Estimativa da densidade da madeira uso de dados dendrométricos e edafoclimáticos em redes neurais artificiais
Werneburg, Mauro Antônio PereiraSilva, Mayra Luiza Marques daLeite, Helio GarciaSilva, Antonilmar Araújo Lopes daGleriani, José MarinaldoSilva, Jeferson Pereira MartinsMoreira, Tais RizzoRocha, Sofia Maria GonçalvesRodrigues, Nívea Maria Mafra
A mensuração florestal visa à produção volumétrica de madeira; entretanto, para o setor de processamento de celulose, o principal interesse éa produtividade em biomassa e, para conhecer essa variável, é necessário determinar previamente a densidade básica da madeira (DBM). As redes neurais artificiais (RNA) têm sido usadas no setor florestal com bastante sucesso para descrever a dinâmica das características da floresta. Nesse contexto, o objetivo deste estudo foi avaliar a precisão das estimativas da densidade básica da madeira por meio de RNAs com variáveis de entrada de inventário florestal contínuo (IFC) e edafoclimáticas. O banco de dados consistiu em 3.797 dados, provenientes de parcelas permanentes do IFC conduzido em povoamentos de Eucalyptuse dados edafoclimáticos dos locais de plantio. As cinco melhores RNAs foram selecionadas e a análise das estimativas foi realizada por meio da correlação entre o DBM estimado e o observado, da raiz quadrada do erro quadrático médio percentual (RMSE%) e de informações gráficas. Observou-se que tanto o IFC quanto as informações edafoclimáticas e a combinação de ambos são potenciais e apresentam resultados semelhantes para a estimativa da densidade básica da madeira, e os erros associados às estimativas estão entre 3,9% e 3,5%, sendo que as RNAs baseadas apenas nas informações do IFC apresentaram maior RMSE. O uso de RNAs é viável para estimar a DBM e permite excelentes estatísticas de precisão.(AU)
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