O afilamento do fuste constitui uma variável essencial para o manejo e o aproveitamento racional da madeira, permitindo estimar os diâmetros ao longo do fuste e determinar os respectivos sortimentos. Este estudo teve como objetivo comparar o desempenho de diferentes abordagens estatísticas e de aprendizado de máquina na predição do afilamento de Tectona grandis L.f. em Santarém, Pará. Foram amostradas 30 árvores, totalizando 261 observações de diâmetro (di). Utilizaram-se como variáveis preditoras o diâmetro a 1,3 m de altura (dap), a altura comercial (hc), a altura total (ht) e a altura relativa (hi). As abordagens testadas foram o modelo de Kozak, a árvore de regressão (CART), o Random Forest (RF), a Support Vector Machine (SVM) e a Gradient Boosting Machine (GBM). A avaliação do desempenho foi realizada por meio da raiz do erro quadrático médio (RMSE), erro médio absoluto (MAE) e coeficiente de correlação linear para as etapas de treinamento e generalização. O algoritmo GBM apresentou os melhores resultados, com > 0,99 e RMSE de 0,45 cm, seguido pelo RF. O modelo de Kozak e a árvore de regressão apresentaram maior dispersão dos erros e menor capacidade de generalização. A análise dos erros relativos indicou que o GBM produziu predições mais precisas, sem viés sistemático. Conclui-se que as abordagens baseadas em aprendizado de máquina, especialmente o GBM, apresentam maior eficiência para modelar o afilamento do fuste de teca, superando modelos convencionais de regressão quanto à exatidão e à precisão preditiva. Palavras-chave: aprendizado de máquina; inteligência artificial; mensuração florestal. Predicting taper in Tectona grandis L.f. in the Eastern Amazon ABSTRACT: Stem taper is an essential variable for sustainable forest management and the rational use of timber, as it enables the estimation of diameters along the bole and the determination of log assortments. This study aimed to compare the performance of different statistical and machine learning approaches for predicting the stem taper of Tectona grandis L.f. in Santarém, Pará, Brazil. A total of 30 trees were sampled, yielding 261 diameter observations (di) along the stem. Diameter at breast height (dbh), commercial height (hc), total height (ht), and relative height (hi) were used as predictor variables. The tested approaches included the Kozak taper model, Classification and Regression Tree (CART), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and Gradient Boosting Machine (GBM). Model performance was evaluated using the root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and the linear correlation coefficient ( ) for both training and generalization (testing) stages. The GBM algorithm achieved the best results, with > 0.99 and an RMSE of 0.45 cm, followed closely by RF. The Kozak model and CART exhibited greater error dispersion and lower generalization ability. The relative error analysis indicated that GBM provided the most accurate predictions, with no evidence of systematic bias. We conclude that machine learning approaches, particularly GBM, are more effective for modeling teak stem taper, outperforming conventional regression models in predictive accuracy and precision. Keywords: machine learning; artificial intelligence; forest mensuration.

Stem taper is an essential variable for sustainable forest management and the rational use of timber, as it enables the estimation of diameters along the bole and the determination of log assortments. This study aimed to compare the performance of different statistical and machine learning approaches for predicting the stem taper of Tectona grandis L.f. in Santar & eacute;m, Par & aacute;, Brazil. A total of 30 trees were sampled, yielding 261 diameter observations (di) along the stem. Diameter at breast height (dbh), commercial height (hc), total height (ht), and relative height (hi) were used as predictor variables. The tested approaches included the Kozak taper model, Classification and Regression Tree (CART), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and Gradient Boosting Machine (GBM). Model performance was evaluated using the root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and the linear correlation coefficient (r((sic)gamma) ) for both training and generalization (testing) stages. The GBM algorithm achieved the best results, with r((sic)gamma)> 0.99 and an RMSE of 0.45 cm, followed closely by RF. The Kozak model and CART exhibited greater error dispersion and lower generalization ability. The relative error analysis indicated that GBM provided the most accurate predictions, with no evidence of systematic bias. We conclude that machine learning approaches, particularly GBM, are more effective for modeling teak stem taper, outperforming conventional regression models in predictive accuracy and precision.

This study analyzed the dendrometric development of Carapa guianensis plantations in the Santarem region, Para, aiming to support silvicultural management practices. A total of 130 trees aged 11, 13, and 17 years were evaluated, collecting data on diameter at breast height (DBH), canopy diameter (CD), total height, commercial height, and canopy insertion height. The results indicated the onset of intraspecific competition from age 11, evidenced by the stabilization of mean DBH and CD, while height growth continued. The Crown Coverage Index confirmed full site occupancy, with mean crown diameters (similar to 6 m) exceeding the initial spacing of 5.5 m. Although most stems were straight (>85%), crown quality declined with increasing stand density, indicating competitive stress. Structural variability increased with age, reflecting the differentiation of dominant and suppressed tree classes. The DBH-CD relationship showed a strong fit (R-2 up to 0.81), serving as a useful indicator for planning silvicultural interventions. It is concluded that the species exhibits survival mechanisms under competitive stress and that early and successive pruning and thinning, guided by the DBH-CD relationship, are essential to mitigate competition and ensure sustainable diameter growth.

Agroforestry systems (AFS) represent an alternative production method for family farmers, allowing for the optimization of land use through product diversity and income generation. Considering that the socioeconomic condition of floodplain communities is based on extractive economies and that the implementation of intercropped crops should be done in a participatory and constructive manner, this work aims to report an experience emphasizing the steps and main tools adopted in the planning and establishment of an AFS. The fieldwork was conducted in the community of Ipaupixuna, in the floodplain region of Lake Maic´ a, municipality of Santar´em, Par´ a, Brazil. The actions of this work were concentrated between February and October 2019, as part of the research project ”Floodplains and Riverbanks of the Lower Amazon.” The main tools used in this work were a systemic approach with the community of Ipaupixuna, which sought to understand the environment and its interactions, through various stages such as mapping, workshops, interviews, planning, area preparation, and logistical organization for implementation. The actions and results of the project showed that participatory planning and community knowledge are crucial for the successful establishment of an AFS in communities. It was concluded that the community embraced the intercropping project and showed interest and collaboration in the activities carried out. This work reinforces the need to consider resources and tools for the necessary mapping and development of appropriate agroforestry designs for producers in similar initiatives.

Os estudos de morfometria de árvores buscam transmitir uma ideia das relações interdimensionais, reconstituir o espaço ocupado pelas árvores, julgar o grau de concorrência do povoamento, além de inferências sobre estabilidade, vitalidade e produtividade de cada indivíduo. Neste âmbito, julga-se necessário a promoção de estudos em sistemas agroflorestais que visam a integração entre espécies arbóreas, espécies forrageiras e animais com a finalidade de auferir produtos ou serviços destes componentes. Neste trabalho foram avaliados 200 indivíduos, divididos entre 4 espécies florestais de grande relevância no mercado, implantados em sistema silvipastoril no município de Belterra, Pará. O cumaru (Dypteryx sp) foi plantado em fileiras duplas (10 x10 m), o mogno-africano (Khaya sp) em fileiras duplas (10x10 m) e simples (10 metros entre plantas), a teca (Tectona grandis) em fileiras triplas (7x7 m) e a andiroba (Carapa guianensis) disposta em fileiras quíntuplas de 7x7 m. Dentre os parâmetros avaliados, foi calculado o incremento médio anual, tanto para altura quanto para diâmetro. O mogno apresentou resultados superiores para Altura Total, em 14,8 % para a andiroba, 38,4 % em relação à teca e para o cumaru 21,2%. Notou-se diferença entre os valores de inserção de copa e altura comercial que variaram, para todas as espécies estudadas, de 3,8 a 55,2 %, o que justifica a coleta destas variáveis separadamente. O mogno foi a espécie que apresentou melhores resultados tanto de povoamento quanto morfométricos. Constatou-se a tendência de indivíduos de estratos inferiores promoverem desenvolvimento em diâmetro de copa mais acentuado quando comparado às demais variáveis.

O conhecimento sobre as espécies vegetais com destaque no âmbito social e produtivo para as comunidades amazônicas pode auxiliar na elaboração de projetos mais adequados à realidade local. Assim, com a finalidade de contribuir para a sistematização de informação sobre características sociais e, ainda, abordar espécies com aptidão regional para introdução em cultivos consorciados, este estudo teve por objetivo realizar um levantamento de aspectos socioprodutivos, por meio de entrevistas com questionários semiestruturados, com ênfase nas espécies vegetais de importância para cultivo e extrativismo nas atividades familiares e espécies de interesse para cultivo em sistemas agroflorestais. O levantamento foi realizado na comunidade indígena de Ipaupixuna, Santarém, Pará. A pesquisa mostrou que a dinâmica local se baseia em famílias populosas com atividade econômica alicerçada em ocupações agroextrativistas, onde as espécies vegetais de uso alimentar, em especial com a produção de frutos, são protagonistas nas escolhas para cultivo ou extrativismo na comunidade. O levantamento fornece subsídios para a escolha de espécie para cultivo que apresentaram importância e que poderão subsidiar propostas de sistemas agroflorestais mais adequados as demandas e aptidões locais.

The objective of this study was to evaluate the efficiency of artificial neural networks to predict wood volume of forest species in the Tapajos National Forest (Amazon) compared to the Schumacher and Hall volumetric model. We used data from two Units of Annual Production (UAP) of a Sustainable Management Plan in an Ombrophilous Dense Forest in the municipality of Belterra, Para, where the Tapajos National Forest (FLONA Tapajos) is located. The data were obtained from 3607 trees of 31 species, felled and processed to obtain their commercial volume. The logarithmic form of Schumacher and Hall's model was adjusted for each UAP and dbh class (two dbh classes). The input variables for training the artificial neural networks (ANN) were dbh and h as continuous variables and UAP and tree species as categoricals. The output was the commercial wood volume of a tree. We trained Multi-Layer Perceptron (MLP) neural using a resilient propagation algorithm and the sigmoid activation. The efficiency and accuracy obtained using ANN was proved based on some usual validation statistics and residual plots. The statistical analysis of the regression and ANN showed that both methods were satisfactory, but the ANN generated lower RMSE% and higher correlation in the training and generalization. The estimates of commercial tree volume of forest species in the Amazon Forest can be obtained accurately and without bias using artificial neural networks (ANNs).

Atualmente, as atividades de reflorestamento estão cada vez mais consolidadas e difundidas no Brasil, especialmente por conta de seus benefícios ambientais, sociais e econômicos. Dessa forma, em um contexto associado ao uso do solo na Amazônia Central brasileira, a prática de reflorestamento torna-se ainda mais atrativa, pois além de importantes ganhos ecológicos relacionados a conservação florestal e restauração de áreas degradadas, incluem vantagens financeiras com programas de restauração e estoque de carbono atmosférico. No entanto, para implementação de reflorestamentos em larga escala nessa região necessita-se de pesquisas sobre a seleção de espécies promissoras que sejam adaptáveis as condições ambientais locais. Diante disso, o presente trabalho teve como objetivo avaliar a evolução do fator de forma artificial para a espécie Pinus caribaea var. hondurensis em diferentes classes de idades e sítios em plantios experimentais instalados na Amazônia Central. Com isso, busca-se acessar novas informações a respeito do potencial silvicultural da espécie para região, tendo em vista que o conhecimento da variável fator de forma é fundamental para determinar padrões de crescimento de árvores e rendimentos de povoamentos florestais. Nesse sentido, foram amostrados oito indivíduos pertencentes a dois povoamentos experimentais, de modo que os fatores de formas artificiais foram obtidos a partir das reconstituições das variáveis dendrométricas pela técnica de análise de tronco completa. Os povoamentos avaliados localizam-se na Reserva Florestal do Palhão (RFP) e Estação Experimental de Curuá-Una (EECU), apresentando 46 e 50 anos, respectivamente. A evolução cronológica do fator de forma das árvores apresentou um padrão decrescente, destacando que nas idades iniciais apresentaram tendência a menor conicidade. A análise de variância fatorial demonstrou que o fator de forma da espécie não é influenciado pela interação entre as áreas estudadas (RFP e EECU) e as classes de idade (1, 2, 3 e 4), no entanto, quando avaliadas separadamente, a variável classe de idade mostrou diferença significativa. Portanto, os fatores de forma observados entre os 5 e 15 anos (0,73 para a EECU e 0,69 para a RFP) apresentaram-se estatisticamente superiores aos observados às demais classes de idade. Estes resultados em comparação aos obtidos pela mesma espécie em outras regiões do Brasil demonstram que, em sítios amazônicos, o fator de forma do Pinus caribaea var. hondurensis mostra-se promissor para atividades silviculturais.

A modelagem da distribuição diamétrica através matriz de transição pode ser uma ferramenta fundamental para estimar a estrutura futura de uma floresta submetida a exploração de impacto reduzido (EIR). O objetivo deste estudo foi realizar a prognose da estrutura diamétrica para uma floresta tropical com histórico de EIR na Flona Tapajós, Pará. Os dados foram coletados do inventário de 10 parcelas permanentes de 50 m x 50 m pertencentes a uma Unidade de Produção Anual (UPA). As medições foram realizadas em 2007, um ano antes da exploração e posteriormente em 2010, 2013 e 2016. Para a projeção foram usadas duas matrizes de transição que foram dos anos 2007-2010 e 2010-2013, e posteriormente comparadas com a distribuição diamétrica real de 2013 e 2016. As distribuições diamétricas reais e projetadas foram comparadas pelo teste de Kolmogorov-Smirnov (K-S) a 1 % de significância. Houve maior probabilidade das árvores permanecerem na mesma classes de diâmetro e também verificado a ocorrência do estado absorvente. O método matriz de transição apresentou valores estimados próximos aos reais na qual em todos os anos houve subestimativa no número total de árv ha-1. A projeção da matriz probabilística 2007-2010 foi aderente até 2013 (5 anos após a exploração), enquanto da matriz 2010-2013 foi aderente até o ano de 2016 (8 anos após a exploração), recomendando esta última para a prognose da estrutura florestal. O método de matriz de transição pode ser usado pelo manejo florestal para a projeção da densidade por classe diamétrica após a exploração, mas devendo ter cautela ao realizar para períodos grandes.

Este trabalho objetivou comparar o volume de árvores de mogno africano estimado pelo modelo de Schumacher e Hall e por redes neurais artificiais. A coleta de dados ocorreu em dois sistemas agroflorestais no município de Belterra, Pará, com 7 e 11 anos de idade. Em cada local foram cubadas 34 árvores em pé. Para as estimativas de volume comercial foram empregadas as formas do modelo de Schumacher e Hall (linear e não linear) e uso de redes neurais artificiais (RNA) do tipo Multilayers perceptron . As arquiteturas de RNA com 4 neurônios na camada de entrada propiciaram as melhores estimativas e valores de erro, sensivelmente melhores do que os modelos volumétricos, tendo as RNA um erro 36,7% menor que o modelo de Schumacher e Hall não linear. Este último modelo apresentou tendência a superestimar os volumes e a RNA obteve estimativas mais livres de tendências. As redes neurais artificiais geraram estimativas com maior precisão em relação às formas do modelo de regressão. Essa técnica mostrou-se viável, pois uma única rede pode estimar o volume para diferentes locais, dispensando necessidade de estratificação.

AbstractMistletoes are considered keystone species on woodlands and savannas worldwide, providing a food resource for a diversified fauna, as well as a nutrient-enriched litter. Infections can be large (∼1–3 m) and, in some parts of the Amazonian savannas, parasitize up to 70% of hosts locally. Despite these facts, biomass of mistletoes is rarely investigated. Here we constructed allometric models to predict the biomass stock of the shrubby mistletoe Psittacanthus plagiophyllus in an Amazonian savanna. In addition, we determined whether host size could be used as a proxy for mistletoe biomass. Finally, we compared the biomass of mistletoes with that of trees, to evaluate their relative importance. We have shown that: (1) biomass of leaves (46.1% ± 13.5%) are as important as of stems (47.8% ± 13.5%), and relative contribution of stems increases as plant grows; (2) the model including width, breadth and vertical depth was the best (SE = 0.39, R2 = 0.9) for predicting individual mistletoe biomass; (3) mistletoe load and biomass per host had a positive, but weak (R2 = 0.11 and 0.09, respectively), relationship with host size, and thus such host information is a poor predictor of mistletoe biomass; and (4) in comparison with trees, mistletoes constituted less than 0.15% (0.5–22 kg ha−1) of the total above-ground biomass, suggesting that this life-form is irrelevant to the local biomass stock despite its unequivocal biological importance.

Os sistemas agroflorestais (SAFs) promovem a sustentabilidade do agroecossistema através das interações energéticas e da ciclagem de nutrientes por meio da produção e decomposição de biomassa sobre o solo. O objetivo deste trabalho foi avaliar a decomposição foliar de espécies utilizadas na adubação verde e de interesse econômico em sistemas agroflorestais. O estudo foi realizado no SAF experimental da Universidade Federal do Oeste do Pará (UFOPA). Analisou-se a decomposição foliar de seis espécies, sendo cacau (Theobroma cacao L.), cumaru (Dipteryx odorata (Aubl.) Forsyth) e pimenta-do-reino (Piper nigrum L.) consideradas de interesse econômico e feijão-de-porco (Canavalia ensiformis (L.) DC.), gliricídia (Gliricidia sepium (Jacq.) Walp.) e guandú (Cajanus cajan (L.) Huth) consideradas espécies de adubação verde. Para acompanhar a decomposição, utilizou-se o método de litter bags com o experimento alocado nos períodos mais chuvoso e menos chuvoso. Os dados de massa foliar remanescente foram analisados estatisticamente pelo teste Tukey e ajustados por meio de equação não-linear para obtenção da constante de decomposição (k) e tempo de meia-vida (t1/2). As espécies apontadas para adubação verde apresentaram as maiores de taxas de decomposição ao final do experimento, nas quais a gliricidia e feijão de porco obtiveram as maiores taxas. Dentre as espécies escolhidas por interesse econômico, a pimenta do reino apresentou retorno de nutrientes ao solo superiores as espécies cumaru e cacau. O período seco obteve perda de massa mais lenta que o período chuvoso.

Stem conicity and the sawing pattern, besides the presence of hollows and sapwood, are among the principal factors that are responsible for the low yield of lumber from harvested wood in the Amazon. Therefore, the objective of this study was to analyze of logs and stem conicity, and its effect on yield of sawn wood from the species Handroanthus impetiginosus (Mart. ex DC.) Mattos, Lecythis lurida (Miers) S. A. Mori, Manilkara huberi (Ducke) Chevalier, Astronium lecointei Ducke and Couratari sp., which are currently the most important commercial species in the study area. The data used were obtained from six production units in the Tapajós National Forest, Pará. The variables analyzed were conicity (obtained as a function of the difference between diameters at the base and top) between logs, DBH classes (diameter at breast height) and species, as well as yield (estimated using the Software MaxiTora) between logs and species. The majority of the species showed differences in conicity between logs, with the first log being the most conic, which was directly reflected by the lower yield for this log. There was a tendency of increase in conicity in the larger DBH classes, and differences in conicity and yield between species. The estimated yields were superior to the percent yields observed for Amazonian species in studies done using samples with similar characteristics. Therefore, it was concluded that conicity can vary between species, logs, and DBH classes, and is a characteristic that directly effects the yield of lumber. Furthermore, the incorporation of cutting templates represents an alternative for maximizing lumber yield. v.25 n.4 2019 CONICITY AND YIELD FOR LUMBER FROM COMMERCIAL SPECIES FROM THE AMAZON

Os sistemas agroflorestais são consórcios que possuem em seus arranjos culturas alimentares e madeireiras, tendo sua sustentabilidade estabelecida em função das interações do fluxo de decomposição das espécies existentes. Nesse sentido, a adubação verde é a nova prática utilizada para promover a ciclagem de nutrientes nos sistemas de produção, sendo as leguminosas as espécies mais indicadas para compor esse tipo de adubação. Dessa forma, este trabalho teve por objetivo avaliar a taxa de decomposição foliar das espécies feijão de porco (Canavalia ensiformis (L.) DC.), gliricídia (Gliricidia sepium (Jacq.) Walp.), guandú (Cajanus cajan L.) e leucena (Leucaena leucocephala (Lam.) de Wit.), utilizadas como adubação verde em sistema agroflorestal (SAF) adotando-se do método de litter bags. O estudo foi realizado no SAF experimental, Universidade Federal do Oeste do Pará (UFOPA) no período de abril a setembro de 2017. Analisou-se a decomposição da fração foliar durante 5 períodos de tempo, com coletas aos 30, 60, 90, 120 e 150 dias. Os dados gerados foram ajustados por meio de equação não-linear para obtenção da constante de decomposição (k) e cálculo do tempo de meia vida, sendo analisados estatísticamente pelo teste de Tukey a 5% de probabilidade. A gliricídia apresentou maior taxa de decomposição em relação às demais espécies avaliadas, contudo o guandú embora tenha obtido taxa mais lenta, pode auxiliar na manutenção da cobertura e umidade do solo. A decomposição de todas as espécies se mostrou mais acentuada durante os 90 primeiros dias de experimento.PALAVRAS-CHAVE: Biomassa, Decomposição foliar, Leguminosa.

Os SAFs são o conjunto de técnicas de manejo e uso da terra que implicam na combinação de árvores com cultivos perenes, com pecuária ou com ambas as proposições, de forma conjunta ou escalonada no tempo e no espaço. O objetivo deste trabalho foi realizar uma estimativa de geração de renda, por meio de uma análise de viabilidade econômica, pela introdução de sistemas agroflorestais (SAFs), possibilitando ao produtor a tomada de decisões em seu investimento antes mesmo de este ser implementado para minimizar frustrações e perda de capital em propriedades de agricultores familiares no Projeto de Desenvolvimento Sustentável Terra Nossa, localizado nos municípios de Novo Progresso e Altamira. Ao todo, 44 unidades familiares distribuídas aleatoriamente no assentamento demonstraram interesse em participar da implantação de SAF promovidos pelo Projeto Horizonte Verde. Foram selecionados 18 produtores, aos quais se aplicou questionários em forma de entrevista pessoal. Para compor o valor das receitas, obtiveram-se dados sobre os preços de mercado dos produtos comercializados na sede municipal de Novo Progresso, por meio de aplicação de questionário, para fins de constatação dos valores de produtos como sementes, frutos, madeira, cereais entre outros produtos. Verificou-se que, com exceção do arranjo S4, grande parte dos arranjos de SAFs analisados mostrou ter uma estimativa de renda positiva, pois os valores para Valor Presente Líquido (VPL), taxa interna de retorno e relação custo-benefício foram positivos em um horizonte de 20 anos. Com relação às receitas e saldos nos SAFs, observa-se que os seis arranjos mais rentáveis, classificados pelo critério do VPL, foram os arranjos S18, S2, S10, S11, S1 e S12 que se destacaram por ter espécies com alta produtividade anual e aceitação no mercado local. A maioria dos SAFs analisados aponta viabilidade econômica de acordo com os indicadores de VPL, TIR e RB/C, possibilitando ao produtor tomar decisões de investimento. Os SAFs mais rentáveis economicamente apresentaram em sua composição açaí (Euterpe oleracea Mart.) e cumaru (Dipteryx odorata Willd). Os valores gastos com tratos culturais e colheita, são os que mais demandam mão de obra, sendo responsáveis por boa parte dos custos totais dos SAFs na estimativa realizada para 20 anos.

O objetivo do presente estudo foi comparar as estimativas do volume obtidas por equações de regressão com redes neurais artificiais (RNA) para a espécie Couratari stellata, a partir dos dados de cubagem rigorosa de 1.351 árvores com DAP > 50 cm de 04 (quatro) Unidades de Produção Anual (UPAs), a saber: Upas 06, 07, 08 e 09, manejadas, respectivamente, em 2011, 2012, 2013 e 2014, da área de manejo florestal da Cooperativa Mista da Floresta Nacional do Tapajós, em área de Floresta Ombrófila Densa de Terra Firme. O processamento dos dados visou selecionar o melhor modelo de regressão considerando as quatro UPAs na área de manejo. A equação com melhor desempenho foi escolhida de acordo com a raiz do erro quadrado médio em porcentagem (RMSE%), correlação de Pearson e gráfico de resíduos percentuais. Para a seleção da melhor rede e a sua respectiva comparação com a melhor equação de regressão ajustada, as estatísticas utilizadas foram: RMSE%, correlação de Pearson entre o volume observado e estimado e bias. A equação com melhor desempenho, para todas as UPAs, foi a de Schumacher-Hall sendo posteriormente comparada com a melhor RNA obtida a partir do treinamento dos dados. Verificou-se que ambos os métodos apresentaram estatísticas de ajuste e precisão aceitáveis, com potencial utilização para estimar o volume da espécie Couratari stellata. No entanto, a RNA mostrou-se ligeiramente superior pela habilidade de aprender e generalizar o conhecimento adquirido sendo, portanto, recomendada para tal finalidade. PALAVRAS-CHAVE: Manejo florestal, Romaneio, Volumetria.