
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 | Costa, Emanuel Arnoni | - |
| Autor(es): dc.creator | Hess, André Felipe | - |
| Autor(es): dc.creator | Finger, César Augusto Guimarães | - |
| Autor(es): dc.creator | Schons, Cristine Tagliapietra | - |
| Autor(es): dc.creator | Klein, Danieli Regina | - |
| Autor(es): dc.creator | Barbosa, Lorena Oliveira | - |
| Autor(es): dc.creator | Borsoi, Geedre Adriano | - |
| Autor(es): dc.creator | Liesenberg, Veraldo | - |
| Autor(es): dc.creator | Bispo, Polyanna da Conceição | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T12:00:17Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T12:00:17Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-10-23 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-10-23 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-08-13 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.ufla.br/handle/1/59601 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://doi.org/10.3390/f13081284 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1152243 | - |
| Descrição: dc.description | Artificial intelligence (AI) seeks to simulate the human ability to reason, make decisions, and solve problems. Several AI methodologies have been introduced in forestry to reduce costs and increase accuracy in estimates. We evaluate the performance of Artificial Neural Networks (ANN) in estimating the heights of Araucaria angustifolia (Bertol.) Kuntze (Brazilian pine) trees. The trees are growing in Uneven-aged Mixed Forests (UMF) in southern Brazil and are under different levels of competition. The dataset was divided into training and validation sets. Multi-layer Perceptron (MLP) networks were trained under different Data Normalization (DN) procedures, Neurons in the Hidden Layer (NHL), and Activation Functions (AF). The continuous input variables were diameter at breast height (DBH) and height at the base of the crown (HCB). As a categorical input variable, we consider the sociological position of the trees (dominant–SP1 = 1; codominant–SP2 = 2; and dominated–SP3 = 3), and the continuous output variable was the height (h). In the hidden layer, the number of neurons varied from 3 to 9. Results show that there is no influence of DN in the ANN accuracy. However, the increase in NHL above a certain level caused the model’s over-fitting. In this regard, around 6 neurons stood out, combined with logistic sigmoid AF in the intermediate layer and identity AF in the output layer. Considering the best selected network, the following values of statistical criteria were obtained for the training dataset (R2 = 0.84; RMSE = 1.36 m, and MAPE = 6.29) and for the validation dataset (R2 = 0.80; RMSE = 1.49 m, and MAPE = 6.53). The possibility of using categorical and numerical variables in the same modeling has been motivating the use of AI techniques in different forestry applications. The ANN presented generalization and consistency regarding biological realism. Therefore, we recommend caution when determining DN, amount of NHL, and using AF during modeling. We argue that such techniques show great potential for forest management procedures and are suggested in other similar environments. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | MDPI | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | acesso aberto | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
| ???dc.source???: dc.source | Forests | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais artificiais | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Manejo florestal | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Araucária | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Modelagem alométrica | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Altura das árvores | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Artificial neural networks | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Forest management | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Allometric modeling | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Tree height | - |
| Título: dc.title | Enhancing height predictions of Brazilian pine for mixed, uneven-aged forests using artificial neural networks | - |
| 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: