1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Engenharia Florestal - Mestrado (Dissertações)
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dc.creatorIsaac Júnior, Marcos Antonio-
dc.date.accessioned2014-10-01T21:31:53Z-
dc.date.available2014-10-01T21:31:53Z-
dc.date.issued2014-
dc.date.submitted2014-02-25-
dc.identifier.citationISAAC JÚNIOR, M. A. Perfil longitudinal do fuste de cedro australiano (Toona ciliata M. Roem.) estimado por modelos não lineares e redes neurais artificiais. 2014. 93p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Florestal) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2014.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4230-
dc.descriptionDissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal, área de concentração em Manejo Florestal, para a obtenção do título de Mestre.pt_BR
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPQ)pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsrestritopt_BR
dc.subjectRNAspt_BR
dc.subjectFunção de afilamentopt_BR
dc.subjectCedro australianopt_BR
dc.subjectANNspt_BR
dc.subjectTaper functionpt_BR
dc.subjectAustralian cedarpt_BR
dc.titlePerfil longitudinal do fuste de cedro australiano (Toona ciliata M. Roem.) estimado por modelos não lineares e redes neurais artificiaispt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programDCF - Programa de Pós-graduaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationManejo Florestalpt_BR
dc.contributor.advisor1Calegario, Natalino-
dc.contributor.referee1Trugilho, Paulo Fernando-
dc.contributor.referee1Ferraz Filho, Antônio Carlos-
dc.description.resumoCom a crescente demanda pelo uso da madeira de cedro australiano (Toona cilliata M. Roem.), verifica-se a necessidade compreender o perfil longitudinal do fuste e o seu volume individual com a aplicação de novos métodos. Nos últimos anos, vêm sendo utilizadas técnicas que permitem as estimativas da altura, do raio e do volume de árvores com RNAs em vez do método tradicional de regressão. Os dados para a realização deste trabalho foram provenientes de 72 árvores de cedro australiano, pertencentes à empresa Bela Vista Florestal, localizada no munícipio de Campo Belo – MG. O presente estudo objetivou modelar o perfil longitudinal do fuste do cedro australiano (Toona ciliata M. Roem.) utilizando modelos não lineares e Redes Neurais Artificiais (RNAs). Realizou-se o ajuste das funções de afilamentos e a função de Garay foi a que melhor estimou a altura, considerando todo o conjunto de dados. Posteriormente, ajustou-se a função de Garay para estimativa da altura, raio e volume individual das árvores, a fim de comparar com as RNAs. Os dados de treino foram divididos em cinco grupos: 90%, 70%, 50%, 30% e 10% e avaliou-se por meio dos dados de testes. De acordo com as análises estátisticas, as RNAs apresentaram resultados satisfatórios da raiz do erro quadrático para todo o conjunto de testes em relação ao método da regressão. Ao analisar os resíduos, observaram-se resultados satisfatórios para o método de RNAs. Desta forma, considera-se que é possível o uso de RNAs para representar o perfil longitudinal do fuste e a estimativa do volume individual das árvores de cedro australiano.pt_BR
dc.description.resumoWith the increasing demand for the use of Australian cedar wood (Toona ciliata M. Roem), we verify the need to understand the longitudinal profile of the stem as well as its individual volume by means of applying new methods. In recent years, techniques which allow the estimative of height, radius and volume of the trees with ANNs rather than with the traditional regression method have been used. The data to perform this work derived from 72 Australian cedar trees, belonging to the Bela Vista Florestal company, located in the municipality of Campo Belo, Minas Gerais, Brazil. This study aimed at modeling the longitudinal profile of the stem of Australian cedar (Toona ciliata M. Roem.) using non-linear models and Artificial Neural Networks (ANNs). The taper function adjustments were performed and the Garay function best estimated the height, considering the entire data set. Following, the Garay function was adjusted to estimate height, radius and individual volume of the trees. In order to compare the ANNs, the training data were divided into five groups: 90%, 70%, 50%, 30% and 10%, and were evaluated using the test data. According to statistical analyses, the ANNs presented satisfactory results for square root error for the entire set of tests in relation to the regression method. When analyzing the residue, satisfactory results were observed for the ANNs method. Thus, it is considered possible the use of ANNs to represent the longitudinal profile of the stem and the estimate of the individual volume of the Australian cedar trees.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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