(untitled) (Revista de Ciências Agroveterinárias, 2023)
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.