Modeling of growth and production of Eucalyptus spp stands using supervised machine learning - Araujo, Rafael M. C.; Soares, Alvaro A. V.; Silva, Antonilmar A. L.; Martins, Bruno F.; Carneiro, Murillo G. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2023)
O Setor florestal é um dos mais importantes pilares da economia brasileira devido a sua alta produtividade de madeira. Diversos estudos estão sendo feitos buscando desenvolver um método computacional capaz de estimar a produção de maneira eficaz a fim de diminuir os custos de produção. O objetivo do estudo foi desenvolver modelos de aprendizado de máquina capazes de estimar a produção de eucalipto presente e futura com alta precisão, avaliando modelos relevantes de aprendizado de máquina, como redes neurais e máquina de vetores de suporte (SVM), em relação ao modelo de Clutter, amplamente adotado pela indústria florestal. Um estudo de caso conduzido sobre dados reais obtidos a partir de dados de um inventário florestal contínuo mostrou que SVM é eficiente para estimar crescimento e produção de eucaliptos.