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PPGCF
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA FLORESTAL
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Notícias

ALTERNATIVAS PARA ESTIMAR ALTURA E VOLUME DE ÁRVORES EM POVOAMENTOS DE EUCALIPTO

Discente de Mestrado
TARCO MURILO OLIVEIRA LUZ

Titulado(a)
Defesa
Data: 15/12/2014
Horário: 08:00
Local: DEF/UFVJM
Status: Aprovada
Resumo
O objetivo deste trabalho foi verificar diferenças na estimativa final do volume por hectare de povoamentos de eucalipto utilizando diferentes metodologias para estimar o volume individual e altura das árvores. Foram utilizados dados de inventário florestal e cubagem de povoamentos de eucalipto, em diferentes idades e clones, provenientes de uma empresa florestal localizadas no norte do estado de Minas Gerais. Para verificar as diferenças nas estimativas do volume total e comercial de árvores, utilizou-se os modelos de afilamento polinomial de quinto grau e Garay, e o modelo volumétrico de Schumacher & Hall, ajustados com dados de cubagem da árvore inteira e, até os diâmetros limites de 4 cm e 6 cm (comercial). A qualidade do ajuste dos modelos foi aferida utilizando-se as estatísticas Bias% e REQM%, bem como análise gráfica de resíduos. Para verificar as diferenças no volume final, os modelos foram aplicados aos dados de inventário e estimados o volume médio por hectare. Os modelos utilizados foram eficientes na estimativa do volume total, sendo que os modelos de afilamento apresentaram melhores estimativas para volume comercial quando comparado com o modelo volumétrico. Também foram verificadas as diferenças na estimativa do volume total de árvores por meio do uso de modelos hipsométricos e redes neurais artificiais (RNA) para estimativa das alturas utilizadas no modelo de Schumacher & Hall. Para isso, foram ajustados 4 modelos hipsométricos e treinadas RNA em diversas configurações. Verificou-se que o uso das RNA permite a utilização de apenas 1 árvore, por parcela, para a estimação da altura em inventários florestais e que estas são superiores ao modelo com altura dominante para os mesmos dados. Observou-se que apenas o modelo com altura dominante foi capaz de estimar alturas corretamente e que as RNA podem ser uma alternativa aos modelos estatísticos para estimação da altura.
Palavras-chave
manejo florestal, modelagem, altura, volume, redes neurais artificiais
Abstract
The objective of this work was to verify the differences in final volume by hectare estimation of Eucalyptus forests using different methodologies to estimate the individual volume and height of the trees. It was used forest inventory and cubage data of Eucalyptus forests, in different ages and clones, from a forest enterprise located in northern region of Minas Gerais state. To verify the differences in total and commercial volume of the trees, it was used the fifth degree polynomial and Garay tapers models, and the Schumacher & Hall volumetric model, adjusted with cubage data of the entire tree and, up to the limit diameters of 4 cm and 6 cm (commercial). The quality of the models adjustments was assessed using the statistics Bias% and RMSE%, and analysis of graphic of the residual. To verify the differences in final volume, the models were applied to the inventory data and it was estimated the average volume by hectare. The used models were efficient in total volume estimations and the taper models returned better estimations for the commercial volume, if compared with volumetric model. Also, it was verified the differences in total volume estimation of the trees by using hipsometric models and artificial neural networks (ANN) to estimate the heights used in Schumacher & Hall model. For this, it was adjusted 4 hipsometric models and trained the ANN in many configurations. It was verified that the use of the ANN allow the use of only 1 tree to estimate, by plot, the heights in forest inventory, and that, the ANN are better than the dominant height model for the same data. It could be observed that only the model with dominant height was able to estimate correctly the height and the ANN can be an alternative to the statistical models for height estimation.
Keywords
forest management, modelling, height, volume, artificial neural networks
Banca: 3 integrantes
marcio-leles-romarco-de-oliveira
Presidente
MÁRCIO LELES ROMARCO DE OLIVEIRA
gilciano-saraiva-nogueira
Participante interno
GILCIANO SARAIVA NOGUEIRA
Participante externo
HELIO GARCIA LEITE