Relação diamétrica utilizando sistema de inferência neuro-fuzzy

dc.creatorGabriela Letícia Ramos Carvalho
dc.creatorEmanuelly Canabrava Magalhães
dc.creatorPaulo Ricardo Santos Miranda
dc.creatorSthefany Mendes Zuba
dc.creatorChristian Dias Cabacinha
dc.creatorCarlos Alberto Araújo Júnior
dc.date.accessioned2022-07-08T12:49:27Z
dc.date.accessioned2025-09-09T01:11:02Z
dc.date.available2022-07-08T12:49:27Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractSince 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.sponsorshipFAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/43060
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.relation.ispartofEncontro Brasileiro de Mensuração Florestal
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectInteligência artificial
dc.subjectMadeira -- Densidade
dc.subjectInventário florestal
dc.subject.otherestimativa de diâmetro
dc.subject.otherinteligência artificial.
dc.subject.otherInventário florestal
dc.titleRelação diamétrica utilizando sistema de inferência neuro-fuzzy
dc.title.alternativeDiameter relation using neuro-fuzzy inference system
dc.typeArtigo de evento
local.citation.epage503
local.citation.issue4
local.citation.spage500
local.description.resumoDesde 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.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-0909-8633
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8148-083X
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentICA - INSTITUTO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS
local.publisher.initialsUFMG
local.url.externahttps://drive.google.com/file/d/1o6kiOE_vilNCNpppbwmOZktU9gkjV-Rc/view?usp=drive_open

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