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Quantificação de biomassa em floresta estacional semidecidual por meio de redes neurais artificiais
(UFVJM, 2015) Cunha, Eduarda Gabriela Santos; Oliveira, Marcio Leles Romarco de; Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM); Oliveira, Marcio Leles Romarco de; Andrade, Alessandro Vivas; Gorgens, Eric Bastos; Machado, Evandro Luiz Mendonça
RESUMO CUNHA, E. G. S. Quantificação de biomassa em floresta estacional semidecidual por meio de redes neurais artificiais. 2015. 77 p. (Dissertação – Ciência Florestal) – Universidade Florestal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, Diamantina, 2015. A predição de biomassa em florestas naturais é complexa devido à variação de espécies, de estágio sucessional, características edáficas e climáticas das áreas, dentre outras, e isso gera uma grande demanda de informações para que se tenha estimativas de biomassa confiáveis. O objetivo deste estudo foi de quantificar a biomassa arbórea aérea de um fragmento de floresta Estacional Semidecidual em Minas Gerais - MG por meio de redes neurais artificiais (RNA). Assim como, avaliar a influência das variáveis categóricas fitofisionomia (FT), infestação de cipó (CP), qualidade de copa (QC) e coeficiente de De Liocourt (q) na estimativa de biomassa. Foi empregada a técnica de validação cruzada (cross-validation) para definição da topologia e validação das redes, em que a estimativa de erro global é calculada como a média das k estimativas de erro de cada iteração (admitiu-se k=10).Variou-se o número de neurônios na camada escondida e avaliou-se a média e o desvio padrão do erro médio quadrático (EMQ) dos resultados da validação cruzada para definir o número de neurônios na camada escondida, que melhor se adequou ao problema. Para definir a RNA mais adequada para cada situação, uma nova validação cruzada foi realizada e avaliação se deu pelos ajustes das RNA (EMQ, ̂ ,Bias e Variância) e análise gráfica dos resíduos. A biomassa observada média foi de 110,81 t.ha-1 e a biomassa média estocada por hectare foi estimada em 114,41 t.ha-1 pela RNA 3 e 116,34 t.ha-1 pela RNA 7. As RNA 3(variáveis de entrada: DAP, d, Hf, Vt, CP) e 7(variáveis de entrada: DAP, d, Ht, Vt, CP, QC) se ajustaram melhor, obtendo menores resíduos. No entanto, a RNA 7 que contém CP e QC associadas como variável de entrada da rede, teve bom desempenho devido à contribuição da variável CP, visto que a RNA 4 que contém apenas QC não foi precisa na maioria das parcelas, esse fato pode estar relacionado a maior subjetividade na avaliação da qualidade de copa. A RNA 3 foi mais adequada visando simplicidade na coleta de campo, acarretando menor tempo e custo.