Estimativa do volume de Acacia mangium utilizando técnicas de redes neurais artificiais e máquinas vetor de suporte

• Author(s): Binoti, Daniel Henrique Breda ; Leite, Hélio Garcia ; Cordeiro, Márcio Assis ; Pereira, Nayara Natacha de Jesus ; Binoti, Mayra Luiza Marques da Silva
• Date: 2018
• Origin: Oasisbr
• Subject(s): Smalian; Modelagem; Estimativa volumétrica
• Document Type: Journal article
• Language: Portuguese

Description

Com o presente trabalho objetivou-se mostrar os resultados das estimativas volumétricas de Acacia mangium, obtidas pelo modelo de Schumacher e Hall, comparando-os com as metodologias de aplicação de redes neurais artificiais e máquinas vetor suporte. Para que fosse possível essa análise comparativa, foram utilizados dados de cubagens de 31 árvores de povoamentos de Acacia mangium, localizados no norte do estado do Amapá. Os dados apresentavam idade variando de 14 a 17 anos. As árvores-amostra foram cubadas em seções relativas, realizando medições de diâmetros e espessuras das cascas ao longo do fuste em 14 seções, baseando-se nos seguintes percentuais das alturas totais: 0,05%, 1%, 5%, 10%, 15%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80%, 90% e 95%, sendo o volume total com casca obtido pela aplicação da fórmula de Smalian. De modo geral, as metodologias que diferem da tradicional apresentaram resultados estatisticamente superiores.

The present study aimed to show the results of Acacia mangium volumetric estimates obtained through the Schumacher and Hall model compared to the methods of artificial neural networks and support vector machines. To enable this comparative analysis, we used data from 31 trees of Acacia mangium aged 14–17, from a stand located in the northern region of the state of Amapá. Diameter and bark thickness of the trees were measured into relative heights along the stem into 14 sections (0.05%, 1%, 5%, 10%, 15%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80%, 90%, and 95%), with measurement. Total volume with bark was obtained by applying the Smalian formula. In general, the methods that differ from traditional methods showed statistically superior results.