ALGORITMO GENÉTICO E KRIGAGEM PARA A ESTIMATIVA DE ÍNDICES FLORESTAIS: UM ESTUDO DE CASO APLICADO A FLORESTA NACIONAL DO TAPAJÓS
Geoestatística, Krigagem, Otimização, Algoritmo Genético, Floresta, Variograma.
A melhor metodologia para obtenção e organização de dados na área florestal é um dos muitos desafios existentes da área, pois, em florestas, como as brasileiras, a área de estudo geralmente é muito grande o que dificulta a organização de uma base de dados representativa da área como um todo. A coleta de dados realizada na florestal nacional do tapajós pela Embrapa, objeto deste estudo, é realizada através de expedições em uma área de 36ha e, devido ao custo financeiro, não é possível coletar dados de todo o estande, somente em pontos pré-definidos. Surge então, a necessidade de "completar" as informações de toda a área para a obtenção de uma base de dados mais robusta e completa. Através de técnicas geostatísticas, é possível estimar grandezas em pontos onde não se possui dados. A técnica conhecida como krigagem é uma das ferramentas mais utilizadas da geoestatística para a aproximação ou interpolação de dados. Diferentes áreas do conhecimento usufruem da krigagem para melhorarem seus processos de produção como, por exemplo, a oceanografia, a meteorologia e outras. Considerando o contexto exposto, apresenta-se uma proposta de um estudo aplicando a técnica da krigagem em um estande de dados florestais para a estimativa da densidade, taxa de mortalidade e taxa de recrutamento. Para a otimização do processo de krigagem, foi utilizado um algoritmo genético para ajuste e seleção dos parâmetros do variograma (range, nugget e sill) e parâmetros de anisotropia.