The Brazilian Cerrado biome is a hotspot due to its ecological importance and high diversity of fauna and flora. We aimed to develop statistical models to predict the crown diameter of open-growing trees using several forest attributes. Potential crown diameter trends in the measured trees were determined by quantile regression. Crown diameter models were developed by regression analyses, artificial neural networks, support vector machine, and random forest techniques. We evaluated 200 trees characterized into 60 species belonging to 30 botanical families. Our equation for potential crown diameter predicts the derived basal area, number of trees, and the necessary growth space of crown diameter at breast height. Artificial neural networks (with the following validation statistics: R2 = 0.90, RMSE = 1.21, MAE = 0.93, and MAPE = 16.25) predicted crown diameter more accurately than the other evaluated techniques. Modeling crown diameter via machine learning represents an important step toward the assessment of crown dynamics by species and can support the decision making of silvicultural practices and other related activities in several rural properties within the Cerrado biome.
O presente estudo buscou avaliar a performance da transformação Box-Cox na predição de relações dendrométricas de árvores isoladas no Cerrado mineiro. Em cada árvore foram medidos os diâmetros à 0,3 (d0,3); 0,7 (d0,7) e 1,3 m (d) do nível do solo, assim como altura total (h), altura de inserção de copa (hic), comprimento de copa (cc) e diâmetro de copa (dc). Em casos de perfilhamento do fuste foi calculado o diâmetro equivalente (deq). A descrição das relações dendrométricas utilizando como variável preditora o diâmetro à 1,3 m acima do nível do solo (d) foi comparado com o ajuste de modelos com e sem a transformação Box-Cox. Um total de 193 árvores foram amostradas, pertencentes a 29 famílias botânicas e a 56 espécies. Segundo os testes de Kolmogorov-Smirnov, Breusch-Pagan e Durbin-Watson, nenhuma equação tradicional atendeu os pressupostos da regressão, porém, após a transformação Box-Cox algumas delas atenderam. As equações ajustadas com a utilização da transformação Box-Cox apresentaram aumento na precisão das estimativas, principalmente para as variáveis d0,3, d0,7, h e dc. A transformação Box-Cox pode ser utilizada para que os dados atendam ou ao menos melhorem as estatísticas dos pressupostos das regressões.
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