Estimação do volume do cerne de Tectona grandis L.f. utilizando Redes Neurais Artificiais (RNA) e Taper

Abstract

Este estudo foi conduzido visando testar a eficiência da utilização do método de redes neurais artificiais (RNA) para estimar o volume de árvores de TectonagrandisL.f. Os dados utilizados foram obtidos da cubagem de 260 árvores- amostra que apresentavam diâmetro a altura do peito(dap) entre 5 e 31 cm, e altura total entre 5 e 23 m. As árvores tinham idade entre 3 e 12 anos. Foram abatidas em povoamentos localizadas na região centro-sul do estado do Mato Grasso, com espaçamento inicial de 3x3 m. Também foram medidos os diâmetros de casca e diâmetro do cerne para o cálculo de volume sem casca observado, e volume de cerne observado através do método Smalian.Variando as arquiteturas de entrada e de saída das redes, foram treinadas 300 RNA de cada arquitetura, visando estimar o volume de cerne, salvando a melhor rede de cada arquitetura. Foi realizada ainda uma etapa de generalização da RNA. Em uma próxima etapa foi utilizado os mesmo dados para estimar o volume de cerne através do método de Garay (1979) modificado, assim como demonstrado por Leite, 2011. Foi comparado os resultados obtidos nos dois estudos.Foi possível concluir que Redes Neurais Artificias são eficientes para estimar o afilamento do fuste de teca, visando estimar o volume de cerne, podendo resultar em maior exatidão em comparação ao emprego de modelos de Taper.