Submitted by M?rden L?les (marden.inacio@ufvjm.edu.br) on 2016-07-20T19:16:36Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Eduarda_Gabriela_Santos_Cunha.pdf: 1983745 bytes, checksum: d73e76b249ad6c1b32a34d0755d35679 (MD5) / Rejected by Rodrigo Martins Cruz (rodrigo.cruz@ufvjm.edu.br), reason: renomear arquivo on 2016-07-21T16:57:59Z (GMT) / Submitted by M?rden L?les (marden.inacio@ufvjm.edu.br) on 2016-07-21T17:39:15Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Eduarda_Gabriela_Santos_Cunha.pdf: 1983745 bytes, checksum: d73e76b249ad6c1b32a34d0755d35679 (MD5) / Approved for entry into archive by Rodrigo Martins Cruz (rodrigo.cruz@ufvjm.edu.br) on 2016-07-22T15:39:40Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Eduarda_Gabriela_Santos_Cunha.pdf: 1983745 bytes, checksum: d73e76b249ad6c1b32a34d0755d35679 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-22T15:39:40Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Eduarda_Gabriela_Santos_Cunha.pdf: 1983745 bytes, checksum: d73e76b249ad6c1b32a34d0755d35679 (MD5) Previous issue date: 2015 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / RESUMO CUNHA, E. G. S. Quantifica??o de biomassa em floresta estacional semidecidual por meio de redes neurais artificiais. 2015. 77 p. (Disserta??o ? Ci?ncia Florestal) ? Universidade Florestal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, Diamantina, 2015. A predi??o de biomassa em florestas naturais ? complexa devido ? varia??o de esp?cies, de est?gio sucessional, caracter?sticas ed?ficas e clim?ticas das ?reas, dentre outras, e isso gera uma grande demanda de informa??es para que se tenha estimativas de biomassa confi?veis. O objetivo deste estudo foi de quantificar a biomassa arb?rea a?rea de um fragmento de floresta Estacional Semidecidual em Minas Gerais - MG por meio de redes neurais artificiais (RNA). Assim como, avaliar a influ?ncia das vari?veis categ?ricas fitofisionomia (FT), infesta??o de cip? (CP), qualidade de copa (QC) e coeficiente de De Liocourt (q) na estimativa de biomassa. Foi empregada a t?cnica de valida??o cruzada (cross-validation) para defini??o da topologia e valida??o das redes, em que a estimativa de erro global ? calculada como a m?dia das k estimativas de erro de cada itera??o (admitiu-se k=10).Variou-se o n?mero de neur?nios na camada escondida e avaliou-se a m?dia e o desvio padr?o do erro m?dio quadr?tico (EMQ) dos resultados da valida??o cruzada para definir o n?mero de neur?nios na camada escondida, que melhor se adequou ao problema. Para definir a RNA mais adequada para cada situa??o, uma nova valida??o cruzada foi realizada e avalia??o se deu pelos ajustes das RNA (EMQ, ? ,Bias e Vari?ncia) e an?lise gr?fica dos res?duos. A biomassa observada m?dia foi de 110,81 t.ha-1 e a biomassa m?dia estocada por hectare foi estimada em 114,41 t.ha-1 pela RNA 3 e 116,34 t.ha-1 pela RNA 7. As RNA 3(vari?veis de entrada: DAP, d, Hf, Vt, CP) e 7(vari?veis de entrada: DAP, d, Ht, Vt, CP, QC) se ajustaram melhor, obtendo menores res?duos. No entanto, a RNA 7 que cont?m CP e QC associadas como vari?vel de entrada da rede, teve bom desempenho devido ? contribui??o da vari?vel CP, visto que a RNA 4 que cont?m apenas QC n?o foi precisa na maioria das parcelas, esse fato pode estar relacionado a maior subjetividade na avalia??o da qualidade de copa. A RNA 3 foi mais adequada visando simplicidade na coleta de campo, acarretando menor tempo e custo. / Disserta??o (Mestrado) ? Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia Florestal, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2015. / ABSTRACT CUNHA, E. G. S. Biomass quantification in semideciduous forest through artificial neural networks. 2015. 77 p. (Disserta??o ? Ci?ncia Florestal) ? Universidade Florestal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, Diamantina, 2015. The prediction of biomass in natural forests is complex due to the variation of species in successional stages, characteristics of soil and climate of areas, among other things, and this generates a large demand for information in order to produce reliable biomass estimates. This study aimed to quantify the aerial tree biomass from a fragment of semideciduous forest in Minas Gerais - MG through artificial neural networks (ANN). Moreover, this study evaluated the influence of categorical variables including phytophysiognomy, vine infestation, canopy quality and the De Liocourt quotient in estimation of biomass. All the analysis was done using R software, using the cross-validation technique to define the topology and validation of networks, wherein the global error estimate is calculated as the average of k error estimates of each iteration (assuming k = 10). The number of neurons in the hidden layer varied, and the mean and standard deviation of the mean square error (MSE) were evaluated by the results of cross-validation in order to determine the number of neurons in the hidden layer, which best adapted to the problem. To determine the most appropriate ANN in each situation, a new cross-validation was conducted and the evaluation was completed using the results of the ANN (MSE, Correlation coefficient, Bias and Variance) and graphical residue analysis. The average observed biomass was 110.81 t.ha-1 and the average stored biomass per hectare was estimated to be 114.41 t.ha-1 using ANN 3 and 116.34 t.ha-1 using 7 ANN. This study found that the ANN 3 (input: DAP, d, Hf, Vt, CP) and 7(input: DAP, d, Ht, Vt, CP, QC) had greater precision than the other ANNs, obtaining smaller residue. However, due to the association of vine infestation and crown quality in ANN 7 as input variable network, the good performance possibly because of the variable contribution of the vine infestation, whereas ANN 4 which contains only canopy quality was not more accurate in the majority of plots, this may be related to greater subjectivity in assessing the canopy quality, and in this way. ANN 3 was more appropriate in terms of simplifying field sampling, leading to reduced time and cost.

Ministério da Educação, Universidade Federal Rural da Amazônia e Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais. / The objective of this study was to compare the methodologies used to measure the volume of standing bark in natural forests, using regression analysis, mean shape factor, 0.7 form factor proposed by Heinsdijk & Bastos (1963) and artificial neural networks training in a dense ombrophilous forest in the municipality of Breu Branco-PA. A total of 576 trees were sown by the Smalian methodology and the information from 476 trees was used to estimate the coefficients of the volumetric equations and average form factor. 100 trees were also used, different from the 476 trees for data validation and normality. Three models of single entry and three of double entry were adjusted. The criteria used to select the best models were R²aj, Syx%, Syxr%, RQME, AIC, VP and waste distribution. Three thousand RNAs were trained for each analysis of tree volume estimation, using quantitative variables (DBH and commercial height) and qualitative (species). RQME parameters, Correlation Coefficient, Bias and graph analysis were used for the best RNA estimation. All volume estimates were compared to the volume cubed by the Smalian methodology and it was found that in this study there was no significant difference at a 95% probability between them. / Este estudo teve como objetivo comparar as metodologias utilizadas para mensurar o volume com casca de madeira em pé em florestas naturais, por meio da análise de regressão, fator de forma médio, fator de forma 0,7 proposto por Heinsdijk & Bastos (1963) e treinamento de Redes Neurais Artificiais em uma floresta ombrófila densa no município de Breu Branco-PA. Foram cubadas 576 árvores pela metodologia de Smalian e utilizadas as informações de 476 árvores, para estimativa dos coeficientes das equações volumétricas e fator de forma médio, também foram utilizadas 100 árvores diferentes das 476 arvores para validação e normalidade dos dados. Foram ajustados três modelos de simples entrada e três de dupla entrada. Os critérios utilizados para seleção dos melhores modelos foram R²aj, Syx%, Syxr%, RQME, AIC, VP e distribuição dos resíduos. Foram treinadas 3000 RNA para cada análise de estimativa de volume da árvore, utilizando variáveis quantitativas (DAP e Altura comercial) e qualitativa (espécie). Para a melhor estimativa da RNA foram utilizados os parâmetros RQME, Coeficiente de Correlação, Viés e análise de gráfico. Todas as estimativas de volumes foram comparado com o Volume cubado pela metodologia Smalian e verificou-se que neste estudo não obtiveram diferença significativa a uma probabilidade de 95% entre elas.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The aim of this study was to determine sample sufficiency for phytosociological studies and inventories of wood in a forest area of Miombo woodland in Mocuba district, Zambezia province, Mozambique. The study area was represented by a systematic sampling grid that contains 128 sampling units ranging from 0.1 to 1.0 ha, inserted into 16 tracks, with eight units in each, arranged randomly and independent of each other. All individuals with Cbh ≥ 31.5 cm were measured and identified. Obtained the parameters of the floristic composition, horizontal structure, diversity using Shannon-Wienner, by the evenness index of Pielou and sampling sufficiency was evaluated based on analysis of curve species/area. The behavior of the diameter distribution curves were fitted to the treatment function Meyer and statistically compared by Chi-square (χ2), adopting α = 5% and was found by analysis of covariance showed that the same level differences and gradients among themselves. The selection of the size of the sampling units was based on the stability of the coefficient of variation in the relative sampling error; the fewer sized sampling units and the practicality of applying the methodology in the field. In the area 36535 individuals distributed, on average occurred in 516.6 ind.ha-1, with a mean basal area of 26.21 m2.ha-1. The richest botanical family was Fabaceae. The most important species was the Brachystegia spiciformis forest showed a high species diversity and evenness. Observed stability curve species/area from 4.0 ha area covered with the occurrence of 86 species. The diameter distribution curves were not adherent by χ2 test for size 0.1 ha and 0.25 ha and covariance analysis showed no difference in slope between level and sizes can use a single regression. The sampling units of 0.25 ha (50m x 20m) had lower sampling errors of 10% in the estimation of basal area for groups of commercial species. The estimated basal area at the species level was found to be not accurate due to the low frequency of individuals per hectare / O objetivo do presente trabalho foi o de determinar a suficiência amostral para estudos fitossociológicos e para estoques de madeira numa área de floresta de Miombo, no distrito de Mocuba, província da Zambézia, Moçambique. A área estudada foi representada por uma grade amostral sistemática que contém 128 unidades amostrais variando de 0,1 a 1,0 ha, inseridas em 16 faixas, com oito unidades em cada, dispostas aleatoriamente e independentes entre si. Todos os indivíduos lenhosos com Cap ≥ 31,5 cm foram medidos e identificados. Obtiveram-se os parâmetros da composição florística, estrutura horizontal, diversidade pelo índice de Shannon-Wienner, a equabilidade pelo índice de Pielou e a suficiência amostral foi avaliada com base na análise da curva espécie/área. O comportamento das curvas de distribuição diamétrica para os tratamentos foram ajustadas pela função de Meyer e comparadas estatisticamente pelo teste de Chi-quadrado (χ2), adotando α=5% e verificou-se, pela análise de covariância, se as mesmas apresentavam diferenças de níveis e inclinações entre si. A seleção do tamanho das unidades amostrais foi baseada na estabilidade do coeficiente de variação, no erro de amostragem relativo, no menor número dimensionado de unidades amostrais e na praticidade da aplicação da metodologia em campo. Na área, ocorreram 36535 indivíduos distribuídos, em média 516,6 ind.ha-1, e com área basal média de 26,21 m2.ha-1. A família botânica mais rica foi a Fabaceae. A espécie mais importante foi a Brachystegia spiciformis e a floresta mostrou-se com alta diversidade de espécie e equabilidade. Observou-se a estabilidade da curva espécie/área a partir de 4,0 ha de área amostrada com a ocorrência de 86 espécies. As curvas de distribuição de diâmetro não se mostraram aderentes pelo teste χ2 para os tamanhos 0,1 ha e 0,25 ha e a análise de covariância não mostrou diferença de inclinação e nível entre os tratamentos podendo-se usar uma única regressão. As unidades amostrais de 0,25 ha (50m x 20m) apresentaram erros de amostragem inferiores a 10% na estimativa de área basal para os grupos de espécies comerciais. A estimativa da área basal em nível de espécie mostrou-se não precisa devido à baixa frequência de indivíduos por hectare.