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Forest inventory is an important element for the effective management of forest resources. Through it is possible, for example, to quantify trees, identify species of a settlement and obtain the total volume to be explored. Volume is one of the most important elements for the exploration of a given area. Therefore, there is the challenge of methods that can precisely calculate the volume of trees without raising costs, including the use of artificial neural networks. This paper aims to present an approach with artificial neural networks for diameter prediction and volume calculation of eucalyptus clones. Models were proposed with and without total tree height, which is costly to obtain in the field. The results achieved were quite promising in relation to traditional methods, besides minimizing the parameters used for the estimation of volumes, thus presenting a path for forest inventory automation. Resumo: O inventário florestal é um elemento de grande importância para o gerenciamento efetivo dos recursos florestais. Através dele é posśıvel, por exemplo, quantificar árvores, identificar as espécies de um povoamento e obter o volume total a ser explorado. O volume constitui um dos elementos mais importantes para a exploração de uma determinada área. Portanto, existe o desafio de métodos que possam calcular precisamente o volume das árvores sem elevar os custos, dentre eles, o uso de redes neurais artificiais. Este trabalho tem por objetivo apresentar uma abordagem com redes neurais artificiais para a predição de diâmetros e cálculo do volume de clones de eucalipto. Foram propostos modelos com e sem a altura total da árvore, medida essa onerosa de se obter em campo. Os resultados alcançados mostraram-se bastante promissores em relação aos métodos tradicionais, além de minimizar os parâmetros utilizados para a estimativa dos volumes apresentando, deste modo, um caminho para automação do inventário florestal.

Um Estudo de Predição de Volumes de Clones de Eucalipto Utilizando Redes Neurais Artificiais