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

Abstract

Este trabalho objetivou comparar o volume de arvores 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 municipio de Belterra, Para, com 7 e 11 anos de idade. Em cada local foram cubadas 34 arvores em pe. Para as estimativas de volume comercial foram empregadas as formas do modelo de Schumacher e Hall (linear e nao linear) e uso de redes neurais artificiais (RNA) do tipo Multilayers perceptron. As arquiteturas de RNA com 4 neuronios na camada de entrada propiciaram as melhores estimativas e valores de erro, sensivelmente melhores do que os modelos volumetricos, tendo as RNA um erro 36,7% menor que o modelo de Schumacher e Hall nao linear. Este ultimo modelo apresentou tendencia a superestimar os volumes e a RNA obteve estimativas mais livres de tendencias. As redes neurais artificiais geraram estimativas com maior precisao em relacao as formas do modelo de regressao. Essa tecnica mostrou-se viavel, pois uma unica rede pode estimar o volume para diferentes locais, dispensando necessidade de estratificacao.