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Stem profile description in plantations for different species using artificial neural network

Author(s): Campos, Bráulio Pizziôlo Furtado ; Silva, Gilson Fernandes da ; Binoti, Daniel Henrique Breda ; Mendonça, Adriano Ribeiro de ; Leite, Helio Garcia

Date: 2017

Origin: Oasisbr

Subject(s): Inventário Florestal; Manejo Florestal; Inteligência artificial; Forest inventory; Forest management; Artificial intelligence


Description

The objective of this study was to analyze the ability of an artificial neural network (ANN) to describe the stem profile of trees of different genera and species in different growing conditions. For comparative purposes, equations were fit, using regression analysis to describe the stem profile. For neural network as well as for the regression equations, evaluation of accuracy was based on correlation coefficient between observed and estimated diameters along the stem, square root of the mean square percentage error (RMSE) and graphical analysis. Artificial intelligence methods, especially ANN, can be effective in describing trees bole profile of different species in different growth conditions using only one ANN with similar efficiency as regression models traditionally employed by forestry companies.

O objetivo deste trabalho foi analisar a capacidade de uma rede neural artificial (RNA) em descrever o perfil do fuste de árvores de diferentes gêneros e espécies em diferentes condições de crescimento. Para fins comparativos, foram ajustadas equações, empregando-se análise de regressão, para descrever o perfil do tronco. Tanto para as redes neurais quanto para as equações de regressão, a avaliação da acurácia foi realizada com base no coeficiente de correlação entre os diâmetros observados e estimados ao longo do fuste, a raiz quadrada do erro quadrático médio percentual (RMSE) e análise gráfica. Os métodos de inteligência artificial, especialmente RNA, podem ser eficazes em descrever o perfil do fuste de árvores de diferentes espécies em diferentes condições de crescimento, utilizando apenas uma RNA, com eficiência semelhante aos modelos de regressão tradicionalmente empregados por empresas florestais.

Document Type Journal article
Language Portuguese
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