Estratificação de florestas de eucalipto com base na forma do fuste das árvores

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dc.contributor.advisor-co1Silva, Gilson Fernandes da
dc.contributor.advisor-co2Chichorro, José Franklim
dc.contributor.advisor1Mendonça, Adriano Ribeiro de
dc.contributor.authorSantos, Jeangelis Silva
dc.contributor.referee1Binoti, Daniel Henrique Breda
dc.contributor.referee2Zanetti, Sidney Sára
dc.date.accessioned2016-08-29T15:37:10Z
dc.date.available2016-07-11
dc.date.available2016-08-29T15:37:10Z
dc.date.issued2014-11-28
dc.description.abstractThe forest inventory is the main method to obtain quantitative and qualitative information on forests. However, when working with large areas, there is the inconvenience of the variables present great heterogeneity, being necessary to adopt a higher sampling intensity. In these cases, an alternative for the realization of forest inventories is the stratification of the area in more homogeneous subpopulations as the variable of interest, ensuring more accurate estimates with a lower sampling intensity. This study aimed to stratify eucalyptus forests considering variables that describe bole form. For this purpose, we used a database containing information of 47.770 ha with clonal Eucalyptus stands. The stands consisted of fourteen clones with three different management regimes (high forest, divided into areas of first and second rotations, and coppice) and four spacings (6, 9, 10 and 16 m2 per plant), aged four to six years. Initially the area stratification was performed, yielding forty strata, in which were performed the scaling and forest inventories. Then, were applied the clustering methods of profile similarity, principal component analysis, class of form quotient, class of form factor and artificial neural networks, generating new sampling strata. For comparison, were also considered sampling without stratification, the complete stratification (40 initial strata), stratification considering the age and spacing and stratification by age only. Then was conducted the calculation of population estimators for forest inventory considering each stratification method presented, as well as the cost of conducting a forest inventory and scaling. Among the methods proposed to stratify the stands, the ones that showed the best results in accuracy, was the clustering by artificial neural networks and clustering by class of form quotient (K0,5H). Regarding costs, the clustering method by artificial neural networks has also achieved best results, followed by clustering by profile similarity method. 8 By analyzing precision and cost, among all methods, the use of artificial neural networks proved to be the most efficient alternative to the stratification of forests
dc.description.resumoO inventário florestal é o principal método para a obtenção de informações quantitativas e qualitativas sobre as florestas. Entretanto, ao se trabalhar com grandes áreas, há o inconveniente das variáveis analisadas apresentarem grande heterogeneidade, sendo necessário adotar uma maior intensidade amostral. Nestes casos, uma alternativa para a realização dos inventários florestais é a estratificação da área em subpopulações mais homogêneas quanto a variável de interesse, garantindo estimativas mais precisas com uma menor intensidade amostral. Com isso, este estudo teve como objetivo realizar a estratificação de florestas de eucalipto considerando variáveis que descrevem a forma do fuste. Para tanto, foi utilizada uma base de dados contendo informações de 47.770ha de povoamentos de clones do gênero Eucalyptus.Osplantios são compostos porquatorze clones plantados sobtrês diferentes regimes de manejo (alto fuste, dividido em áreas de implantação e reforma, e talhadia) e quatro espaçamentos de plantios (6, 9, 10 e 16m2 de área útil por planta), com idades variando de quatroa seis anos. Inicialmente, foi realizada a estratificação da área, gerando um total de quarenta estratos, nos quais foram realizados a cubagem rigorosa e os inventários florestais. Em seguida, foram aplicados os métodos de agrupamento por similaridade de perfil, análise de componentes principais, classes de quociente de forma, classes de fator de forma artificial e redes neurais artificiais, gerando novos estratos de amostragem.A título de comparação, também foram consideradas amostragem sem estratificação, a estratificação completa (40 estratos iniciais), estratificação considerando a idade e o espaçamento, e estratificação apenas pela idade.Em seguida, foi realizado o cálculo dos estimadores populacionais para o inventário florestal, considerando cada método de estratificação apresentado, bem como o custo de realização do inventário florestal e cubagem rigorosa. Dentre os métodos propostos para estratificação dos povoamentos, os que apresentaram melhores resultados, quanto a precisão, foi o agrupamento porredes neurais artificiais e o agrupamento porclasses de quociente de forma (K0,5H). Em relação aos custos, o método de agrupamento por redes neurais artificiais também obteve melhores resultados, seguido pelo agrupamento pelo método da similaridade de perfis. Analisando conjuntamente precisão e custo, dentre todos os métodos avaliados, a utilização de redes neurais artificiais se mostrou a alternativa mais eficiente para a estratificação de florestas.
dc.formatText
dc.identifier.citationSANTOS, Jeangelis Silva. Estratificação de florestas de eucalipto com base na forma do fuste das árvores. 2014. 72 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Florestais) — Universidade Federal do Espírito Santo, Centro de Ciências Agrárias, 2014.
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/5051
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseMestrado em Ciências Florestais
dc.publisher.departmentCentro de Ciências Agrárias e Engenharias
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciências Florestais
dc.rightsopen access
dc.subjectArtificial neural networkeng
dc.subjectCluster samplingeng
dc.subjectForest inventoryeng
dc.subjectLevantamentos florestaispor
dc.subjectAmostragem (Estatística)por
dc.subjectAnálise por agrupamentopor
dc.subjectInteligência artificialpor
dc.subjectRedes neurais (Computação)por
dc.subjectMensuração florestalpor
dc.subjectAmostragem estratificadapor
dc.subjectInventário florestalpor
dc.subject.cnpqRecursos florestais e engenharia florestal
dc.subject.udc630
dc.titleEstratificação de florestas de eucalipto com base na forma do fuste das árvores
dc.title.alternativeStratification of eucalyptus forests based on bole form of trees
dc.typemasterThesis
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