Aprimorando a classificação de sítios em plantios de eucalipto: Uma abordagem multivariada com mapas auto-organizáveis

Resumo

A classificação da capacidade produtiva é um pilar para o manejo florestal, mas métodos tradicionais univariados, como a curva-guia, podem simplificar a complexa interação de fatores que definem a produtividade de um sítio. Diante disso, este estudo preenche uma lacuna ao avaliar o potencial das Redes Neurais de Kohonen (SOM), uma técnica de inteligência artificial multivariada, como alternativa para a estratificação de povoamentos comerciais de eucalipto. O objetivo foi comparar a classificação obtida pelo método da curva-guia com a abordagem via rede neural artificial (RNA), avaliando a superioridade desta última. Para isso, dados de 750 talhões de eucalipto em Minas Gerais foram classificados pelo método da curva-guia (modelo de Schumacher) e por uma RNA do tipo SOM, com posterior agrupamento hierárquico. A validação e a comparação foram realizadas por análise discriminante e matriz de contingência. Os resultados indicaram que a RNA promoveu uma estratificação mais acurada, reclassificando 26% dos talhões da classe Média (curva-guia) para a classe Inferior e refinando a classe Superior para um grupo mais seleto. A coesão dos clusters da RNA foi validada por análise discriminante, que alcançou uma acurácia geral de 69,9%. Conclui-se que a RNA é superior ao método tradicional, fornecendo uma classificação multidimensional mais realista, com maior sensibilidade na detecção de áreas de baixa produtividade e maior especificidade na identificação de talhões de elite. A metodologia estabelece-se, portanto, como uma ferramenta estratégica para o aprimoramento do planejamento e a otimização de operações na silvicultura de precisão.

Palavras-chave: Qualidade de local; Rede de Kohonen; Silvicultura de precisão