Objetivou-se aplicar e avaliar métodos para estimar múltiplos volumes em uma Área de Manejo Comunitário, localizada na Floresta Nacional do Tapajós. Foram cubadas, rigorosamente, 516 árvores-amostra de 21 espécies comerciais, todas com 50 cm > dap < 160 cm. Utilizaram-se o modelo único para múltiplos volumes (análise de regressão) proposto por Leite et al. (1995) e redes neurais artificiais (RNA) para a estimativa do volume de fuste e galhos. Após os resultados preliminares usando o método de regressão, optou-se por separar os dados em três estratos, considerando a relação volume de galhos em razão do volume de fuste comercial. As equações geradas por estratos apresentaram melhoria nos ajustes, mas os resultados obtidos pela RNA foram melhores que os pelas equações de regressão.
The objective of this study was to apply and evaluate methods to estimate multiple volumes in a Community Management Area, located in the Tapajós National Forest. 516 sample-trees were rigorously scaled of 21 commercial species, all with 50 cm > dbh < 160 cm. The unique model for multiple volumes (regression analysis) proposed by Leite et al. (1995) and Artificial Neural Networks (ANN) were used to estimate the volume of stem and branches. After preliminary results using the regression method, it was decided to stratify the data into three parts, considering the relationship between volume of branches and volume of commercial stem. The equations generated showed improvement in the adjustments. However, the results with ANN were better than the ones generated by regression equations.