Banca de DEFESA: ANDRÉ RICARDO DOS SANTOS PEREIRA
Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.DISCENTE: ANDRÉ RICARDO DOS SANTOS PEREIRA
DATA: 27/07/2018
HORA: 08:30
LOCAL: ICA Sala 1
TÍTULO:
USO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS COMO ALTERNATIVA PARA ESTIMATIVA VOLUMEtrica Na FLORESTA ESTADUAL DO AMAPÁ
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PALAVRAS-CHAVES:
Relações quantitativas; inteligência artificial; floresta tropical.
PÁGINAS: 47
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Recursos Florestais e Engenharia Florestal
SUBÁREA: Manejo Florestal
ESPECIALIDADE: Dendrometria e Inventário Florestal
RESUMO:
As boas práticas de manejo florestal requerem que as estimativas do volume disponível na floresta sejam obtidas com eficiência e precisão para ajudar na tomada de decisões sobre o uso da floresta. A metodologia convencional aplicada consiste no uso do fator de forma para corrigir o volume cilíndrico e o ajuste de equações de regressão pelo método dos mínimos quadrados. Recentemente uma nova alternativa vem sendo usada que usa técnicas computacionais de inteligência artificial ou as chamadas redes neurais artificiais (RNA) que, também buscam estimativas precisas dos volumes das árvores inventariadas em pé. Diante disso esse estudo objetiva aplicar esta nova tecnologia para estimar o volume de arvores em pé na Floresta Estadual do Amapá. Foram cubadas 1028 árvores caídas em bom estado de conservação com DAP ≥10cm pelo método de Smalian combinado com o de Hohenald em 30 unidades amostrais distribuídas em três fitofisionomias: Floresta de Terra Firme de Baixo Platô (FTFBP), Floresta de Terra Firme Submontana (FTFSM) e Transição Cerrado Floresta (TCF). Foram treinadas 50 redes neurais artificiais do tipo MultilayerPerceptron (MPL) para cada fitofisionomia usando DAP (diâmetro à altura do peito) e HC (altura do comercial) na camada de entrada e Volume (m³) na camada de saída. O tipo de treinamento aplicado foi o ResilientPropagation com função Sigmoidal e critérios de parada baseados em erro médio e numero de ciclos. Os critérios usados para a avaliação da melhor RNA foram: análise gráfica dos resíduos, coeficiente de correlação (rŷy), bias (viés) e raiz quadrada do erro quadrático médio (RQME). Também foram ajustados cinco modelos volumétricos matemáticos via análise de regressão tendo como varáveis independentes o DAP (diâmetro à altura do peito) e HC (altura do comercial). De acordo com os resultados obtidos, as RNAs e os modelos matemáticos apresentaram resultados semelhantes. As RNAs com arquitetura 2-6-1 com variáveis de entrada DAP e HC,algoritmo de treinamento (MLP), com 30.000 ciclos e função de ativação sigmoidal, produziram os melhores resultados nas redes treinadas. O modelo de regressão proposto de Schumacher e Hall foi o que melhor se ajustou aos dados, podendo ser utilizado para estimar o volume de árvores em pé na Floresta Estadual do Amapá em suas três fitofisionomias FTFDBP, FTFDSM E TCF.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 142.060.489-91 - JOSE NATALINO MACEDO SILVA - Oxford
Externo ao Programa - 1465700 - EDUARDO SARAIVA DA ROCHA
Externo à Instituição - DANIEL HENRIQUE BREDA BINOTI - NENHUMA
Externo à Instituição - MOISES MOURAÕ DE OLIVEIRA JUNIOR - EMBRAPA