CLASSIFICAÇÃO DE SÍTIO PARA POVOAMENTOS DE EUCALIPTO UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS BASEADA EM VARIÁVEIS AMBIENTAIS E DE MANEJO

AUTOR(ES)

Cosenza, Diogo Nepomuceno, Soares, Alvaro Augusto Vieira, Alcântara, Aline Edwiges Mazon de, Silva, Antonilmar Araujo Lopes da, Rode, Rafael, Soares, Vicente Paulo, Leite, Helio Garcia

FONTE

CERNE

DATA DE PUBLICAÇÃO

2017-09

RESUMO

RESUMO Vários métodos têm sido propostos para realizar a classificação de sítio para produção de madeira. No entanto, há necessidade frequente de se obter a capacidade produtiva do local antes mesmo do estabelecimento da floresta. Isto motivou a aplicação das Redes Neurais Artificiais (RNA) para classificação de sítio. Desta forma, o método tradicional da curva guia (CG) foi comparado com a RNA sem medidas do povoamento como variáveis preditivas. Além disso, diferentes configurações de RNA foram testadas. As variáveis utilizadas para treinamento da RNA foram: variáveis climáticas, tipos de solo, espaçamento e material genético. Os resultados obtidos pela RNA e CG foram comparados com as classes de referência, definidas utilizando altura dominantes de povoamentos observadas no sétimo ano de idade. A comparação foi realizada utilizando o coeficiente Kappa (K) e análise descritiva. Os resultados mostraram que a função de custo “entropia cruzada” e a função de ativação da camada de saída “softmax” foram melhores para este propósito. A classificação pela RNA resultou em uma “concordância substancial” com a classificação observada, contra uma “concordância moderada” gerada pela CG. A mudança no padrão de crescimento das árvores durante o tempo dificultou a classificação pela CG. Entretanto, este método mostrou alta eficiência na classificação quando dados em idades próximas à de referência estão disponíveis. Além disso este método pode ser aprimorado se outras técnicas avançadas de regressão forem aplicadas. Porém o método da RNA apresentado aqui não é sensível à instabilidade do crescimento e permite classificar locais sem registro de plantios anteriores.

ASSUNTO(S)

plantios de árvores capacidade produtiva inteligência artificial qualidade de sítio

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