TAPE MODELING OF EUCALYPTUS STEM IN CROP-LIVESTOCK-FORESTRY INTEGRATION SYSTEMS

Autores

  • Clebson Lima Cerqueira Doutorando em Engenharia Florestal pela Universidade Federal do Paraná-UFPR
  • Julio Eduardo Arce Universidade Federal do Paraná-UFPR
  • Diogo Guido Streck Vendruscolo Proterra Florestal, Alto Boa Vista, MT, Brasil.
  • Cícero Jorge Fonseca Dolácio Universidade Federal do Paraná-UFPR
  • Sérgio Vinícios Serejo da Costa Filho Universidade Federal do Paraná-UFPR
  • Helio Tonini Embrapa Pecuária Sul, Bagé, Rio Grande do Sul, Brasil.

DOI:

https://doi.org/10.5380/rf.v49i3.59504

Palavras-chave:

Forest biometry, Artificial intelligence, Nonlinear mixed modeling

Resumo

This paper aims to evaluate and compare the mixed effects modeling and artificial neural networks in order to estimate the taper of eucalyptus in integrated Crop-Livestock-Forestry (iCLF) systems. The data were collected in an experimental area of iCLF, implanted by the Brazilian Company of Farming Research – EMBRAPA Agrossilvipastoril, located in the municipality of Sinop, Mato Grosso State, Brazil. To reach the proposed aim, 165 trees with 51 months of age were scaled for the taper modeling with mixed effects models and artificial neural networks. The performance of these techniques was evaluated through precision measurements and graphical analysis. Mixed effects modeling and artificial neural networks are efficient and recommended in the estimative of taper of eucalyptus in integrated Crop-Livestock-Forestry system; however, despite both evaluated techniques present accurate results in predicting the taper of the sampled trees, the artificial neural network predicts values with greater precision than the modeling of mixed effects.

Biografia do Autor

Clebson Lima Cerqueira, Doutorando em Engenharia Florestal pela Universidade Federal do Paraná-UFPR

Doutorando em Engenharia Florestal pela Universidade Federal do Paraná-UFPR, manejo florestal, funções de afilamento.

Julio Eduardo Arce, Universidade Federal do Paraná-UFPR

Universidade Federal do Paraná, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal, manejo florestal, pesquisa operacional para fins florestais.

Diogo Guido Streck Vendruscolo, Proterra Florestal, Alto Boa Vista, MT, Brasil.

Proterra Florestal, Alto Boa Vista, MT, Brasil, manejo florestal, silvicultura, inteligência artificial.

Cícero Jorge Fonseca Dolácio, Universidade Federal do Paraná-UFPR

Universidade Federal do Paraná, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal, manejo florestal, inteligência artificial.

Sérgio Vinícios Serejo da Costa Filho, Universidade Federal do Paraná-UFPR

Universidade Federal do Paraná, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal, manejo florestal, inteligência artificial.

Helio Tonini, Embrapa Pecuária Sul, Bagé, Rio Grande do Sul, Brasil.

Pesquisador da Embrapa Pecuária Sul, Bagé, Rio Grande do Sul, Brasil, manejo florestal, silvicultura.

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Publicado

16-07-2019

Como Citar

Cerqueira, C. L., Arce, J. E., Vendruscolo, D. G. S., Dolácio, C. J. F., da Costa Filho, S. V. S., & Tonini, H. (2019). TAPE MODELING OF EUCALYPTUS STEM IN CROP-LIVESTOCK-FORESTRY INTEGRATION SYSTEMS. Floresta, 49(3), 493–502. https://doi.org/10.5380/rf.v49i3.59504

Edição

v. 49 n. 3 (2019)

Seção

Artigos

Licença

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