Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1124140
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorLOPES, L. S. S.
dc.contributor.authorRODE, R.
dc.contributor.authorPAULETTO, D.
dc.contributor.authorBALONEQUE, D. D.
dc.contributor.authorSANTOS, F. G. dos
dc.contributor.authorSILVA, A. R.
dc.contributor.authorBINOTI, D. H. B.
dc.contributor.authorLEITE, H. G.
dc.date.accessioned2020-08-01T11:13:10Z-
dc.date.available2020-08-01T11:13:10Z-
dc.date.created2020-07-31
dc.date.issued2020
dc.identifier.citationCiência da Madeira, v. 11, n. 2, p. 74-84, 2020.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1124140-
dc.descriptionEste trabalho objetivou comparar o volume de árvores de mogno africano estimado pelo modelo de Schumacher e Hall e por redes neurais artificiais. A coleta de dados ocorreu em dois sistemas agroflorestais no município de Belterra, Pará, com 7 e 11 anos de idade. Em cada local foram cubadas 34 árvores em pé. Para as estimativas de volume comercial foram empregadas as formas do modelo de Schumacher e Hall (linear e não linear) e uso de redes neurais artificiais (RNA) do tipo Multilayers perceptron. As arquiteturas de RNA com 4 neurônios na camada de entrada propiciaram as melhores estimativas e valores de erro, sensivelmente melhores do que os modelos volumétricos, tendo as RNA um erro 36,7% menor que o modelo de Schumacher e Hall não linear. Este último modelo apresentou tendência a superestimar os volumes e a RNA obteve estimativas mais livres de tendências. As redes neurais artificiais geraram estimativas com maior precisão em relação às formas do modelo de regressão. Essa técnica mostrou-se viável, pois uma única rede pode estimar o volume para diferentes locais, dispensando necessidade de estratificação.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectMogno africano
dc.subjectVolumetria
dc.subjectRedes neurais
dc.subjectBelterra
dc.titleUso de regressão e redes neurais artificiais na estimativa do volume de Khaya ivorensis.
dc.typeArtigo de periódico
dc.subject.thesagroVolume
dc.subject.thesagroÁrvore
dc.subject.nalthesaurusKhaya ivorensis
riaa.ainfo.id1124140
riaa.ainfo.lastupdate2020-07-31
dc.identifier.doi10.12953/2177-6830/rcm.v11n2p74-84
dc.contributor.institutionLucas Sérgio Sousa Lopes, UFV; Rafael Rode, UFOPA; Daniela Pauletto, UFOPA; Diego Damázio Baloneque, UFOPA; Fábio Guerra dos Santos, IBAMA; ARYSTIDES RESENDE SILVA, CPATU; Daniel Henrique Breda Binoti, DAP Engenharia Florestal; Helio Garcia Leite, UFV.
Aparece nas coleções:Artigo em periódico indexado (CPATU)

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
Artigo-Ciencia-da-Madeira-2020.pdf407.78 kBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir
Mostrar registro simples do item Visualizar estatísticas

FacebookTwitterDeliciousLinkedInGoogle BookmarksMySpace