La agricultura sustentable de plantaciones forestales exige la estimación permanente de la cantidad o volumen de madera que se está produciendo en un momento dado, lo que es difícil en extensas áreas de bosque, si solo se utilizan procedimientos manuales en campo. En la presente investigación se modelaron redes neuronales artificiales (ANNs, su sigla en inglés) de perceptrón multicapa para la estimación espacial de volúmenes de madera en una plantación de Eucalyptus sp. localizada en el estado de Mato Grosso del Sur, región Centro-oeste de Brasil. Para el efecto se emplearon como variables de predicción bandas espectrales, texturas de las bandas obtenidos con matriz de coocurrencia de niveles de grises e índice de vegetación, que fueron derivados de imagen digital de satélite Spot 6. La ANN resultante con mejor desempeño presentó una precisión de 93.32% y un coeficiente de determinación de 0.9761, con respecto a valores obtenidos con medidas de campo; no obstante, presentó un error cuadrático medio relativo de 16.32% (RMSE de 7.85 m3/ha), pero la distribución de los residuos no fue tendenciosa, por tanto, el modelo fue promisorio para mapear los volúmenes de madera en extensas áreas sin sobreestimar o subestimar la predicción. La red construida mostró mayor precisión y exactitud cuándo se comparó con otros métodos que usaron variables similares de estimación, inclusive en comparación con modelos neuronales que utilizaron solo bandas espectrales e índices de vegetación.
The aim of this study was to apply geostatistics to predict the spatial pattern of variations in moisture content of eucalyptus wood chip piles to generate subsidies for adequate sampling and material handling. Wood chip piles were installed in three different storage cycles using newly cut material for 7, 30, and 60 days. Sampling was performed in axial (top, middle, and base) and lateral positions, so that all samples were georeferenced in relation to the distance from the ground and the center of the pile. Moisture values were submitted to geostatistical analysis and kriging. The results confirmed the spatial dependence of moisture content over the piles stored at 7 and 30 days; however, the effect of rainfall was crucial to reduce the spatial dependence of moisture content. The results showed that geostatistics is a useful tool for the creation of reliable sampling protocols.
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