O estudo teve como objetivo avaliar a acurácia de modelos mistos não lineares na projeção do crescimento em diâmetro de árvores individuais de Hevea brasiliensis. A área de estudo está localizada no município de Linhares, Espírito Santo e possui área total de 784 m². As árvores estão plantadas no espaçamento de 2,0 x 2,0 m. As medições do diâmetro a 1,3 m do solo das árvores foram realizadas anualmente dos dois aos 14 anos de idade. Foram ajustados três modelos não lineares considerando efeitos fixos e efeitos aleatórios, sendo estes os modelos de Pienaar e Schiver, Mitscherlich e Chapman-Richards. A avaliação das estimativas geradas pelos modelos mistos e fixos foi realizada, tanto para o ajuste como para a projeção, com base no coeficiente de correlação (r), viés [V (%)], relative root mean square error [RMSE(%)]. O desempenho dos modelos de regressão quando considerado também efeitos aleatórios foi superior aos modelos de efeito fixo, sendo capaz de modelar a heterocedasticidade e a autocorrelação observada na análise gráfica dos ajustes dos modelos com efeito fixo.  O RMSE mais baixo dos modelos de efeito fixo foi 4,53% e para o efeito misto foi 3,71%. Quando comparado o valor de RMSE da projeção, o menor valor obtido com o modelo de efeito fixo foi de 22% e com efeito misto de 4,38%. A utilização de modelos de efeitos fixos e aleatórios resultou em ganhos significativos de acurácia, boa aplicação em dados agrupados e permitiu modelar a heterocedasticidade e a autocorrelação dos dados.

The definition of strategies for forest restoration projects depends on information of the successional stage of the area to be restored. Usually, classification of the successional stage is carried out in the field using forest inventory campaigns. However, these campaigns are costly, time-consuming, and limited in terms of spatial coverage. Currently, forest inventories are being improved using 3D data obtained from remote sensing. The objective of this work was to estimate several parameters of interest for the classification of the successional stages of secondary vegetation areas using 3D digital aerial photogrammetry (DAP) data obtained from unmanned aerial vehicles (UAVs). A cost analysis was also carried out considering the costs of equipment and data collection, processing, and analysis. The study was carried out in southeastern Brazil in areas covered by secondary Atlantic Forest. Regression models were fit to estimate total height (h), diameter at breast height (dbh), and basal area (ba) of trees in 40 field inventory plots (0.09 ha each). The models were fit using traditional metrics based on heights derived from DAP and a portable laser scanner (PLS). The prediction models based on DAP data yielded a performance similar to models fit with LiDAR, with values of R² ranging from 88.3% to 94.0% and RMSE between 11.1% and 28.5%. Successional stage maps produced by DAP were compatible with the successional classes estimated in the 40 field plots. The results show that UAV photogrammetry metrics can be used to estimate h, dbh, and ba of secondary vegetation with an accuracy similar to that obtained from LiDAR. In addition to presenting the lowest cost, the estimates derived from DAP allowed for the classification of successional stages in the analyzed secondary forest areas.

While the Brazilian National Forest Inventory (NFI) is in progress, there is a growing demand to understand the effect of cluster size on the accuracy and precision of forest-attribute estimation. We aimed to find the minimum cluster size (in area) to estimate merchantable volume (MV) with the same accuracy and precision as the estimates derived from the original cluster of 8,000 m2. We used data from an inventory carried out in a forest unit (Bom Futuro National Forest) in the southwestern Brazilian Amazon, where 22 clusters were distributed as a two-stage sampling design. Three products were evaluated: (i) MV of trees with a diameter at breast height (DBH) ≥ 20 cm (P1); (ii) MV of trees with DBH ≥ 50 cm (P2); and (iii) MV of commercial species with DBH ≥ 50 cm and stem quality ‘level 1’ or ‘level 2’ (P3). We assessed ten scenarios in which the cluster size was reduced from 8,000 m2 to 800 m2. The accuracy of P1, P2 and P3 was highly significantly lower for reductions < 2,400 m². The precision was more sensitive to variations in cluster size, especially for P2 and P3. Minimum cluster sizes were ≥ 2,400 m² to estimate P1, ≥ 4,800 m² to estimate P2, and ≥ 7,200 m² to estimate P3. We concluded that it is possible to reduce the cluster size without losing the accuracy and precision given by the original NFI cluster. A cluster of 2,400 m² provides estimates as accurate as the original cluster, regardless of the evaluated product.

A arborização urbana planejada em todas as etapas, desde a implantação até a manutenção, proporciona diversos benefícios ambientais. Entretanto, poucas cidades, frequentemente as capitais, dispõem de um plano de arborização urbana. Portanto, o objetivo do estudo foi avaliar quali-quantitativamente a arborização no centro urbano do município de Santo Antônio do Tauá - PA. Foi realizado um inventário florístico amostral para a coleta de dados referentes a composição florística, altura total, altura da primeira bifurcação, conflitos com fiação elétrica, estado geral das árvores, índice de diversidade e recomendações de manutenção. Foram contabilizados 385 indivíduos divididos em 46 espécies e 41 gêneros, onde a maior frequência relativa foi de Senna siamea, com 14,03%. Quanto à altura total, 70% dos indivíduos eram de pequeno porte, pouco mais de 18% apresentaram conflitos com a fiação elétrica e 20,5% apresentaram conflitos com edificações, e quanto ao estado geral, 77,9% das árvores estavam em bom estado. O índice de diversidade foi alto, 3,09, comparado a outros estudos de arborização urbana. Apesar dos bons resultados em alguns aspectos, como altura total, índice de diversidade e poucos conflitos com a fiação elétrica, é necessário melhorar a manutenção da arborização urbana existente, sobretudo nas podas, e criar diretrizes para o plantio de novos indivíduos, visando expandir a arborização planejada para toda a área urbana.

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