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AVALIAÇÃO DO USO DE REGRESSÃO E REDE NEURAL ARTIFICIAL PARA MODELAGEM DO AFILAMENTO DO FUSTE DE EUCALIPTO EM SISTEMA SILVIPASTORIL

2016; Centro Científico Knowing; Volume: 13; Issue: 23 Linguagem: Português

10.18677/enciclopedia_biosfera_2016_018

2317-2606

Simone Silva, Sílvio Nolasco de Oliveira Neto, Helio Garcia Leite, Amana de Magalhães Matos Obolari, Bruno Leão Said Schettini,

Agroforestry and silvopastoral systems

O objetivo deste estudo foi avaliar a eficiência do uso de uma rede neural artificial (RNA) para estimar o afilamento do fuste de árvores de eucalipto em sistemas silvipastoris com dois arranjos espaciais.Os dados foram provenientes de 35 árvores-amostras cubadas em sistemas silvipastoris com arranjos espaciais de 12 m x 4 m e 12 m x 2 m.Foi ajustado o modelo proposto por Garay para cada arranjo espacial.Foi treinada uma RNA de configuração Multilayer Perceptron utilizando os arranjos como variável categórica.As demais variáveis de entrada da RNA foram o diâmetro à altura do peito -1,30 m de altura, altura total, alturas de cada seção e os correspondentes diâmetros.A precisão dos métodos foi avaliada por meio das estatísticas da raiz do erro quadrático médio, correlação entre diâmetros observados e estimados, dispersão dos erros percentuais e o desvio médio absoluto.A RNA apresentou desempenho similar ao das duas funções de afilamento, demonstrando ser uma metodologia apropriada para pequenos plantios de eucalipto em sistema silvipastoril, onde pode existir restrição para o abate de árvores.