 indivíduos restantes aplicou-se a validação. Os ajustes de regressão foram feitos usando o software EXCEL (MS) Versão 2007, e para as Redes Neurais Artificiais usou-se STATISTICA 7.0, Intelligent Problem Solver (IPS). Para comparação entre os ajustes usou-se a análise gráfica da distribuição dos resíduos, erro quadrado médio, coeficiente de correlação múltipla (R²) e por fim, o teste t para amostradas dependentes, este último foi feito utilizando-se o software R Studio. A partir dos resultados das análises em relação ao ajuste por regressão, a terceira metodologia, obteve melhores resultados para ser aplicado de forma prática em situações reais. Para os ajustes feitos por RNA, obtiveram-se igualmente resultados satisfatórios para as três metodologias testadas. Portanto, recomenda-se que ao se ajustar com regressão, utilizar a terceira metodologia Todavia, se for aplicado Redes Neurais Artificiais, qualquer metodologia estudada apresentará bons resultados.The search for better data quality from planted forests is recurrent in the scope of work of managers and researchers in the forestry sector.. The cubed consists of several methodologies for the volume of quantitative data with successive measurements along the stem diameter. However, the usual methods of scaling tend to overestimate the volume at base of tree. Therefore, the objective of this study is to evaluate three methods of scaling: control by measuring the basal diameters (0.1 m) and the other sections 0.25 m to its commercial height, the second was proposed by (CAMPOS & LEITE, 2013) and finally, the third that captured the diameter from the range of 1 cm in stem length. Adjustments were made using regression and artificial neural networks. For determining the volume was using the method Smalian and total Schumacher & Hall (1993). For both settings, it has drawn-40 individuals for training and the remaining 21 individuals validation applied. The regression adjustments were made using the EXCEL software (MS) Version 2007 and the Artificial Neural Networks used to STATISTICA 7.0, Intelligent Problem Solver (IPS). For comparison between the settings used to the graphical analysis of the distribution of residuals, mean square error, multiple correlation coefficient (R²) and finally, the t test for dependent sampled, the latter was done using the R Studio software. From the results of the analysis in relation to the adjustment for regression, third method achieved better results to be applied in a practical way in real situations. For RNA adjustments afforded equally satisfactory results for all the tested methodologies. Therefore, it is recommended that the fit regression, using third methodology C. However, if applied artificial neural networks, any study methodology will present good results

ESTIMAÇÃO DE ALTURA, VOLUME E AFILAMENTO DE ÁRVORES DE EUCALIPTO UTILIZANDO MÁQUINA DE VETOR DE SUPORTE

Diante de restrições no uso de florestas inequiâneas, o investimento em florestas equiâneas tem sido cada vez maior. Isso torna crescente o interesse em estudos buscando maximizar o rendimento em volume de madeira dessas florestas. O crescimento desse setor tem impulsionado a busca por métodos mais acurados na estimação de variáveis dendrométricas a fim de obter estimativas confiáveis a respeito do estoque volumétrico dos povoamentos florestais. Este trabalho teve como objetivo avaliar a exatidão da estimação da altura total, volume e afilamento do fuste de árvores de eucalipto, utilizando Máquina de Vetor de Suporte (MVS). Para a realização deste trabalho, foram utilizados dados provenientes de um povoamento de eucalipto. A base de dados foi dividida, aleatoriamente, em dois grupos: 70% para ajuste dos modelos de regressão e treinamento da MVS e 30% para validação. Foram ajustadas diferentes configurações de MVS e diferentes modelos de regressão. A avaliação dos modelos de regressão e das configurações da MVS foi baseada nas estatísticas: coeficiente de correlação, raiz quadrada do erro quadrático médio e viés. Com base nos resultados obtidos, foi observado que a MVS proporcionou maior exatidão nas estimativas da altura total, volume individual e afilamento do fuste em relação aos modelos clássicos de regressão utilizados. Palavras-chave: Modelos de Regressão, Aprendizagem de Máquinas, Variáveis Dendrométricas