Perfil longitudinal do fuste de cedro australiano (Toona ciliata M. Roem.) estimado por modelos não lineares e redes neurais artificiais

Com a crescente demanda pelo uso da madeira de cedro australiano (Toona cilliata M. Roem.), verifica-se a necessidade compreender o perfil longitudinal do fuste e o seu volume individual com a aplicação de novos métodos. Nos últimos anos, vêm sendo utilizadas técnicas que permitem as estimativas da altura, do raio e do volume de árvores com RNAs em vez do método tradicional de regressão. Os dados para a realização deste trabalho foram provenientes de 72 árvores de cedro australiano, pertencentes à empresa Bela Vista Florestal, localizada no munícipio de Campo Belo – MG. O presente estudo objetivou modelar o perfil longitudinal do fuste do cedro australiano (Toona ciliata M. Roem.) utilizando modelos não lineares e Redes Neurais Artificiais (RNAs). Realizou-se o ajuste das funções de afilamentos e a função de Garay foi a que melhor estimou a altura, considerando todo o conjunto de dados. Posteriormente, ajustou-se a função de Garay para estimativa da altura, raio e volume individual das árvores, a fim de comparar com as RNAs. Os dados de treino foram divididos em cinco grupos: 90%, 70%, 50%, 30% e 10% e avaliou-se por meio dos dados de testes. De acordo com as análises estátisticas, as RNAs apresentaram resultados satisfatórios da raiz do erro quadrático para todo o conjunto de testes em relação ao método da regressão. Ao analisar os resíduos, observaram-se resultados satisfatórios para o método de RNAs. Desta forma, considera-se que é possível o uso de RNAs para representar o perfil longitudinal do fuste e a estimativa do volume individual das árvores de cedro australiano.Dissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal, área de concentração em Manejo Florestal, para a obtenção do título de Mestre