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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/49056
Título: | Predição de volume em florestas plantadas utilizando escaneamento com laser aerotransportado e aprendizagem de máquinas |
Título(s) alternativo(s): | Volume prediction in planted forests using airborne laser scanning and machine learning |
Autores: | Carvalho, Luís Marcelo Tavares de Carvalho, Luís Marcelo Tavares de Ferreira, Maria Zélia Calegário, Natalino |
Palavras-chave: | Escaneamento aéreo com laser Manejo florestal LiDAR Inventário florestal Aprendizagem de máquinas Airborne laser scanning Forest management Forest inventory Machine learning |
Data do documento: | 28-Jan-2022 |
Editor: | Universidade Federal de Lavras |
Citação: | FERREIRA, F. C. Predição de volume em florestas plantadas utilizando escaneamento com laser aerotransportado e aprendizagem de máquinas. 2021. 49 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Florestal) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2022. |
Resumo: | The management of planted forest have been increasing the necessity for more and fast information, in quantity and quality, to base its decision-making. Due to it, the present work aiming compare the volumetric estimative obtained by the forest inventory using the conventional method, based on the mean and standard deviation of the sampled units, and a method that uses data from airborne laser scanning (ALS) of the stands of the forest to generate maps with the volume of wood. In the ALS inventory, three different modeling methods were tested: linear model adjusted by ordinary least squares (OLS), Random Forest (RF) and Support Vector Machines (SVM). The models were trained and validated by the holdout method for 200 times, evaluating in the end the mean of the coefficient of determination (R²) and the root mean square error (RMSE). The model that obtained the best result was the linear model with R² of 53.74% and RMSE of 20,19 m³/ha. When comparing conventional and ALS inventory methods, both had low inventory errors. It can be concluded that the use of ALS inventories is promising for the forest sector. |
URI: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/49056 |
Aparece nas coleções: | Engenharia Florestal - Mestrado (Dissertações) |
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