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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/30810
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator | Bueno, Gabriel Fernandes | - |
dc.date.accessioned | 2020-12-23T16:58:21Z | - |
dc.date.available | 2020-12-23T16:58:21Z | - |
dc.date.issued | 2020-12-11 | - |
dc.identifier.citation | Bueno, Gabriel Fernandes. Redes Neurais Artificiais aplicadas na modelagem de relações dendrométricas e morfométricas de espécies arbóreas do Cerrado. 2020. 45 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Florestal) - Universidade Federal de Uberlândia, 2020. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/30810 | - |
dc.description.abstract | The Cerrado has a high biodiversity of plants. However, few studies detail the Cerrado’s dendrometric and morphometric characteristics, which allow to understand the competition and vitality of trees and can assist the monitoring and execution of conservation practices. An alternative technique to describe these relationships is the use of Artificial Neural Networks (ANNs). Thus, the present study aimed to: i) identify and characterize the sampled trees; ii) train ANNs to predict the dendrometric and morfometric relationship; iii) evaluate the performance of ANNs using qualitative and quantitative variables iii) create an algorithm in R language to calculate the dendrometric and morphometric variables. A total of 200 open grown trees were sampled in an area of Cerrado, where trunk diameter measurements were made at different levels above the ground and the following qualitative variables were defined: branch arrangement, geometric shape of the crown, stoniness, tree position on the relief and vitality. In cases of occurrence of more than one stem, the equivalent diameter (deq) was used. In addition, the total height (h), crown base height (cbh), crown diameter (dc) were measured and the morphometric variables were calculated: crown proportion (CP%), slenderness rate (SR), range index (RI), salience index (SI) and crown formal (CF). ANNs were trained with different configurations in the input layer: using only the deq and then the deq and the geometric shape of the crown. The resilient propagation - (RP-) learning algorithm with Multilayer Perceptron (MLP) architecture was used. The sampled trees belonged to different botanical families. ANNs using only deq presented a low performance in the description of the variables: CF, SI and RI. The insertion of the categorical variable crown shape provided the ANN with greater efficiency in the predictions of all variables in training. Synaptic weights and the algorithm created in R can be used to predict the variables of the present study. | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Uberlândia | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Relações morfométricas | pt_BR |
dc.subject | Mensuração florestal | pt_BR |
dc.subject | Aprendizado de máquina | pt_BR |
dc.title | Redes neurais artificiais aplicadas na modelagem de relações dendrométricas e morfométricas de espécies arbóreas do Cerrado | pt_BR |
dc.title.alternative | Artificial neural networks applied in the modeling of dendrometric and morphometric relationships of Cerrado arborea species | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Costa, Emanuel Arnoni | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/3148281244996421 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Miranda, Rodrigo Otávio Veiga de | - |
dc.contributor.referee2 | Soares, Alvaro Augusto Vieira | - |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/0000711073794115 | pt_BR |
dc.description.degreename | Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) | pt_BR |
dc.description.resumo | O Cerrado possui uma alta biodiversidade de plantas. Porém, poucos estudos detalham as características dendrométricas e morfométricas do Cerrado, as quais permitem conhecer a competição e vitalidade das árvores, podendo auxiliar o monitoramento e a execução de práticas conservacionistas. Uma técnica alternativa para descrever essas relações se dá pelo uso de redes neurais artificiais (RNAs). Desta forma, o presente estudo teve como objetivo: i) identificar e caracterizar as árvores amostradas; ii) treinar RNAs para predição de relações dendrométricas e morfométricas; iii) avaliar a performance das RNAs com uso de variáveis qualitativas e quantitativas; iv) criar um algoritmo em linguagem R, para calcular as variáveis dendrométricas e morfométricas. Foram amostradas 200 árvores de crescimento livre em uma área de Cerrado, onde foram realizadas medições do diâmetro do tronco a diferentes alturas a partir solo e definiram-se as seguintes variáveis qualitativas: disposição dos galhos, forma geométrica da copa, pedregosidade do local, posição do terreno e vitalidade das árvores. Em casos de bifurcação foi usado o diâmetro equivalente (deq). Além disso, foi medida a altura total (h), altura de inserção de copa (hic), o diâmetro de copa (dc) e calcularam-se as variáveis morfométricas: proporção de copa (PC%), grau de esbeltez (GE), índice de abrangência (IA), índice de saliência (IS) e formal de copa (FC). Treinaram-se RNAs com diferentes configurações na camada de entrada: utilizando apenas o deq e, posteriormente, deq e a forma de copa. Foi usado o algoritmo de aprendizado resilient propagation - (RP-) com arquitetura Multilayer Perceptron (MLP). As árvores amostradas pertenceram à diferentes famílias botânicas. As RNAs utilizando apenas o deq apresentaram uma baixa performance na descrição das variáveis: FC, IS e IA. A inserção da variável categórica forma de copa proporcionou a RNA maior eficiência nas predições de todas as variáveis no treinamento. Os pesos sinápticos e o algoritmo criado em R podem ser utilizados para a predição das variáveis do presente estudo. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.course | Engenharia Florestal | pt_BR |
dc.sizeorduration | 45 | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL::MANEJO FLORESTAL::DENDROMETRIA E INVENTARIO FLORESTAL | pt_BR |
dc.orcid.putcode | 85763681 | - |
Appears in Collections: | TCC - Engenharia Florestal (Monte Carmelo) |
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