ASSESSING ALTERNATIVES TO ESTIMATE THE STEM VOLUME OF A SEASONAL SEMI-DECIDUOUS FOREST

Authors

  • Jadson Coelho de Abreu Universidade do Estado do Amapá/Professor Assistente. Universidade Federal de Viçosa/Doutorando.
  • Carlos Pedro Boechat Soares Universidade Federal de Viçosa/Professor Titular
  • Helio Garcia Leite Universidade Federal de Viçosa/Professor Titular

DOI:

https://doi.org/10.5380/rf.v47i4.54259

Keywords:

Keywords, Stem volume, artificial neural networks, support vector machines, hybrid linear models, uneven-aged forest.

Abstract

The objective of this study was to evaluate the use of linear and hybrid linear models, artificial neural networks (ANN) and support vector machine (SVM) in the estimation of the stem volume in a Seasonal Semi-deciduous Forest. Cubing data of 99 sample-trees of 15 species were used for this purpose. After analysis, we verified that the inclusion of the species as random effect did not contribute to increase the accuracy of the estimates in the structure of a hybrid model. Artificial neural networks and support vector machines, including species as input categorical variables, were the best alternatives to estimate the stem volume of trees of the Seasonal Semi-deciduous Forest.

 

Author Biographies

Jadson Coelho de Abreu, Universidade do Estado do Amapá/Professor Assistente. Universidade Federal de Viçosa/Doutorando.

Atualmente é Professor Assistente na Universidade do Estado do Amapá UEAP e Doutorando em Ciência Florestal na Universidade Federal de Viçosa UFV. Possui graduação  em Engenharia Florestal na UEAP 2010, Mestrado em Ciências Florestais na Universidade Federal Rural de Pernambuco UFRPE (2012). Tem experiência na área de Recursos Florestais e Engenharia Florestal, com ênfase em Biometria e Manejo florestal, atuando principalmente nos seguintes temas: Estatística Experimental, Inventário Florestal, Modelos Matemáticos, Mensuração Florestal. 

Carlos Pedro Boechat Soares, Universidade Federal de Viçosa/Professor Titular

Possui graduação em Engenharia Florestal na UFV; Mestrado e doutorado em Ciência Florestal na UFV; Pós-doutorado na Universidade da Florida. Atualmente é Professor Titular da Universidade Federal de Viçosa. É revisor e editor-científico da Revista Árvore e revisor das revistas científicas: Scientia Forestalis (IPEF), Ciência Florestal (UFSM), Revista Brasileira de Ciências Agrárias e CERNE (UFLA). É professor do curso de graduação em Engenharia Florestal da UFV. Orienta estudantes de mestrado e doutorado na pós-graduação em Ciência Florestal (UFV). Desenvolve trabalhos na área de Mensuração e Manejo Florestal, Dendrometria e Inventário Florestal. É pesquisador/bolsista do CNPq (nível 1D).

Helio Garcia Leite, Universidade Federal de Viçosa/Professor Titular

Possui graduação em Engenharia Florestal pela Universidade Federal de Viçosa (1986), mestrado em Ciências Florestal (1989) e doutorado em Ciências Florestal (1993) pela Universidade Federal de Viçosa. É professor da UFV desde 1992 onde atualmente é Professor Titular . É Bolsista Nível 1A no CNPq. Tem experiência na área de Recursos Florestais e Engenharia Florestal, com ênfase em Manejo Florestal, atuando principalmente nos seguintes temas: métodos estatísticos, inventário, mensuração e manejo de florestas equiâneas, modelagem e manejo de florestas submetidas a desbastes, programação matemática, modelos estocásticos, sistemas de suporte a decisão, redes neurais artificiais, máquinas de vetores suporte, automatos celulares, metaheurísticas e ferramentas KDD

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Published

2018-03-08

How to Cite

de Abreu, J. C., Soares, C. P. B., & Leite, H. G. (2018). ASSESSING ALTERNATIVES TO ESTIMATE THE STEM VOLUME OF A SEASONAL SEMI-DECIDUOUS FOREST. Floresta, 47(4), 375–382. https://doi.org/10.5380/rf.v47i4.54259

Issue

Vol. 47 No. 4 (2017)

Section

Artigos

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