Uma revisão crítica das ferramentas de pesquisa operacional aplicada ao planejamento florestal nos periódicos brasileiros

The use of optimization methods as tools to aid the forest management has grown in the recent decades. However, there is a need to understand how these techniques were applied to forest management in Brazil. Thus, this work presents an overview of the behavior of Brazilian forestry science in this aspect, indicating trends and gaps that can serve as bases for future studies. The most relevant academic journals were selected from the Journal Citation Reports database and the articles were analyzed in terms of the database used (whether real or theoretical), genus of species grown, level of planning (strategic, tactical or operational), planning model, method used to solve the proposed problem (classical mathematical programming or metaheuristics), type of objective function and category of restrictions. As a result, 44 articles published in the period from 1976 to 2019 were found. The types of data that predominated were the real ones in the recent years, which indicates an approximation of the academia in the business sphere. The exotic species had a greater participation in the studies than the native ones. Strategic planning is more approached, followed by tactical and finally operational. As for the methods, there was a tendency to use combinations between classic and heuristic methods. The objective function that was most applied was to maximize revenue and the restriction involving the volumetric production. Therefore, it was possible to identify trends and gaps and analyze the results in a critical view.O uso dos métodos de otimização como ferramenta de auxílio ao manejo florestal cresceu nas últimas décadas. No entanto, há a necessidade de entender como essas técnicas foram aplicadas ao manejo florestal no Brasil. Assim, este trabalho apresenta uma visão geral sobre o comportamento da ciência florestal brasileira nesse aspecto, indicando tendências e lacunas que podem servir de base para futuros estudos. Foram selecionados os periódicos de maior relevância acadêmica na categoria florestal a partir da base de dados Journal Citation Reports. Os artigos foram analisados em termos do banco de dados utilizado (se real ou teórico), gênero das espécies cultivadas, nível de planejamento (estratégico, tático ou operacional), modelo de planejamento, método utilizado para resolver o problema proposto (programação matemática clássica ou meta-heurísticas), tipo de função-objetivo e categoria de restrições. Como resultado, foram encontrados 44 artigos publicados no período de 1976 a 2019. Os tipos de dados que predominaram foram os reais nos últimos anos, o que indica uma aproximação da academia no âmbito empresarial. A espécies exóticas tiveram maior participação nos estudos que as nativas. O planejamento estratégico é mais abordado, seguido do tático e por último o operacional. Quanto aos métodos, observou-se uma tendência em se utilizar combinações entre métodos clássicos e heurísticas. A função-objetivo predominante foi a de maximizar a receita e a restrição envolvendo produção volumétrica. Portanto, foi possível identificar tendências e lacunas e analisar os resultados em uma visão crítica

INFLUENCE OF WOOD STACKING LOCATION ON FOREST TRANSPORT COSTS

Given the importance of forest transportation planning due to its high contribution in wood final cost, the distance between forest plantation stands and the wood final destination should be optimized in order to reduce process cost. The relation between distance and transportation cost is known, yet, it is still necessary to evaluate how much the location of the wood piles inside the stand interferes with its final cost. Thus, we try to evaluate the influence of the wood stacking location on forest transportation costs. The vectorization of the general map of a property located in Minas Gerais state was performed through the QGIS software, by representing the planting areas by polygons, internal and external access roads by lines, and the possible wood-stacking location to be transported by points. In each stand, four wood-stacking sites were considered, each on one side of the stand. Considering this, optimal route simulations were performed based on the criterion of the shortest distance between each pile of wood and a carbonization plant. The results showed a 32% reduction in the final cost of transportation when the wood is stacked in places closer to the carbonization plant. Therefore, the results evidence that the choice of the ideal stacking point, in the aspect of closer proximity to the destination of the wood transportation, can generate savings in this process

ESTIMATING THE DIAMETER OF TREE USING THE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FROM THE TOTAL HEIGHT VARIABLE

Studies that seek to identify potential techniques for obtaining diameter values at 1.30 m from the ground from tree height data are necessary, especially when considering the use of airborne Lidar in forest inventory activity. In this sense, this work aimed to evaluate two artificial intelligence tools for this purpose, namely the neuro-fuzzy inference systems and the artificial neural networks. Four models were tested to obtain estimates for the diameter variable, which were prepared by combining the independent variables useful area per plant, age and height. After processing, the statistics of bias, square root of the mean squared error in percentage, correlation and mean percentage error were calculated, in addition to the preparation of scatter plots and histogram of residues. It was observed that, for the estimation of the diameter in both techniques, the use of the model with all independent variables obtained the best values for the analysis statistics. It can be concluded that both tools can be used to estimate the diameter, with the neuro-fuzzy inference system being more suitable for its processing speed and small variability between the values obtained in different training sessions for the same database

Influência dos parâmetros da metaheurística algoritmo genético em um problema de planejamento florestal

Este trabalho objetivou avaliar o comportamento de diferentes parâmetros da metaheurística Algoritmo Genético para solução de problemas do planejamento florestal. O estudo considerou um horizonte de planejamento de 16 anos, analisando-se como parâmetros da metaheurística a utilização de elitismo, o tipo de cruzamento (1 ponto de corte e uniforme), o tipo de seleção dos pais para cruzamento (roleta e torneio) e tipo de mutação (escolha aleatória do gene e gene a gene), totalizando 16 combinações. Adicionalmente foram avaliados o tamanho da população inicial (20, 50 e 80 indivíduos) e o critério de parada (100, 300 e 500 gerações), totalizando 9 combinações. Cada uma dessas combinações foi considerada como um tratamento e processada com 30 repetições. O problema objetivou encontrar um cenário de planejamento da produção florestal que retornasse o máximo valor presente líquido sujeito às restrições de idade de corte (entre 5 e 7 anos), demandas mínima e máxima anual (140.000 m³ e 160.000 m³, respectivamente) e integridade. O processamento foi efetuado utilizando-se o software MeP. Aplicou-se o teste não-paramétrico de Kruskal-Wallis. Os resultados mostram que há diferença estatisticamente significativa, a 5% de probabilidade, entre as combinações dos parâmetros. Conclui-se que a qualidade das soluções geradas pela metaheurística algoritmo genético é dependente da seleção de uma boa configuração de seus parâmetros. A melhor solução foi encontrada utilizando a seguinte configuração: elitismo, cruzamento de 1 ponto, seleção do tipo torneio, mutação do tipo gene a gene, população inicial com 50 indivíduos e critério de parada com 500 gerações

Yield modeling of Elaeis guineensis Jacq. using artificial neural networks

A crescente demanda pelo óleo de palma exige a produção em larga escala da cultura e uso otimizado dos recursos ambientais relacionados ao crescimento e desenvolvimento da espécie. O rendimento do óleo está diretamente associado à produção de cachos destinados à fábrica, por isso adotar ferramentas computacionais que possibilitem estimativas confiáveis da produção de cachos é tarefa primordial e importante para direcionar tomadas de decisão. Redes neuronais artificiais (RNAs) correspondem a uma das técnicas de inteligência artificial de amplo uso e eficácia comprovada em estudos de modelagem da produção florestal, principalmente, produtos madeireiros, no entanto para o óleo de palma ainda não é uma realidade. Em virtude disso, o presente estudo teve como objetivo avaliar se redes neuronais artificiais são capazes de estimar a produção mensal corrente e futura de cachos da palma-de- óleo utilizando variáveis do inventário florestal (inflorescências e cachos), elementos climáticos (temperatura, precipitação, umidade relativa do ar e insolação), déficit hídrico, solo, assim como variáveis do cadastro e gestão dos plantios (Fazenda, Ano de plantio, Material genético). Para a estimativa mensal corrente foram utilizadas as variáveis do inventário do mês atual e variáveis climáticas referentes ao mês anterior. A estimativa futura inclui a previsão da produção para os cinco meses futuros utilizando informações de produção e do inventário dos cinco meses anteriores ao mês a ser estimado. A configuração da RNA seguiu o mesmo padrão para ambas as abordagens, sendo uma parametrização simples com função de ativação sigmoidal, algoritmo de treinamento resilient propagation, oito neurônios na camada oculta, e critério de parada de 3000 ciclos. A RNA estimou a produção corrente a nível de parcela com uma correlação acima de 0,6 e erro relativo percentual médio em torno de 13%. As variáveis de maior contribuição na modelagem incluíram àquelas relacionadas à gestão, solos, material genético e a contabilização de cachos maduros. As variáveis climáticas não exerceram tanta importância, porém devido a influência do elemento climático na produtividade do dendê é necessário mantê-las na modelagem. Na estimativa futura foi gerada correlação acima de 0,7 e o erro relativo percentual médio para a produção total estimada em cada mês futuro não ultrapassou 3%. Estes resultados confirmam o quanto a composição histórica do comportamento produtivo é importante para a previsão de cachos. Em ambas as abordagens, a rede neuronal artificial demonstrou ser capaz de modelar a produção da palma-de-óleo, caracterizada por elevada variabilidade, abrindo oportunidades para realização de estudos futuros, combinando e utilizando novas variáveis para melhoria da acurácia das estimativas usando esta ferramenta. Palavras-chave: Palma-de-óleo – Amazônia Oriental. Palma-de-óleo – inteligência artificial. Dendê. Palma-de-óleo – produtividade.The growing demand for palm oil requires large-scale production and optimal use of environmental resources related to the growth and development of the species. Oil yield is directly associated with the bunches yield destined for the factory, so adopting computational tools that allow reliable estimates of bunch yield is a primordial and important task to guide decision making. Artificial Neural Networks (ANNs) correspond to one of the widely used and effective artificial intelligence techniques in studies of modeling forest production, mainly wood products, however for oil palm is not yet a reality. The present study aimed to evaluate whether artificial neural networks are able to estimate the current and future monthly yield of oil palm bunches, using forest inventory variables (inflorescences and bunches), weather elements (temperature, precipitation, humidity relative and insolation), water deficit, soil, as well as variables of the register and management of plantations (Farm, Year of planting, Genetic material). For the current monthly estimate, the inventory variables of the current month and climatic variables referring to the previous month were used. Future estimation includes forecasting yield for the future five months using yield and inventory information for the five months prior to the month to be estimated. The ANN estimated the current yield at the plot level with a correlation above 0.6 and average percentage relative error around 13%. The variables of greatest contribution in the modeling included those related to management, soils, genetic material and the accounting of mature bunches. The climatic variables did not exert much importance, however, due to the influence of the climatic element on oil palm productivity, it is necessary to keep them in the modeling. In the future estimate, a correlation above 0.7 was generated and the average percentage relative error for the estimated total yield in each future month did not exceed 3%. These results confirm how important the historical composition of the productive behavior is for the prediction of bunches. In both approaches, the artificial neural network proved to be able to model the oil palm yield, characterized by high variability, opening opportunities for future studies, combining and using new variables to improve the accuracy of estimates using this tool. Keywords: Oil palm – Eastern Amazon. Oil palm – artificial intelligence. Oil palm. Oil palm – productivity.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superio

Influência dos parâmetros da metaheurística algoritmo genético em um problema de planejamento florestal

Este trabalho objetivou avaliar o comportamento de diferentes parâmetros da metaheurística Algoritmo Genético para solução de problemas do planejamento florestal. O estudo considerou um horizonte de planejamento de 16 anos, analisando-se como parâmetros da metaheurística a utilização de elitismo, o tipo de cruzamento (1 ponto de corte e uniforme), o tipo de seleção dos pais para cruzamento (roleta e torneio) e tipo de mutação (escolha aleatória do gene e gene a gene), totalizando 16 combinações. Adicionalmente foram avaliados o tamanho da população inicial (20, 50 e 80 indivíduos) e o critério de parada (100, 300 e 500 gerações), totalizando 9 combinações. Cada uma dessas combinações foi considerada como um tratamento e processada com 30 repetições. O problema objetivou encontrar um cenário de planejamento da produção florestal que retornasse o máximo valor presente líquido sujeito às restrições de idade de corte (entre 5 e 7 anos), demandas mínima e máxima anual (140.000 m³ e 160.000 m³, respectivamente) e integridade. O processamento foi efetuado utilizando-se o software MeP. Aplicou-se o teste não-paramétrico de Kruskal-Wallis. Os resultados mostram que há diferença estatisticamente significativa, a 5% de probabilidade, entre as combinações dos parâmetros. Conclui-se que a qualidade das soluções geradas pela metaheurística algoritmo genético é dependente da seleção de uma boa configuração de seus parâmetros. A melhor solução foi encontrada utilizando a seguinte configuração: elitismo, cruzamento de 1 ponto, seleção do tipo torneio, mutação do tipo gene a gene, população inicial com 50 indivíduos e critério de parada com 500 gerações