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MÁQUINAS DE VETORES DE SUPORTE PARA ESTIMAR VOLUME DE ÁRVORES DE EUCALIPTO

RESUMO

O presente trabalho objetivou-se testar a aplicação da técnica de Máquinas vetores de suporte (SVM) para a estimação do volume de árvores de eucalipto. Os dados utilizados neste estudo foram provenientes de cubagens de 2.307 árvores de povoamentos clonais híbridos (Eucalyptus grandis x Eucalyptus urophylla) localizados no sul da Bahia. Na definição de estratificação de cubagens tradicionalmente usada foram definidos 53 estratos (definidos pela estratificação projeto e clone). Ajustou-se o modelo de Schumacher e Hall para cada estrato. As SVM foram construídas para correlacionar o volume das árvores em função das demais variáveis independentes que podem ser numéricas como dap e altura, e categórica como material genético e projeto. As estimativas foram analisadas empregando estatísticas e análise gráfica de resíduos. A análise gráfica consistiu na inspeção estatística da dispersão dos erros (resíduos) percentuais em relação aos valores observados, bem como na análise do histograma de resíduos. As estatísticas empregadas foram a correlação entre os volumes estimados e observados. O modelo de Schumacher e Hall apresentou a correlação entre valores observados e estimados de 0,993, sendo que a SVM ajustada apresentou correlação de 0,994. A tecnologia das SVM apresentou boa adequação ao problema, sendo esta possível de utilização para previsão volumétrica da produção de florestas plantadas.

Palavras-chave:
Volume equations; Machines Learning; Schumacher and Hall

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