Resumo: O objetivo deste trabalho foi comparar métodos para obtenção do índice de sítio para povoamentos de eucalipto (Eucalyptus spp.), bem como avaliar seus impactos na estabilidade desse índice em bases de dados com e sem a presença de “outliers”. Foram testados três métodos, com uso de regressão linear, regressão quantílica e rede neural artificial. Foram utilizadas 22 parcelas permanentes de inventário florestal contínuo, medidas em árvores com idade de 23 a 83 meses. Os outliers foram identificados com uso de gráfico de boxplot. A rede neural artificial proporcionou melhores resultados que as regressões linear e quantílica, tanto para as estimativas de altura dominante quanto do índice de sítio. A estabilidade da classificação do índice de sítio obtida pela rede neural artificial também foi melhor que a obtida com os outros métodos, independentemente da presença ou da ausência de outliers na base de dados. Isso indica que a rede neural artificial é uma técnica sólida de modelagem na presença de outliers. Quando a causa da presença de outliers na base de dados não é conhecida, eles podem ser mantidos nela se técnicas como as de redes neurais artificiais ou de regressão quantílica forem utilizadas.

Abstract: The objective of this work was to compare methods of obtaining the site index for eucalyptus (Eucalyptus spp.) stands, as well as to evaluate their impact on the stability of this index in databases with and without outliers. Three methods were tested, using linear regression, quantile regression, and artificial neural network. Twenty-two permanent plots from a continuous forest inventory were used, measured in trees with ages from 23 to 83 months. The outliers were identified using a boxplot graphic. The artificial neural network showed better results than the linear and quantile regressions, both for dominant height and site index estimates. The stability obtained for the site index classification by the artificial neural network was also better than the one obtained by the other methods, regardless of the presence or the absence of outliers in the database. This shows that the artificial neural network is a solid modelling technique in the presence of outliers. When the cause of the presence of outliers in the database is not known, they can be kept in it if techniques as artificial neural networks or quantile regression are used.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar a aplicação do escaneamento a laser aerotransportado (ALS) na realização de inventário de povoamentos de eucalipto, em larga escala, por meio do método de individualização de árvores, bem como propor um novo método para estimativa dos diâmetros das árvores em função das alturas obtidas a partir da nuvem de pontos. O estudo foi conduzido em floresta de 1,681 ha, composta por oito povoamentos de eucalipto com idades entre quatro e sete anos. Após o escaneamento, foram obtidas as alturas das árvores pelo algoritmo de máximos locais, e o estoque total de madeira, pela soma dos volumes individuais. Para determinar os diâmetros das árvores, foram utilizadas regressões ajustadas a partir de dados medidos em parcelas de inventário. Os resultados foram comparados às estimativas obtidas via amostragem de campo. O sistema de equações proposto é adequado para ser aplicado aos dados de altura derivados da nuvem de pontos do ALS. O método de individualização de árvores com o filtro de máximos locais é eficiente para estimar o número de árvores e o estoque de madeira a partir dos dados do ALS, desde que os resultados sejam previamente calibrados com o inventário de campo.

Abstract: The objective of this work was to evaluate the application of airborne laser scanning (ALS) to a large-scale eucalyptus stand inventory by the method of individual trees, as well as to propose a new method to estimate tree diameter as a function of the height obtained from point clouds. The study was carried out in a forest area of 1,681 ha, consisting of eight eucalyptus stands with ages varying from four to seven years. After scanning, tree heights were obtained using the local maxima algorithm, and total wood stock by summing up individual volumes. To determine tree diameters, regressions fit using data measured in the inventory plots were used. The results were compared with the estimates obtained from field sampling. The equation system proposed is adequate to be applied to the tree height data derived from ALS point clouds. The tree individualization approach by local maxima filters is efficient to estimate number of trees and wood stock from ALS data, as long as the results are previously calibrated with field data.

RESUMO Vários métodos têm sido propostos para realizar a classificação de sítio para produção de madeira. No entanto, há necessidade frequente de se obter a capacidade produtiva do local antes mesmo do estabelecimento da floresta. Isto motivou a aplicação das Redes Neurais Artificiais (RNA) para classificação de sítio. Desta forma, o método tradicional da curva guia (CG) foi comparado com a RNA sem medidas do povoamento como variáveis preditivas. Além disso, diferentes configurações de RNA foram testadas. As variáveis utilizadas para treinamento da RNA foram: variáveis climáticas, tipos de solo, espaçamento e material genético. Os resultados obtidos pela RNA e CG foram comparados com as classes de referência, definidas utilizando altura dominantes de povoamentos observadas no sétimo ano de idade. A comparação foi realizada utilizando o coeficiente Kappa (K) e análise descritiva. Os resultados mostraram que a função de custo “entropia cruzada” e a função de ativação da camada de saída “softmax” foram melhores para este propósito. A classificação pela RNA resultou em uma “concordância substancial” com a classificação observada, contra uma “concordância moderada” gerada pela CG. A mudança no padrão de crescimento das árvores durante o tempo dificultou a classificação pela CG. Entretanto, este método mostrou alta eficiência na classificação quando dados em idades próximas à de referência estão disponíveis. Além disso este método pode ser aprimorado se outras técnicas avançadas de regressão forem aplicadas. Porém o método da RNA apresentado aqui não é sensível à instabilidade do crescimento e permite classificar locais sem registro de plantios anteriores.

ABSTRACT Several methods have been proposed to perform site classification for timber production. However, there is frequent need to assess site productive capacity before forest establishment. This has motivated the application of Artificial Neural Networks (ANN) for site classification. Hereby, the traditional guide curve (GC) procedure was compared to the ANN with no stand measures as input. In addition, different ANN settings were tested to assess the best setting. The variables used to train the ANN were: climatic variables, soil types, spacing and genetic material. The results from the ANN and the GC methods were compared to the observed classes, which were defined using the observed dominant high at the age of seven years. The comparison was performed using the Kappa coefficient (K) and descriptive analysis. The results showed that the cost function “Cross Entropy” and the output activation function “Softmax” were the best for this purpose. The ANN classification resulted in substantial agreement with the observed indices against a moderate agreement of the GC procedure. The change in growth patterns throughout the rotation may have hindered the proper classification by the CG method, which does not happen with the ANN. Moreover, the GC method shows efficiency on classification in cases which data from stands at the age close to the reference age are available. Also, it could be possible to improve its accuracy if another advanced regression techniques were applied. However, the ANN method presented here is not sensible to growth instability and allows classifying sites with no plantation history.

Objetivou-se, neste estudo, avaliar a eficiência da função log-Pearson tipo III para a descrição da estrutura diamétrica de povoamentos equiâneos, bem como propor um modelo de distribuição diamétrica utilizando a função. A modelagem realizada pela função log-Pearson tipo III foi comparada com a modelagem realizada com a função Weibull. Para isso, utilizaram-se dados de parcelas permanentes de eucalipto, localizadas na região Centro Oeste do Estado de Minas Gerais. Os modelos de distribuição de diâmetros utilizados basearam-se nos modelos proposto por Nogueira et al. (2005) e foram avaliados em função do RMSE (%) e do coeficiente de correlação entre valores estimados e observados. Todos os ajustes apresentaram aderência aos dados pelo teste de Kolmogorov-Smirnov. Todas as equações ajustadas para a recuperação da distribuição diamétrica apresentaram coeficientes de correlação elevados (superiores a 0,9), podendo ser utilizadas para a modelagem da distribuição diamétrica de povoamentos de eucalipto.

The objective of this study is to evaluate the efficiency of the log-Pearson tipo III function to describe the diameter structure of even-aged stands, and propose a diameter distribution model using the function. The modeling function performed by the log-Pearson tipo III was compared with the modeling performed with the Weibull function. For this we used data from permanent plots of eucalyptus, located in the Midwestern region of Minas Gerais. Adherence to the functions of the data was confirmed by applying the Kolmogorov-Smirnov test (KS). The diameter distribution models used were based on models proposed by Nogueira et al. (2005) and were evaluated in terms of RMSE (%) and the correlation coefficient between estimated and observed values. All fitting to the data presented adherence by the KS test. All equations fitted for the recovery of the diameter distribution showed high correlation coefficients and can be used for modeling the diameter distribution of eucalyptus.

Objetivou-se neste estudo desenvolver e avaliar a aplicação de redes neurais artificiais para a projeção de parâmetros da distribuição Weibull. Utilizaram-se dados de parcelas permanentes de eucaliptos, mensuradas em oito ocasiões. Ajustou-se a função Weibull com dois parâmetros para todas as parcelas e ocasiões, pelo método da máxima verossimilhança. A projeção da distribuição diamétrica foi feita através de redes neurais artificiais. Comparou-se o método proposto com o método tradicionalmente utilizado na modelagem da distribuição diamétrica. Os modelos utilizando RNA apresentaram melhorias na dispersão gráfica dos resíduos, bem como das estatísticas avaliadas. O método proposto mostrou-se superior ao método comumente usado.

The aim of this study is to develop and evaluate the application of artificial neural networks to forecast parameters of the Weibull distribution. We used data from permanent plots of eucalyptus, measured on eight occasions. We adjusted the Weibull function with two parameters for all plots and occasions, by the method of maximum likelihood. The projection of the diameter distribution was made through artificial neural networks. We compared the proposed method to the method traditionally used in modeling the diameter distribution. The models using ANN presented improvements in the graphic dispersion of the residues, as well as the evaluated statistics. The proposed method was superior to the commonly used method.

Objetivou-se propor neste estudo uma metodologia com a utilização de Redes Neurais Artificiais (RNA), para redução do número de árvores a serem cubadas durante o processo de geração de equações volumétricas. Os dados utilizados neste estudo foram provenientes de cubagens de 2.700 árvores de povoamentos clonais de eucalipto localizados no Sul da Bahia. O treinamento das RNA foi feito visando à obtenção de redes para a estimação do volume com e sem casca. Como variáveis de entrada, utilizaram-se o diâmetro à altura do peito - 1,30 m (dap), a altura e os diâmetros nas posições de 0,0; 0,5; 1,0; 1,5; 2,0; e 4,0 m do solo e os volumes obtidos até 2 e 4 m. A precisão do método foi feita com a aplicação do teste L&O. Avaliaram-se também a dispersão dos erros percentuais, o histograma de frequência dos erros percentuais e a raiz do erro quadrático médio (RMSE). A metodologia proposta neste estudo mostrou-se eficiente para a estimação do volume de árvores, sendo indicada para a obtenção do volume total com e sem casca de povoamentos de eucalipto, possibilitando a redução dos custos para a construção de equações volumétricas.

The objective of this study was to propose a methodology by using Artificial Neural Networks (ANN) to reduce the number of trees to be scaled during the process of generating volumetric equations. The data used in this study were originated from measurements of 2,700 trees of clonal eucalyptus plantations located in southern Bahia State, Brazil. The training of ANN was performed in order to obtain networks for estimating the volume with and without bark. As input variables, we used the diameter at breast height (dbh) - 1.30 m, height, and diameter at 0.0, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0 and 4.0 m above the ground and the volumes obtained until 2 and 4 m. The accuracy of the method was carried out using the test L & O. We also evaluated the dispersion of percentage errors, frequency histogram of the percentage error and the root mean square error (RMSE). The methodology proposed in this study proved to be efficient for estimating the volume of trees, and is indicated to obtain the total volume with and without bark of eucalyptus, enabling the reduction of costs for the construction of volumetric equations.

Esse estudo apresenta um modelo de distribuição diamétrica baseado em um modelo de Autômatos Celulares (AC) unidimensionais e redes neurais artificiais (RNA). Cada célula do AC proposto representa uma classe de dap, sendo o estado futuro previsto em função do estado atual dessa célula, do estado de suas quatro células vizinhas e de sua idade atual e futura. Como regra de evolução, utilizou-se uma RNA. A exatidão foi avaliada empregando: o procedimento estatístico proposto por Leite e Oliveira (2002); a relação entre frequência observada e estimada; e o realismo biológico do modelo construído. Dentre as redes treinadas, foram selecionadas as dez que representavam a evolução da distribuição diamétrica com maior exatidão. Dentre essas dez RNA, sete apresentaram valores estimados estatisticamente iguais aos observados (p>0,01). O enfoque de modelagem proposto permite estimar distribuições diamétricas futuras com exatidão.

This study presents a diametric distribution model based on a one-dimensional cellular automata model (CA) and artificial neural network (ANN). Each cell of CA represents a dbh class, with the future state predicted in function of the present state of this cell, of the four neighboring cells and of its present and future age. An ANN was used as rule of evolution. Accuracy was evaluated by applying: statistical procedure proposed by Leite and Oliveira (2002); relation between observed and estimated frequency; and biological realism of the built model. Of the trained networks, were selected the ten representing the evolution of the diameter distribution with greater accuracy. Among these ten ANN, seven had estimated values statistically equal to observed (p>0.01). The proposed modeling approach estimates accurately future diameter distributions.

Objetivou-se neste estudo analisar a aplicação da função Birnbaum-Saunders com três e dois parâmetros e com a utilização do diâmetro mínimo como parâmetro de locação para a descrição da estrutura diamétrica de povoamentos equiâneos de eucalipto, bem como propor um modelo de distribuição diamétrica utilizando a função. A função foi ajustada a dados de parcelas permanentes de inventário, mensuradas em seis idades. A aderência da função aos dados foi comprovada pelo teste de Kolmogorov-Smirnov. Os modelos de distribuição diamétrica propostos apresentaram valores aceitáveis de coeficiente de correlação. A análise gráfica de resíduos não apresentou tendenciosidade para a função de dois parâmetros e γ = dapmin. A função com dois parâmetros e γ = dapmin pode ser utilizada para descrição da distribuição diamétrica de povoamentos de eucalipto.

The objective of this study was to investigate the application of the Birnbaum-Saunders function with three and two parameters and using the minimum diameter as parameter for describing the location diameter structure of eucalypt stands, and propose a model for diameter distribution using the function. The function was fitted to data from the inventory of permanent plots, measured at six ages. The adhesion function of the data was confirmed by Kolmogorov-Smirnov test. The diameter distribution models proposed showed acceptable values of correlation coefficient. The graphic analysis of residues showed no bias for function of two parameters and γ = dapmin. The function with two parameters and γ = dapmin can be used to describe the diameter distribution of eucalypt plantations.

Desenvolveu-se um modelo para o manejo de florestas equiâneas usando-se uma modificação do modelo de Buckman. Foram utilizados na formulação do sistema dados provenientes de povoamentos de Eucalyptus urophylla e Eucalyptus cloeziana localizados na região Norte do Estado de Minas Gerais, Brasil. O modelo proposto gerou estimativas precisas e não tendenciosas para povoamentos não desbastados.

A model to manage even-aged stands was developed using a modification of the Buckman model. Data from Eucalyptus urophylla and Eucalyptus cloeziana stands located in the Northern region of Minas Gerais State, Brazil were used in the formulation of the system. The proposed model generated precise and unbiased estimates in non-thinned stands.