Estimativa diamétrica a partir da altura total utilizando algoritmo random forest
| dc.creator | Paulo Ricardo Santos Miranda | |
| dc.creator | Sthefany Mendes Zuba | |
| dc.creator | Thais Sales Gonçalves | |
| dc.creator | Gabriela Letícia Ramos Carvalho | |
| dc.creator | Christian Dias Cabacinha | |
| dc.creator | Carlos Alberto Araújo Júnior | |
| dc.date.accessioned | 2022-07-11T14:37:08Z | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-09T00:16:27Z | |
| dc.date.available | 2022-07-11T14:37:08Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.description.abstract | Current forest management demands knowledge of the forest and its relation to the environment, as well as its growth and potential. The objective of this work was to evaluate the efficiency of the Random Forest algorithm to estimate diameter distribution in trees of the genus Eucalyptus sp. The Random Forest algorithm was applied to predict values for diameter. The decision tree models were evaluated, based on the dependent variable diameter (DBH) and independent variables, total height (HT), age (I) and planting area (A) for the estimation of DBH. Type 2 was shown to be more satisfactory for predicting values. | |
| dc.description.sponsorship | FAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/1843/43137 | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Minas Gerais | |
| dc.relation.ispartof | Encontro Brasileiro de Mensuração Florestal | |
| dc.rights | Acesso Aberto | |
| dc.subject | Inteligência artificial | |
| dc.subject | Levantamentos florestais | |
| dc.subject | Madeira -- Densidade | |
| dc.title | Estimativa diamétrica a partir da altura total utilizando algoritmo random forest | |
| dc.title.alternative | Diametric estimate from height using random forest algorithm | |
| dc.type | Artigo de evento | |
| local.citation.epage | 295 | |
| local.citation.issue | 4 | |
| local.citation.spage | 292 | |
| local.description.resumo | O manejo florestal atual demanda o conhecimento da floresta e a sua relação com meio, bem como do seu crescimento e a suas potencialidades. O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência do processamento do algoritmo Random Forest para estimativa de distribuição diamétrica em árvores do gênero Eucalyptus sp. Foi aplicado o algoritmo Random Forest para predição de valores para diâmetro. Foram avaliados dos modelos de árvore de decisões, sendo eles baseados na variável dependente diâmetro (DAP) e variáveis independentes, altura (h), idade (I) e área de plantio (A) para a estimação de DAP. O tipo 2 se demonstrou mais satisfatório para predição dos valores. | |
| local.identifier.orcid | https://orcid.org/0000-0003-0909-8633 | |
| local.identifier.orcid | https://orcid.org/0000-0002-8148-083X | |
| local.publisher.country | Brasil | |
| local.publisher.department | ICA - INSTITUTO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS | |
| local.publisher.initials | UFMG | |
| local.url.externa | https://drive.google.com/file/d/1o6kiOE_vilNCNpppbwmOZktU9gkjV-Rc/view |