USO DE MODELOS ESTATÍSTICOS E APRENDIZADO DE MÁQUINA NA ANÁLISE DA DINÂMICA DE CRESCIMENTO DE FLORESTAS PLANTADAS NO ESTADO DO PARÁ

O projeto visa modelar o crescimento e a produção de plantios florestais no estado do Pará e região, utilizando modelos estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina. A expansão dos plantios florestais no Brasil, especialmente nos estados do Mato Grosso e Pará, torna crucial entender o crescimento das espécies e adotar práticas de manejo adequadas. A modelagem será realizada com base em dados de parcelas permanentes de plantios florestais na região, considerando diferentes espécies. Serão utilizadas técnicas de modelagem estatística e aprendizado de máquina para estimar a altura total, volume individual das árvores e a capacidade produtiva dos plantios. Os modelos estatísticos serão ajustados com dados de campo e informações silviculturais, enquanto as técnicas de aprendizado de máquina, como Redes Neurais Artificiais, Máquina de Vetor de Suporte e Random Forest, serão utilizadas para desenvolver modelos preditivos. Dados climáticos históricos também serão considerados para entender a dinâmica produtiva das áreas e seu potencial de produção. Os resultados esperados incluem inferências sobre as tendências de crescimento e produtividade dos plantios, identificação de limitantes da produtividade e sugestões para o manejo adequado das áreas. Espera-se contribuir para a sustentabilidade florestal e para o avanço da modelagem do crescimento em contextos naturais, além de publicar artigos científicos, orientar alunos e divulgar os resultados em eventos.