@MASTERSTHESIS{ 2016:915852093,
 	title = {Uso de redes neurais artificiais e métodos tradicionais na estimativa do volume do fuste de Eucalyptus spp., na região do Polo Gesseiro do Araripe},
 	year = {2016},
 	url = "http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/7405",
 	abstract = "Uma das maneiras de tornar mais eficiente a estimativa do volume das árvores de Eucalipto é a aplicação de ferramentas capazes de tornar as estimativas bem próximas do real. O objetivo deste trabalho foi comparar duas formas de estimativas de volume: modelos matemáticos por meio de métodos de regressão e redes neurais artificiais. O conjunto de dados utilizado resultou da segunda rotação do experimento contendo 15 clones, de Eucalyptus spp., Implantados na Estação Experimental do Instituto Agronômico de Pernambuco (IPA), localizada na região de Araripe, Pernambuco. O conjunto de dados foi composto por 2199 árvores, cubadas pelo método de Smalian. Foi mensurada a altura total, altura do fuste e diâmetros em várias posições no fuste. Para modelagem, as árvores foram agrupadas utilizando o teste de Skott-Knott, por clone e para todos os clones juntos. A avaliação dos ajustes da Rede Neural Artificial (RNA) considerou duas formas de entrada das variáveisindependentes: a) seções de volume e b) diâmetro à altura do peito (DAP) e altura total (Ht). O desempenho dos modelos matemáticos e RNA foi baseado no índice de adaptação de Schlaegel (𝐼𝐴𝑎𝑗), erro quadrático médio em percentual (RMSE%) e análise gráfica de resíduos. De acordo com os resultados obtidos, o modelo de Schumacher-Hall apresentou melhor desempenho estatístico para estimar o volume individual de Eucalyptus spp. A Rede Neural Artificial considerando o volume das seções como variáveis de entrada foi superior quando comparado com DAP e Ht como variáveis de entrada. O modelo de Silva-Borders e as Redes Neurais Artificiais considerando o volume das seções como variáveis de entrada são mais práticos para estimar o volume porque não consideram a variável Ht, que é muitas vezes difícil de medir no campo e onerosa.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural de Pernambuco},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais},
 	note = {Departamento de Ciência Florestal}
}