Artificial neural networks for estimating tree volume in the brazilian savanna

Abstract

Neste artigo buscou-se estimar os volumes de árvores de diferentes espécies do Cerrado usando redes neurais artificiais e fazer comparações dos resultados com estimativas obtidas a partir de equações volumétricas tradicionais. Os dados foram coletados em 15 parcelas de 400 m² em uma área de 29,6 ha. Em cada parcela, o diâmetro da altura do peito (D) (diâmetro a 1,30 m do solo), a altura total (Ht) e a altura comercial (Hc) de todos os indivíduos com D igual ou superior a 3,0 cm foram medidos. Depois, cada árvore foi derrubada para obtenção do volume. O método de Huber foi usado considerando a medida dos diâmetros do fuste até 3,0 cm. Os dados obtidos foram utilizados para treinar redes neurais artificiais (RNA) e ajustar equações volumétricas para estimar o volume total e comercial das árvores. Este estudo mostrou que as RNA e as equações volumétricas são eficientes para a obtenção de volumes estimados de árvores no Cerrado. As redes neurais artificiais, que consideram a espécie como uma variável categórica de entrada, apresentaram melhores resultados do que aquelas que são treinadas sem essa variável.