Modelling the diameter distribution of eucalyptus stands using the Gamma function

Neste estudo, avaliou-se o comportamento da fun??o densidade de probabilidade Gama com 2 par?metros para a descri??o da distribui??o diam?trica de um povoamento de eucalipto em diferentes idades. Um modelo de proje??o da distribui??o de di?metros foi constru?do e ajustado aos dados das parcelas permanentes. Os ajustes da fun??o Gama foram avaliados pelo teste de Kolmogorov-Smirnov (KS) e o modelo de distribui??o diam?trica foi avaliado por meio dos coeficientes de determina??o e gr?ficos de res?duos das estimativas geradas pelas equa??es que compuseram o modelo. As distribui??es diam?tricas estimadas pelo sistema de equa??es foram comparadas com as distribui??es observadas pelo teste KS. A maioria dos ajustes apresentou ader?ncia pelo teste KS. O modelo foi capaz de projetar as distribui??es diam?tricas de maneira satisfat?ria, acompanhando a tend?ncia de achatamento da curva da distribui??o em uma sequ?ncia de idades. Conclui-se que a fun??o Gama pode ser utilizada em um modelo de proje??o da distribui??o dos di?metros de povoamentos de eucaliptoFunda??o de Amparo ? Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)Empresa de Pesquisa Agropecu?ria de Minas Gerais (EPAMIG)Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico (CNPq)Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES)This study evaluated the behavior of the Gamma probability density function to describe the diameter distribution of eucalyptus stand at different ages. A projection model of the distribution of diameters was constructed and fitted to data from permanent plots. The settings of the Gamma function were assessed by Kolmogorov-Smirnov (KS) test and the diametric distribution model was assessed by the determination coefficients and residual graphs of the estimates generated by the equations that compose the model. The diameter distributions estimated by the system of equations were compared with the distributions observed by the KS test. Most of the adjustments made by the KS test presented adherence. The model was able to design the diameter distributions satisfactorily, following the trend of flattening of the curve of distribution in a sequence of ages. Thus, the Gamma function can be used with statistical efficiency in a projection model of the diameter distribution in eucalyptus stands

Use of Artificial Neural Networks in Measurement and Forest Management

O objetivo deste estudo foi treinar, aplicar e validar redes neurais artificiais para diferentes abordagens que auxiliam o conhecimento da produção volumétrica de povoamentos florestais, bem como desenvolver, aplicar e validar um sistema computacional específico para a obtenção de estimavas do volume de árvores. Os casos contemplados foram: estimação da altura, projeção dos parâmetros da função Weibull, cubagem de árvores e modelos de distribuição de diâmetros. Além disso, foram testadas diferentes configurações de redes, buscando a parametrização para a estimação do volume de árvores. Os dados compreenderam medições de parcelas permanentes de inventários florestais contínuos e dados de árvores abatidas para cubagem, em área de povoamentos de eucalipto. Para gerar as estimativas das variáveis de estudo foram utilizados o software Statistica 7.0 e o sistema computacional NeuroForest Volumetric. As aplicações de redes neurais artificiais apresentaram resultados satisfatórios comprovando a eficiência da técnica em mensuração e manejo florestal.The aim of this study was to train, implement and validate artificial neural networks for different approaches that assist the knowledge of the volume of forest stands, as well as develop, implement and validate a computer system to obtain estimates of the volume of trees. The cases considered were: estimation of height, projection of Weibull function parameters, scaling tree and diameter distribution models. In addition, tested different network configurations, seeking parameterization for estimating the volume of trees. The data comprised measurements of permanent plots in continuous forest inventories and from trees felled for scalling in stands of eucalyptus. To generate estimates of the variables were used Statistica 7.0 and computer system NeuroForest - Volumetric. Applications of artificial neural networks showed satisfactory results proving the efficiency of the technique in measurement and forest management.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superio

Artificial neural networks for prognosis of yield of nonthinned stands of eucalyptus

O objetivo deste estudo foi treinar, aplicar e avaliar a eficiência de redes neurais artificiais (RNA) para realizar a prognose da produção de povoamentos eqüiâneos de clones de eucalipto. Os dados utilizados foram provenientes de povoamentos localizados no sul da Bahia, totalizando cerca de 2.000 hectares de floresta. Foram utilizadas variáveis numéricas, como idade, área basal, dap, altura total, volume e variáveis categóricas, como classe de solo, textura, tipos de espaçamento, relevo, projeto e clone. Os níveis de detalhamento da modelagem foram para o povoamento e para árvores individuais. Os dados foram divididos aleatoriamente em dois grupos: treinamento (80%) e generalização (20%). Os dados de treinamento foram utilizados para criar as redes neurais, enquanto que os dados de generalização serviram para avaliar a capacidade da rede em fornecer resultados precisos para dados desconhecidos. Foram treinadas redes de três tipos: perceptron, perceptron de múltiplas camadas e redes de função de base radial. As RNA que apresentaram os melhores desempenhos no treinamento e generalização foram selecionadas para realizar a prognose com dados a partir do primeiro inventário florestal. Conclui-se que as RNA apresentaram resultados satisfatórios em ambos os níveis, povoamento total e árvore individual, comprovando o potencial e aplicabilidade da técnica na solução dos problemas de mensuração e manejo florestal.The aim of this study was to train, implement and evaluate the efficiency of artificial neural networks (ANN) to perform the prognosis of yield of even-aged stands of clones of eucalyptus. The data were from stands of eucalyptus located in south of Bahia, totaling about 2,000 hectares of forest. Were used numerical variables such as age, basal area, dbh, total height, volume and categorical variables such as class of soil, texture, spacing, topography, project and clone. The levels of detail of modeling were at the level of stand and individual tree. The data were randomly divided into two groups: training (80%) and generalization (20%). The training data were used to create neural networks, while the generalization data were used to evaluate the capacity of network toprovide accurate results for the unknown data. Were trained three types of networks: perceptron, multilayer perceptron and radial basis function.The ANN that presents the best performances in training and generalization were selected to perform the prognosis with data from the first inventory. Concluded that the ANN showed satisfactory results for total stand and individual tree, proving the potential and applicability of the technique in solving problems of forest measurement and management.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superio

MODELAGEM DA DISTRIBUIÇÃO DIAMÉTRICA DE POVOAMENTOS EQUIÂNEOS DE EUCALIPTO UTILIZANDO A FUNÇÃO LOGÍSTICA GENERALIZADA

RESUMOObjetivou-se neste estudo analisar a aplicação da função logística generalizada para a descrição da estrutura diamétrica de povoamentos de eucalipto, bem como propor um modelo de distribuição diamétrica utilizando a função. Realizou-se também a modelagem da distribuição diamétrica utilizando a função Weibull para fins comparativos. Utilizaram-se dados de parcelas permanentes de um inventário florestal contínuo nas idades de 28, 40, 52, 64, 76 e 84 meses. Ajustou-se a função logística generalizada e Weibull para todas as parcelas e medições. A aderência das funções aos dados foi verificada pela aplicação do teste Kolmogorov- Smirnov. A função logística generalizada apresentou resultados satisfatórios para a modelagem da distribuição diamétrica de povoamentos de eucalipto

Aplicação de redes neurais artificiais para estimação da altura de povoamentos equiâneos de eucalipto

Este trabalho teve como objetivos aumentar a precisão das estimativas de altura de árvores e diminuir a necessidade de aferição da altura em campo, levando à redução dos custos no inventário florestal através da construção e validação de um modelo de estimação da altura de árvores em povoamentos de eucalipto com a utilização de redes neurais artificiais. Os dados utilizados consistiram em três clones, compreendendo cerca de 3.000 árvores em 145 parcelas permanentes com área média de 215 m², mensuradas em seis ocasiões (idades). As variáveis utilizadas para estimar a altura total das árvores dividiram-se em quantitativas: idade (meses), diâmetro com casca a 1,30 m de altura a partir da superfície do solo (dap) e altura dominante média da parcela; e qualitativa: tipo de solo com as respectivas classes. Para validação e aplicação da metodologia proposta, foram consideradas duas situações: (a) quando há a introdução de um novo material genético e não existem informações sobre a relação hipsométrica deste; (b) quando já se conhece a tendência de crescimento em altura dos povoamentos implantados, obtida pela existência de medições em parcelas de IFC. Com as metodologias testadas, obtiveram-se valores de coeficiente de correlação superiores a 0,99. As metodologias mostraram-se eficientes para alcançar os objetivos propostos, garantindo alta precisão das estimativas obtidas através das redes neurais artificiais

ANÁLISE DA FUNÇÃO LOG-LOGÍSTICA PARA MODELAGEM DA DISTRIBUIÇÃO DE DIÂMETROS1

RESUMO Objetivou-se neste estudo avaliar a eficiência da função log-logística com dois e três parâmetros, γ = dapmin e truncada à direita para a descrição da estrutura diamétrica de povoamentos equiâneos, bem como ajustar um modelo de distribuição diamétrica utilizando as funções. A modelagem realizada pela função log-logística foi comparada com a modelagem realizada com a função Weibull. Para isso, utilizaram-se dados de parcelas permanentes de clones de Eucalyptus, mensuradas em seis ocasiões. A aderência das funções aos dados foi comprovada pela aplicação do teste de Kolmogorov-Smirnov (K-S). Os valores médios da estatística do teste K-S foram 0,0901; 0,0997; 0,1297; e 0,0616 para a função com 2P, 3P, α = dapmin e truncada à direita, respectivamente. Para a função Weibull, obteve-se a média de 0,0638 para a estatística do teste K-S. A função log-logística de dois parâmetros pode ser utilizada na modelagem da estrutura diamétrica de povoamentos de eucalipto