Gustavo Antonio Ruffeil Alves
Doutor, coordenador do Grupo de Pesquisa Estudos em Manejo de Doenças de Plantas Tropicais e professor da Universidade Federal Rural da Amazônia (UFRA), campus Paragominas (PA)
Ernandes Macedo da Cunha Neto
Jade Cristynne Franco Bezerra
Professores de Engenharia Florestal ““ UFRA, campus Paragominas e membros do Grupo de Pesquisa Estudos em Manejo de Doenças de Plantas Tropicais
A evolução do setor florestal é notória, de modo que constantemente novas tecnologias são aplicadas às florestas com vistas à máxima produtividade e redução de custos. Dentre os ramos deste setor, o reflorestamento é um dos que merece destaque, devido ao seu incremento. De acordo com os dados do IBGE (2016), entre 2015 e 2016 a área reflorestada passou de 9.120.999 ha para 10.023.076 ha.
Diante deste cenário, surge a necessidade de monitorar o crescimento dos povoamentos florestais para que o produtor se planeje quanto os tratos silviculturais (adubação, poda, desbaste, etc.), assim como quanto à venda e destino de seu produto. Contudo, a variável que permite esse monitoramento é o volume, obtido por meio dos inventários florestais.
Inventário florestal nada mais é que o processo de estimação, por amostragem, das árvores do plantio, pelo qual estas são medidas quanto à sua circunferência à altura de 1,30 m do solo (CAP), estimação da altura ““geralmente por um hipsômetro, além da coleta de variáveis qualitativas, como qualidade do fuste e mortalidade, sendo o volume obtido a partir das variáveis quantitativas.
Opções
Existem vários tipos de inventário florestal, dentre eles: contÃnuo (IFC); pré-corte (IPC); amostral; censo ou inventário em 100%. Usualmente, para florestas plantadas são realizados o IFC e IPC. O primeiro consiste no acompanhamento periódico do crescimento da floresta, pelo qual são instaladas unidades amostrais (parcelas) permanentes ao longo dos talhões – geralmente são instaladas uma ou duas parcelas por talhão, dependendo do tamanho deste.
O IPC, por sua vez é realizado em maior intensidade amostral que o anterior (em torno de uma parcela para cada cinco hectares do talhão), com vistas à obtenção de estimativas mais precisas do volume da área para prospecção dos valores que serão obtidos com a venda daquela madeira.
Além disso, ao término do inventário é realizado o abate de alguns indivíduos do talhão com o intuito de obter o volume real das árvores, por meio de modelos de volume encontrados por regressão linear, sendo estes posteriormente aplicados ao banco de dados para reduzir os erros de estimação do volume.
Com isso, as operações de inventário florestal tornam-se dispendiosas, porém, sua realização é imprescindÃvel, logo há uma incessante busca por métodos que diminuam o tempo e custo de inventário. Um destes métodos é o uso de modelos hipsométricos de regressão para evitar a coleta da variável altura em todas as árvores do inventário.
Geralmente são coletadas à altura de algumas parcelas, enquanto que nas demais parcelas é mensurado apenas o CAP das árvores, enquanto que a altura destas é estimada a partir da relação entre CAP e altura, com o emprego do modelo de regressão linear.
No entanto, deverá ser gerada uma regressão para cada clone do povoamento, além de, se houverem clones em diferentes idades, deverão ser geradas regressões diferentes para estes. Dessa forma, a introdução das redes neurais artificiais na mensuração florestal surge como alternativa à regressão linear.
As redes neurais artificiais
As redes neurais artificiais (RNA) são sistemas computacionais paralelos, constituÃdos de unidades de processamento simples, denominados neurônios artificiais, distribuídos em uma ou mais camadas conectadas por um grande número de conexões, sendo comparável às redes neurais biológicas (Haykin, 2001).
As RNA são inspiradas no processamento de informações do cérebro humano, podendo organizar seus neurônios para exercer processos tais como o reconhecimento de padrões, de forma mais ágil e eficaz que o computador convencional (Binoti, 2010).
De maneira geral, as RNA são constituÃdas por três camadas – a camada de entrada é aquela pela qual serãofornecidas as informações; a camada intermediária ou oculta, que será o local onde as informações recebidas serão processadas; e, por fim, a camada de saÃda, que dará a resposta da rede em função das variáveis de entrada.
Essa matéria completa você encontra na edição de novembro/dezembro  de 2018 da Revista Campo & Negócios Floresta. Adquira o seu exemplar para leitura completa.
