Quantificação de biomassa em floresta estacional semidecidual por meio de redes neurais artificiais

Abstract

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.