Abstract This research aimed to evaluate the economic viability of different scenarios for the first thinning in Khaya ivorensis monocultures and present an estimate of age and thinning intensity that provide a higher invested capital return. There were carried out 576 simulations considering different implementation and maintenance costs, ages for first thinning, thinning intensities, and recipes for standing wood sale. The Net Present Value (NPV) and Internal Rate of Return (IRR) were calculated. The minimum price for standing wood, which all simulations were economically feasible, was 1 638 R$ m-3 for 10% thinning intensity, from 819 R$ m-3 to 20%, from 546 R$ m-3 for 30%, and 410 R$ m-3 for 40%. The simulations that maximized the NPV values were those with thinning prediction at five years of age. The percentage planning of thinned volume can be carried out by adopting economic criteria such as NPV and IRR. To obtain a return from the capital invested from the first thinning at five years of age, the percentage estimate from the thinned volume can be obtained according to the standing wood sale price for different minimum rates of attractiveness.

Resumo O objetivo da presente pesquisa foi avaliar a viabilidade econômica de diferentes cenários para a realização do primeiro desbaste em monocultivos de Khaya ivorensis e apresentar uma estimativa de idade e intensidade de desbaste que proporcionem maior retorno de capital investido. Foram realizadas 576 simulações considerando diferentes custos de implantação e manutenção, idades para primeiro desbaste, intensidades de desbaste e receitas para a venda de madeira em pé. Calcularam-se o Valor Presente Líquido (VPL) e Taxa Interna de Retorno (TIR). O preço mínimo da madeira em pé para o qual todas as simulações foram viáveis economicamente foi de 1 638 R$ m-3 para uma intensidade de desbaste de 10%, de 819 R$ m-3 para 20%, de 546 R$ m-3 para 30% e 410 R$ m-3 para 40%. As simulações que maximizaram os valores de VPL foram aquelas com previsão de desbaste aos 5 anos de idade. O planejamento do percentual de volume desbastado pode ser realizado adotando critérios econômicos como o VPL e a TIR. Para que haja retorno do capital investido logo no primeiro desbaste aos 5 anos idade, a estimativa percentual do volume desbastado pode ser obtida em função do preço de venda da madeira em pé para diferentes taxas mínimas de atratividade.

ABSTRACT In eucalyptus plantations, the presence of understory increases the risk of fires, acts as an obstacle to forest operations, and leads to yield losses due to competition. The objective of this study was to develop an approach to discriminate the presence or absence of understory in eucalyptus plantations based on airborne laser scanning surveys. The bimodal canopy height profile was modeled by two Weibull density functions: one to model the canopy, and other to model the understory. The parameters used as predictor in the logistic model successfully discriminated the presence or absence of understory. The logistic model composed by ℽ canopy, ℽ understory, and ℽ understory showed higher values of accuracy (0.96) and kappa (0.92), which means an adequate classification of presence of understory and absence of understory. Weibull parameters could be used as input in the logistic regression to effectively identify the presence and absence of understory in eucalyptus plantation.

RESUMO A Amostragem Não Destrutiva (AND) permite uma caracterização eficiente, simples e segura das propriedades químicas do vegetal, como o Coeficiente de Utilização Biológico (CUB). A associação da AND com a técnica de Redes Neurais Artificiais (RNA) pode ser uma alternativa potencial em substituição às equações de regressão e aos métodos tradicionais de interpolação. Portanto, o presente trabalho objetivou avaliar a eficiência da RNA e da amostragem não destrutiva para estimar a eficiência de uso de nutrientes no tronco. O experimento foi instalado em blocos ao acaso, sendo estudado, em três blocos, o efeito de cinco espaçamentos de plantio: T1 - 3,0 m x 0,5 m; T2 - 3,0 m x 1,0 m; T3 - 3,0 m x 1,5 m; T4 - 3,0 m x 2,0 m e T5 - 3,0 m x 3,0 m. Uma árvore-amostra foi abatida para realizar a cubagem rigorosa e quantificar a matéria seca de casca e lenho por unidade experimental, totalizando-se 15 árvores. As árvores-amostras foram pesadas no campo e subamostras de casca e lenho foram coletadas ao longo do fuste para compor uma amostra composta por árvore. Também foi retirada uma amostra simples de cada componente obtidas com auxílio de um formão e martelo na região do DAP nas mesmas árvores-amostras. As amostras foram secas a 65ºC até peso constante. O material vegetal foi moído e submetido à análise química. Ajustaram-se modelos de regressão e aplicação de RNA para estimação do CUBTronco a partir do CUBDAP Casca e CUBDAP Lenho. As RNA apresentaram maior precisão e confiabilidade do que a regressão. A modelagem por redes neurais artificiais utilizando-se apenas uma amostra da casca na região do DAP demonstrou ser adequada para a estimativa do coeficiente de utilização biológico do tronco.

ABSTRACT The Non-Destructive Sampling (NDS) provides an efficient, simple and safe characterization of chemical properties of the plant, as the Coefficient of Biological Use (CBU). The association of NDS with the technique of Artificial Neural Networks (ANN) can be a potential alternative to replace the regression equations and the traditional methods of interpolation. Therefore, this work aimed to evaluate the efficiency of ANN and non-destructive sampling for the efficiency of nutrient use in the trunk. The research plot was installed in a randomized block being studied, in three blocks, the effect of five planting spacing: T1-3,0m x 0,5 m, T2 - 3,0 m x 1,0 m, T3 - 3,0 m x 1,5 m, T4 - 3,0 m x 2,0 m e T5 - 3,0 m x 3,0 m. A sample-tree was felled to make the cubage and quantify the dry bark and wood per experimental plot, totaling 15 trees. The sample-trees were weighed in the field and subsamples of bark and wood were collected along the stem to form a composite sample per tree. Also removed was a single sample of each component obtained with the aid of a chisel and hammer in DBH in the same sample-trees. The samples were dried at 65°C until constant weight. The material was ground and subjected chemical analysis. Adjusted regression models and application of ANN to estimation of CBUTrunk from the CBUDBH Bark and CBUDBH Wood. The ANN had a higher accuracy and reliability of the regression. Modeling by artificial neural networks using only sample in the DBH region proved to be adequate for estimating the coefficient of biological use of stem.