Ciência Florestal
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Item Uso de aprendizado de máquina interpretável na avaliação da produtividade de povoamentos de eucalipto(Universidade Federal de Viçosa, 2024-06-24) Lopes, Lucas Sérgio de Sousa; Leite, Helio Garcia; http://lattes.cnpq.br/9145967830383473As ferramentas de inteligência artificial, como os algoritmos de aprendizado de máquina e as redes neurais artificiais, evoluíram rapidamente a partir de ideias baseadas nas teorias do aprendizado comportamental e cognitivo, até alcançarem os princípios do aprendizado de máquina interpretável. Técnicas post-hoc de interpretabilidade podem ser úteis para modelar a produtividade de povoamentos florestais, possibilitando compreender as relações entre as variáveis preditoras e a produção volumétrica na idade de corte. O objetivo desta tese foi aplicar e avaliar diferentes tipos de técnicas de aprendizado de máquina interpretável para predizer a produtividade média aos 7 anos (IMA7) de povoamentos de eucalipto no norte de Minas Gerais. Para tal, a tese foi estruturada em três capítulos: I) Revisão de literatura sobre aprendizado de máquina; II) Técnicas post-hoc de aprendizado de máquina para predizer a produtividade de povoamentos de eucalipto; III) Interpretabilidade de variáveis preditoras da produtividade de povoamentos de eucalipto utilizando perturbação de redes neurais artificiais. Utilizou-se uma base de dados composta por 320 talhões localizados em povoamentos de clones de híbridos de Eucalyptus urophylla x Eucalyptus grandis em Minas Gerais. Os algoritmos random forest, gradient boosting machine, árvore de decisão e redes neurais artificiais (RNA) foram treinados para generalizar a produtividade aos 7 anos em função de 304 variáveis preditoras classificadas em silviculturais, ambientais e de manejo. Técnicas de interpretabilidade pós-hoc e de perturbação de RNA foram aplicadas para identificar as variáveis com maiores importâncias relativas. As técnicas post-hoc permitiram visualizar os efeitos das variáveis de maior importância para o IMA7: altitude 9,7 m³ha⁻¹ano⁻¹ (38%), teor de argila no solo 4,9 m³ha⁻¹ano⁻¹ (19,3%), teor de matéria orgânica 2,4 m³ha⁻¹ano⁻¹ (9,5%) e dias úmidos na idade de um ano do povoamento 1,7 m³ha⁻¹ano⁻¹ (6,7%). A ampliação de bancos de dados a partir da simulação de variáveis e adição de novas variáveis gerou importâncias relativas distintas pela perturbação de RNA. Todas as técnicas de interpretabilidade de modelos de aprendizado de máquina incluíram a altitude, o teor de matéria orgânica e o teor de argila como variáveis de maior importância relativa para predizer o IMA7. Palavras-chave: Tratos silviculturais; Perturbação de redes neurais artificiais; Eucalipto-produtividade; Gradient boosting machine; Random forest; Árvore de decisão; Redes neurais artificiais.Item Análise de métodos estatísticos em experimento com medidas repetidas no tempo(Universidade Federal de Viçosa, 2020-02-28) Lopes, Lucas Sérgio de Sousa; Leite, Helio Garcia; http://lattes.cnpq.br/9145967830383473O objetivo principal do presente estudo foi comparar diferentes métodos estatísticos e indicar a melhor alternativa para análise de dados de experimentos com medidas quantitativas repetidas no tempo. Para isso utilizamos um banco de dados obtido de um experimento de espaçamento conduzido em um povoamento de Pinus taeda L instalado no município de Otacílio Costa/Santa Catarina. O delineamento experimental utilizado foi em blocos casualizados com três repetições e 9 tratamentos (espaçamentos) em cada bloco (1,5 x 2 m; 1,5 x 2,5 m; 1,5 x 3 m; 2,5 x 2 m; 2,5 x 2,5 m; 2,5 x 3 m; 3,5 x 2 m; 3,5 x 2,5 m; 3,5 x 3 m). A mensuração das árvores ocorreu anualmente nas idades de 3 a 16 anos. Foram testados três métodos estatísticos para avaliar o efeito dos espaçamentos: Análise de variância (ANOVA) e testes de significância de médias (Com análises especificas para cada idade e considerando como subparcela o tempo); métodos multivariados (combinação entre duas técnicas multivariadas: Análise de componentes principais e método de agrupamento de Tocher) e análise de regressão para a produção de madeira. As tendências médias de crescimento em diâmetro a 1,3 m de altura, altura total, volume comercial do fuste, área seccional média, área basal e volume por hectare mostram que as maiores produções são obtidas nos menores espaçamentos. A elaboração de rankings comparativos entre os métodos demonstrou que há discordância entre os resultados gerados por cada método estatístico, uma vez que cada um dos métodos formou agrupamentos distintos. O problema em considerar as discrepâncias entre o agrupamento gerados pelos métodos distintos para uma mesma variável reside na tomada de decisão quanto a que espaçamento adotar. Concluiu-se que para estudos de análise dos efeitos dos espaçamentos em experimentos silviculturais, deve-se considerar a influência do método estatístico aplicado e que a análise de dados de experimentos com variáveis quantitativas empregando análise de variância e teste de médias deve ser evitada. A análise de regressão se mostrou o método mais adequado para avaliar o efeito dos espaçamentos na produção de madeira. Palavras-chave: Análise de variância. Identidade de modelos. Análise de regressão. Pinus. Espaçamento.