AJUSTE DE LAS VOLUMÉTRICAS ECUACIONES Y NEURALES ARTIFICIALES EN LA ESTIMACIÓN DEL VOLUMEN DE TAUARI EN EL BOSQUE NACIONAL DEL TAPAJÓS

Resumen

RESUMEN: El objetivo del presente estudio fue comparar las estimaciones del volumen obtenidas por ecuaciones de regresión con redes neuronales artificiales para la especie Couratari stellata, a partir de los datos de cubrimiento riguroso de 1351 árboles con DAP > 50 cm de 04 (cuatro) Unidades de Producción Anual (UPAs), a saber: Upas 06, 07, 08 y 09, manejadas, respectivamente, en 2011, 2012, 2013 y 2014, del área de manejo forestal de la Cooperativa Mixta del Bosque Nacional del Tapajós, en área de Bosque Ombrófilo Densa de Tierra Firme. El procesamiento de los datos pretendió seleccionar el mejor modelo de regresión considerando las cuatro UPAs en el área de manejo. La ecuación con mejor desempeño fue elegida de acuerdo con la raíz cuadrada del error medio en porcentaje (RMSE%), correlación de Pearson y gráfico de residuos porcentuales. Para la selección de la mejor red y su respectiva comparación con la mejor ecuación de regresión ajustada, las estadísticas utilizadas fueron: RMSE%, correlación de Pearson entre el volumen observado y estimado y bias. La ecuación con mejor desempeño para todas las UPAs fue la de Schumacher-Hall siendo posteriormente comparada con la mejor ARN obtenida a partir del entrenamiento de los datos. Se verificó que ambos métodos presentaron estadísticas de ajuste y precisión aceptables, con potencial utilización para estimar el volumen de la especie Couratari stellata. Sin embargo, la RNA se mostró ligeramente superior por la habilidad de aprender y generalizar el conocimiento adquirido, siendo, por lo tanto, recomendada para tal fin.PALABRAS CLAVE: Manejo florestal, Romaneio, Volumetría.