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.

Efeito do tamanho de tubetes na qualidade de mudas de Jatobá (Hymenaea courbaril L. var. stilbocarpa (Hayne) Lee et Lang.), Ipê-amarelo (Tabebuia chrysotricha (Mart. ex DC.) Sandl.) e Guarucaia (Parapiptadenia rigida (Benth.) Brenan)

A crescente demanda por projetos de restauração florestal, devido aos desmatamentos e à exploração ilegal de madeira, tem exigido pesquisas sobre a produção e a qualidade de mudas florestais. O objetivo deste trabalho foi avaliar a influência de diferentes tamanhos de tubetes na qualidade de mudas de essências nativas de diferentes grupos ecológico-sucessionais. Os tratamentos consistiram da combinação de três espécies: Hymenaea courbaril (jatobá), Tabebuia chrysotricha (ipê-amarelo) e Parapiptadenia rigida (guarucaia); com três tamanhos de tubetes para a semeadura: 50 cm³; 110 cm³ e 300 cm³. O delineamento utilizado foi de blocos aleatórios, com quatro repetições. A qualidade das mudas foi avaliada através dos atributos: altura, diâmetro do colo; área foliar; massa seca da parte aérea e do sistema radicular e índice de qualidade de Dickson. O aumento do volume do tubete gerou ganhos expressivos em altura nas mudas de guarucaia (até 92%) e ganhos menores nas mudas de jatobá (até 14%), o que foi atribuído a maior taxa de crescimento da primeira espécie, característica de início de sucessão ecológica. As mudas de ipê-amarelo apresentaram ganhos consideráveis em biomassa do sistema radicular (51 a 229%) com o aumento do tamanho do tubete. Nas três espécies, o tubete de 300 cm³ proporcionou mudas com altura e diâmetro do colo superiores aos daquelas produzidas nos demais tubetes, possibilitando reduzir o tempo de produção das mudas em até 70 dias.

Teor de água, temperatura do ambiente e conservação de sementes de ipê-roxo

O ipê-roxo (Tabebuia impetiginosa) é espécie de valor econômico, ornamental e medicinal. Suas sementes apresentam período de viabilidade curto e dificuldades no armazenamento. O objetivo deste estudo foi identificar as condições ideais de teor de água e de temperatura de armazenamento para a conservação de sementes de ipê-roxo por um ano. Determinou-se o teor de água inicial do lote (18,3%), e uma amostra foi removida. As sementes remanescentes foram submetidas à secagem com circulação de ar, a 30 °C, para obtenção de sementes com os teores de água de 12,5; 8,4; e 4,2%. As amostras foram armazenadas em câmaras a -10 e 20 °C e avaliadas no início e após 90, 180, 270 e 360 dias de armazenamento quanto à porcentagem de germinação e emergência de plântulas em areia. O delineamento experimental foi o inteiramente casualizado, em esquema fatorial, com quatro tratamentos (teores de água) antes do armazenamento e oito tratamentos (4 teores de água x 2 condições térmicas), em cada época de avaliação, durante o armazenamento. A comparação das médias foi realizada pelo teste de Tukey a 5%. A conservação das sementes de ipê-roxo é favorecida pela manutenção das sementes com teores de água entre 4,2 e 12,5% a -10 °C e entre 4,2 e 8,4% a 20 °C.

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.

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.

Compostos orgânicos como substratos na formação de mudas de ipê-amarelo (Tabebuia Chrysotricha (Mart. Ex. Dc.) Standl) irrigadas com água residuária

A necessidade de estudar a utilização dos resíduos de podas de árvores é de grande importância ambiental para solucionar os problemas de resíduos sólidos existentes nas áreas urbanas junto com os resíduos de lixos domésticos. O estudo destes materiais foi avaliado com o desenvolvimento de mudas de ipê-amarelo (Tabebuia Chrysotricha (Mart. Ex. Dc.) sandl) em diferentes misturas de substratos e tipos de água para irrigação. O experimento foi instalado no Departamento de Engenharia Rural da Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias - UNESP, Câmpus de Jaboticabal. Foram realizados dois experimentos, avaliados juntamente com delineamento experimental em blocos casualizados, de oito substratos, duas qualidades de águas e quatro repetições, totalizando 64 parcelas. Cada parcela foi composta por 30 plantas (cinco linhas de seis plantas), sendo consideradas como úteis as três linhas de quatro plantas centrais da parcela. Foram testados oito substratos, resultantes da combinação de substrato comercial, composto de lixo e composto de poda de árvores com dois tipos de água de irrigação (água potável e residuária) e quatro repetições. Para acompanhar o desenvolvimento das mudas de ipê-amarelo, foram avaliados a altura da parte aérea das plantas (H) e o diâmetro do colmo (D). As características foram avaliadas aos 21; 42; 63 e 84 dias após a emergência. Da análise dos resultados, possibilitou-se concluir que os substratos estudados promoveram diferenças significativas para a altura média das plantas e o diâmetro de colmo, em todos os períodos de avaliação. Os substratos 4 e 5 e a água residuária apresentaram os melhores resultados no desenvolvimento das mudas de ipê-amarelo.

O efeito da sulfadiazina de prata, extrato de ipê-roxo e extrato de barbatimão na cicatrização de feridas cutâneas em ratos

OBJETIVO: Estudo morfológico do efeito da sulfadiazina de prata, extrato de ipê-roxo e extrato de barbatimão na cicatrização de feridas cutâneas. MÉTODOS: Utilizou-se 96 ratos Wistar. Todos foram submetidos à ligadura da veia femoral direita para produzir hipertensão venosa. Após 30 dias foi confeccionada a ferida cutânea. Dividiu-se os animais em quatro grupos. O grupo S recebeu aplicação tópica de sulfadiazina de prata; o grupo IR, extrato de ipê-roxo; o grupo B, extrato de barbatimão e o grupo C, aplicação de solução salina a 0,9%, diariamente, nas feridas por um período de sete, 14 e 30 dias. A análise histológica avaliou: proliferação vascular, neutrófilos, linfócitos, fibroblastos, fibras colágenas e epitelização. RESULTADOS: Os achados macroscópicos mostraram epitelização completa aos 14 dias em todos os animais dos grupos S, IR e B. Na análise histológica aos 14 dias, apenas o grupo C ainda apresentava epitelização incompleta em seis animais; neste mesmo período houve diferença estatisticamente significativa entre o grupo controle e os demais grupos quanto ao processo inflamatório e neovascularização. Em relação à presença de fibroblastos e colágeno, houve diferença estatisticamente significativa entre o grupo controle e os demais grupos aos 30 dias. CONCLUSÃO: A análise dos resultados morfológicos permite inferir que o grupo S, IR e B foram favorecidos no processo de cicatrização das feridas cutâneas, quando comparados com o controle.

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.

Aplicação de redes neurais para avaliação do teor de carne mecanicamente separada em salsicha de frango

A carne mecanicamente separada (CMS) de frango é uma matéria-prima cárnea produzida através de equipamentos próprios do tipo desossadores mecânicos, utilizando partes de frango de baixo valor comercial como o dorso e o pescoço. Para determinação do teor de CMS utilizada na composição de produtos cárneos comerciais construímos uma rede neural artificial do tipo Backpropagation (BP). O objetivo deste trabalho foi treinar, testar e aplicar uma rede do tipo BP, com três camadas de neurônios, para previsão do teor de CMS a partir do teor de minerais de salsichas formuladas com diferentes teores de carne de frango mecanicamente separada. Utilizamos a composição mineral de 29 amostras de salsicha contendo diferentes teores de CMS e 22 amostras de produtos cárneos comerciais. A topologia da rede foi 5-5-1. O erro quadrático médio no conjunto de treinamento foi de 2,4% e na fase de teste foi de apenas 3,8%. No entanto, a aplicação da rede às amostras comerciais foi inadequada devido à diferença de ingredientes das salsichas usadas no treinamento e os ingredientes das amostras comerciais. A rede neural construída para determinação do teor de carne mecanicamente separada mostrou-se eficiente durante a fase de treinamento e teste da rede.

Sementes de ipê-branco (Tabebuia roseo-alba (Ridl.) Sand. - Bignoniaceae): temperatura e substrato para o teste de germinação

A pesquisa avaliou a temperatura e o substrato para o teste de germinação das sementes de ipê-branco (Tabebuia roseo-alba (Ridl.) Sand.). Em mesa termogradiente, foram avaliados 11 intervalos de temperatura entre 15°C e 35°C, sob oito horas de fotoperíodo diário. Foram analisados também os substratos papel (sobre papel e rolo de papel) e vermiculita (entre vermiculita) sob 30°C e 35°C, em germinadores com oito horas de fotoperíodo diário. As sementes e as plântulas foram avaliadas diariamente, considerando os critérios indicados nas regras para análise de sementes, e calculados a porcentagem e o índice de velocidade de germinação. A temperatura e o substrato interferem na germinação das sementes de ipê-branco; a condição mais favorável para o teste de germinação dessas sementes é 30°C em substrato papel.