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Configuration of the Deep Neural Network Hyperparameters for the Hypsometric Modeling of the Guazuma crinita Mart. in the Peruvian Amazon.
(Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 2022-04) Goycochea Casas, Gianmarco; Elera Gonzales, Duberli Geomar; Baselly-Villanueva, Juan Rodrigo; Pereira Fardin, Leonardo; Garcia Leite, Hélio
Abstract: The Guazuma crinita Mart. is a dominant species of great economic importance for the inhabitants of the Peruvian Amazon, standing out for its rapid growth and being harvested at an early age. Understanding its vertical growth is a challenge that researchers have continued to study using different hypsometric modeling techniques. Currently, machine learning techniques, especially artificial neural networks, have revolutionized modeling for forest management, obtaining more accurate predictions; it is because we understand that it is of the utmost importance to adapt, evaluate and apply these methods in this species for large areas. The objective of this study was to build and evaluate the efficiency of the use of a deep neural network for the prediction of the total height of Guazuma crinita Mart. from a large-scale continuous forest inventory. To do this, we explore different configurations of the hidden layer hyperparameters and define the variables according to the function HT = f(x) where HT is the total height as the output variable and x is the input variable(s). Under this criterion, we established three HT relationships: based on the diameter at breast height (DBH), (i) HT = f(DBH); based on DBH and Age, (ii) HT = f(DBH, Age) and based on DBH, Age and Agroclimatic variables, (iii) HT = f(DBH, Age, Agroclimatology), respectively. In total, 24 different configuration models were established for each function, concluding that the deep artificial neural network technique presents a satisfactory performance for the predictions of the total height of Guazuma crinita Mart. for modeling large areas, being the function based on DBH, Age and agroclimatic variables, with a performance validation of RMSE = 0.70, MAE = 0.50, bias% = −0.09 and VAR = 0.49, showed better accuracy than the others.
Modelamiento de la distribución natural del género Cinchona en el norte del Perú.
(Universidad Nacional Autónoma de Chota, 2023-04-13) Llatas Mires, Eiler; Elera Gonzales, Duberli Geomar
El modelamiento ecológico permite predecir la ocurrencia de una especie a través de datos de presencia y variables edafoclimáticas. El género Cinchona en el Norte de Perú, predominantemente representada por Cinchona officinalis, símbolo del escudo nacional y muy importante gracias su poder curativo, ha ocasionado que sus poblaciones y hábitat disminuyan la mayor parte de las especies del género. El objetivo principal de esta investigación establecer las áreas de distribución natural del género Cinchona en el Norte de Perú, haciendo uso de modelos de distribución de especies, una herramienta probabilística que permitió la predicción e identificación de la distribución natural del género Cinchona, mediante la técnica de máxima entropía (MaxEnt), el cual nos permite generar modelos de distribución de especies donde se incorpora un archivo de coordenadas tabulado y un repositorio de capas ambientales. Este modelo mostró un valor de AUC de 0,917 lo que significa que el modelo es aceptable, trabajado con siete variables bioclimáticas de las cuales la temperatura media del trimestre más húmedo y la precipitación del trimestre más frío, muestran ser factores determinantes en la distribución natural del género Cinchona en el área de estudio. La prueba de Jackknife muestra que precipitación del mes más seco, precipitación del trimestre más frío, temperatura del trimestre más húmedo y temperatura de la superficie terrestre, son las variables que más contribuyen en la distribución del género Cinchona en el Norte de Perú. Los resultados obtenidos indican que el género Cinchona se localiza en siete provincias de la región norte de Perú, ocupando una superficie total de 864 km2 , información que permitirá focalizar programas de eforestación, conservación o reintroducción en especies de este género en esta región del país.
Propiedades físicas y mecánicas de la madera de Alnus acuminata Kunth del departamento de Cajamarca, Perú.
(Universidad Nacional Autónoma de Chota, 2024-11-06) Sanchez Herrera, Carlos Percy; Elera Gonzales, Duberli Geomar; Chambi Legoas, Roger
La industria forestal maderable requiere datos actualizados acerca de las características denominadas anatómicas y además físicas del material para evaluar su valor según el uso previsto. La presente investigación tuvo como objetivo ejecutar la determinación de las propiedades tanto físicas, como mecánicas de la madera de Alnus acuminata Kunth de cinco procedencias del departamento de Cajamarca, norte de Perú; para ello, se realizó un muestreo destructivo para la colecta de muestras de madera en rodales naturales de aliso ubicados en las provincias llamadas Chota (Querocoto y Rojaspampa), Cutervo (La Conga), Hualgayoc (El Porvenir) y Santa Cruz (Yauyucan) según los lineamientos de la NTP 251.002, además, se realizaron ensayos de ámbito físico y también mecánicos, en laboratorio para la determinación de las propiedades que posee la madera. Los resultados del análisis de varianza con un nivel de probabilidad de un valor del 95% indican que existe diferencia de forma significativa entre las diferentes procedencias para densidad básica, contracción, compresión paralela y perpendicular, dureza (promedios extremos), flexión estática MOR; en tanto que no se identificó diferencia significativa para contenido de humedad, cizallamiento, dureza promedio lados, tensión perpendicular, flexión estática ELP y MOE. Entre las propiedades físicas analizadas la humedad promedio fue de 127%, 0,34 g/cm3 respecto a la densidad básica y contracción de un valor de 5,15%, 7,35%, 11,83%, 0,13% para radial, tangencial, volumétrica y longitudinal respectivamente. Por su parte, de las propiedades mecánicas, la compresión perpendicular promedio fue de 18,32 kg/cm2, compresión paralela con promedios de 228,72 kg/cm2, 108,31 kg/cm2 y 47,53 kg/cm2 para resistencia máxima, esfuerzo al límite proporcional y módulo de elasticidad, respectivamente. Además, la tensión perpendicular fue 16,37 kg/cm2, 54,40 kg/cm2 el cizallamiento y la flexión estática por su parte se obtuvo 160,1 kg/cm2 esfuerzo al límite proporcional, 310,4 kg/cm2 para módulo de ruptura y 48317,3 kg/cm2 para módulo de elasticidad, asimismo, la dureza fue 192.27 kg y 201,16 kg para promedio extremos y promedio lados cada uno. La diferencia significativa encontrada en las diez propiedades previamente descritas, sugieren influencia de características genéticas de la especie, ambientales del lugar de procedencia o incluso del manejo silvicultural, destacando la necesidad de investigaciones orientadas a identificar los factores locales que determinen esas diferencias. Los resultados indican que la madera de Alnus acuminata presenta mayor rigidez que Guazuma crinita, pero menor resistencia a la compresión perpendicular que Pinus patula. La densidad básica promedio obtenida permite clasificar a Alnus acuminata en el grupo de maderas blandas comparable a Simarouba amara Aubl. Y Bursera simaruba (L.) Sarg. Los valores de resistencia a la flexión estática, así como a la compresión, además de la tensión y al cizallamiento hacen de esta madera útil para la industria vinculada a la construcción. Nuestros resultados sugieren que la madera de Alnus acuminata tiene potencial en la industria forestal maderable y la convierten en una opción adecuada para una variedad de aplicaciones.