CROWN MORPHOMETRIC INDEXES OF EUCALYPT ESTIMATED BY LOGISTIC REGRESSION AND SUPPORT VECTOR MACHINES

The proper choice of the modeling method for morphometric tree crown estimates is important to optimize measurement and support silvicultural decision-making. This study aims to evaluate the efficiency of interdimensional morphometric relationships modeling of eucalypt crown under different spacings using logistic regression and Support Vector Machines (SVM). The experiment was set up with four spacings (T1: 3.0 × 0.5 m; T2: 3.0 × 1.0 m; T3: 3.0 × 1.5 m and T4: 3.0 × 2.0 m). A continuous forest inventory was carried out at the ages of 24, 37, 48, 59 and 72 months. Two modeling methods, one using nonlinear regression (logistic model) and the other using SVM, were tested. The range, salience and vital space indexes decreased with increasing tree stem dimensions, tending to stabilization. The logistic model was satisfactorily adapted to the problems, more specifically in prediction of the first two indexes. SVM modeling using radial base Kernel function can be used with good precision for crown morphometric indexes estimation of eucalypt, simultaneously, for different planting spacings

MODELAGEM DA COPA DE ÁRVORES DE EUCALIPTO EMPREGANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

O objetivo foi avaliar a eficiência da estimação simultânea de índices morfométricos da copa de árvores de eucalipto em um plantio adensado empregando RNA. Foram estabelecidas três parcelas experimentais em uma plantação de eucalipto localizada no IFMG – campus de São João Evangelista. Realizou-se o inventário florestal aos 37 meses de idade. Calculou-se para cada árvore três índices morfométricos de copa. Foram treinadas 400 RNA para estimar simultaneamente os índices, sendo 200 Multilayer Perceptron (MLP) e 200 Radial Basis Function (RBF). Uma desvantagem observada foi a perda na precisão das estimativas de formal da copa, fato que pode ser atribuído a maior variabilidade dos valores observados (CV de 48 %) e à sua tendência linear constante. Conclui-se que a modelagem por RNA com arquiteturas MLP e RBF demonstraram adequabilidade e precisão para estimar os índices morfométricos proporção da copa e índice de abrangência, respectivamente