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Um algoritmo para filtragem do tronco em nuvem de pontos laser terrestre de árvores de pinus spp.
A varredura laserterrestre vem sendo testada e apontada como alternativa não destrutiva para mensuração de árvores. Variáveis dendrométricas podem ser obtidas a partir de técnicas de modelagem tridimensional. Porém, é necessária a filtragem dos dados para eliminar pontos que não representam a superfície do tronco. Esse trabalho teve como objetivo apresentar uma proposta de algoritmo, baseada em métodos já consolidados na literatura, para filtragem automática da nuvem de pontos do tronco da árvore. O estudo foi conduzido a partir de doze árvores inseridas em um povoamento inequiâneo de Pinusspp. Três estações laser foram utilizadas para o recobrimento de cada árvore. O algoritmo proposto, denominado de Filtro Distância Máxima (Filtro Dmax), realiza a filtragem do tronco de forma iterativa e em seções da nuvem de pontos. Para o melhor desempenho da automatização optou-se por um algoritmo parametrizado. O Filtro Dmax foi testado experimentalmente e os resultados apontaram que as superfícies dos troncos foram efetivamente filtradas até aproximadamente dois terços da altura total das árvores estudadas. A alta densidade de acículas impediu a representação das superfícies dos troncos no terço superior das árvores. A aplicação do Filtro Dmax não alterou as características geométricas dos troncos proporcionando dados à modelagem tridimensional
A MIN–MAX GOAL PROGRAMMING APPROACH TO PRIORITY DERIVATION IN AHP WITH INTERVAL JUDGEMENTS
We deal with the problem of priority elicitation in the analytic hierarchy process (AHP) on the basis of imprecise pair-wise comparison judgements on decision elements. We propose a min–max goal programming formulation to derive the AHP priorities in the case that the decision maker provides preference judgements in the form of interval numbers. By applying variable transformations, we formulate a linear programming model that is capable of estimating the priorities from both consistent and inconsistent interval judgements. The proposed method is illustrated by numerical examples.Analytic hierarchy process, priority setting, interval judgements, Goal programming