Uso de regressão e redes neurais artificiais na estimativa do volume de Khaya ivorensis.

Este trabalho objetivou comparar o volume de árvores de mogno africano estimado pelo modelo de Schumacher e Hall e por redes neurais artificiais. A coleta de dados ocorreu em dois sistemas agroflorestais no município de Belterra, Pará, com 7 e 11 anos de idade. Em cada local foram cubadas 34 árvores em pé. Para as estimativas de volume comercial foram empregadas as formas do modelo de Schumacher e Hall (linear e não linear) e uso de redes neurais artificiais (RNA) do tipo Multilayers perceptron. As arquiteturas de RNA com 4 neurônios na camada de entrada propiciaram as melhores estimativas e valores de erro, sensivelmente melhores do que os modelos volumétricos, tendo as RNA um erro 36,7% menor que o modelo de Schumacher e Hall não linear. Este último modelo apresentou tendência a superestimar os volumes e a RNA obteve estimativas mais livres de tendências. As redes neurais artificiais geraram estimativas com maior precisão em relação às formas do modelo de regressão. Essa técnica mostrou-se viável, pois uma única rede pode estimar o volume para diferentes locais, dispensando necessidade de estratificação.

Bibliographic Details

Main Authors:	LOPES, L. S. S., RODE, R., PAULETTO, D., BALONEQUE, D. D., SANTOS, F. G. dos, SILVA, A. R., BINOTI, D. H. B., LEITE, H. G.
Other Authors:	Lucas Sérgio Sousa Lopes, UFV; Rafael Rode, UFOPA; Daniela Pauletto, UFOPA; Diego Damázio Baloneque, UFOPA; Fábio Guerra dos Santos, IBAMA; ARYSTIDES RESENDE SILVA, CPATU; Daniel Henrique Breda Binoti, DAP Engenharia Florestal; Helio Garcia Leite, UFV.
Format:	Artigo de periódico biblioteca
Language:	Portugues pt_BR
Published:	2020-07-31
Subjects:	Mogno africano, Volumetria, Redes neurais, Belterra, Volume, Árvore, Khaya ivorensis,
Online Access:	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1124140
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