Relação diamétrica utilizando sistema de inferência neuro-fuzzy
| dc.creator | Gabriela Letícia Ramos Carvalho | |
| dc.creator | Emanuelly Canabrava Magalhães | |
| dc.creator | Paulo Ricardo Santos Miranda | |
| dc.creator | Sthefany Mendes Zuba | |
| dc.creator | Christian Dias Cabacinha | |
| dc.creator | Carlos Alberto Araújo Júnior | |
| dc.date.accessioned | 2022-07-08T12:49:27Z | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-09T01:11:02Z | |
| dc.date.available | 2022-07-08T12:49:27Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.description.abstract | Since the beginning of the establishment of planted forests in Brazil research has been developed by companies and universities which has brought considerable progress in the Brazilian forestry sector, among the objects of research stands out activities that aim to decrease the sampling intensity in inventories. For a long time the height was the variable of interest in which methods were developed to estimate it, however with the advance of the use of remote sensing tools and the implementation of LiDAR in inventories the variable of interest became the diameter and for such there are still few alternatives. In this case the opportunity arises to use artificial intelligence to establish diameter estimates from tree heights. In this study the efficiency of the hybrid systems for diameter estimation is proven, but there is a need to have data that represents the validation data. When this does not occur, the results tend to be more imprecise. | |
| dc.description.sponsorship | FAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/1843/43060 | |
| 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 | Madeira -- Densidade | |
| dc.subject | Inventário florestal | |
| dc.subject.other | estimativa de diâmetro | |
| dc.subject.other | inteligência artificial. | |
| dc.subject.other | Inventário florestal | |
| dc.title | Relação diamétrica utilizando sistema de inferência neuro-fuzzy | |
| dc.title.alternative | Diameter relation using neuro-fuzzy inference system | |
| dc.type | Artigo de evento | |
| local.citation.epage | 503 | |
| local.citation.issue | 4 | |
| local.citation.spage | 500 | |
| local.description.resumo | Desde o início do estabelecimento das florestas plantadas no Brasil pesquisas têm sido desenvolvidas por empresas e universidades o que trouxe considerável avanço no setor florestal brasileiro, dentre os objetos de pesquisa, destaca-se atividades que visam diminuir a intensidade amostral em inventários. Por muito tempo a altura foi a variável de interesse em que eram desenvolvidos métodos para estimativa da mesma, porém com o avanço do uso de ferramentas de sensoriamento remoto e a implementação de LiDAR em inventários, a variável de interesse passou a ser o diâmetro e para tais estimativas ainda existem poucas alternativas. Nesse caso, surge a oportunidade de utilizar inteligência artificial para estabelecer estimativas de diâmetro a partir das alturas das árvores. Neste estudo, é comprovada a eficiência dos sistemas híbridos para a estimativa de diâmetro, porém, verifica-se a necessidade de dados que representem bem os dados da validação, quando isso não ocorre os resultados tendem a ser mais imprecisos. | |
| 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?usp=drive_open |