Estimating the diameter of tree using the neuro-fuzzy inference system and artificial neural networks from the total height variable

Abstract

Estudos que busquem identificar técnicas potenciais para obtenção dos valores de diâmetro à 1,30 m do solo a partir de dados de altura de árvores são necessários principalmente ao se considerar a utilização do Lidar aerotransportado na atividade de inventário florestal. Nesse sentido, este trabalho objetivou avaliar duas ferramentas de inteligência artificial para tal finalidade, sendo elas os sistemas de inferência neuro-fuzzy e as redes neurais artificiais. Foram testados quatro modelos para obtenção de estimativas para a variável diâmetro, os quais foram elaborados pela combinação das variáveis independentes área útil por planta, idade e altura. Após o processamento, foram calculadas as estatísticas de bias, raiz quadrada do erro quadrático médio em porcentagem, correlação e erro percentual médio, além da elaboração de gráficos de dispersão e histograma de resíduos. Observou-se que, para a estimativa do diâmetro em ambas as técnicas, o uso do modelo com todas as variáveis independentes obteve os melhores valores para as estatísticas de análise. Pode-se concluir que ambas as ferramentas podem ser utilizadas para estimativa do diâmetro, sendo o sistema de inferência neuro-fuzzy mais indicado por sua rapidez de processamento e pequena variabilidade entre os valores obtidos em diferentes treinamentos para uma mesma base de dados.