Título:	Uso de regressão e redes neurais artificiais na estimativa do volume de Khaya ivorensis.
Autor:	LOPES, L. S. S. RODE, R. PAULETTO, D. BALONEQUE, D. D. SANTOS, F. G. dos SILVA, A. R. BINOTI, D. H. B. LEITE, H. G.
Afiliación:	Lucas Sérgio Sousa Lopes, UFV; Rafael Rode, UFOPA; Daniela Pauletto, UFOPA; Diego Damázio Baloneque, UFOPA; Fábio Guerra dos Santos, IBAMA; ARYSTIDES RESENDE SILVA, CPATU; Daniel Henrique Breda Binoti, DAP Engenharia Florestal; Helio Garcia Leite, UFV.
Año:	2020
Referencia:	Ciência da Madeira, v. 11, n. 2, p. 74-84, 2020.
Descripción:	Este trabalho objetivou comparar o volume de árvores de mogno africano estimado pelo modelo de Schumacher e Hall e por redes neurais artificiais. A coleta de dados ocorreu em dois sistemas agroflorestais no município de Belterra, Pará, com 7 e 11 anos de idade. Em cada local foram cubadas 34 árvores em pé. Para as estimativas de volume comercial foram empregadas as formas do modelo de Schumacher e Hall (linear e não linear) e uso de redes neurais artificiais (RNA) do tipo Multilayers perceptron. As arquiteturas de RNA com 4 neurônios na camada de entrada propiciaram as melhores estimativas e valores de erro, sensivelmente melhores do que os modelos volumétricos, tendo as RNA um erro 36,7% menor que o modelo de Schumacher e Hall não linear. Este último modelo apresentou tendência a superestimar os volumes e a RNA obteve estimativas mais livres de tendências. As redes neurais artificiais geraram estimativas com maior precisão em relação às formas do modelo de regressão. Essa técnica mostrou-se viável, pois uma única rede pode estimar o volume para diferentes locais, dispensando necessidade de estratificação.
Thesagro:	Volume Árvore
NAL Thesaurus:	Khaya ivorensis
Palabras clave:	Mogno africano Volumetria Redes neurais Belterra
DOI:	10.12953/2177-6830/rcm.v11n2p74-84
Tipo de Material:	Artigo de periódico
Acceso:	openAccess
Aparece en las colecciones:	Artigo em periódico indexado (CPATU)