Redes neurais artificiais e análise de regressão para estimativa de volume de espécies nativas

[摘要] O uso de modelos para estimar a produção florestal é uma importante ferramenta em áreas plantadas. Embora esse assunto tenha sido estudado em todo o mundo, ainda falta conhecimento a respeito da medição de volume para locais específicos, como os do Nordeste do Brasil. Desta forma, objetivou-se com este estudo avaliar o potencial de predição de redes neurais artificiais e regressão para a estimativa do volume de madeira em povoamentos homogêneos de Anadantera macrocarpa, Genipa americana e Mimosa caesalpiniflolia. Os métodos de regressão e de redes neurais artificiais (RNAs) mostraram-se aplicáveis para a estimativa do volume individual dos povoamentos em diferentes espaçamentos, aos sete anos de idade. O modelo de regressão de Spurr apresentou melhores resultados estatísticos e dispersão dos erros não tendenciosos para as espécies Anadantera macrocarpa e Genipa americana. Já o modelo de Shumacher-Hall foi mais preciso para a estimativa do volume da espécie Mimosa caesalpinifolia. As RNAs, com dois neurônios na camada intermediária, proporcionaram melhores ajustes para as três espécies, portanto, são recomendadas para estimar os volumes individuais das espécies avaliadas, por mostrar maior precisão, em relação à regressão, na estimativa do volume das espécies nativas avaliadas.

[关键词] native forest;production volume;prediction models;ANNs