ESTIMATIVA DE ALTURA PARA POVOAMENTOS DE EUCALIPTO NO RIO GRANDE DO SUL POR MEIO DE DIFERENTES CONFIGURAÇÕES DE REDES ARTIFICIAIS

O uso de Redes Neurais Artificiais (RNA) no meio florestal tem se mostrado comouma alternativa eficiente para estimar variaveis de forma mais acurada no inventarioflorestal alem de ter a vantagem de reduzir os altos custos envolvidos. Com isso opresente trabalho teve como objeto estimar altura de arvores de plantios Eucalyptusgrandis em duas mesorregioes do estado do Rio Grande do Sul atraves do treino evalidacao de RNA com diferentes configuracoes: variacao da quantidade deneuronios na camada oculta (1, 2, 3 e 4), variacao dos pesos iniciais (0 e 1) ediferentes taxas de aprendizagem (0,01 e 0,3). Para isso foram utilizados 714 paresde dados, no qual foi realizada separacao do conjunto de dados em diferentestratamentos: T1 – 100% do conjunto de dados, apenas treino; T2 – 80% do conjuntode dados para treino e 20% do conjunto de dados para validacao cruzada e; T3 –50% do conjunto de dados para treino e 50% para validacao cruzada. Com oscriterios estatisticos avaliados, raiz quadrada do quadrado medio do erro (RQME),correlacao ( ) e analise grafica dos residuos em porcentagem (E%) foi verificadoque a melhor configuracao de RNA e com 3 neuronios na camada oculta, com 1semente e 0,01 de taxa de aprendizagem. Em relacao a separacao de dados omelhor resultado foi obtido com o tratamento T3, onde obteve-se com a melhorconfiguracao de RNA um RQME de ±1,3938 m e de 0,9606.