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Redes Neurais Artificiais na estimação de variáveis biométricas de mudas de espécies florestais produzidas em diferentes substratos
- Source :
- Revista de Ciências Agroveterinárias, Vol 18, Iss 1 (2019)
- Publication Year :
- 2019
- Publisher :
- Universidade do Estado de Santa Catarina, 2019.
-
Abstract
- 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 Jacaranda brasiliana, sendo constatado o efeito linear crescente com valor estimado de 2,66 mm planta-1. Para a H a adição de esterco bovino e caprino influenciou no crescimento das mudas de Myracrodruon urundeuva. A produção de MST das mudas das três espécies foi igualmente distribuída em função das proporções crescentes de resíduo orgânico incorporado ao substrato de cultivo. O uso da Rede Neural Artificial do tipo Multilayer Perceptron mostrou-se eficiente para a estimação da altura e da massa total seca das mudas das espécies estudadas.
Details
- Language :
- English, Spanish; Castilian, Portuguese
- ISSN :
- 22381171 and 16769732
- Volume :
- 18
- Issue :
- 1
- Database :
- Directory of Open Access Journals
- Journal :
- Revista de Ciências Agroveterinárias
- Publication Type :
- Academic Journal
- Accession number :
- edsdoj.f6693c5fae5642f092074380cdd8f7d5
- Document Type :
- article
- Full Text :
- https://doi.org/10.5965/223811711812019047