Aplicação de redes neurais artificiais para a classificação da capacidade produtiva de um povoamento florestal na região do Jari, Oeste do Pará

Este trabalho teve por objetivo avaliar a classificação da capacidade produtiva por meio de métodos tradicionais e comparar com a classificação obtida por meio do uso de Redes Neurais Artificiais em plantios de Eucalyptus urograndis na Amazônia. Os dados são oriundos de plantios clonais não desbastados de híbridos de Eucalyptus urograndis localizados na região do Jari no oeste do estado do Pará. Para a classificação da capacidade produtiva foram avaliados os seguintes métodos: curva-guia (MCG), equação das diferenças (MED) e predição de parâmetros (MPP). Os critérios estatísticos empregados para avaliar a qualidade da classificação foram: BIAS (%), raiz quadrada do erro médio (RQEM(%)), coeficiente de correlação (rŷ.y ) e o critério de Informação Bayesiano (BIC). A classificação por meio de redes neurais artificiais foi superior à obtida por meio de métodos tradicionais, o que demonstra o potencial dessa ferramenta na classificação da capacidade produtiva de povoamentos florestais.