Avaliação de metodologias de cubagem rigorosa com diferentes métodos de ajuste

Abstract

A busca por melhor qualidade dos dados oriundos de florestas plantadas é recorrente no âmbito de trabalho dos gestores e pesquisadores do setor florestal. A cubagem rigorosa consiste em várias metodologias para obter os dados quantitativos do volume com medidas sucessivas do diâmetro longo do fuste. Contudo, as metodologias usuais de cubagem tendem a superestimar o volume na base da árvore. Portanto, o objetivo deste trabalho é avaliar três metodologias de cubagem: testemunha, denominada Metodologia A, medindo-se os diâmetros da base (0,1 m) e as demais seções a 0,25 m até a sua altura comercial; a segunda metodologia (Metodologia B) utilizada foi proposta por (CAMPOS & LEITE, 2013) e por fim, a terceira (Metodologia C) que captou o diâmetro a partir da variação de 1 cm no comprimento do fuste. Os ajustes foram feitos usando regressão e Redes Neurais Artificiais. Para determinação do volume, foi utilizando o método de Smalian e para volume total Schumacher & Hall(1993). Para ambos os ajustes, sorteou-se 40 indivíduos para treino e com os 21 indivíduos restantes aplicou-se a validação. Os ajustes de regressão foram feitos usando o software EXCEL (MS) Versão 2007, e para as Redes Neurais Artificiais usou-se STATISTICA 7.0, Intelligent Problem Solver (IPS). Para comparação entre os ajustes usou-se a análise gráfica da distribuição dos resíduos, erro quadrado médio, coeficiente de correlação múltipla (R²) e por fim, o teste t para amostradas dependentes, este último foi feito utilizando-se o software R Studio. A partir dos resultados das análises em relação ao ajuste por regressão, a terceira metodologia, obteve melhores resultados para ser aplicado de forma prática em situações reais. Para os ajustes feitos por RNA, obtiveram-se igualmente resultados satisfatórios para as três metodologias testadas. Portanto, recomenda-se que ao se ajustar com regressão, utilizar a terceira metodologia Todavia, se for aplicado Redes Neurais Artificiais, qualquer metodologia estudada apresentará bons resultados.