SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.41 número3Relación entre brote y raíz de especies leñosas de grupos funcionales fenológicos de bosque secoVariaciones estructurales en remanentes de bosque umbrófilo mixto en el extremo sur de Brasil índice de autoresíndice de materiabúsqueda de artículos
Home Pagelista alfabética de revistas  

Servicios Personalizados

Revista

Articulo

Indicadores

Links relacionados

  • En proceso de indezaciónCitado por Google
  • No hay articulos similaresSimilares en SciELO
  • En proceso de indezaciónSimilares en Google

Compartir


Bosque (Valdivia)

versión On-line ISSN 0717-9200

Resumen

DANTAS, Daniel et al. Reduction of sampling intensity in forest inventories to estimate the total height of eucalyptus trees. Bosque (Valdivia) [online]. 2020, vol.41, n.3, pp.353-364. ISSN 0717-9200.  http://dx.doi.org/10.4067/S0717-92002020000300353.

El objetivo fue evaluar el desempeño de diferentes modelos basados ​​en Redes Neuronales Artificiales (RNA) en la estimación de la altura total de los eucaliptos, reduciendo el número de mediciones en el campo. Se analizaron 48 RNA, diferentes entre sí por el número de árboles utilizados como muestra de entrenamiento; número de árboles utilizados para calcular la altura dominante; y el uso de (a) variables categóricas, (b) categóricas y continuas y (c) continuas, con la excepción del diámetro a 1,30 m del suelo (DAP), utilizadas en todas las combinaciones. Las estimaciones de altura obtenidas por RNA han sido comparadas con los valores observados y con las estimaciones obtenidas por un modelo hipsométrico. Las RNA que presentaron los mejores rendimientos se utilizaron para estimar la altura en los datos del inventario forestal, para el cálculo posterior del volumen de cada árbol. Los modelos propuestos demostraron ser eficientes para estimar la altura total de los eucaliptos y permitieron la reducción expresiva de la cantidad de árboles que se medirán en el inventario forestal. El mejor modelo encontrado se compone de cinco árboles como muestra de entrenamiento, uno como muestra de prueba y uno como muestra de validación; altura dominante desde la altura del árbol más alto en la parcela; variable categórica clon; y variables continuas DAP, DAP dominante y área basal de la parcela.

Palabras clave : redes neuronales artificiales; altura dominante; Schumacher y Hall.

        · resumen en Inglés     · texto en Inglés     · Inglés ( pdf )