PPGCF - Mestrado em Ciência Florestal (Dissertações)

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Aplicação web para processamento de inventário florestal por meio da plataforma shiny
(UFVJM, 2019) Braga, Sollano Rabelo; Oliveira, Márcio Leles Romarco de; Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM); Oliveira, Márcio Leles Romarco de; Gorgens, Eric Bastos; Andrade, Alessandro Vivas
O objetivo deste trabalho foi desenvolver web apps específicos para área florestal, no que se refere a processamento de dados de inventário florestal de florestas equiâneas e inequiâneas utilizando linguagem R em plataforma online. Os web apps foram desenvolvidos no Laboratório de Mensuração e Manejo, na Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri – UVJM, Campus JK, Diamantina/MG Rodovia MGT 367 - Km 583, nº 5000. A hospedagem dos apps foi feita utilizando o serviço da Amazon Web Services EC2. O Sistema Operacional do servidor utilizado foi o Ubuntu Server 16.04. Foram desenvolvidos 3 web apps. A aplicação web App Inventário de Nativas foi desenvolvida com o foco em florestas inequiâneas, visando gerar variáveis, índices e gráficos que geralmente são utilizados em relatórios de inventários florestais de florestas naturais. O App Cubagem foi desenvolvido com o foco em cálculos de volume de árvores cubadas utilizando os métodos de Smalian ou Huber, realizar análises descritivas e ajustar modelos volumétricos utilizando estes dados. O web app App Inventário Florestal foi desenvolvido com enfoque em florestas equiâneas, e pode estimar a altura de árvores não medidas, volume de árvores inserindo os coeficientes de um dos modelos disponíveis, realizar uma análise descritiva dos dados e fazer estimativas de amostragem. Concluiu-se que os web apps foram desenvolvidos com sucesso, e podem ser acessados remotamente por meio de um navegador de internet.
Classificação da capacidade produtiva de povoamentos de eucalipto por meio de métodos tradicionais e redes Kohonen
(UFVJM, 2017) Silva, Eulália Aparecida; Oliveira, Marcio Leles Romarco de; Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM); Oliveira, Marcio Leles Romarco de; Leite, Helio Garcia; Andrade, Alessandro Vivas
O objetivo do trabalho foi avaliar a eficiência da classificação da capacidade produtiva de povoamentos florestais de eucalipto (Eucalyptus ssp.) por meio de rede neural artificial (RNA). Os dados utilizados foram provenientes de inventários florestais contínuos conduzidos em povoamentos de clones de Eucalyptus ssp. localizados no estado de Minas Gerais. A classificação da capacidade produtiva foi realizada por meio de quatro métodos: curva-guia, predição dos parâmetros, equação das diferenças e rede neural artificial. Em todos os métodos foi adotada uma idade de referência de 72 meses e foram obtidas três classes de capacidade produtiva (superior, média e inferior). Para os métodos da curva-guia e equação das diferenças foi empregado o modelo de Schumacher linearizado e para o método da predição dos parâmetros foi utilizado o modelo logístico. Na classificação por meio de RNA utilizou-se a rede auto-organizável de Kohonen, sendo o agrupamento realizado em dois estágios. Na primeira etapa os dados foram utilizados para treinar a rede e na segunda etapa os vetores de pesos sinápticos foram agrupados utilizando o método do vizinho mais distante. Foram testadas diferentes entradas (E) para as RNA: E1- volume total com casca (V); E2- área basal (B); E3- altura total (Ht); E4- altura dominante (Hd); E5- diâmetro quadrático médio (q); e E6- V, B, Ht, Hd, q e número de árvores por hectare. A seleção da entrada foi realizada por meio da análise discriminante, sendo selecionada a entrada E6 com 83,6% de acerto geral. Os métodos foram comparados em termos de porcentagem de coincidência na alocação dos talhões, área e volume por classe de capacidade produtiva. As classes obtidas pelos métodos da curva-guia e equação das diferenças foram muito semelhantes de acordo com os critérios de comparação adotados. A classificação pelo método da predição dos parâmetros não foi semelhante aos outros métodos. A classificação por meio de rede neural artificial foi eficiente quando comparada aos demais métodos em termos de porcentagem de coincidência na alocação dos talhões, área e estoque volumétrico por classe de capacidade produtiva.
Modelagem do crescimento e produção florestal com número variável de parcelas mensuradas
(UFVJM, 2017) Camargos, José Lucas de; Oliveira, Marcio Leles Romarco de; Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM); Oliveira, Marcio Leles Romarco de; Andrade, Alessandro Vivas; Cordeiro, Sidney Araujo
O objetivo deste trabalho foi avaliar a influência da redução de parcelas em algumas medições de inventário florestal contínuo na modelagem do crescimento e produção de um povoamento de Eucalyptus sp. O modelo de Clutter foi utilizado na modelagem do crescimento e da produção florestal, a partir de dados selecionados de 374 parcelas distribuídas em 172 talhões. Foram utilizadas três alternativas de modelagem: sem estratificação do povoamento, com estratificação do povoamento e um conjunto de 30 simulações. Estas simulações foram amostras de 40 parcelas aleatórias cada, sem estratificação, com o objetivo de possibilitar uma análise geral dos efeitos do fenômeno estudado. Em todas as alternativas, foi realizada a modelagem do crescimento e da produção sem considerar reduções nas medições de inventário florestal contínuo e considerando três situações de redução. As situações consideradas foram medições de 25%, 50% e 75% das parcelas do inventário florestal contínuo nas medições dois e quatro, e 100% nas medições um, três e cinco. Esta mesma metodologia foi repetida, porém com a utilização do modelo de regressão não linear Logístico, acrescido de um fator de correção. Ambos os modelos apresentaram boa precisão para a predição e projeção do volume do povoamento em idades futuras. O modelo Logístico com fator de correção, entretanto, foi mais preciso que o modelo de Clutter. Para ambos os modelos foi constatado que não houveram perdas significativas de precisão acarretadas pelas reduções no número de parcelas em algumas medições do inventário florestal contínuo. Para a modelagem do crescimento e da produção, é recomendado que estas reduções sejam criteriosas e que preferencialmente a última medição não seja reduzida.
Quantificação de biomassa em floresta estacional semidecidual por meio de redes neurais artificiais
(UFVJM, 2015) Cunha, Eduarda Gabriela Santos; Oliveira, Marcio Leles Romarco de; Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM); Oliveira, Marcio Leles Romarco de; Andrade, Alessandro Vivas; Gorgens, Eric Bastos; Machado, Evandro Luiz Mendonça
RESUMO CUNHA, E. G. S. Quantificação de biomassa em floresta estacional semidecidual por meio de redes neurais artificiais. 2015. 77 p. (Dissertação – Ciência Florestal) – Universidade Florestal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, Diamantina, 2015. A predição de biomassa em florestas naturais é complexa devido à variação de espécies, de estágio sucessional, características edáficas e climáticas das áreas, dentre outras, e isso gera uma grande demanda de informações para que se tenha estimativas de biomassa confiáveis. O objetivo deste estudo foi de quantificar a biomassa arbórea aérea de um fragmento de floresta Estacional Semidecidual em Minas Gerais - MG por meio de redes neurais artificiais (RNA). Assim como, avaliar a influência das variáveis categóricas fitofisionomia (FT), infestação de cipó (CP), qualidade de copa (QC) e coeficiente de De Liocourt (q) na estimativa de biomassa. Foi empregada a técnica de validação cruzada (cross-validation) para definição da topologia e validação das redes, em que a estimativa de erro global é calculada como a média das k estimativas de erro de cada iteração (admitiu-se k=10).Variou-se o número de neurônios na camada escondida e avaliou-se a média e o desvio padrão do erro médio quadrático (EMQ) dos resultados da validação cruzada para definir o número de neurônios na camada escondida, que melhor se adequou ao problema. Para definir a RNA mais adequada para cada situação, uma nova validação cruzada foi realizada e avaliação se deu pelos ajustes das RNA (EMQ, ̂ ,Bias e Variância) e análise gráfica dos resíduos. A biomassa observada média foi de 110,81 t.ha-1 e a biomassa média estocada por hectare foi estimada em 114,41 t.ha-1 pela RNA 3 e 116,34 t.ha-1 pela RNA 7. As RNA 3(variáveis de entrada: DAP, d, Hf, Vt, CP) e 7(variáveis de entrada: DAP, d, Ht, Vt, CP, QC) se ajustaram melhor, obtendo menores resíduos. No entanto, a RNA 7 que contém CP e QC associadas como variável de entrada da rede, teve bom desempenho devido à contribuição da variável CP, visto que a RNA 4 que contém apenas QC não foi precisa na maioria das parcelas, esse fato pode estar relacionado a maior subjetividade na avaliação da qualidade de copa. A RNA 3 foi mais adequada visando simplicidade na coleta de campo, acarretando menor tempo e custo.