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Aplicação de redes neurais artificiais para estimativa de produção florestal utilizando imagens Landsat 7

DOI: http://dx.doi.org/10.12702/VIII.SimposFloresta.2014.8-528-1 

 

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Pablo F. Lopes1, Thaissa R. Teixeira1, Ricardo R. Oliveira Neto1, Herberth M. Maia1, Camila B. Costa1, Gustavo F. S. Fernandes1, Leonardo P. Fardin1 & Daniel H.B Binoti1

 

Resumo: As metodologias tradicionalmente utilizadas para quantificar o estoque de madeira demandam recursos humanos e financeiros. As redes neurais artificiais e o sensoriamento remoto têm se mostrado alternativas potenciais para a quantificação de biomassa florestal. Diante disso, o trabalho propõe uma metodologia que utilize dados de imagens gratuitas do satélite Landsat 7 juntamente com técnicas de inteligência artificial para estimação do volume de madeira em uma floresta de eucalipto na região de Açucena, MG. Para tal, foram selecionadas as imagens das bandas 1, 2, 3, 4, 5 e 7 da área de estudo. Treinou-se uma rede neural artificial (RNA) utilizando como variável contínua o volume (m3/ha). Como resultado obteve-se que 76,67 % dos valores estimados em nível de parcela se encontram entre +2% de erro, indicando um resultado promissor para estimar a produção florestal a partir de dados de imagens de baixa resolução espacial.

Palavras-chave: imagens digitais, inteligência artificial, inventário florestal

 

1 Universidade Federal de Viçosa (pfalcol@dapflorestal.com.br; thaisa.teixeira@ufv.br; manejo@dapflorestal.com.br; dapgeo@dapflorestal.com.br; mila_ufv@yahoo.com.br; gustavo.fernandes@ufv.br; leonardo.fardin@ufv.br; daniel.binoti@dapflorestal.com.br)

 

Literatura Citada

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