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dc.creatorBatista, Fábio de Jesus
dc.date.accessioned2019-11-22T16:14:12Z
dc.date.available2019-11-22T16:14:12Z
dc.date.issued2019-03-01
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/19024
dc.description.abstractThe aim was to estimate the volume (VT) and biomass (BA) of Paricá plantations with machine learning from the images of MSI/SENTINEL-2A, in Ulianópolis, Pará. In three productive areas (PO2, CAP2, and PO) of the species, 56 sample units (UAs) were installed for the forest inventory. The productive capacity was evaluated by the site index (IS) based on ANATRO of 28 dominant trees. Covariance analysis was applied on the IS model. Soil samples were collected from 0-20cm (chemical) and 20-40cm (physical). Three UAs per area were randomized for the harvesting and cubic scaling of the trees. BA was performed by the direct method, considering 10 trees Dg per stand. The T22MHA scene was downloaded from 26/07/2016. In Qgis, a 1A product was generated consisting of stack of bands B2 to B12. In 47 UAs, the reflectance of pixel/band was extracted for the calculation of the vegetation index (IV). GLM was applied to model VT. The estimation of BA was done from the FEBmean. The prediction of VT and BA by the sensor considered 50 IVs and 12 bands, where by cross-validation, the most accurate algorithm was defined among the tested ones (Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and Artificial Neural Network (ANN)). The pre-selection of the 10 most important variables for the spatialization of VTpredicted and BApredicted was performed by the RF. The analysis was done by RStudio 3.5.2. The precision of the inventory was <10% in CAP2 and PO areas, and in PO2 was 13.50%. For the IS, sample errors occurred of 15%, 9%, and 11% for PO2, CAP2, and PO areas, respectively. The model height-age of Schumacher, =3,4531 , was adjusted for GLM from the Gama-Identity distribution. The sites were divided into high (21 to 25m), medium (19 to 21m), and low (15 to 19m) productivity. The high productivity was registered in 80% of the UAs of CAP2, 50% of PO2, and 8% of PO. From the 36º month-old, different growth rate was verified. The covariance analysis differentiates the sites more (PO2 and CAP2) and less (PO) productive. The topographic characteristics, the presence of more clay and moderate soil acidity were relevant to turn CAP2 more conducive to the productivity of the species. The function for the estimation of VT in PO2 (88.96m³.ha-1 ± 14.50) and CAP2 (152.35 m³.ha-1 ± 16.45) was in Naslund – Gaussian. The function for VT in PO (139.37m³.ha-1 ± 28.41) was Meyer – Gaussian. The stem contributed with 86.54% of BA, branches and leaves participated with 8.28% and 5.18%. The BA registered for PO2, CAP2, and PO were 34,53ton.ha-1 ± 5,63; 56,54ton.ha-1 ± 7,75; and 51,93ton.ha-1 ± 11,95, respectively. The comparisons between VTobserved and VTpredicted, defined by ANN showed similarities in CAP2 and in PO. The comparisons between BAobserved and BApredicited calculated by RF showed proportionality in CAP2. The most precise estimation of VT and BA occurred to CAP2. The differences in PO2 and PO do not reflect a statistical problem, but rather spectral mixtures.eng
dc.description.sponsorshipFundação Amazônia de Amaparo a Estudos e Pesquisas, FAPESPApor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectAlgoritmo de aprendizado de máquinaspor
dc.subjectÍndice de vegetaçãopor
dc.subjectParicápor
dc.subjectVolume de madeirapor
dc.subjectUlianópolispor
dc.subjectMachine learning algorithmeng
dc.subjectVegetation indexeng
dc.subjectVolume of timbereng
dc.titleCapacidade produtiva, estimativa de volume e biomassa em plantações de Schizolobium parahyba var. amazonicum com o uso de imagens sentinel 2por
dc.title.alternativeProductive capacity, estimation of volume and biomass in Schizolobium parahyba var. amazonicum plantations using sentinel 2 imageseng
dc.typeTesepor
dc.description.resumoObjetivou-se a estimativa do volume (VT) e da biomassa (BA) de plantações de Paricá, com uso de aprendizado de máquinas, a partir de imagens MSI/SENTINEL-2A, Ulianópolis, Pará. Em três áreas (PO2, CAP2 e PO) produtoras da espécie foram instaladas 56 unidades de amostras (UA’s) para o inventário. A capacidade produtiva foi avaliada pelo índice de sítio (IS), com base na ANATRO de 28 árvores dominantes. Sobre o modelo de IS foi aplicada a análise de covariância. As amostras de solo foram coletadas de 0-20cm (química) e 20-40cm (física). Foram aleatorizadas três UA’s por área para a realização do abate e cubagem rigorosa das árvores. A BA foi realizada pelo método direto, considerando 10 árvores Dg por povoamento. Foi realizado download da cena T22MHA, de 26/07/2016. No Qgis foi gerado um produto 1A composto pela pilha de bandas B2 a B12. Em 47 UA’s foram extraídos a reflectância do pixel/banda, para o cálculo dos índices de vegetação (IV). Para modelagem do VT foi aplicada a GLM. A estimação da BA foi feita a partir do FEBmédio. A predição do VT e da BA pelo sensor considerou 50 IV’s e 12 bandas, onde por validação cruzada, definiu-se o algoritmo mais apropriado dentre os testados (Random Forest (RF), Suport Vector Machine (SVM) e Artificial Neural Network (ANN)). Pelo RF ocorreu a pré-seleção das 10 variáveis mais importantes para a espacialização do VTestimado e BAestimada. As análises foram feitas no RStudio 3.5.2. A precisão do inventário foi < 10% nas áreas CAP2 e PO, e em PO2 foi de 13,50%. Para o IS ocorreram erros de amostragem de 15%, 9% e 11% para as áreas PO2, CAP2 e PO, respectivamente. O modelo alturaidade de Schumacher, = 3,4531 , , foi ajustado por GLM, a partir da distribuição Gama – Identidade. Os sítios foram divididos em alta (21 a 25m), média (19 a 21m) e baixa (15 a 19m) produtividade. A alta produtividade foi registrada em 80% das UA’s de CAP2, 50% de PO2 e 8% de PO. A partir do 36º mês de idade, verificou-se diferentes taxas de crescimento. A análise de covariâncias distinguiu os sítios mais (PO2 e CAP2) e menos (PO) produtivos. As características topográficas, a presença de mais argila e a moderada acidez do solo foram relevantes para tornar CAP2 mais propício à produtividade da espécie. A função para estimação do VT em PO2 (88,96m3.ha-1 ± 14,50) e CAP2 (152,35m3.ha-1 ± 16,45) foi de Naslund – gaussiana. A função para VT em PO (139,37m3.ha-1 ± 28,41) foi de Meyer – gaussiana. O fuste contribuiu com 86,54% da BA, os galhos e folhas participaram com 8,28% e 5,18%. A BA registrada para PO2, CAP2 e PO foi de 34,53ton.ha-1 ± 5,63; 56,54ton.ha-1 ± 7,75; e 51,93ton.ha-1 ± 11,95, respectivamente. As comparações entre os VTobservado e VTestimado, definido pela ANN, demonstraram semelhanças em CAP2 e em PO. As comparações entre BAobservada e BAestimada, calculada pela RF, revelou proporcionalidade apenas em CAP2. As estimações mais precisas de VT e BA ocorreram para CAP2. As diferenças em PO2 e PO, não refletem um problema de ordem estatística, mas sim de misturas espectrais.por
dc.contributor.advisor1Pereira, Rudiney Soares
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9479801378014588por
dc.contributor.referee1Dalla Corte, Ana Paula
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9528175326712747por
dc.contributor.referee2Silva, Emanuel Araújo
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2765651276275384por
dc.contributor.referee3Sanquetta, Carlos Roberto
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/9641517111540508por
dc.contributor.referee4Amaral, Lúcio de Paula
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/6612592358172016por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9934744665863266por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentRecursos Florestais e Engenharia Florestalpor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Florestalpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTALpor
dc.publisher.unidadeCentro de Ciências Ruraispor


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