AJUSTE DE EQUAÇÕES VOLUMÉTRICAS E REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA ESTIMATIVA DO VOLUME DE TAUARI NA FLORESTA NACIONAL DO TAPAJÓS

Abstract

O objetivo do presente estudo foi comparar as estimativas do volume obtidas por equações de regressão com redes neurais artificiais (RNA) para a espécie Couratari stellata, a partir dos dados de cubagem rigorosa de 1.351 árvores com DAP > 50 cm de 04 (quatro) Unidades de Produção Anual (UPAs), a saber: Upas 06, 07, 08 e 09, manejadas, respectivamente, em 2011, 2012, 2013 e 2014,  da área de manejo florestal da Cooperativa Mista da Floresta Nacional do Tapajós, em área de Floresta Ombrófila Densa de Terra Firme. O processamento dos dados visou selecionar o melhor modelo de regressão considerando as quatro UPAs na área de manejo. A equação com melhor desempenho foi escolhida de acordo com a raiz do erro quadrado médio em porcentagem (RMSE%), correlação de Pearson e gráfico de resíduos percentuais. Para a seleção da melhor rede e a sua respectiva comparação com a melhor equação de regressão ajustada, as estatísticas utilizadas foram: RMSE%, correlação de Pearson entre o volume observado e estimado e bias. A equação com melhor desempenho, para todas as UPAs, foi a de Schumacher-Hall sendo posteriormente comparada com a melhor RNA obtida a partir do treinamento dos dados. Verificou-se que ambos os métodos apresentaram estatísticas de ajuste e precisão aceitáveis, com potencial utilização para estimar o volume da espécie Couratari stellata. No entanto, a RNA mostrou-se ligeiramente superior pela habilidade de aprender e generalizar o conhecimento adquirido sendo, portanto, recomendada para tal finalidade. PALAVRAS-CHAVE: Manejo florestal, Romaneio, Volumetria.