Ferramenta de inteligência artificial associado a dados do satélite Sentinel 2 na estimativa do volume de madeira em plantios de Tectona grandis Linn F. no Pará

Abstract

Plantações de Tectona grandis (teca) ocupam significamente partes do mercado florestal, e para tal, técnicas de manejo dos povoamentos tornam-se atividades primordiais na otimização da produção. Para que isso seja possível, foi proposto o desenvolvimento de um modelo de predição do volume por meio de redes neurais artificiais associado a imagens de satélites, através do satélite Sentinel – 2, em indivíduos de teca. No trabalho, procurou-se conciliar informações geradas pelos índices de vegetação, calculados com bandas do satélite Sentinel-2, e parâmetros dendrométricos, como idade, índice de sítio, número e tipo de desbaste, a fim de estimar a produção volumétrica. Quanto às redes neurais, 70% dos dados destinou-se ao ajuste da rede e o restante para validação. Após isso, as cinco melhores redes em algumas configurações foram selecionadas pela avaliação dos valores de correlação (r) dos dados observados, erro padrão residual da estimativa (Syx absoluto e relativo) e análise gráfica de resíduos. Os resultados apresentaram valores de alta correlação (r ≥ 0.90) entre os dados de observados e estimados, para as cinco melhores redes, valores moderados a baixos no erro padrão da estimativa, Syx e Syx% menores que 20%, e baixa dispersão dos resíduos. Os resultados apontam que unir atributos do povoamento como a idade e a classe de sítio, com técnicas silviculturais como o desbaste associado a índices de vegetação, derivados das imagens do satélite Sentinel-2, são eficazes na predição do volume total por unidade de área em plantios de teca.