
Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Dantas, Daniel | - |
| Autor(es): dc.creator | Terra, Marcela de Castro Nunes Santos | - |
| Autor(es): dc.creator | Schorr, Luis Paulo Baldissera | - |
| Autor(es): dc.creator | Calegario, Natalino | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T11:37:45Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T11:37:45Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-05-25 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-05-25 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/50009 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1143874 | - |
| Descrição: dc.description | The increasing awareness of global climate change has drawn attention to the role of forests as mitigators of this process as they act as carbon sinks to the atmosphere. Understanding the process of carbon storage in forests and its drivers, as well as presenting consistent models for their estimation, is a current demand. In this sense, the aim of this study was to evaluate the performance of machine learning techniques: support vector machines (SVM) and to propose a new nonlinear model extracted from the training of an artificial neural network (ANN) in the modeling of above ground carbon stock in a secondary semideciduous forest. SVM and ANN construction and training process considered independent variables selected by stepwise: minimum DBH (diameter of breast height - 1.3 m), maximum DBH, mean DBH, total height and number of trees, all by plot. SVM and the model extracted from ANN were applied to the data set intended for validation. Both techniques presented satisfactory performance in modeling carbon stock by plot, with homogeneous distribution and low dispersion of residues and predicted values close to those observed. Analysis criteria indicated superior performance of the model extracted from the artificial neural network, which presented a mean relative error of 6.94 %, while the support vector machine presented 13.52 %, combined with lower bias values and higher correlation between predictions and observations. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidad Austral de Chile, Facultad de Ciencias Forestales | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution-NonCommercial 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution-NonCommercial 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | acesso aberto | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | - |
| ???dc.source???: dc.source | Bosque | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Artificial intelligence | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Artificial neural networks | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Support vector machines | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Forest biomass | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Carbon stock prediction | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais artificiais | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Máquinas vetoriais de suporte | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Biomassa florestal | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Predição do estoque de carbono | - |
| Título: dc.title | Machine learning for carbon stock prediction in a tropical forest in Southeastern Brazil | - |
| Título: dc.title | Aprendizaje de máquina para la predicción de reservas de carbono en un bosque tropical en el sureste de Brasil | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Artigo | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: