EFICIÊNCIA DE UTILIZAÇÃO DE MACRONUTRIENTES EM EUCALIPTO POR MÉTODO NÃO DESTRUTIVO ESTIMADOS POR REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Abstract

A Amostragem Não Destrutiva (AND) permite uma caracterização eficiente, simples e segura das propriedades químicas do vegetal, como o Coeficiente de Utilização Biológico (CUB). A associação da AND com a técnica de Redes Neurais Artificiais (RNA) pode ser uma alternativa potencial em substituição às equações de regressão e aos métodos tradicionais de interpolação. Portanto, o presente trabalho objetivou avaliar a eficiência da RNA e da amostragem não destrutiva para estimar a eficiência de uso de nutrientes no tronco. O experimento foi instalado em blocos ao acaso, sendo estudado, em três blocos, o efeito de cinco espaçamentos de plantio: T1 – 3,0 m x 0,5 m; T2 – 3,0 m x 1,0 m; T3 – 3,0 m x 1,5 m; T4 – 3,0 m x 2,0 m e T5 – 3,0 m x 3,0 m. Uma árvore-amostra foi abatida para realizar a cubagem rigorosa e quantificar a matéria seca de casca e lenho por unidade experimental, totalizando-se 15 árvores. As árvores-amostras foram pesadas no campo e subamostras de casca e lenho foram coletadas ao longo do fuste para compor uma amostra composta por árvore. Também foi retirada uma amostra simples de cada componente obtidas com auxílio de um formão e martelo na região do DAP nas mesmas árvores-amostras. As amostras foram secas a 65ºC até peso constante. O material vegetal foi moído e submetido à análise química. Ajustaram-se modelos de regressão e aplicação de RNA para estimação do CUB_Tronco a partir do CUB_{DAP Casca} e CUB_{DAP Lenho}. As RNA apresentaram maior precisão e confiabilidade do que a regressão. A modelagem por redes neurais artificiais utilizando-se apenas uma amostra da casca na região do DAP demonstrou ser adequada para a estimativa do coeficiente de utilização biológico do tronco.