Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação

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A Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação da Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri - PRPPG/UFVJM - tem a finalidade de apreciar, coordenar, auxiliar, deliberar e homologar as atividades de Pesquisa, Pós-Graduação e inovação da Instituição. A PRPPG possui um orgão de deliberação denominado Conselho de Pesquisa e Pós-Graduação - CPPG. A "Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação" é constituída pela Diretoria de Pesquisa e pela Diretoria de Pós-Graduação no campus sede da UFVJM e pelas diretorias de Pesquisa e de Pós-Graduação dos campi fora de sede.

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Membros da PRPPG - Campus JK

Membros da PRPPG - Campus Mucuri

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Avaliação do método de similaridade dos perfis e de redes neurais artificiais na estimação do volume de árvores
(UFVJM, 2013) Murta Júnior, Leonidas Soares; Oliveira, Marcio Leles Romarco de; Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM); Castro, Renato Vinícius Oliveira; Nogueira, Gilciano Saraiva; Abrahão, Christovão Pereira
O objetivo deste trabalho foi testar procedimentos para determinar o volume individual de árvores, consistindo em métodos alternativos ao processo de cubagem. No capítulo 1, foi testado o método da similaridade de perfis combinado com diferentes medidas de similaridade, modelos de taper, métodos de estimação de parâmetros representativos de estratos sem equação e diferentes métodos de geração de equação volumétrica. Os dados utilizados foram de 3.620 árvores abatidas e cubadas, divididas 62 estratos. Foram medidas as variáveis DAP, altura total, e os diâmetros ao longo do fuste nas posições de 0,00; 0,50; 1,00; 1,50 e 2,00 m, e a partir deste, as seções foram medidas de 2,0 em 2,0 m, até a altura total. O modelo volumétrico de Schumacher e Hall foi ajustado por estrato. Os modelos de taper utilizados foram o de Kozak, de Garcia, de Ormerod e o Polinômio de Quinto Grau. As distâncias testadas foram a Distância Euclidiana, Distância Euclidiana Média, Distância Euclidiana Ponderada e Distância Euclidiana Quadrática. Foram testados 2 métodos de estimação dos parâmetros dos modelos de afilamento (3 árvores; e os parâmetros da árvore mais próxima ao diâmetro médio) e 3 métodos de determinação da equação volumétrica (equação do estrato mais similar, equação das 30 árvores mais similares e equação gerada com o número de árvores referentes a 5 árvores por classe de diâmetro do estrato sem equação definida), que combinados configuraram os 5 procedimentos testados. As estatísticas utilizadas para verificar a qualidade das estimativas foram bias, raiz quadrada do erro médio, correlação e análise gráfica de resíduos. A validação foi realizada com dados independentes para 4 estratos. Os resultados indicaram que não houve diferença entre as medidas de similaridade utilizadas. Os melhores modelos foram o Polinômio de Quinto Grau e o de Kozak, sendo o segundo mais indicado devido a sua facilidade de ajuste. O método de geração da equação baseada nas 30 árvores mais similares proporcionou as melhores estimativas volumétricas. No capítulo 2, foi utilizado redes neurais artificiais (RNA) para estimar o volume individual de árvores. Os dados foram os mesmos utilizados no capítulo 1. As variáveis de entrada utilizadas foram: entrada 1 (DAP, altura total, diâmetros a 0,00; 0,50; 1,00; 1,50 e 2,00 metros de altura); entrada 2 (adição do volume até 2 metros); entrada 3 (adição do grau de esbeltez) e entrada 4 (adição da variável categórica representando a forma do fuste até 2 metros de altura). Foram retidas as 5 melhores redes por conjunto de variáveis de entrada. Os dados foram divididos em 60% para treinamento, 20% para teste e 20% para generalização. Para avaliar as estimativas foram utilizadas as estatísticas bias, raiz quadrada do erro médio, correlação e análise gráfica dos resíduos. A melhor metodologia para gerar as redes foi aplicada a dados independentes para se avaliar a qualidade das estimativas de volume. As redes que proporcionaram as melhores estimativas foram as geradas pelo conjunto de variáveis de entrada 2 (DAP, altura total, diâmetros a 0,00; 0,50; 1,00; 1,50; 2,00 metros de altura e volume até 2 metros).
Estudo da forma do fuste de árvores de eucaliptos em diferentes espaçamentos
(UFVJM, 2013) Souza, Rafael Ribeiro; Nogueira, Gilciano Saraiva; Oliveira, Marcio Leles Romarco de; Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM); Leite, Helio Garcia; Binoti, Mayra Luiza Marques da Silva; Abrahão, Christovão Pereira; Oliveira, Marcio Leles Romarco de
Os objetivos deste estudo foram: avaliar o efeito do arranjo espacial de plantio na forma do fuste de árvores de eucalipto; avaliar se as redes neurais artificiais estimam com precisão o afilamento, os diâmetros ao a qualquer altura especificada e as alturas a qualquer diâmetro especificado em fustes de eucalipto; estudar a forma dos fustes em arvores de eucalipto em diferentes arranjos espaciais e idades, e de maneira específica, determinar as formas geométricas aproximadas, que ocorrem ao longo destes fustes e as suas proporções em relação à altura total. Foram utilizados dados de um experimento implantado em dezembro de 2002, no delineamento em blocos (três blocos), sendo testados os arranjos espaciais de 3,0 x 0,5; 3,0 x 1,0; 3,0 x 1,5; 3,0 x 2,0 e 3,0 x 3,0 m. Foram utilizados também, dados de árvores provenientes de um sistema agroflorestal-SAF, plantio com 6,03 hectares, implantado em dezembro de 1993, no arranjo espacial de 10,0 x 4,0 m. Para analisar a forma média dos fustes foram utilizados modelos de Kozak, Schöepfer, Garay, Demaerschalk e Ormerod. Os modelos selecionados foram de Garay e de Shöepfer. A escolha foi feita com base nas estatísticas, coeficiente de correlação, erro-padrão residual, Bias e da análise gráfica dos resíduos. Testes de identidade de modelos foram aplicados nos modelos selecionados com a finalidade de verificar a igualdade entre a forma dos fustes. Foram utilizadas redes neurais artificiais feed-forward, do tipo Multilayer Perceptrons, treinadas por meio do algoritmo error-backpropagation. Para os ajustes das redes foi utilizada uma aplicação computacional em linguagem Java, e para as funções destinadas ao treinamento e aplicação foi utilizada a biblioteca Weka. As estatísticas de acurácia utilizadas para avaliar as melhores redes foram a raiz quadrada do erro médio e as correlações entre os valores observados e os valores estimados. Utilizando a equação geral das curvas, buscou-se determinar a forma aproximada do sólido geométrico médio dos fustes e descrever as formas geométricas aproximadas que os fustes assumem ao longo de seu comprimento, determinar os seus pontos aproximados de inflexão e a proporção de cada forma em relação à altura total. O modelo de Garay é o mais indicado para descrever o taper de eucaliptos nos arranjos espaciais avaliados. Foi aceita a hipótese de nulidade no teste de identidade de modelos não linear, indicando a igualdade entre as equações nos arranjos de 3,0 x 0,5 e 3,0 x 1,0 m. Para uma distância de 3,0 metros entre fileiras, quanto maior a distância entre plantas, mais cônica é a forma do fuste. A rede neural artificial estimou com precisão o afilamento dos fustes, distinguindo as variações na forma dos fustes em virtude dos diferentes arranjos espaciais. A rede neural artificial estimou com precisão os diâmetros a qualquer altura especificada. As estimativas das alturas a qualquer diâmetro especificado, obtidas pela RNA e pelo modelo de taper de Garay, apresentaram valores de erros percentuais acentuados na base dos fustes, em todos os arranjos espaciais. Os fustes nos arranjos de 3,0 x 0,5 e 3,0 x 3,0 m, apresentaram a forma média de um parabolóide, já os fustes no arranjo de 10,0 x 4,0 m, a forma média de um tronco de cone. Os fustes nos arranjos espaciais 3,0 x 0,5 e 3,0 x 3,0 m, assumem as formas de um tronco de neilóide, um tronco de cone e um parabolóide, nas proporções de 10,96; 43,81 e 45,14 %, e de 14,58; 37,76 e 47,66 %, respectivamente. Os fustes referentes ao arranjo espacial 10,0 x 4,0 m, assumem as formas de um tronco de neilóide e de um tronco de cone, nas proporções de 20,78 e 79,30 %, respectivamente, em relação à altura total.