Emprego de Redes Neurais Artificiais em Mensuração e Manejo Florestal

Abstract

O objetivo deste estudo foi treinar, aplicar e validar redes neurais artificiais para diferentes abordagens que auxiliam o conhecimento da produção volumétrica de povoamentos florestais, bem como desenvolver, aplicar e validar um sistema computacional específico para a obtenção de estimavas do volume de árvores. Os casos contemplados foram: estimação da altura, projeção dos parâmetros da função Weibull, cubagem de árvores e modelos de distribuição de diâmetros. Além disso, foram testadas diferentes configurações de redes, buscando a parametrização para a estimação do volume de árvores. Os dados compreenderam medições de parcelas permanentes de inventários florestais contínuos e dados de árvores abatidas para cubagem, em área de povoamentos de eucalipto. Para gerar as estimativas das variáveis de estudo foram utilizados o software Statistica 7.0 e o sistema computacional NeuroForest Volumetric. As aplicações de redes neurais artificiais apresentaram resultados satisfatórios comprovando a eficiência da técnica em mensuração e manejo florestal.

The aim of this study was to train, implement and validate artificial neural networks for different approaches that assist the knowledge of the volume of forest stands, as well as develop, implement and validate a computer system to obtain estimates of the volume of trees. The cases considered were: estimation of height, projection of Weibull function parameters, scaling tree and diameter distribution models. In addition, tested different network configurations, seeking parameterization for estimating the volume of trees. The data comprised measurements of permanent plots in continuous forest inventories and from trees felled for scalling in stands of eucalyptus. To generate estimates of the variables were used Statistica 7.0 and computer system NeuroForest - Volumetric. Applications of artificial neural networks showed satisfactory results proving the efficiency of the technique in measurement and forest management.