Ajuste do modelo de Schumacher e Hall e aplicação de redes neurais artificiais para estimar volume de árvores de eucalipto

Objetivou-se, neste trabalho, avaliar o ajuste do modelo volumétrico de Schumacher e Hall por diferentes algoritmos, bem como a aplicação de redes neurais artificiais para estimação do volume de madeira de eucalipto em função do diâmetro a 1,30 m do solo (DAP), da altura total (Ht) e do clone. Foram utilizadas 21 cubagens de povoamentos de clones de eucalipto com DAP variando de 4,5 a 28,3 cm e altura total de 6,6 a 33,8 m, num total de 862 árvores. O modelo volumétrico de Schumacher e Hall foi ajustado nas formas linear e não linear, com os seguintes algoritmos: Gauss-Newton, Quasi-Newton, Levenberg-Marquardt, Simplex, Hooke-Jeeves Pattern, Rosenbrock Pattern, Simplex, Hooke-Jeeves e Rosenbrock, utilizado simultaneamente com o método Quasi-Newton e com o princípio da Máxima Verossimilhança. Diferentes arquiteturas e modelos (Multilayer Perceptron MLP e Radial Basis Function RBF) de redes neurais artificiais foram testados, sendo selecionadas as redes que melhor representaram os dados. As estimativas dos volumes foram avaliadas por gráficos de volume estimado em função do volume observado e pelo teste estatístico L&O. Assim, conclui-se que o ajuste do modelo de Schumacher e Hall pode ser usado na sua forma linear, com boa representatividade e sem apresentar tendenciosidade; os algoritmos Gauss-Newton, Quasi-Newton e Levenberg-Marquardt mostraram-se eficientes para o ajuste do modelo volumétrico de Schumacher e Hall, e as redes neurais artificiais apresentaram boa adequação ao problema, sendo elas altamente recomendadas para realizar prognose da produção de florestas plantadas.

Estimação do volume de árvores utilizando redes neurais artificiais

Rede neural artificial consiste em um conjunto de unidades que contêm funções matemáticas, unidas por pesos. As redes são capazes de aprender, mediante modificação dos pesos sinápticos, e generalizar o aprendizado para outros arquivos desconhecidos. O projeto de redes neurais é composto por três etapas: pré-processamento, processamento e, por fim, pós-processamento dos dados. Um dos problemas clássicos que podem ser abordados por redes é a aproximação de funções. Nesse grupo, pode-se incluir a estimação do volume de árvores. Foram utilizados quatro arquiteturas diferentes, cinco pré-processamentos e duas funções de ativação. As redes que se apresentaram estatisticamente iguais aos dados observados também foram analisadas quanto ao resíduo e à distribuição dos volumes e comparadas com a estimação de volume pelo modelo de Schumacher e Hall. As redes neurais formadas por neurônios, cuja função de ativação era exponencial, apresentaram estimativas estatisticamente iguais aos dados observados. As redes treinadas com os dados normalizados pelo método da interpolação linear e equalizados tiveram melhor desempenho na estimação.

Aplicação de redes neurais artificiais para estimação da altura de povoamentos equiâneos de eucalipto

Este trabalho teve como objetivos aumentar a precisão das estimativas de altura de árvores e diminuir a necessidade de aferição da altura em campo, levando à redução dos custos no inventário florestal através da construção e validação de um modelo de estimação da altura de árvores em povoamentos de eucalipto com a utilização de redes neurais artificiais. Os dados utilizados consistiram em três clones, compreendendo cerca de 3.000 árvores em 145 parcelas permanentes com área média de 215 m², mensuradas em seis ocasiões (idades). As variáveis utilizadas para estimar a altura total das árvores dividiram-se em quantitativas: idade (meses), diâmetro com casca a 1,30 m de altura a partir da superfície do solo (dap) e altura dominante média da parcela; e qualitativa: tipo de solo com as respectivas classes. Para validação e aplicação da metodologia proposta, foram consideradas duas situações: (a) quando há a introdução de um novo material genético e não existem informações sobre a relação hipsométrica deste; (b) quando já se conhece a tendência de crescimento em altura dos povoamentos implantados, obtida pela existência de medições em parcelas de IFC. Com as metodologias testadas, obtiveram-se valores de coeficiente de correlação superiores a 0,99. As metodologias mostraram-se eficientes para alcançar os objetivos propostos, garantindo alta precisão das estimativas obtidas através das redes neurais artificiais.

Redes neurais artificiais para estimação do volume de árvores

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.

Influência da arquitetura na estimativa de volume de árvores individuais por meio de redes neurais artificiais

As redes neurais supervisionadas são compostas por unidades de processamento organizadas de forma paralela, em que cada uma delas computa determinadas funções matemáticas. As unidades são organizadas em camadas e ligadas por pesos sinápticos que ponderam as entradas, buscando ajustá-los a um padrão de saída previamente estabelecido. É fundamental a correta definição do número de camadas e da quantidade de neurônios em cada uma delas, uma vez que o treinamento é influenciado diretamente por esses parâmetros. Para explorar esse ponto, dados de cubagem de cinco empresas diferentes foram reunidos em uma planilha e, de forma aleatória, divididos em conjunto de treinamento e conjunto de validação. Os dados foram apresentados para três redes com arquiteturas diferentes. A avaliação foi feita por meio de gráficos de resíduos e teste t (p< = 0,05). Com base nos resultados, foi possível concluir que, para obter estimativas de volume por árvore, a rede neural deve ser construída com mais de 10 neurônios na primeira camada, sendo recomendado o uso de mais de uma camada intermediária.

Utilização de redes neurais artificiais para a projeção da distribuição diamétrica de povoamento equiâneos

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.

Estabilidade dimensional e resistência à tração perpendicular de painéis fabricados com partículas termorretificadas oriundas de embalagens de Pinus sp.

O objetivo deste trabalho foi avaliar o efeito do tratamento térmico em algumas propriedades de painéis de partículas, produzidos com resíduos de embalagens de Pinus sp. Foi utilizado o adesivo à base de ureia-formaldeído, na quantidade de 8%. O experimento foi desenvolvido em um fatorial 4 x 3 x 3, sendo quatro proporções de partículas (25, 50, 75 e 100%), termorretificadas, três temperaturas de tratamento térmico (180, 200 e 220 ºC) e três repetições, totalizando 36 painéis. Foram produzidos mais três painéis com partículas sem tratamento térmico (testemunhas), totalizando 39 painéis. A absorção de água, inchamento em espessura e resistência à tração perpendicular foram determinadas de acordo com a Norma ABNT/NBR 14810-3 (2002). Os resultados desses testes foram comparados com os valores estabelecidos nas Normas ABNT/NBR 14810-3 (2002) e DIN 68 761 (1) (1961). A estabilidade dimensional dos painéis aumentou com a adição de partículas termorretificadas, enquanto as propriedades mecânicas foram reduzidas. O efeito da adição de partículas termorretificadas nas propriedades dos painéis é maior à medida que se utilizam maiores temperaturas de tratamento térmico.

Alterações na estabilidade de agregados de latossolo e argissolo em função do manejo, na entrelinha da seringueira (Hevea brasiliensis)

Realizou-se um experimento com o propósito de avaliar o efeito de diferentes sistemas de manejo aplicados na entrelinha da seringueira (Hevea brasiliensis), na estabilidade de agregados em água de um Latossolo Vermelho, textura argilosa do Município de Jaboticabal, SP, e um Argissolo Vermelho-Amarelo, textura areia/média do Município de Tabapuã, SP, cujos tratamentos consistiram em: roçadeira, adubo-verde perene (Pueraria phaseoloides) e gradagem. As amostras de solo foram retiradas após sete anos de aplicação desses manejos nas camadas de 0-0,1; 0,1-0,2; 0,2-0,3; e 0,3-,4 m. A estabilidade de agregados foi obtida em peneira com classes de tamanhos de 8-4; 4-2; 2-1; 1-0,5; 0,5-0,125; e <0,125 mm. A Pueraria phaseoloides propiciou diferença significativa em relação aos demais sistemas de manejo na camada superficial (10 cm), quanto à distribuição de agregados, apresentando maior distribuição de agregados maiores no Latossolo Vermelho. O manejo com a grade dessa mesma camada, em ambos os solos, apresentou valores superiores de agregados de tamanho pequeno. A matéria orgânica dos solos apresentou relação direta e significativa com a estabilidade dos agregados maiores e relação inversa e significativa com a estabilidade de agregados menores.

Efeito de sistemas de manejo na estabilidade de agregados de um Nitossolo Vermelho

Com o objetivo de avaliar o efeito do manejo do solo na estabilidade de agregados de um Nitossolo Vermelho distroférrico, localizado na Fazenda Experimental Lageado da FCA/UNESP, em Botucatu - SP, amostraram-se, em outubro de 2001, três sistemas de manejo de solo: (i) mata (MA), (ii) preparo convencional por 10 anos seguido de semeadura direta por 12 anos (PC/SD) e (iii) preparo convencional por 22 anos (PC), em quatro camadas: 0,0-0,10; 0,10-0,20; 0,20-0,30 e 0,30-0,40 m. O delineamento experimental empregado foi o inteiramente casualizado, com três repetições. As amostragens foram feitas após a cultura do milho (safra 2000-2001). As amostras foram submetidas às análises físicas e químicas, e as médias, comparadas pelo teste de Tukey. O diâmetro médio ponderado dos agregados (DMP), o índice de estabilidade dos agregados (IEA) e a percentagem de agregados em classes de diâmetro médio foram obtidos com os resultados do peneiramento obtidos pelo método por via úmida. O diâmetro médio ponderado e o índice de estabilidade dos agregados foram menores para o preparo convencional do solo. Os três sistemas de manejo apresentaram maior percentagem de agregados com diâmetro entre 7,93 e 2,00 mm. A substituição do preparo convencional pela semeadura direta favoreceu a estabilidade dos agregados do solo. O diâmetro médio ponderado, o índice de estabilidade de agregados e a percentagem de agregados por classe de diâmetro médio evidenciaram diferenças entre os sistemas de manejo do solo.

Uso de redes neurais artificiais na identificação de vocalização de suínos

O bem-estar dos animais tem sido importante tópico de pesquisa na produção animal, principalmente no tocante às formas de sua avaliação. Na avaliação do bem-estar animal, a vocalização mostra-se como ferramenta interessante, por fornecer dados de forma não-invasiva, podendo também ser facilmente automatizada. O presente trabalho teve o objetivo de implementar algoritmo baseado em redes neurais artificiais, capaz de reconhecer vocalizações relacionadas com padrões indicativos de bem-estar. A pesquisa teve duas partes, sendo a primeira o desenvolvimento do algoritmo, e a segunda, sua validação com dados de campo. Registros prévios permitiram o desenvolvimento do algoritmo, a partir de comportamentos observados em porcas alojadas em gaiolas de maternidade. O software Matlab® foi utilizado na implementação da rede. Foi selecionado um algoritmo de gradiente de retropropagação para treinar a rede com os seguintes critérios de parada: máximo de 5.000 iterações ou soma quadrática do erro menor que 0,1. A validação deu-se com porcas e leitões alojados em granja comercial. Dentre os comportamentos usuais, os que mereceram destaque foram: a disputa por alimento no momento das mamadas e o eventual risco de agressão involuntária entre os leitões ou entre esses e a porca. O algoritmo foi capaz de reconhecer, por meio da intensidade do ruído, a situação inerente ao risco de redução do bem-estar dos leitões.

Reconhecimento de variedades de soja por meio do processamento de imagens digitais usando redes neurais artificiais

Neste trabalho, foi aplicado o processamento de imagens digitais auxiliado pelas Redes Neurais Artificiais (RNA) com a finalidade de identificar algumas variedades de soja por meio da forma e do tamanho das sementes. Foram analisadas as seguintes variedades: EMBRAPA 133, EMBRAPA 184, COODETEC 205, COODETEC 206, EMBRAPA 48, SYNGENTA 8350, FEPAGRO 10 e MONSOY 8000 RR, safra 2005/2006. O processamento das imagens foi constituído pelas seguintes etapas: 1) Aquisição da imagem: as amostras de cada variedade foram fotografadas por máquina fotográfica Coolpix995, Nikon, com resolução de 3.34 megapixels; 2) Pré-processamento: um filtro de anti-aliasing foi aplicado para obter tons acinzentados da imagem; 3) Segmentação: foi realizada a detecção das bordas das sementes (Método de Prewitt), dilatação dessas bordas e remoção de segmentos não-necessários para a análise. 4) Representação: cada semente foi representada na forma de matriz binária 130x130, e 5) Reconhecimento e interpretação: foi utilizada uma rede neural feedforward multicamadas, com três camadas ocultas. O treinamento da rede foi realizado pelo método backpropagation. A validação da RNA treinada mostrou que o processamento aplicado pode ser usado para a identificação das variedades consideradas.

Estabilidade do antígeno de célula total de Brucella abortus para uso no diagnóstico sorológico da brucelose bovina pela reação de fixação de complemento

A reação de fixação de complemento é um dos testes usados no diagnóstico confirmatório da brucelose bovina, e para sua realização emprega-se o mesmo antígeno usado na prova de soroaglutinação lenta, porém não foi possível encontrar na literatura estudos sobre a estabilidade desse antígeno para uso na prova de fixação de complemento, de modo a estabelecer um prazo de validade para o mesmo. Por isso, esta investigação teve por objetivo avaliar a estabilidade do antígeno de célula total de Brucella conservado sob refrigeração, para uso na reação de fixação de complemento. Analisaram-se 14 partidas de antígeno, preparado com Brucella abortus amostra 1119/3 e padronizado para uso na prova de soroaglutinação lenta, com tempo de fabricação variando de 9 meses a 23 anos e 11 meses. Testaram-se 167 soros bovinos com títulos variáveis de anticorpos contra Brucella, adotando-se a técnica com incubação a 37ºC nas duas fases da reação e 5 unidades hemolíticas 50% de complemento. Considerou-se como positivo o soro com pelo menos 25% de fixação de complemento na diluição 1:4. Compararam-se os resultados obtidos com as 13 partidas de antígeno com aqueles obtidos com a partida com 9 meses de fabricação, usando o teste de chi2 de McNemar e o coeficiente kappa. A grande maioria dos soros apresentou resultados muito próximos quando testados com as diversas partidas de antígeno, e não se observou relação entre tempo de fabricação do antígeno e diferenças nos resultados obtidos.

Estabilidade da divergência genética em seis acessos de carqueja

A variabilidade genética entre seis acessos de carqueja (Baccharis myriocephala) foi avaliada por meio de métodos multivariados, utilizando-se caracteres isozimáticos e descritores botânico-agronômicos. A estabilidade da divergência genética entre os acessos de carqueja foi estimada em cinco épocas de colheita e a caracterização isozimática foi realizada aos nove meses após transplante das mudas. Em cada época de colheita, foram avaliadas as características morfológicas, fitomassa verde, altura e área foliar, utilizando duas plantas de cada acesso. Com relação às características morfológicas, foram formados dois grupos na época 1, quatro grupos na época 2 e três grupos nas épocas 3, 4 e 5. Em relação à análise isozimática, apenas o sistema esterase, entre os testados, apresentou resolução, tendo sido formados dois grupos. Constatou-se, portanto, que a utilização dos descritores botânico-agronômicos aos 145 dias após transplante foi mais eficiente na discriminação dos acessos, com a formação de quatro grupos de acessos. Verificou-se o potencial das isozimas como marcadores genéticos em Baccharis myriocephala, permitindo a utilização destas para caracterização de variedades em complementação a características morfológicas.

Utilização de análise multivariada e redes neurais artificiais na determinação do comportamento de colonização de populações de macrófitas aquáticas no reservatório de Santana

As análises de agrupamento e de componentes principais e as redes neurais artificiais foram utilizadas na determinação de padrões de comportamento das populações de macrófitas aquáticas que colonizaram o reservatório de Santana, Piraí-RJ, durante o ano de 2004. As análises de agrupamento dividiram o comportamento das populações durante o ano em dois grupos distintos, apresentando um padrão no primeiro semestre que difere daquele observado no segundo semestre do ano. A análise de componentes principais demonstrou que esse comportamento da comunidade (grupo de populações) é influenciado principalmente pelas espécies S. montevidensis, Heteranthera reniformis, Ludwigia sp., Rhynchospora aurea, C. iria, C. ferax e Aeschynomene denticulata no primeiro grupo e por Echinochloa polystachya, Polygonum lapathifolium, Alternanthera phyloxeroides, Pistia stratiotes, Eichhornia azurea, Brachiaria arrecta e Oxyscarium cubense no segundo grupo. As redes neurais artificiais agruparam as populações de macrófitas aquáticas em nove grupos, conforme sua densidade nos diferentes meses do ano. A aplicação da análise de componentes principais (ACP) nos valores de frequência das populações presentes nos primeiros três grupos de Kohonen permitiu discriminar três grupos de meses, cujas populações apresentaram características diferentes de colonização. A aplicação das redes neurais artificiais permitiu melhor discriminação dos meses e das espécies que compõem as comunidades correspondentes, quando utilizada a análise de componentes principais.