Anais do XXXV Congresso Brasileiro de Ciência do Solo

REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA ESTIMAR O NITROGÊNIO DA SERAPILHEIRA ACUMULADA

ROBERTO RORRAS DOS SANTOS MOURA⁽¹⁾; WILLIAM MACEDO DELARMELINA⁽²⁾; MARCOS VINICIUS WINCKLER CALDEIRA⁽²⁾; DANIEL HENRIQUE BREDA BINOTI⁽²⁾; SEBASTIÃO DA FONSECA⁽³⁾; PAULO HENRIQUE DE SOUZA⁽²⁾;
1 - UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO; 2 - UFES; 3 - FIBRIA;

Estudos relacionados à contribuição dos nutrientes via serapilheira acumulada são essenciais para verificar a ciclagem dos nutrientes e manutenção da floresta. O objetivo desse trabalho foi propor, construir e validar um modelo para estimar a quantidade de N da serapilheira acumulada em povoamentos de eucalipto por meio da utilização de Redes Neurais Artificiais (RNA). Foi utilizado um banco de dados obtidos em um plantio comercial de eucalipto situado no município de Aracruz, estado do Espírito Santo, nos quais foram coletados em 4 parcelas (30 x 30m), com três idades (10, 11 e 12 anos), separado em três frações (folhas; galhos/casca; total). Para o treinamento e generalização da RNA, foi utilizado o tipo Multilayer Perceptron (MLP), como Função de Ativação Sigmoidal, na camada oculta e de saída, como algoritmo o resilient propagation. Para o treinamento e avaliação das redes foi utilizado o software NeuroForest 3.3. Testaram-se as configurações, e obtiveram-se coeficientes de correlação superiores a 0,76 no treinamento e 0,78 na generalização. As RNA podem ser utilizadas de maneira eficiente para estimação do N na serapilheira acumulada em povoamentos Eucalyptus urophylla x Eucalyptus grandis.

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