Reducción de la intensidad de muestreo en inventarios forestales para estimar la altura total de eucaliptos

Resumen

El objetivo fue evaluar el desempeño de diferentes modelos basados ​​en Redes Neuronales Artificiales (RNA) en la estimación de la altura total de los eucaliptos, reduciendo el número de mediciones en el campo. Se analizaron 48 RNA, diferentes entre sí por el número de árboles utilizados como muestra de entrenamiento; número de árboles utilizados para calcular la altura dominante; y el uso de (a) variables categóricas, (b) categóricas y continuas y (c) continuas, con la excepción del diámetro a 1,30 m del suelo (DAP), utilizadas en todas las combinaciones. Las estimaciones de altura obtenidas por RNA han sido comparadas con los valores observados y con las estimaciones obtenidas por un modelo hipsométrico. Las RNA que presentaron los mejores rendimientos se utilizaron para estimar la altura en los datos del inventario forestal, para el cálculo posterior del volumen de cada árbol. Los modelos propuestos demostraron ser eficientes para estimar la altura total de los eucaliptos y permitieron la reducción expresiva de la cantidad de árboles que se medirán en el inventario forestal. El mejor modelo encontrado se compone de cinco árboles como muestra de entrenamiento, uno como muestra de prueba y uno como muestra de validación; altura dominante desde la altura del árbol más alto en la parcela; variable categórica clon; y variables continuas DAP, DAP dominante y área basal de la parcela.