Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/43262
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dc.creatorWellignton Galvão Rodriguespt_BR
dc.creatorFabrízzio Alphonsus Alves de Melo Nunes Soarespt_BR
dc.creatorChristian Dias Cabacinhapt_BR
dc.creatorRogério Salvinipt_BR
dc.creatorGabriel Vieirapt_BR
dc.creatorCristhiane Gonçalvespt_BR
dc.creatorThyago Peres Carvalhopt_BR
dc.creatorDeborah Silva Alves Fernandes Carvalhopt_BR
dc.date.accessioned2022-07-14T14:39:13Z-
dc.date.available2022-07-14T14:39:13Z-
dc.date.issued2019-
dc.citation.issue14pt_BR
dc.citation.spage3049pt_BR
dc.citation.epage3055pt_BR
dc.identifier.doihttp://doi.org/10.17648/sbai-2019-111606pt_BR
dc.identifier.issn2358-4483pt_BR
dc.identifier.sici1pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/43262-
dc.description.abstractForest inventory is an important element for the effective management of forest resources. Through it is possible, for example, to quantify trees, identify species of a settlement and obtain the total volume to be explored. Volume is one of the most important elements for the exploration of a given area. Therefore, there is the challenge of methods that can precisely calculate the volume of trees without raising costs, including the use of artificial neural networks. This paper aims to present an approach with artificial neural networks for diameter prediction and volume calculation of eucalyptus clones. Models were proposed with and without total tree height, which is costly to obtain in the field. The results achieved were quite promising in relation to traditional methods, besides minimizing the parameters used for the estimation of volumes, thus presenting a path for forest inventory automatio.pt_BR
dc.description.resumoO invent´ario florestal ´e um elemento de grande import^ancia para o gerenciamento efetivo dos recursos florestais. Atrav´es dele ´e poss´ıvel, por exemplo, quantificar ´arvores, identificar as esp´ecies de um povoamento e obter o volume total a ser explorado. O volume constitui um dos elementos mais importantes para a explora¸c~ao de uma determinada ´area. Portanto, existe o desafio de m´etodos que possam calcular precisamente o volume das ´arvores sem elevar os custos, dentre eles, o uso de redes neurais artificiais. Este trabalho tem por objetivo apresentar uma abordagem com redes neurais artificiais para a predi¸c~ao de di^ametros e c´alculo do volume de clones de eucalipto. Foram propostos modelos com e sem a altura total da ´arvore, medida essa onerosa de se obter em campo. Os resultados alcan¸cados mostraram-se bastante promissores em rela¸c~ao aos m´etodos tradicionais, al´em de minimizar os par^ametros utilizados para a estimativa dos volumes apresentando, deste modo, um caminho para automa¸c~ao do invent´ario florestal.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentICA - INSTITUTO DE CIÊNCIAS AGRÁRIASpt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.relation.ispartofSimpósio Brasileiro de Automação Inteligentept_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.otherRedes neurais (Computação)pt_BR
dc.subject.otherLevantamentos florestaispt_BR
dc.titleUm estudo de predição de volumes de clones de eucalipto utilizando redes neurais artificiaispt_BR
dc.title.alternativeA prediction study of volumes of eucalyptus clones using artificial neural networkspt_BR
dc.typeArtigo de Eventopt_BR
dc.url.externahttps://proceedings.science/sbai-2019/papers/um-estudo-de-predicao-de-volumes-de-clones-de-eucalipto-utilizando--redes-neurais-artificiaispt_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8148-083Xpt_BR
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