AJUSTE DE LAS VOLUMÉTRICAS ECUACIONES Y NEURALES ARTIFICIALES EN LA ESTIMACIÓN DEL VOLUMEN DE TAUARI EN EL BOSQUE NACIONAL DEL TAPAJÓS

O objetivo do presente estudo foi comparar as estimativas do volume obtidas por equações de regressão com redes neurais artificiais (RNA) para a espécie Couratari stellata, a partir dos dados de cubagem rigorosa de 1.351 árvores com DAP > 50 cm de 04 (quatro) Unidades de Produção Anual (UPAs), a saber: Upas 06, 07, 08 e 09, manejadas, respectivamente, em 2011, 2012, 2013 e 2014,  da área de manejo florestal da Cooperativa Mista da Floresta Nacional do Tapajós, em área de Floresta Ombrófila Densa de Terra Firme. O processamento dos dados visou selecionar o melhor modelo de regressão considerando as quatro UPAs na área de manejo. A equação com melhor desempenho foi escolhida de acordo com a raiz do erro quadrado médio em porcentagem (RMSE%), correlação de Pearson e gráfico de resíduos percentuais. Para a seleção da melhor rede e a sua respectiva comparação com a melhor equação de regressão ajustada, as estatísticas utilizadas foram: RMSE%, correlação de Pearson entre o volume observado e estimado e bias. A equação com melhor desempenho, para todas as UPAs, foi a de Schumacher-Hall sendo posteriormente comparada com a melhor RNA obtida a partir do treinamento dos dados. Verificou-se que ambos os métodos apresentaram estatísticas de ajuste e precisão aceitáveis, com potencial utilização para estimar o volume da espécie Couratari stellata. No entanto, a RNA mostrou-se ligeiramente superior pela habilidade de aprender e generalizar o conhecimento adquirido sendo, portanto, recomendada para tal finalidade. PALAVRAS-CHAVE: Manejo florestal, Romaneio, Volumetria.The objective of this study was to compare the volume estimates obtained by regression equations with artificial neural networks (ANNs) for the species Couratari stellata, from the data of rigorous cubing of 1351 trees with DBH > 50 cm from 04 (four) Annual Production Units (APUs), namely: APUs 06, 07, 08 and 09, managed respectively in 2011, 2012, 2013 and 2014, of the forest management area of the Mixed Cooperative of the Tapajos National Forest, in an area of terra firme dense ombrophylous forest. Data processing aimed to select the best regression model considering four APUs in the area of management. The best-performing equation was chosen according to the root mean square error in percent (RMSE%), Pearson's correlation and residuals graph. For the selection of the best network and its comparison with the best regression equation adjusted, the statistics used were: RMSE%, Pearson’s correlation between observed and estimated volume and bias. The best-performing equation for all APUs was the Schumacher-Hall equation, which was then compared to the best ANN obtained from data training. It was found that both methods presented acceptable adjustment and precision statistics, with potential use to estimate the volume of the species Couratari stellata. However, ANN has been shown to be slightly superior by the ability to learn and generalize the acquired knowledge and is therefore recommended for this purpose.KEYWORDS: Forest management, Romaneio, Volume modeling.RESUMEN: El objetivo del presente estudio fue comparar las estimaciones del volumen obtenidas por ecuaciones de regresión con redes neuronales artificiales para la especie Couratari stellata, a partir de los datos de cubrimiento riguroso de 1351 árboles con DAP > 50 cm de 04 (cuatro) Unidades de Producción Anual (UPAs), a saber: Upas 06, 07, 08 y 09, manejadas, respectivamente, en 2011, 2012, 2013 y 2014, del área de manejo forestal de la Cooperativa Mixta del Bosque Nacional del Tapajós, en área de Bosque Ombrófilo Densa de Tierra Firme. El procesamiento de los datos pretendió seleccionar el mejor modelo de regresión considerando las cuatro UPAs en el área de manejo. La ecuación con mejor desempeño fue elegida de acuerdo con la raíz cuadrada del error medio en porcentaje (RMSE%), correlación de Pearson y gráfico de residuos porcentuales. Para la selección de la mejor red y su respectiva comparación con la mejor ecuación de regresión ajustada, las estadísticas utilizadas fueron: RMSE%, correlación de Pearson entre el volumen observado y estimado y bias. La ecuación con mejor desempeño para todas las UPAs fue la de Schumacher-Hall siendo posteriormente comparada con la mejor ARN obtenida a partir del entrenamiento de los datos. Se verificó que ambos métodos presentaron estadísticas de ajuste y precisión aceptables, con potencial utilización para estimar el volumen de la especie Couratari stellata. Sin embargo, la RNA se mostró ligeramente superior por la habilidad de aprender y generalizar el conocimiento adquirido, siendo, por lo tanto, recomendada para tal fin.PALABRAS CLAVE: Manejo florestal, Romaneio, Volumetría

AJUSTE E CLASSIFICAÇÃO DO POTENCIAL VOLUMÉTRICO DE Lecythis lurida (MIERS) MORI, FLONA DO TAPAJÓS

Objetivou-se ajustar modelos volumétricos e classificar o potencial volumétrico de madeira de Lecythis lurida (Miers) Mori na Floresta Nacional do Tapajós. Os dados são oriundos de duas Unidades de Produção Anual (UPAs) da área de manejo florestal da Cooperativa Mista da FLONA do Tapajós (COOMFLONA). Foram ajustados modelos volumétricos e escolhido o melhor com base no R²aj., Syx%, significância dos parâmetros e análise gráfica de resíduos. Para a classificação do potencial volumétrico pela estratificação volumétrica, usou-se a distância euclidiana simples como medida de dissimilaridade e o método Ward como algoritmo de agrupamento. A análise discriminante foi aplicada para verificar a veracidade da distinção e da classificação das Unidades de Trabalho (UTs) em classes homogêneas de estoque volumétrico. Os modelos de dupla entrada foram estatisticamente superiores aos de simples entrada, sendo o de Schumacher-Hall o melhor modelo, com R²aj. de 81,62% e Syx% de 16,91%. A análise discriminante indicou que a classificação das UTs nas classes de estoque volumétrico foi 100% correta em que a análise multivariada possibilitou a estratificação da área de exploração em três classes de produtividade para L. lurida, contribuindo para melhor planejamento das atividades florestais que envolvam esta espécie.Palavras-chave: manejo florestal comunitário, estoque produtivo, análise multivariada. FITTING AND CLASSIFICATION OF VOLUMETRIC POTENTIAL FOR Lecythis lurida (MIERS) MORI, TAPAJÓS NATIONAL FOREST ABSTRACT:It was aimed to fit volumetric models and classify the volumetric potential of Lecythis lurida (Miers) Mori in Tapajós National Forest. The data come from two Annual Production Units (UPAs) of the forest management area of Mixed Cooperative of FLONA Tapajós (COOMFLONA). Volumetric models were fitted and the best one was chosen based on R²aj., Syx%, significance of the parameters and graphical analysis of residues. For the classification volumetric potential, the simple Euclidean distance was used as a measure of dissimilarity and the Ward method as clustering algorithm. The discriminant analysis was applied  to verify veracity of the distinction and classification of  Work Units (UTs) in homogeneous classes of volumetric stock. The double-entry models were statistically superior to the single-entry, with the Schumacher-Hall model resulting as the best, with R²aj. of 81.62% and Syx% of 16.91%. The discriminant analysis indicated that the classification of UTs in the volumetric stock classes was 100% correct, in which the multivariate analysis allowed the stratification of the exploitation area in three classes of productive capacity for L. lurida, contributing to the better planning the forest activities involving this species.Keywords: Community forest management, productive stock, multivariate analysis

AJUSTE E CLASSIFICAÇÃO DO POTENCIAL VOLUMÉTRICO DE Lecythis lurida (MIERS) MORI, FLONA DO TAPAJÓS

Objetivou-se ajustar modelos volumétricos e classificar o potencial volumétrico de madeira de Lecythis lurida (Miers) Mori na Floresta Nacional do Tapajós. Os dados são oriundos de duas Unidades de Produção Anual (UPAs) da área de manejo florestal da Cooperativa Mista da FLONA do Tapajós (COOMFLONA). Foram ajustados modelos volumétricos e escolhido o melhor com base no R²aj., Syx%, significância dos parâmetros e análise gráfica de resíduos. Para a classificação do potencial volumétrico pela estratificação volumétrica, usou-se a distância euclidiana simples como medida de dissimilaridade e o método Ward como algoritmo de agrupamento. A análise discriminante foi aplicada para verificar a veracidade da distinção e da classificação das Unidades de Trabalho (UTs) em classes homogêneas de estoque volumétrico. Os modelos de dupla entrada foram estatisticamente superiores aos de simples entrada, sendo o de Schumacher-Hall o melhor modelo, com R²aj. de 81,62% e Syx% de 16,91%. A análise discriminante indicou que a classificação das UTs nas classes de estoque volumétrico foi 100% correta em que a análise multivariada possibilitou a estratificação da área de exploração em três classes de produtividade para L. lurida, contribuindo para melhor planejamento das atividades florestais que envolvam esta espécie.Palavras-chave: manejo florestal comunitário, estoque produtivo, análise multivariada. FITTING AND CLASSIFICATION OF VOLUMETRIC POTENTIAL FOR Lecythis lurida (MIERS) MORI, TAPAJÓS NATIONAL FOREST ABSTRACT:It was aimed to fit volumetric models and classify the volumetric potential of Lecythis lurida (Miers) Mori in Tapajós National Forest. The data come from two Annual Production Units (UPAs) of the forest management area of Mixed Cooperative of FLONA Tapajós (COOMFLONA). Volumetric models were fitted and the best one was chosen based on R²aj., Syx%, significance of the parameters and graphical analysis of residues. For the classification volumetric potential, the simple Euclidean distance was used as a measure of dissimilarity and the Ward method as clustering algorithm. The discriminant analysis was applied  to verify veracity of the distinction and classification of  Work Units (UTs) in homogeneous classes of volumetric stock. The double-entry models were statistically superior to the single-entry, with the Schumacher-Hall model resulting as the best, with R²aj. of 81.62% and Syx% of 16.91%. The discriminant analysis indicated that the classification of UTs in the volumetric stock classes was 100% correct, in which the multivariate analysis allowed the stratification of the exploitation area in three classes of productive capacity for L. lurida, contributing to the better planning the forest activities involving this species.Keywords: Community forest management, productive stock, multivariate analysis