Scientia Forestalis, volume 42, n. 102
p.299-306, junho de 2014

Automated selective thinning via multicriteria maetaheuristic procedure

Desbastes seletivo automatizado via procedimento metaheurístico multicritério

Lucas Rezende Gomide1
José Márcio de Mello1
Fausto Weimar Acerbi Júnior2
José Roberto Soares Scolforo1

1Forest engineer, PhD, Professor of Department of Forest Sciences. UFLA - University of Lavras, Campus universitário, s/no – 37200-000, cx 3037, Lavras, Minas Gerais. E-mail: lucasgomide@dcf.ufla.br; josemarcio@ufla.br; scolforo@ufla.br.
2Forest engineer, MsC, Professor of Department of Forest Sciences, UFLA - University of Lavras, Campus universitário, s/n – 37200-000, Lavras, Minas Gerais. E-mail: fausto@dcf.ufla.br.

Recebido em 27/05/2013 - Aceito para publicação em 16/04/2014

Resumo

O desbaste em povoamentos florestais é uma prática silvicultural importante para a regulação da competição entre indivíduos, bem como o restabelecimento do crescimento das árvores remanescentes de maior potencial de comercialização. Entretanto, a seleção dos indivíduos a serem removidos é um processo complexo que envolve a habilidade dos técnicos em identificar diversas variáveis no campo e tomar a decisão mais apropriada. Este processo pode obter respostas heterogêneas e sem padronização das equipes, podendo promover escolhas prejudiciais ao manejo da floresta. Desta forma, o estudo teve como objetivo aplicar o uso da metaheurística simulated annealing multicritério para a seleção das árvores a serem removidas no desbaste seletivo, considerando a estrutura diamétrica do povoamento, altura, ocupação do dossel, área de copa e qualidade da árvore. O estudo foi conduzido em um povoamento de Eucalyptus grandis contendo 336 árvores, sendo obtidas informações de DAP, Ht, área de copa, qualidade da árvore, volume e ocupação da copa. Foram simulados 10 cenários compreendendo diferentes pesos na função multicritério a ser minimizada. Os resultados mostraram que a metaheurística é capaz de selecionar indivíduos para o desbaste seletivo, apresentando vantagens de uma melhor padronização das escolhas, a partir de critérios pré estabelecidos, independente da probabilidade de seleção das árvores a nível do povoamento. Conclui-se que o uso desta ferramenta irá se tornar mais promissora após a utilização da tecnologia de aquisição de dados eficientes, porém sendo sempre um método de auxílio à tomada de decisão.
Palavras-chave: inteligência artificial, manejo florestal, tomada de decisão, eucalipto.

Abstract

Forest thinning is an important forestry practice for regulating competition among individuals, as well as for reestablishing the growth of the remaining trees with greater potential for commercialization. However, the selection of individuals to be removed is a complex process which involves technicians skilled in the identification of various variables in the field and making the most appropriate decision. By means of this process one can obtain heterogeneous responses and the lack of technical team standardization may lead to prejudicial choices for forest management. Therefore, the aim of the study was applying a multi-criteria simulated annealing metaheuristic for the selection of trees to be removed in selective thinning, considering the diametric structure of the forest stand, height, canopy occupation, crown projected area and the tree quality. The study was conducted on a forest stand of Eucalyptus grandis containing 336 trees. Ten scenarios were simulated, covering different weights in the multi-criteria function to be minimized. The results show that the metaheuristic is capable of selecting individuals for selective thinning, presenting advantages such as improved standardization of choices using predetermined criteria, independent of the probability of selecting trees at the stand level. It was concluded that the use of the method will become more promising after using the efficient data acquirement technology, while always being a method for decision making.
Keywords: artificial intelligence, forest management, decision making, eucalyptus.





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