Redes Neurais Artificiais na estimação de variáveis biométricas de mudas de espécies florestais produzidas em diferentes substratos

Milton Marques Fernandes, Francisco Luis Sousa, Jeferson Pereira Martins Silva, Emanuel França Araújo, Márcia Rodrigues de Moura Fernandes, Rafaela Simão Abrahão Nóbrega

Resumo


O objetivo do trabalho foi avaliar o crescimento em diâmetro do coleto e altura, e a produção de matéria seca total de mudas de Myracrodruon urundeuva, Jacaranda brasiliana e Mimosa caesalpiniaefolia. Concomitantemente, desenvolveu-se uma Rede Neural Artificial (RNA) do tipo Multilayer Perceptron que seria capaz de estimar a H e a MST das mudas das espécies estudadas. As mudas foram cultivadas em ambiente protegido com 50% de sombra. Assim, os tratamentos foram considerados com cinco proporções do material orgânico (0, 20, 40, 60 e 80% v/v) na composição do substrato final (solo da área desertificada). Aos 120 dias após a semeadura, as mudas foram coletadas para determinação das variáveis biométricas. A rede MLP foi utilizada empregando-se o algoritmo de treinamento Levenberg-Marquardat. As variáveis utilizadas como entrada da MLP para a estimação da altura e massa seca das mudas foram: diâmetro do coleto, diâmetro mínimo, médio e máximo do coleto, as espécies e fontes de resíduos orgânicos (esterco bovino, esterco caprino e palha de arroz), totalizando dez entradas. Foi utilizada a função de ativação tangente hiperbólica. Como resultados, recomenda-se a proporção 80:20% (esterco bovino e/ou esterco caprino:solo da área degradada) ao substrato de cultivo para o crescimento das mudas das espécies. A adição de doses de esterco bovino e esterco caprino influenciaram o DC do Jacaranda brasiliana, sendo constatado o efeito linear crescente com valor estimado de 2,66 mm planta-1. Para a H a adição de esterco bovino e caprino influenciou no crescimento das mudas de Myracrodruon urundeuva. A produção de MST das mudas das três espécies foi igualmente distribuída em função das proporções crescentes de resíduo orgânico incorporado ao substrato de cultivo. O uso da Rede Neural Artificial do tipo Multilayer Perceptron mostrou-se eficiente para a estimação da altura e da massa total seca das mudas das espécies estudadas.


Palavras-chave


recuperação de áreas degradadas, inteligência artificial, substratos orgânicos.

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DOI: http://dx.doi.org/10.5965/223811711812019047

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Revista de Ciências Agroveterinárias (Rev. Ciênc. Agrovet.), Lages, SC, Brasil        ISSN 2238-1171