Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.unb.br/handle/10482/20198
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2015_JoãoFelipeNunesDeMiranda.pdf1,92 MBAdobe PDFView/Open
Title: Modelos de regressão e de redes neurais artificiais na quantificação de carbono e biomassa lenhosa em floresta estacional decidual no Brasil Central
Other Titles: Regression models and artificial neural networks in the measurement of carbon and woody biomass for a deciduous forest in Central Brazil
Authors: Miranda, João Felipe Nunes de
Orientador(es):: Rezende, Alba Valéria
Coorientador(es):: Miguel, Eder Pereira
Assunto:: Redes neurais artificiais
Estoque de carbono
Inteligência artificial
Biomassa
Issue Date: 12-May-2016
Citation: MIRANDA, João Felipe Nunes de. Modelos de regressão e de redes neurais artificiais na quantificação de carbono e biomassa lenhosa em floresta estacional decidual no Brasil Central. 2015. xii, 76 f., il. Dissertação (Mestrado em Ciências Florestais)—Universidade de Brasília, Brasília, 2015.
Abstract: O presente estudo avaliou e comparou a qualidade de ajuste de modelos alométricos (Spurr, Schumacher & Hall e Husch) e de redes neurais artificiais na estimativa de estoque de biomassa seca e de carbono de árvores com diâmetro a altura do peito (DAP) igual ou superior a 5 cm, em área de floresta estacional decidual, localizada no Município de Campos Belos – GO, no Brasil central. Um total de 74 árvores pertencente a diferentes espécies registradas na área e distribuído em diferentes classes de diâmetro foram cubadas rigorosamente. Tanto para a biomassa seca (total e do fuste) quanto para o carbono (total e do fuste), o modelo de Schumacher & Hall foi o que apresentou melhores medidas de precisão. Foram treinadas 300 RNAs, do tipo MLP (multilayer perceptron) para cada variável dependente e as 10 redes com melhores resultados foram retidas para a análise das medidas de precisão. Todas as melhores redes encontradas apresentaram medidas de precisão sensivelmente melhores do que as alcançadas pelo modelo de Schumacher & Hall. Os estoques de biomassa seca total e do fuste foram iguais a respectivamente 65,61 ±15,52 t.ha-1 e 34,17 ± 7,85 t.ha-1. Para carbono, os estoques total e do fuste foram 29,47 ± 6,93 t.ha-1 e 15,16 ± 3,48 t.ha-1. Guazuma ulmifolia, Callisthene fasciculata, Myracrodruon urundeuva e Dilodendron bipinnatum, além de se destacarem na área por apresentarem maiores valores de IVI (índice de Valor de Importânicia), também se destacaram por apresentarem maiores estoques de biomassa e carbono.
Abstract: The aim of this study was to evaluate and compare the quality of the adjustments from the use of allometric models (Spurr, Schumacher & Hall and Husch) and artificial neural networks, and generate stock estimates of dry biomass and carbon from the best method. 15 permanent plots located in a fragment of dry seasonal forest, located in the municipality of Campos Belos - GO were inventoried of 737 individuals sampled 74 were strictly cubed. The model that presented best precision measurements, R² adjusted (0.88 to 0.96) and Syx% (9.2% to 28.0%) for both dry biomass (total and bole) and for Carbon (total and bole), was the template of Schumacher & Hall. 300 ANNs of the MLP type (multilayer perceptron) for each dependent variable were trained and the 10 networks with best results were retained for the analysis of precision measurements. All the best networks found had significantly better accuracy measures than those achieved by the Schumacher and Hall model. The stocks of dry biomass, total and bole, and carbon, total and bole, were respectively 65.61 ± 15.52 t ha-1, 34.17 ± 7.85 t ha-1, 29,47 ± 6,93 t.ha-1 e 15,16 ± 3,48 t.ha-1. The species with highest values of IVI and stock of dry biomass and carbon were Guazuma ulmifolia, Callisthene fasciculata, Myracrodruon urundeuva, Dilodendron bipinnatum.
Description: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Florestal, Programa de Pós-graduação em Ciências Florestais, 2015.
Licença:: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
DOI: http://dx.doi.org/10.26512/2015.06.D.20198
Appears in Collections:EFL - Mestrado em Ciências Florestais (Dissertações)

Show full item record Recommend this item " class="statisticsLink btn btn-primary" href="/handle/10482/20198/statistics">



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.