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dc.creatorDantas, Daniel-
dc.date.accessioned2019-04-22T19:13:23Z-
dc.date.available2019-04-22T19:13:23Z-
dc.date.issued2019-04-17-
dc.date.submitted2010-02-19-
dc.identifier.citationDANTAS, D. Estimador geoestatístico e modelos de efeito misto para modelagem hipsométrica e volumétrica de povoamentos florestais. 2019. 120 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Florestal)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2019.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/33647-
dc.description.abstractVolume information in a forest stand is essential for the forest management, taking into consideration that most of the productive processes in a company are dependent on the productivity data that are obtained through forest inventories. In this context, the measurement procedures and data processing are fundamental elements and deserve attention, since they are the basis for determining the volume in an area. The forest sector is constantly searching for techniques that enable it to achieve excellence in the estimation of timber production, optimizing processes and maximizing profits. In this work was proposed and evaluated the performance of a model extracted from the training of an artificial neural network and of new models to estimate the total height of eucalyptus trees; of mixed models with adoption of structure of the variance and covariance matrix for hypsometric and volumetric estimates; and a geostatistical estimator for volume prediction per hectare, considering different sample intensities. The techniques presented satisfactory performances, resulting in the gain in accuracy in the estimates of total height, individual volume and stand volume. The results of this study allow the reduction of the sample intensity in pre-cut forest inventories, indicating the potential and applicability of these techniques in the solution of problems of measurement and forest management.pt_BR
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsrestrictAccesspt_BR
dc.subjectRedes neurais artificiaispt_BR
dc.subjectModelos linearespt_BR
dc.subjectModelos não-linearespt_BR
dc.subjectModelos de efeitos mistospt_BR
dc.subjectGeoestatísticapt_BR
dc.subjectArtificial neural networkspt_BR
dc.subjectLinear modelspt_BR
dc.subjectNonlinear modelspt_BR
dc.subjectMixed modelspt_BR
dc.subjectGeostatisticspt_BR
dc.titleEstimador geoestatístico e modelos de efeito misto para modelagem hipsométrica e volumétrica de povoamentos florestaispt_BR
dc.title.alternativeGeostatistical estimator and mixed models for hypometric and volumetric modeling of forest standspt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Florestalpt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Calegario, Natalino-
dc.contributor.referee1Calegario, Natalino-
dc.contributor.referee2Acerbi Júnior, Fausto Weimar-
dc.contributor.referee3Carvalho, Samuel de Pádua Chaves-
dc.description.resumoA informação de volume em um povoamento florestal é imprescindível para o manejo de florestas, levando em conta que grande parte dos processos produtivos em uma empresa é dependente dos dados de produtividade que são obtidos por meio dos inventários florestais. Nesse contexto, os procedimentos de mensuração e processamento dos dados são elementos fundamentais e merecem atenção, por serem a base para a determinação do volume em uma área. O setor florestal vive uma constante busca por técnicas que possibilitem atingir a excelência na estimativa da produção madeireira, otimizando os processos e maximizando os lucros. Neste trabalho foram propostos e avaliados o desempenho de um modelo extraído do treinamento de uma rede neural artificial e de novos modelos para estimar a altura total de árvores de eucalipto; de modelos mistos com adoção de estrutura na matriz de variância e covariância para estimativas hipsométricas e volumétricas; e de um estimador geoestatístico para predição do volume por hectare, considerando diferentes intensidades amostrais. As técnicas apresentaram desempenhos satisfatórios, resultando no ganho em precisão nas estimativas de altura total, volume individual e volume do povoamento. Os resultados do estudo permitem a redução da intensidade amostral em inventários florestais pré-corte, indicando o potencial e aplicabilidade destas técnicas na solução de problemas de mensuração e manejo florestal.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Ciências Florestaispt_BR
dc.subject.cnpqRecursos Florestais e Engenharia Florestalpt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3905001239237950pt_BR
Aparece nas coleções:Engenharia Florestal - Mestrado (Dissertações)



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