APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NO PREENCHIMENTO DE FALHAS DE PRECIPITAÇÃO MENSAL NA REGIÃO SERRANA DO ESPÍRITO SANTO

A qualidade dos dados meteorológicos influencia diretamente o planejamento e a gestão do manejo nas bacias hidrográficas, modelagem hidrológica, qualidade do ar, monitoramento de incêndios florestais. Assim, séries com falhas de precipitação pluvial inviabilizam a execução de muitos estudos na área agrícola. O objetivo desta pesquisa é testar a metodologia de Redes Neurais Artificiais (RNAs) para o preenchimento de falhas em séries mensais de dados de precipitação pluvial. Utilizou-se uma série de dados pluviométricos mensais de quatro estações na bacia do rio Doce, localizada na região serrana do estado do Espírito Santo. Foram admitidas a existência de três diferentes porcentagens de falhas na estação de Itarana, sendo 7, 15 e 30%, realizando sete simulações de preenchimento para cada tipo de falha. A utilização de RNAs no cálculo de preenchimento de falhas em dados mensais de pluviosidade foi eficaz com 7% de falha nos dados, apresentando valores de NSE e R² superiores a 0,8. A aplicação das mesmas redes em banco de dados com falhas de 15 e 30%, não foi satisfatório. O resultado da aplicação de RNAs em preenchimentos de falhas em dados de precipitação foi eficiente, o que contribui para estudos que necessitam de séries climáticas confiáveis

USE OF QUANTILE REGRESSION AND RANSAC ALGORITHM IN FITTING VOLUME EQUATIONS UNDER THE INFLUENCE OF DISCREPANT DATA

The objective of this study was to evaluate three estimation methods to fit volume equations in the presence of influential or leverage data. To do so, data from the forest inventory carried out by the Centro Tecnológico de Minas Gerais Foundation were used to fit the Schumacher and Hall (1933) model in its nonlinear form for Cerradão forest, considering the quantile regression (QR), the RANSAC algorithm and the nonlinear Ordinary Least Squares (OLS) method. The correlation coefficient ( ) between the observed and estimated volumes, root-mean-square error (RMSE), as well as graphical analysis of the dispersion and distribution of the residuals were used as criteria to evaluate the performance of the methods. After the analysis, the nonlinear least squares method presented a slightly better result in terms of the goodness-of-fit statistics, however it altered the expected trend of the fitted curve due to the presence of influential data, which did not happen with the QR and the RANSAC algorithm, as these were more robust in the presence of discrepant data

Influência de diferentes funções objetivo em modelos de regulação florestal

A programação linear é considerada uma das ferramentas básicas da pesquisa operacional, sendo baseada em uma função linear de variáveis, chamada de função objetivo. Assim, objetivou-se com este trabalho demonstrar a influência de diferentes funções objetivo e suas implicações nos modelos de regulação florestal e suas soluções. Para isso, foi utilizado o Modelo I de programação linear em um estudo de caso, no qual foram empregados dados de 10 florestas com estruturas inicias de povoamentos comumente encontrados no setor florestal. A sua solução foi obtida empregando o software RPF (Regulação da Produção Florestal), que foi utilizado também para simular diferentes cenários de manejo e planejamento. Utilizaram-se as seguintes funções objetivo: maximização da produção, maximização do valor presente líquido (VPL), minimização dos custos e minimização do custo médio de produção (CMP). Todos os métodos se mostraram viáveis e conseguiram regular as florestas. Os métodos de minimização foram mais eficientes na redução dos custos, tendo como consequência tanto a redução da área de corte anual e da produção anual quanto o aumento da idade de corte e da produtividade. Os métodos de maximização foram os mais dispendiosos, com maior produção e maior área de corte anual, menor idade de corte e menor produtividade

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

PROGNOSE DA DISTRIBUIÇÃO DIAMÉTRICA NA AMAZÔNIA UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS E AUTÔMATOS CELULARES

A análise da distribuição diamétrica é imprescindível para o manejo florestal, pois subsidia a avaliação dos estoques remanescentes e de colheita de madeira. Este trabalho teve como objetivo projetar a distribuição diamétrica utilizando redes neurais artificias (RNA) e autômatos celulares (AC). Em 1979, foi realizada colheita seletiva com intensidade de 72,5 m3 ha-1 em uma área de 64 ha na Floresta Nacional do Tapajós – PA. Na projeção da distribuição, foram empregadas RNA como regra de evolução de AC, considerando a probabilidade de árvores da projeção e suas vizinhas mais próximas. A projeção em todos os períodos analisados não apresentou diferença estatística a 5% de significância em relação à observada, demonstrando que a projeção seguiu a tendência da dinâmica da distribuição. As RNA e AC são eficientes e podem ser utilizadas para projetar a distribuição diamétrica ao longo do ciclo de corte

APLICAÇÃO DE CLASSIFICADORES CONVENCIONAIS E REDE NEURAL ARTIFICIAL PARA MAPEAMENTO DE UMA IMAGEM VANT

Este estudo teve por objetivo avaliar a eficiência de dois classificadores convencionais e uma rede neural MLP para o mapeamento do uso da terra a partir de uma imagem VANT. Foram definidas quatro classes na imagem para a classificação automática: eucalipto, pastagem, matocompetição e solo exposto. O algoritmo utilizado no simulador de redes neurais artificiais NeuroDic® 2.0 foi o resilient-propagation. Para aplicação dos classificadores convencionais MAXVER e ISODATA foi utilizado o software Erdas Imagine®11. A melhor classificação foi obtida pelo algoritmo MAXVER e o pior desempenho, com o algoritmo ISODATA. Ao final, pode-se concluir que a rede neural mostrou ser um paradigma eficiente para a classificação de imagens

Automatic identification of charcoal origin based on deep learning

The differentiation between the charcoal produced from (Eucalyptus) plantations and native forests is essential to control, commercialization, and supervision of its production in Brazil. The main contribution of this study is to identify the charcoal origin using macroscopic images and Deep Learning Algorithm. We applied a Convolutional Neural Network (CNN) using VGG-16 architecture, with preprocessing based on contrast enhancement and data augmentation with rotation over the training set images. on the performance of the CNN with fine-tuning using 360 macroscopic charcoal images from the plantation and native forests. The results pointed out that our method provides new perspectives to identify the charcoal origin, achieving results upper 95 % of mean accuracy to classify charcoal from native forests for all compared preprocessing strategies

Importância relativa das variáveis preditoras no processo de modelagem da produtividade florestal

Modeling forest growth and production is a major challenge for forest managers due to the large number of variables involved and the importance of the generated estimates for decision making in the forestry enterprise. Several statistical and artificial intelligence methods can be used to verify the importance of variables and their selection for the forest modeling process. This study demonstrates the use of the perturbation method in defining the relative importance of predictor variables (silvicultural, climatic and management) in predicting the productivity of eucalyptus stands at the end of the rotation. Data from 320 eucalyptus plantations located in the north of the State of Minas Gerais, aged over seven years, were used. Precipitation distributed at different ages and soil clay content were the most important variables for the prediction of volume at cutting age.A modelagem do crescimento e produção florestal é um grande desafio para os gestores florestais em função da grande quantidade de variáveis envolvidas e da importância das estimativas geradas para a tomada de decisão no empreendimento florestal. Diversos métodos estatísticos e de inteligência artificial podem ser utilizados visando a verificação da importância das variáveis e seleção das mesmas para o processo de modelagem florestal. Neste estudo é demostrado o uso do método de perturbação em modelos de Redes Neurais Artificiais na definição da importância relativa de variáveis preditoras (silviculturais, climáticas e de manejo) da produtividade de povoamentos de eucalipto ao final da rotação (produção florestal). Foram utilizados dados de 320 talhões de plantios de eucalipto localizados no norte do Estado de Minas Gerais, com idade superior a sete anos. A precipitação distribuída em diversas idades e o teor de argila do solo foram as variáveis de maior importância para a predição do volume na idade de corte