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Uso de redes neurais artificiais e modelos de regressão para estimar volume de espécies nativas em Portel, Pará - Brasil

2019; Costa Rica Institute of Technology; Volume: 17; Issue: 40 Linguagem: Português

10.18845/v17i40.4901

2215-2504

Marcos Vinícius Cardoso Silva, Yasmim de Andrade Ramos, Mathaus Messias Coimbra Limeira, Maria Cristina Bueno Coelho, André Ferreira dos Santos, Marcos Giongo, Mauro Luiz Erpen,

Leaf Properties and Growth Measurement

O objetivo do presente estudo foi comparar as estimativas do volume obtidas por equacoes de regressao com redes neurais artificiais (RNA) para areas nativas sob plano de manejo na regiao de Portel, estado do Para, a partir dos dados de cubagem rigorosa de 864 arvores com DAP ≥ 45 cm de Unidades de Producao Anual (UPA) manejada em 2015 em area de floresta ombrofila densa de terra firme. O processamento dos dados visou selecionar o melhor modelo de regressao considerando a UPA 1. A equacao com melhor desempenho foi escolhida de acordo com a raiz do erro quadrado medio em porcentagem (RQME%), correlacao de Pearson e grafico de residuos percentuais. Para a selecao da melhor rede e a sua respectiva comparacao com a melhor equacao de regressao ajustada, as estatisticas utilizadas foram: RQME%, correlacao de Pearson entre o volume observado e estimado e bias. O modelo com melhor desempenho foi o Spurr ( sendo posteriormente comparada com a melhor RNA obtida a partir do treinamento dos dados. Verificou-se que ambos os metodos apresentaram estatisticas de ajuste e precisao aceitaveis, com potencial utilizacao para estimar o volume da especie. No entanto, a RNA mostrou-se superior evidenciando maior precisao em relacao a regressao na estimativa de volume.