Estimativa da densidade da madeira uso de dados dendrométricos e edafoclimáticos em redes neurais artificiais

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5965/223811712242023685

Palavras-chave:

inteligência artificial, modelagem, qualidade da madeira

Resumo

A mensuração florestal visa à produção volumétrica de madeira; entretanto, para o setor de processamento de celulose, o principal interesse é a produtividade em biomassa e, para conhecer essa variável, é necessário determinar previamente a densidade básica da madeira (DBM). As redes neurais artificiais (RNA) têm sido usadas no setor florestal com bastante sucesso para descrever a dinâmica das características da floresta. Nesse contexto, o objetivo deste estudo foi avaliar a precisão das estimativas da densidade básica da madeira por meio de RNAs com variáveis de entrada de inventário florestal contínuo (IFC) e edafoclimáticas. O banco de dados consistiu em 3.797 dados, provenientes de parcelas permanentes do IFC conduzido em povoamentos de Eucalyptus e dados edafoclimáticos dos locais de plantio. As cinco melhores RNAs foram selecionadas e a análise das estimativas foi realizada por meio da correlação entre o DBM estimado e o observado, da raiz quadrada do erro quadrático médio percentual (RMSE%) e de informações gráficas. Observou-se que tanto o IFC quanto as informações edafoclimáticas e a combinação de ambos são potenciais e apresentam resultados semelhantes para a estimativa da densidade básica da madeira, e os erros associados às estimativas estão entre 3,9% e 3,5%, sendo que as RNAs baseadas apenas nas informações do IFC apresentaram maior RMSE. O uso de RNAs é viável para estimar a DBM e permite excelentes estatísticas de precisão.

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Biografia do Autor

Mauro Antônio Pereira Werneburg, Cenibra S.A – Celulose Nipo-Brasileira, Belo Horizonte, MG, Brazil

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Mayra Luiza Marques da Silva, Federal University of São João del-Rei

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Helio Garcia Leite, Universidade Federal de Viçosa

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Antonilmar Araújo Lopes da Silva, Cenibra S.A – Celulose Nipo-Brasileira, Belo Horizonte, MG, Brazil

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José Marinaldo Gleriani, Universidade Federal de Viçosa

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Jeferson Pereira Martins Silva, Universidade Federal do Espírito Santo

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Tais Rizzo Moreira, Universidade Federal do Espírito Santo

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Sofia Maria Gonçalves Rocha, Universidade Federal do Espírito Santo

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Nívea Maria Mafra Rodrigues, Universidade Federal do Espírito Santo

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Publicado

2023-12-29

Como Citar

WERNEBURG, Mauro Antônio Pereira; SILVA, Mayra Luiza Marques da; LEITE, Helio Garcia; SILVA, Antonilmar Araújo Lopes da; GLERIANI, José Marinaldo; SILVA, Jeferson Pereira Martins; MOREIRA, Tais Rizzo; ROCHA, Sofia Maria Gonçalves; RODRIGUES, Nívea Maria Mafra. Estimativa da densidade da madeira uso de dados dendrométricos e edafoclimáticos em redes neurais artificiais. Revista de Ciências Agroveterinárias, Lages, v. 22, n. 4, p. 685–694, 2023. DOI: 10.5965/223811712242023685. Disponível em: https://www.revistas.udesc.br/index.php/agroveterinaria/article/view/23732. Acesso em: 19 maio. 2024.

Edição

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Artigo de Pesquisa - Multiseções e Áreas Correlatas

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