ESTIMAÇÃO DA ALTURA TOTAL DE ÁRVORES DE IPÊ FELPUDO UTILIZANDO MODELOS DE REGRESSÃO E REDES NEURAIS

Abstract

O objetivo deste trabalho foi avaliar a exatidão das estimativas de altura total com a utilização de modelos de regressão e redes neurais artificiais (RNAs) em um plantio puro de ipê felpudo. Foram ajustados quatro modelos de regressão e treinadas redes do tipo Multilayer Perceptron, com dois critérios de treinamento: considerando como variáveis de entrada o DAP, idade e altura dominante e, utilizando apenas o DAP. As RNAs e os modelos de regressão foram avaliados pelas estatísticas Viés (V), Média das diferenças absoluta (MD), Raiz do quadrado médio do erro (RQME) e Coeficiente de correlação (r), além da análise gráfica dos resíduos. A estimação da altura total das árvores com utilização de modelos genéricos de regressão e a RNA com covariáveis apresentou maior exatidão quando comparada aos modelos de regressão e da RNA em função somente do DAP.