Comparação entre uso das redes neurais artificiais e o uso de técnicas estatísticas tradicionais na mensuração florestal

Abstract

Resumo : Este trabalho teve como objetivo comparar os resultados obtidos na cubagem rigorosa de clones de eucalipto (base genética Eucalyptus urophylla X Eucalyptus grandis) com a utilização de redes neurais artificiais com os resultados obtidos através de modelos alométricos para estimativa de coeficientes de regressão, no Oeste da Bahia. Os dados são provenientes de um talhão de 42,52 hectares de povoamento clonal de Eucalipto (base genética Eucalyptus urophylla X Eucalyptus grandis) com 3 anos de idade, e, espaçamento 3,6 X 3,1 m, no Oeste da Bahia. Foram cubadas 50 árvores com classes diamétrica distintas, utilizando o método de Smalian, nas seguintes posições do fuste: 0,1; 0,5; 0,9; 1,3; 2,0; 4,0; 6,0 metros e assim até a altura comercial, com diâmetro mínimo de 4 cm. Para estimativa da altura total foram utilizados os modelos alométricos de Stoffels, Curtis e Prodan II, e para estimativa do volume foram utilizados os modelos alométricos de Spurr, Schumacher-Hall e Stoate. As configurações de RNA para estimativa de altura total e volume utilizadas foram do tipo Multi Layer Perceptrons (MLP). O processamento de dados, tanto para os modelos hipsométricos e volumétricos tanto para a Rede Neural Artificial, foi realizado em duas etapas, sendo a primeira etapa de Treinamento e a segunda etapa de Validação. A RNA 1 mostrou-se superior aos modelos hipsométricos avaliados, tanto na fase de treino quanto na fase de validação. O melhor modelo volumétrico avaliado no estudo mostrou-se ligeiramente superior, em seus parâmetros estatísticos, quando comparado ao uso de RNA na estimativa do volume dos indivíduos avaliados. Palavras-chave: Cubagem Rigorosa. Rede Neural Artificial. Mensuração Florestal.