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Predição da altura total de árvores em plantios de diferentes espécies por meio de redes neurais artificiais

2017; Embrapa Forestry; Volume: 36; Issue: 88 Linguagem: Português

10.4336/2016.pfb.36.88.1166

1984-8986

Bráulio Pizziôlo Furtado Campos, Gilson Fernandes da Silva, Daniel Henrique Breda Binoti, Adriano Ribeiro de Mendonça, Hélio Garcia Leite,

Tree Root and Stability Studies

O objetivo deste trabalho foi analisar a capacidade de uma rede neural artificial (RNA) em estimar a altura total de árvores de duas espécies em diferentes condições de crescimento. Para fins de comparação, também foi ajustado o modelo hipsométrico de Campos, aplicado por estrato, conforme o gênero, espécie, rotação, espaçamento e classe de idade das árvores. A avaliação das redes neurais artificiais e do modelo de Campos foi realizada com base no coeficiente de correlação entre as alturas observadas e estimadas, a raiz quadrada do erro quadrático médio percentual e de análises gráficas. Observou-se que a altura de árvores de diferentes espécies, em distintas condições de crescimento e locais, pode ser estimada utilizando uma única rede neural, com a mesma eficiência e exatidão normalmente obtida com o emprego de equações de regressão.