Predicting eucalyptus spp. stand volume and above ground biomass using support vector regression with remote sensing data

O objetivo deste estudo foi avaliar a eficiência do algoritmo de aprendizagem supervisionado Máquina de Vetores de Suporte (MVS) para regressão, em dados obtidos pelos sensores AVNIR-2 e o PALSAR a bordo do satélite ALOS, para estimativa de volume de madeira e biomassa aérea de povoamentos florestais de eucalipto. O trabalho também avaliou a redução do número de dados para treinamento, bem como a busca de estruturas de MVS mais simples. O estudo foi conduzido em áreas de reflorestamento na região leste do estado de Minas Gerais. Foram testados dois tipos de regressão ɛ-MVS e -MVS, bem como as seguintes funções kernel: linear, polinomial, RBF (Gaussian Radial Basis Function) e sigmoide. Foram utilizadas 190 parcelas, sendo 75% (142) para treinamento das MVS. A integração de todos os dados dos sensores AVNIR-2 e PALSAR, como variáveis de entrada das MVS, geraram estimativas para generalizações com os maiores valores de coeficiente de correlação (r y ) e menores valores da raiz quadrada do erro quadrático médio (RQEM), tanto para a variável volume quanto para a biomassa aérea. As -MVS com a função RBF resultaram em maior exatidão, e foram então utilizadas para as análises subsequentes. Em um treinamento com 95 parcelas obteve-se exatidão satisfatória nas generalizações para ambas as variáveis alvo. Para estimar volume dos povoamentos, generalizações relativamente satisfatórias dos dados foram encontradas combinando as bandas AV3 ou AV4 do sensor AVNIR-2 com uma polarização cruzada (L HV ou L VH ) do sensor PALSAR. A combinação da banda AV4 e a polarização L VH apresentou um r y de 0,991 e RQEM de 4,120 m3, equivalente a 1,617% da média das parcelas testadas. Já para biomassa aérea boas generalizações foram alcançadas combinando a banda AV4 do sensor AVNIR-2 com a polarização L HV ou L VV . No melhor desempenho de MVS para estimativas de biomassa aérea, utilizando a combinação AV4 e L VV , obteve-se um r y de 0,951 e RQEM de 5,338 t.ha -1 , o equivalente a 2,095% da média das parcelas testadas. A análise gráfica dos resíduos se mostrou primordial para a seleção de MVS com menor viés quantitativo. A simplicidade de ajuste das MVS, atrelada ao poder de generalização dos dados mostrou o potencial operacional do algoritmo nas atividades de quantificação e mapeamento dos recursos florestais.The key intention of this study was to evaluate the performance of Support Vector Regression (SVR) algorithm on Eucaliptus spp. timber stand volume and Above Ground Biomass (AGB) retrieval based on ALOS imagery. The sensors used were AVNIR-2 and PALSAR for optical and RADAR dataset respectively. This study also examined SVRs with a reduced number of inputs and training samples in order to reduce the amount of field measures. This study was carried out with 190 sample plots of eucalyptus stands from eastern region of Minas Gerais State, Brazil. The generalization ablity of ɛ-SVR and -SVE were compared, as well as the performance of following kernel functions: linear, polinomial, Gaussian Radial Basis Function (RBF) and sigmoid. Inicially, 142 samples were used for the training of SVRs and the remaining samples were used for the generalization test. The best generalization performances for volume and AGB estimates were obtained using -SVR with RBF as kernel function, and by combining all inputs from AVNIR-2 and PALSAR. This setting was used for subsequent generalized data analysis. Results with no loss of accuracy were obtained using just 95 training samples with a reduced number of inputs. The combination of AV3 or AV4 from AVNIR-2 with a cross-polarized input (L HV ou L VH ) from PALSAR showed good performances for stand volume timber retrieval. The best result for volume output variable obtained a coeficient correlation (r y ) value of 0,991 and 4,120 m3 of root-mean-quare error (RMSE). For AGB, the combination of AV4 optic data with L HV or L VV palarization input showed the best results. The best performance for AGB retrieval obtained a r y value of 0,951 and 5,338 t/ha of RMSE. The residual graphic analysis was essencial for selecting less biased SVRs. Therefore, the good generalization ability places the SVR as potentially usefull approach for remote sensing-based forest parameters retrieval.Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerai

Machine learning in forest management applications

Os algoritmos de aprendizagem de máquina (machine learning), constituem algumas das técnicas de inteligência artificial capazes resolver problemas mais complexos e de relações não lineares entre variáveis. Esses algoritmos vêm ganhando espaço em aplicações florestais mostrando-se eficientes em diversas aplicações florestais, retornando ganhos de precisão e redução de custos de processos em empresas. Além das ANN, que acumulam já uma considerável quantidade de estudos em aplicações florestais, alguns outros algoritmos mostraram potencial para a melhoria da precisão e acurácia de trabalhos de modelagem, tais como regressão de vetor de suporte (SVR) e o random forest (RF). O objetivo do presente trabalho foi de comparar o desempenho dos algoritmos citados em algumas aplicações florestais, buscando entender o comportamento das predições bem como os melhores modelos para os casos estudados. O primeiro caso, primeiro capítulo, teve o objetivo de avaliar o desempenho de índices de vegetação óticos e radarmétricos, provindos dos sensores ALOS-AVNIR-2 e ALOS-PALSAR, respectivamente, para predição do volume de plantios de eucalipto usando os três algoritmos supracitados. Cinco principais índices contribuíram, em diferentes níveis para as predições de volume: NDVI e R (índices opticos), e Pt, VSI, BMI (índices radarmétricos), provando a complementariedade da informação de ambos sensores. RF foi o algoritmo mais apropriado, com um R² de 0.778 e RMSE de 11.561(4.578%). No segundo capítulo, investigou-se o uso dos algoritmos para a predição de diâmetros e alocação ótima de fustes árvores de eucalipto em toras para diferentes usos, comparando- os com equações de afilamento. A equação de Kozak (1988) e as ANN apresentaram as estimativas mais acuradas e desempenho similar. RF gerou estimativas inexatas, gerando curvas de perfil de árvores na forma de “degraus”. Em ambos estudos, os três algoritmos testados (ANN, SVR e RF) mostraram desempenho ou igual ou superior as abordagens convencionais. O RF se mostrou um algoritmo muito flexível para os casos de regressão, especialmente para a predição de volume por sensoriamento remoto. Entretanto os modelos gerados são limitados em predizer em uma amplitude e intervalo dado das mensurações das amostras. Para estimar o diâmetro no fuste, a não ser que mensurações sejam tomadas em intervalos menores e grandes amplitude de classes de tamanho de árvores amostras, o algoritmo RF se mostrou inapropriado. Os algoritmos SVR e ANN preservaram a continuidade das funções, mostrando-se apropriadas para estimativas fora do intervalo de mensuração, especialmente para o caso das funções de afilamento. Entre esses dois algoritmos, a ANN se mostrou muito mais flexível para lidar com a modelagem quantitativa (regressão), especialmente quando são envolvidas variáveis categóricas com muitos fatores (estratos e classes). Palavras-chave: Máquina de vetor de suporte. Redes Neurais (Computação). Algoritmos.Machine learning algorithms constitute one of the techniques of artificial intelligence that can solve problems with complex data and non-linear relation between variables. This algorithm has been conquering space on forest modelling being efficient for management of planted and natural areas, gaining precision and reducing costs. Artificial neural networks already accumulate a great amount of studies on forestry. Some other algorithms has been shown potential for precision and accuracy of estimate, such as support vector regression (SVR) and random forest (RF). The main objective of this thesis was to compare ANN, SVR and RF in some forest case studies, attempting to understand behavior of predictions and best models. The first case, first chapter, aimed to assess the performance of optical and L-Band SAR vegetation indices from ALOS-AVNIR-2 and ALOSPALSAR, respectively, for eucalyptus stand volume retrieval in eastern Brazil, using three different machine-learning algorithms. Five main indices contributed, in different levels, to volume predictions of eucalyptus stands using the different machine learning algorithms: NDVI and R (optical indices), and Pt, VSI, BMI (SAR indices), proving the complementarity of both sensors information. Random Forest algorithm were the most appropriate machine-learning algorithm for data analysis yielding an R² value of 0,778 and RMSE of 11,561 (4,578%), outperforming ANN and SVM. In the second chapter, objective was to evaluate if machine-learning algorithms can bring improvement on diameter estimations and consequent log allocation on initial age of eucalyptus trees in Brazil. We analyzed eight taper models for ages: 40, 55 and 72 months. Variable exponent equation of Kozak (1988) and Artifitial Neural networks outperformed the comparison, showing estimated diameters statistically equal to real values. Both models produced comparable predictions. Random Forest generated misleading diameter estimations affecting optimization algorithm for log allocation. Tree profile derived from RF model presented “step way” behavior. In both studies, the three machine learning algorithms showed comparable or superior accuracy than conventional approaches. RF showed great flexibility for regression cases. However, RF models are restricted to a given range and interval of measurements. For diameter estimation, unless measures were taken in small intervals and with a wide range of size classes, RF is not appropriate. SVR and ANN preserved continuity of the predictive function, with ANN showing more plasticity, specially when categorical variables are used with a great amount of factors (strata and classes). Keywords: Support vector machine. Artificial neural networks. Algorithms

SEGMENTATION OF RGB IMAGES USING DIFFERENT VEGETATION INDICES AND THRESHOLDING METHODS

SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS RGB USANDO DIFERENTES ÍNDICES DE VEGETAÇÃO E MÉTODOS DE LIMIARIZAÇÃO A segmentação é um dos aspectos fundamentais envolvidos no processamento de imagens, que geralmente consiste na discriminação de objetos de interesse e fundo da imagem. O presente estudo objetivou avaliar o efeito de diferentes índices de vegetação (IV) (ExG, ExGR e NDI) no desempenho de três métodos de limiarização (Otsu, Ridler e Triângulo) em termos de precisão e tempo de processamento na segmentação de imagens. Para tal, foram utilizadas 30 imagens advindas de área cultivada com milho sob diferentes tipos de cobertura do solo (plantio convencional, casca de café e palhada). O processamento das imagens foi realizado através de algoritmos desenvolvidos com base nos IV e métodos de limiarização. A acurácia das imagens resultantes foi avaliada com a verdade de campo obtida pelo algoritmo K-means. Os resultados demonstraram desempenho superior para o método do triângulo quando precedido dos índices NDI (90,7%) e ExGR (90,23%) e dos métodos de Otsu e Ridler quando precedidos pelo NDI com 89,06% e 89,03% de acurácia, respectivamente. O tempo de processamento foi estatisticamente igual entre os métodos avaliados. De modo geral, a abordagem combinada de IV e métodos de limiarização foram capazes de separar com alta acurácia a cultura do milho do objeto de fundo.Palavras-chave: processamento de imagens, imagens digitais, método do triângulo.ABSTRACT:Image Segmentation is one of the fundamental aspects involved in image processing, which generally consists of discriminating objects of interest from its background. Thus, the objective of this study was to evaluate the effect of vegetation indices (VI) (ExG, ExGR, and NDI) on the performance of three automated thresholding methods (Otsu, Ridler, and Triangle) in terms of accuracy and processing time on image segmentation. A set of 30 images from an area cultivated with maize under different types of soil cover (conventional planting, no-tillage with coffee husk, and straw residue) were selected and processed. The images were processed through algorithms developed based on VI and thresholding methods. Then, the accuracy of the resulting images was evaluated through the ground truth image obtained by the K-means algorithm. The results demonstrated superior performance for the triangle method when preceded by the NDI (90.7%) and ExGR (90.23%) indices and the Otsu and Ridler methods when preceded by the NDI with 89.06% and 89.03% accuracy, respectively. The processing time was statistically equal among the evaluated methods. In general, the combined approach of VI and thresholding based methods were capable of separating with high accuracy the maize crop from the background.Keywords: image processing, digital images, triangle method

SEGMENTATION OF RGB IMAGES USING DIFFERENT VEGETATION INDICES AND THRESHOLDING METHODS

SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS RGB USANDO DIFERENTES ÍNDICES DE VEGETAÇÃO E MÉTODOS DE LIMIARIZAÇÃO A segmentação é um dos aspectos fundamentais envolvidos no processamento de imagens, que geralmente consiste na discriminação de objetos de interesse e fundo da imagem. O presente estudo objetivou avaliar o efeito de diferentes índices de vegetação (IV) (ExG, ExGR e NDI) no desempenho de três métodos de limiarização (Otsu, Ridler e Triângulo) em termos de precisão e tempo de processamento na segmentação de imagens. Para tal, foram utilizadas 30 imagens advindas de área cultivada com milho sob diferentes tipos de cobertura do solo (plantio convencional, casca de café e palhada). O processamento das imagens foi realizado através de algoritmos desenvolvidos com base nos IV e métodos de limiarização. A acurácia das imagens resultantes foi avaliada com a verdade de campo obtida pelo algoritmo K-means. Os resultados demonstraram desempenho superior para o método do triângulo quando precedido dos índices NDI (90,7%) e ExGR (90,23%) e dos métodos de Otsu e Ridler quando precedidos pelo NDI com 89,06% e 89,03% de acurácia, respectivamente. O tempo de processamento foi estatisticamente igual entre os métodos avaliados. De modo geral, a abordagem combinada de IV e métodos de limiarização foram capazes de separar com alta acurácia a cultura do milho do objeto de fundo.Palavras-chave: processamento de imagens, imagens digitais, método do triângulo.ABSTRACT:Image Segmentation is one of the fundamental aspects involved in image processing, which generally consists of discriminating objects of interest from its background. Thus, the objective of this study was to evaluate the effect of vegetation indices (VI) (ExG, ExGR, and NDI) on the performance of three automated thresholding methods (Otsu, Ridler, and Triangle) in terms of accuracy and processing time on image segmentation. A set of 30 images from an area cultivated with maize under different types of soil cover (conventional planting, no-tillage with coffee husk, and straw residue) were selected and processed. The images were processed through algorithms developed based on VI and thresholding methods. Then, the accuracy of the resulting images was evaluated through the ground truth image obtained by the K-means algorithm. The results demonstrated superior performance for the triangle method when preceded by the NDI (90.7%) and ExGR (90.23%) indices and the Otsu and Ridler methods when preceded by the NDI with 89.06% and 89.03% accuracy, respectively. The processing time was statistically equal among the evaluated methods. In general, the combined approach of VI and thresholding based methods were capable of separating with high accuracy the maize crop from the background.Keywords: image processing, digital images, triangle method

EVALUATION OF NON-LINEAR TAPER EQUATIONS FOR PREDICTING THE DIAMETER OF EUCALYPTUS TREES

<div><p>ABSTRACT This study aims to evaluate non-linear stem taper models for predicting the pre-commercial diameter of eucalyptus trees and to analyze the effect of genotype on stem taper. The treatments comprise three different genotypes of Eucalyptus sp. in a 3 × 3 m plantation spacing. Seventy sample trees aged 10 years were felled for each treatment. The outside bark diameter measurements were taken at 0.5 m; 1.0 m; 1.5 m; 2.0 m, and then at intervals of 2.0 m till the top of the stem. Four non-linear models were evaluated, namely, the sigmoid model of Garay (1979), the variable exponent model of Kozak (1988), the segmented model of Max and Burkhart (1976), and the compatible model of Demaerschalk (1972). The performance of the models was assessed using the following statistical validation methods: correlation coefficient, standard error of estimate, mean bias, bias variance, root mean squared error, and mean absolute deviation. Graphical analysis of residues was used to evaluate the accuracy and precision of the estimates. Compared with other models, the variable exponent model of Kozak (1988) best described the stem profile, and predicted the total volume of the trees. The identity test showed that the stem profile is affected by the genotype.</p></div

Wildfires as a major challenge for natural regeneration in Atlantic Forest

The natural regeneration management is a good strategy of ecological restoration of the Atlantic Forest, one of the most devastated biomes on the planet. However, the frequent occurrence of wildfires is one of the challenges to the success of this method. The objective of this study was to evaluate the effects of wildfires on forest dynamics in Atlantic Forest. The studied area was explored during the coffee cycle when plantations replaced primary forests. We used remote sensing data to analyze the forest dynamics over a period of 50 years (1966–2016). We used the INPE burn database to find the occurrence of hot spots from 1998 to 2016. During this period, we selected the years most affected by the fires for the identification of fire scars using the Normalized Burn Ratio spectral index. From this set of information, we used the methodology of weights of evidence to relate forest dynamics and wildfire events with biophysical and anthropic variables. The results showed that in 1966 the forest area accounted for 8.01% of the land cover, and in 2016 this number rose to 18.55% due to the spontaneous natural regeneration process. The regenerating areas were mainly related to the proximity of the remaining fragments and the portions of the landscape receiving the least amount of global solar radiation. The proximity to urban areas, roads and highways, damaged regeneration and favored both deforestation and wildfire events. Fire scars preferentially occur where there is greater sun exposure. It is possible to observe a negative correlation between the natural regeneration process and the fire scars. We concluded that fire severity is one of the factors that shape the landscape of the region while slowing the regeneration process in preferential areas. © 2018 Elsevier B.V