Mapeamento da relação altura-diâmentro utilizando vector machine
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Hight-diameter relation mapping using support vector machine
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Resumo
A determinação da altura é uma operação onerosa e sujeita a erros, mais recentemente, com a evolução das tecnologias de sensoriamento remoto, principalmente do LiDAR, a obtenção da variável altura é feita direta e imediatamente. Dessa forma, buscou-se nesse trabalho avaliar as estimativas de diâmetro à altura de 1,30 m do solo a partir da ferramenta de análise Support Vector Machine (SMV), para isso foram utilizados dois critério para a divisão do banco de dados para treinamento e validação, sendo o Treinamento 1 feito utilizando dados dos anos de 2012, 2013 e 2014 para treinamento e do ano de 2015 para validação, e o Treinamento 2
considerando uma divisão aleatória dos dados. Utilizou-se o software Statistica para treinamento das SMV. Após o processamento foram calculadas as estatísticas Bias, RQME, correlação e erro percentual médio; gerados gráficos de dispersão, considerando os valores estimados e observados; e histograma de resíduos. Foi possível concluir que a SMV podem ser utilizadas para estimativa de diâmetros à altura de 1,30 m. e que para estimativas mais precisas é necessário que os dados de treinamento sejam representativos da população em estudo.
Abstract
Height determination is an onerous and error-prone operation, more recently with the evolution of remote sensing technologies, especially LiDAR, obtaining the height variable is done directly and immediately. In this work, we sought to evaluate the diameter estimates at 1.30 m height from the Support Vector Machine (SMV) analysis tool. Two criteria were used to divide the database for training and validation, with Training 1 being done using data from the years 2012, 2013 and 2014 for training and the year 2015 for validation, and Training 2 considering a random division of data. Statistica software for SMV training was used. After the processing,
the Bias, RQME, correlation and mean percent error statistics were calculated; dispersion charts were generated, considering the estimated and observed values; and histogram of residues. It was possible to conclude that the SMV can be used to estimate diameters at a height of 1.30 m. and that for more accurate estimates it is necessary that the training data be representative of the study population.
Assunto
Levantamentos florestais, Sensoriamento remoto, Altitudes -- Levantamento, Madeira -- Densidade
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