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Resumo:O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficácia da aplicação de modelos de análise de regressão e redes neurais artificiais (RNAs) na predição do volume de madeira e da biomassa acima do solo, da vegetação arbórea em área de cerradão. Volume de madeira e biomassa foram estimados com equações alométricas desenvolvidas para a área de estudo. Os índices de vegetação, como variáveis preditoras, foram estimados a partir de imagens do sensor LISS-III, e a área basal foi determinada por medições na floresta. A precisão das equações foi verificada pela correlação entre os valores estimados e observados (r), erro-padrão da estimativa (Syx) e gráfico residual. As equações de regressão para o volume de madeira total e do fuste (0,96 e 0,97 para r, e 11,92 e 9,72% para Syx, respectivamente) e para a biomassa (0,91 e 0,92 para r, e 22,73 e 16,80% para Syx, respectivamente) apresentaram bons ajustes. As redes neurais também apresentaram bom ajuste com o volume de madeira (0,99 e 0,99 para r, e 4,93 e 4,83% para Syx) e a biomassa (0,97 e 0,98 r, e 8,92 e 7,96% para Syx, respectivamente). A área basal e os índices de vegetação foram eficazes na estimativa do volume de madeira e biomassa para o cerradão. Os valores reais de volume de madeira e biomassa não diferiram estatisticamente dos valores estimados pelos modelos de regressão e redes neurais (χ2ns); contudo, as RNAs são mais acuradas. Abstract:The objective of this work was to evaluate the effectiveness of regression models and artificial neural networks (ANNs) in predicting wood volume and aboveground biomass of arboreal vegetation in area of tall Cerrado (a forest, savanna-like vegetation). Wood volume and biomass were estimated with allometric equations developed for the studied area. The vegetation indices, as predictor variables, were estimated from LISS-III sensor imagery, and the basal area was determined from field measurements. Equation precision was verified by the correlation between estimated and observed values (r), standard error of estimate (Syx), and by the residual plot. The regression equations for total wood volume and bole volume (0.96 and 0.97 for r, and 11.92 and 9.72% for Syx, respectively), as well as for aboveground biomass (0.91 and 0.92 for r, and 22.73 and 16.80% for Syx, respectively) showed good adjustments. The neural networks also showed good adjustments for both wood volume (0.99 and 0,99 for r, and 4.93 and 4.83% for Syx) and biomass (0.97 and 0.98 for r, and 8.92 and 7.96% for Syx, respectively). Basal area and vegetation indices were effective in estimating wood volume and biomass for the tall cerrado vegetation. Measured wood volume and aboveground biomass did not differ statistically from the predicted values by both the regression models and neural networks (χ2ns); however, the ANNs are more accurate. |
