Redes neurais artificiais na estimação de variáveis biométricas de mudas de espécies florestais produzidas em diferentes substratos / Artificial neural networks for estimating the biometric variables of seedlings from forest species produced in different substrates
Fernandes, Milton Marques; Sousa, Francisco Luis; Silva, Jeferson Pereira Martins; Araújo, Emanuel França; Fernandes, Márcia Rodrigues de Moura; Nóbrega, Rafaela Simão Abrahão.
R. Ci. agrovet.;
18(1): 47-58, 2019. tab, graf
Artigo
em Português
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| ID: vti-27402
Resumo
O objetivo do trabalho foi avaliar o crescimento em diâmetro do coleto e altura, e a produção de matéria seca total de mudas de Myracrodruon urundeuva, Jacaranda brasiliana e Mimosa caesalpiniaefolia. Concomitantemente, desenvolveu-se uma Rede Neural Artificial (RNA) do tipo Multilayer Perceptron que seria capaz de estimar a H e a MST das mudas das espécies estudadas. As mudas foram cultivadas em ambiente protegido com 50% de sombra. Assim, os tratamentos foram considerados com cinco proporções do material orgânico (0, 20, 40, 60 e 80% v/v) na composição do substrato final (solo da área desertificada). Aos 120 dias após a semeadura, as mudas foram coletadas para determinação das variáveis biométricas. A rede MLP foi utilizada empregando-se o algoritmo de treinamento Levenberg-Marquardat. As variáveis utilizadas como entrada da MLP para a estimação da altura e massa seca das mudas foram: diâmetro do coleto, diâmetro mínimo, médio e máximo do coleto, as espécies e fontes de resíduos orgânicos (esterco bovino, esterco caprino e palha de arroz), totalizando dez entradas. Foi utilizada a função de ativação tangente hiperbólica. Como resultados, recomenda-se a proporção 80:20% (esterco bovino e/ou esterco caprino:solo da área degradada) ao substrato de cultivo para o crescimento das mudas das espécies. A adição de doses de esterco bovino e esterco caprino influenciaram o DC do...(AU)The aim of this study was to evaluate the stem growth in diameter and height as well as the production of total dry matter from seedlings of Myracrodruon urundeuva, Jacaranda brasiliana and Mimosa caesalpiniaefolia. Concurrently, an Artificial Neural Network (RNA) of Multilayer Perceptron type that would be able to estimate the H and the MST of the seedlings of the studied species was developed. The seedlings were cultivated in a protected environment with 50% shade. Thus, the treatments were considered with five proportions of the organic material (0, 20, 40, 60 and 80% v/v) in the final substrate composition (desertified area soil). At 120 days after sowing, the seedlings were collected to determine the biometric variables. The MLP network was used with help of the Levenberg-Marquardat training algorithm. The variables used as input of the MLP for height and dry mass estimation of the seedlings were: stem diameter, minimum, medium and maximum diameter of stem; and species and sources of organic residues (cattle manure, goat manure and rice straw), totaling ten entries. The hyperbolic tangent activation function was conducted. As a result, a 80:20% ratio (bovine manure and/or goat manure: soil from the degraded area) is recommended to be used in the growing substrate for seedling growth. The addition of bovine manure and goat manure doses influenced the Jacaranda brasiliana DC...(AU)
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