Predição do Incremento Médio Anual Volumétrico de Eucalyptus com Aprendizado de Máquina - Lopes, Adilson Rosa; Lira, Jean Marcel Sousa; Oliveira, Leonardo Araujo; Garuzzo, Marlon dos Santos Pereira Birindiba; Barbalho, Marcos Veniciu de Sá; Araújo, Patrick Oliveira Corrêa de; Santos, Gleison Augusto dos; Nacif, José Augusto (Anais do Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA), 2023)
Este trabalho aplicou algoritmos de aprendizado de máquina (Machine Learning - ML) para predição futura do Incremento Médio Anual Volumétrico (IMAVol m³/ha/ano) de eucalipto. O conjunto de dados utilizado é composto de variáveis fisiológicas e o IMAVol de plantas de eucalipto de um projeto de melhoramento genético florestal. Aplicando quatro algoritmos de ML, os resultados foram a média de 2,84 ± 0,02 e 0,83 ± 0,03 para as métricas de raiz do erro quadrático médio (RMSE) e coeficiente de determinação (R²), respectivamente, após a realização de 50 iterações de validação cruzada Kfold. Os resultados são promissores para apoiar a seleção precoce de materiais genéticos de alta produtividade volumétrica.