Estimação do volume de árvores utilizando redes neurais artificiais

Abstract

As redes neurais artificiais (RNAs) consistem de uma rede de unidade de processamento interligada por pesos ajustáveis. Cada unidade possui uma função matemática que processa o somatório das entradas do respectivo neurônio, gerando um valor de saída. Este valor é então repassado a todos os neurônios seguintes. Essas redes são conhecidas como redes multicamadas ântero-alimentadas. As RNAs podem ser usadas para diversas aplicações, entre elas a aproximação de funções. A estimação de volume de árvores é comumente empregada nos inventários florestais para determinar o volume de árvores, sem que elas precisem ser abatidas. Utilizando dados de cubagem de diferentes empresas florestais, foram testadas algumas formas de préprocessamento dos dados e arquiteturas de RNAs. Algumas das redes obtidas apresentaram estimativas livres de bias, podendo ser utilizadas para estimação de volume de árvores.

Artificial neural networks (ANNs) consist of a processing unit network interconnected by adjustable weights. Each unit has a mathematical function that processes the sum of inputs of the respective neuron, generating an output value. This value is then passed on to all the other neurons of the next layer. Such nets are known as multi-layer feed forward neural nets. ANNs can have several applications, such as function approximation. Tree volume estimate is commonly used in forest inventories to determine tree volume without the need to fell the trees. Some ANN data pre-processing forms and architecture were tested by using tree scaling from different forest enterprises. Some of the nets obtained presented unbiased estimates, and thus can be used for estimating tree volume.