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CIFlorestas>>Avanço e Pesquisa>>Modelagem de árvore individual para uma Floresta Estacional Semidecidual utilizando redes neurais

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Avanço e Pesquisa

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25/06/2013

Modelagem de árvore individual para uma Floresta Estacional Semidecidual utilizando redes neurais

Tese de Doutorado defendida no Departamento de Engenharia Florestal da UFV pelo Engenheiro Florestal Renato Vinícius Oliveira Castro sobre simulação do crescimento e produção florestal aplicada a floresta estacional semidecidual montana.

Software utilizado no desenvolvimento da tese
Os modelos de crescimento e produção são de grande importância quando usados na predição do desenvolvimento futuro do povoamento florestal. Este estudo teve como objetivos desenvolver um modelo completo em nível de árvore individual para um fragmento de Floresta Estacional Semidecidual Montana utilizando redes neurais artificiais (RNA) e validar a sua aplicação. Dados provenientes de dez parcelas permanentes em um fragmento florestal de 17 ha no município de Viçosa, MG, em estágio médio de sucessão ecológica, monitoradas durante 14 anos (1994, 1997, 2000, 2004 e 2008) foram utilizados para este propósito. O trabalho foi dividido em quatro capítulos. Além das redes selecionadas considerou-se a taxa média de ingresso em cada período de medição, no primeiro grupo de dados, na projeção da estrutura da floresta (validação). Após as análises, observou-se que, de maneira geral, os índices de competição foram correlacionados com o crescimento e probabilidade de mortalidade das árvores. Verificou-se, também, a eficiência das redes neurais na estimação da mortalidade das árvores e para a projeção do crescimento, sendo obtidas estimativas precisas. Na validação, projetou-se a mortalidade, o crescimento e o ingresso da primeira medição (1994) até o ano de 2008, os quais foram comparados aos valores observados. O modelo em nível de árvore individual foi eficiente na simulação do crescimento e produção florestal em todos os níveis de detalhamento (povoamento total, distribuição diamétrica e de altura e em nível de árvore individual). Os resultados confirmaram o potencial de utilização de modelos em nível de árvore individual por meio de redes neurais artificiais em florestas naturais estruturalmente complexas, como é o caso da Floresta Estacional Semidecidual Montana.

Orientação e Banca
Orientador: Carlos Pedro Boechat Soares
Coorientador: Hélio Garcia Leite e Agostinho Lopes de Souza
Membro da banca: Gilciano Saraiva Nogueira e Márcio Leles Romarco de Oliveira

Para acesso à dissertação completa, acessar o link: 
http://www.tede.ufv.br/tedesimplificado/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=4803




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