Uso de redes neurais artificiais para mapeamento de biomassa e carbono orgânico no componente arbóreo de uma floresta ombrófila densa

Ambiência

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ISSN: 2175-9405
Editor Chefe: Luiz Gilberto Bertotti
Início Publicação: 31/05/2005
Periodicidade: Quadrimestral
Área de Estudo: Ciências Agrárias, Área de Estudo: Agronomia, Área de Estudo: Biologia geral, Área de Estudo: Recursos Florestais e Engenharia Florestal, Área de Estudo: Ciências Biológicas, Área de Estudo: Ciências Exatas, Área de Estudo: Geociências, Área de Estudo: Ciências Humanas, Área de Estudo: Geografia, Área de Estudo: Ciências Sociais Aplicadas, Área de Estudo: Planejamento urbano e regional

Uso de redes neurais artificiais para mapeamento de biomassa e carbono orgânico no componente arbóreo de uma floresta ombrófila densa

Ano: 2008 | Volume: 4 | Número: 2
Autores: Emerson Roberto Schoeninger, Henrique Soares KOEHLER, Mosar Farias Botelho, Luciano Farinha Watzlawick, Paulo Costa de Oliveira
Autor Correspondente: Emerson Roberto Schoeninger | [email protected]

Palavras-chave: biomassa, carbono, redes neurais, mapas temáticos

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

O objetivo principal do presente estudo foi utilizar imagens do satélite
IKONOS II para obter mapas temáticos para estimativas de biomassa
arbórea e da quantidade de carbono orgânico armazenado em uma
Floresta Ombrófi la Densa. A área total avaliada foi de 3.800 hectares,
dos quais 3.324 hectares são cobertos atualmente por fl oresta natural. Na
primeira etapa do estudo foram levantadas 48 amostras de 2700 m2, onde
todos os indivíduos com diâmetro a 1,30 metros do solo (dap) acima de
10 cm foram medidos e identifi cados. Na segunda etapa, com base nos
resultados advindos do inventário fl orestal, 219 árvores foram abatidas,
mensuradas e pesadas em toda sua parte aérea para a determinação de sua
biomassa arbórea e quantidade de carbono armazenado. As estimativas
obtidas foram relacionadas com dados oriundos das bandas das imagens
do satélite IKONOS II. Foi verifi cado o desempenho de Redes Neurais Artifi ciais (RNA). As estimativas obtidas geraram mapas temáticos de
biomassa arbórea e da quantidade de carbono armazenado. A biomassa
arbórea total média estimada foi de 141,4 t ha-1, enquanto a média de
carbono armazenado na vegetação foi de 59,3 t ha-1. O teor de carbono
médio determinado na vegetação arbórea foi de 422 g kg-1. A arquitetura
de RNA que apresentou melhores resultados foi com 12 neurônios na
camada de entrada e 4 na camada escondida, para um liminar de erro de
0,01, para ambas as variáveis estimadas. O erro percentual médio em
relação às amostras de verifi cação foi de 3,73 e 3,59%, para biomassa
e quantidade de carbono, respectivamente. O uso de RNA mostrou
estimativas mais exatas para as variáveis estudadas do que a equação
de regressão linear. A técnica de Redes Neurais Artifi ciais mostrou-se
promissora na obtenção de estimativas de variáveis biométricas no setor
fl orestal, sendo o estudo de outras variáveis e a aplicação da técnica em
outras áreas recomendáveis para seu uso de forma mais ampla.



Resumo Inglês:

The main objectives of the study have been to use IKONOS II images to
create thematic maps for dry above ground biomass and carbon quantities
stored in a Dense Ombrophilous Forest. The total area covered by the
study was 3.800 hectares, of which 3.324 hectares are currently covered
by a natural forest. At the fi rst study stage, 48 samples of 2.700 m2 were
taken for forest inventory purposes, where all trees with dbh greater
than 10 cm were measured and identifi ed. Once the results of the forest
inventory were available, 219 trees were cut and had their different fresh
portions measured and weighted for biomass and carbon determination.
The estimates obtained were related with data from the IKONOS II
satellite bands. The performance of Artifi cial Neural Networks (ANN)
was verifi ed. The estimates of above ground dry biomass and carbon
amount stored generated thematic mappings of these variables. The
average total dry biomass estimated was 141.4 t ha-1, while the average
amount of stored carbon was 59.3 t ha-1. The average carbon rate
estimated for the above ground vegetation was 422 g kg-1. The best
ANN architecture showed 12 neurons as input and 4 for output for 0,01
threshold error, for both estimated variables. The average percentage
error for the validation samples was 3,73 and 3,59% for dry biomass and
carbon content, respectively. The use of ANN showed more accurate
estimates for the studied variables than the linear regression equation.
The ANN technique showed very promising results for estimating biometric variables in forestry. The study of additional variables and
the application of the technique in other fi elds is highly recommended
in order to spread its use.