Estimação do volume de árvores utilizando redes neurais artificiais

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: Görgens, Eric Bastos
• Orientador(a): Leite, Hélio Garcia
• Banca de defesa: Soares, Carlos Pedro Boechat , Souza, Agostinho Lopes de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
• Programa de Pós-Graduação: Mestrado em Ciência Florestal
• Departamento: Manejo Florestal; Meio Ambiente e Conservação da Natureza; Silvicultura; Tecnologia e Utilização de
• País: BR
• Palavras-chave em Português: Árvores; Volume; Rerdes neurais; Inventário florestal
• Palavras-chave em Inglês: Tree volume; Neural nets; Forest inventory
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL::MANEJO FLORESTAL
• Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/3068

Artificial neural networks (ANNs) consist of a processing unit network interconnected by adjustable weights. Each unit has a mathematical function that processes the sum of inputs of the respective neuron, generating an output value. This value is then passed on to all the other neurons of the next layer. Such nets are known as multi-layer feed forward neural nets. ANNs can have several applications, such as function approximation. Tree volume estimate is commonly used in forest inventories to determine tree volume without the need to fell the trees. Some ANN data pre-processing forms and architecture were tested by using tree scaling from different forest enterprises. Some of the nets obtained presented unbiased estimates, and thus can be used for estimating tree volume.