Padilha, Alan Schreiner

Rigo, Laura

Schmoeller, Dienifer Da Silva

Portuguese

Publicações do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Catarinense (IFC)

MICTI - BOLSISTA CNPQ PIBIC/PIBIC-EM/PIBIC-AF - RESUMO SIMPLESUSO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NAS ESTIMATIVAS DA ALTURACOMERCIAL E VOLUME DE ÁRVORES DE ARAUCARIA ANGUSTIFOLIAEM ÁREA DE MATA NATIVA REMANESCENTEUSE OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN THE ARAUCARIAANGUSTIFOLIA’S ESTIMATING COMERCIAL HEIGHT AND VOLUME OFTREES IN AN AREA OF REMAINING NATIVE FOAlan Schreiner Padilha (alan.padilha@ifc.edu.br)Laura Rigo (laura.rigo.cetesc@gmail.com)Dienifer Da Silva  Schmoeller (schmoellerdienifer@gmail.com)A araucária é uma espécie com alto valor agregado e que teve a sua utilizaçãosubmetida a numerosas restrições. Segundo estudos realizados, é necessárioa realização de pesquisas e a sua utilização racional, para garantir a suaconservação. Para realizar prescrições em uma floresta é preciso conhecer oseu crescimento, e estimativas dendrométricas como a altura e volume sãofundamentais. A fim de contornar as limitações apresentadas pelas técnicastradicionais para obtenção destas estimativas, as RNA’s apresentam-se comouma possível alternativa. Assim, este trabalho teve como objetivo testar oemprego da RNA Multilayers Perceptron nas estimativas da altura e volume deárvores de araucária. Neste estudo foram utilizados dados oriundos de uminventário florestal realizado em uma área de mata nativa situada no Sul doParaná. As redes RN’s foram obtidas utilizando o software Python. A variávelde entrada para estimação da altura comercial e do volume foi o DAP. Para asduas estimações foram empregados para o treinamento 50%, 25% e 10% dototal de 233 árvores. Foram realizados testes com 5, 10 e 20 neurônios naprimeira camada oculta e com 2, 5 e 10 neurônios na segunda camada. Onúmero de interações aplicado foi de 1000, 2000 e 10000. As funções deativação avaliadas foram a “logistic”, “tanh” e “relu”. Os solucionadores deotimização de peso empregados foram o “sgd” e “adam”. Para todas estasaplicaram-se 15 processamentos para avaliar a variação do R² eselecionaram-se as configurações que na predição da altura e do volume de233 árvores, apresentaram médias estatisticamente iguais com a=0,05 aosdados observados. Nenhuma das configurações para predizer o volumeobtiveram êxito. Para a estimação das alturas, apenas as RNA’s treinadas com25% e 50% da base de dados e que utilizaram a função de ativação “relu” eotimizador de peso “adam”, foram eficazes. O melhor resultado alcançado paraos 25% foi a arquitetura 20-10 e interação de 2000, obtendo t(p-valor)=0,63,R²=0,80 e CV=12,16% e para os 50% foi a arquitetura 20-10 e interação igual a10000, obtendo t(p-valor)=0,05, R²=0,70 e CV=7,9%. Estes resultadosdevem-se a capacidade de transformação não linear dos dados de entradarealizada pela função de ativação, e ao otimizador de peso que funciona bemem conjuntos de dados maiores, também ser eficiente para dados contínuos.As RNA’s descritas nos resultados, apresentaram-se viáveis para predizeralturas de árvores de araucária em área de mata nativa remanescente.

USO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NAS ESTIMATIVAS DA ALTURA COMERCIAL E VOLUME DE ÁRVORES DE ARAUCARIA ANGUSTIFOLIA EM ÁREA DE MATA NATIVA REMANESCENTE

https://publicacoes.ifc.edu.br/index.php/micti/article/download/3564/2924

USO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NAS ESTIMATIVAS DA ALTURA COMERCIAL E VOLUME DE ÁRVORES DE ARAUCARIA ANGUSTIFOLIA EM ÁREA DE MATA NATIVA REMANESCENTE

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Publicações do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Catarinense (IFC)