Um método para condução de inventários florestais sem o uso de equações volumétricas

Leite, Hélio Garcia; Andrade, Valdir Carlos Lima de

doi:10.1590/s0100-67622002000300007

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“…The best model for the estimation of canola leaf area, as a function of L (cm), W (cm) and/or L.W (cm²), was selected based on the statistics of coefficient of determination (R²), Akaike information criterion (AIC) (Motulsky & Christopoulos, 2003;Floriano et al, 2006), Willmott's index of agreement (d) (Willmott et al, 1985) and BIAS index (Leite & Lima, 2002). The higher the values of R² and d, the lower the values of root-mean-square error (RMSE) and AIC, and the closer the BIAS index is to zero, the better the model is.…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Non-destructive models for leaf area determination in canola

Tartaglia

Righi

Rocha

et al. 2016

Rev. bras. eng. agríc. ambient.

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A B S T R A C TThe leaf is a very important structure of the plants, since it allows gas exchanges and the transformation of light energy into chemical energy. This study aimed to generate and test mathematical models for leaf area estimation in canola based on leaf dimensions. Two experiments were conducted with canola in 2014, in which leaves were collected in different phenological stages with different sizes and shapes. Subsequently, leaf length, width and area were measured (with automatic meter) in 606 leaves, which included 371 ovate and 235 lanceolate leaves. The models were generated using length, width and length versus width as independent variables and leaf area as dependent variable. The models were validated using a group of leaves different from those used to generate the models. A total of 27 models were obtained and those with best statistics and higher simplicity were selected. The polynomial model LA = 0.88735 W 2 + 0.93503 W and the power model LA = 1.1282 W 1.9396 can be used for both types of leaves and have high accuracy in the estimation of canola leaf area.Modelos não destrutivos para determinação da área foliar em canola R E S U M O A folha é uma estrutura de grande importância para as plantas, visto que por meio dela ocorrem as trocas gasosas e a transformação da energia luminosa em energia química. O objetivo neste trabalho foi gerar e testar modelos matemáticos para a estimativa de área foliar de folhas de canola em função das dimensões foliares. Para isto foram realizados dois experimentos com canola no ano de 2014 e coletadas folhas em diferentes estágios fenológicos e de diferentes tamanhos e formas; posteriormente foram medidos o comprimento, a largura e a área foliar (com medidor automático) de 606 folhas dentre as quais 371 ovaladas e 235 lanceoladas. Os modelos foram gerados utilizando-se comprimento, largura e comprimento versus largura como variáveis independentes e a área foliar como variável dependente. Os modelos foram validados com um grupo distinto de folhas dos utilizados para a geração. Obteve-se o total de 27 modelos escolhendo-se aqueles que apresentaram as melhores estatísticas e maior simplicidade. Os modelos que podem ser utilizados para ambos os tipos de folhas e apresentam alta precisão de estimativa de área foliar em canola, são o modelo polinomial AF = 0,88735 L 2 + 0,93503 L e o modelo potencial AF = 1,1282 L 1,9396 . Key words:Brassica napus ovate leaves lanceolate leaves modeling Palavras-chave:Brassica napus folhas ovaladas folhas lanceoladas modelagem

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Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Non-destructive models for leaf area determination in canola

Tartaglia

Righi

Rocha

et al. 2016

Rev. bras. eng. agríc. ambient.

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“…To evaluate the performance of NL estimation methods and enable indication which showed a better description of the forest species seedlings development, was performed the F test between NL values observed to verify the data variance homogeneity. Subsequently, were applied the RMSE indicatives (root mean square error); dw (Willmott index adjustment); BIAS (systematic error); r (correlation coefficient); and c (performance index) [20] [22] [41]- [43].…”

Section: = ∑mentioning

confidence: 99%

Estimating Emission of Leaves Seedlings Forest in Different Shading Levels, at Conditions of Transition Amazon-Cerrado, Brazil

Monteiro¹,

Silva²,

Silva³

et al. 2014

AJPS

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This study determined the thermal requirements of forest native seedlings (Hymenolobium petraeum and Parkia pendula) and exotic seedlings (Adenanthera pavonina and Cassia fistula) all belonging to Fabaceae family, in three shading conditions (full sun, 50% and 65% of global radiation attenuation by poliefinas black screens). Also they were estimated of leaf emergence by Phyllochron and the Wang and Engel models, on climatological conditions at Sinop (Region of Transition Amazon-Cerrado), Mato Grosso State, Brazil, for winter period (between June and August of 2012). The minimum (Tb) and maximum (T B ) basal temperatures and the optimum temperature (T opt ) of growth of each species were estimated by regressions between relative growth rates and minimum, maximum and average temperatures, respectively. The values of the estimated T b were 15.0˚C, 16.4˚C, 14.5˚C and 14.6˚C; to T B were 39.7˚C, 37.1˚C, 38.6˚C and 40.1˚C; and to T opt were 24.4˚C, 24.9˚C, 24.9˚C and 25.1˚C to A. pavonina, C. fistula, H. petraeum and P. pendula, respectively. The Phyllochron model showed highest efficiency in the estimation of leaf appearance when compared to Wang and Engel method.

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“…Um inventário florestal visa informar os recursos florestais de determinada área (PÉLLICO NETTO; BRENA, 1997), pela medição parcial da população (LEITE;ANDRADE, 2002). Pode ser classificado quanto à forma de coleta de dados: enumeração ou censo -em que todos os indivíduos da população são avaliados, obtendo-se os valores reais dos parâmetros daquela população; amostragem -coletam-se informações de apenas parte das árvores do plantio, obtendo-se estimativas dos parâmetros do povoamento.…”

Section: Fick Taunclassified

Amostragem para inventário florestal em sistemas silvipastoris

Fick

2011

Rev. Árvore

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RESUMO -O inventário florestal, segundo diversos processos de amostragem, fornece estimativas de produção para todo povoamento florestal. Neste trabalho, testaram-se diferentes processos de amostragem em um sistema silvipastoril com arranjo em faixas de Eucalyptus grandis, no Município de Umuarama, noroeste do Paraná. A distribuição das plantas de E. grandis foi explotada para mapa em escala da área, no qual aplicaram-se diferentes técnicas de amostragem: amostragem aleatória simples (com parcelas retangulares paralelas -ALS-RPA, perpendiculares às faixas -ALS-RPE, e parcelas circulares -ALS-AC) e amostragem sistemática (com 5%, 10% e 20% de intensidade, respectivamente, AS-5, AS-10 e AS-20). Para comparação dos processos de amostragem, foi considerado o erro de amostragem (E%), segundo o qual verificou-se a melhor metodologia. Os resultados observados, demonstraram que os maiores E% foram obtidos na amostragem aleatória simples: ALS-C (61,64%), ALS-RPA (47,30%) e ALS-RPE (31,19%). Para a amostragem sistemática, o E% observado foi baixo: AS-10 (6,05%), AS-20 (7,04%) e AS-5 (12,49%). Desta forma, a amostragem sistemática foi eficiente em inventário florestal de sistemas silvipastoris por seu baixo E%.Palavras-chave: Silvicultura, Amostra e Estimadores. (with 5%, 10% and 20% of intensity, respectively,. For comparison among sampling processes, the sampling error (E%) was considered, according to which it was verified to be the best methodology. The observed results showed that the greatest E% were obtained in the simple random sampling: ALS-C (61.64%), and . For the systematic sampling, it was observed smaller E% values: , and . The systematic sampling is efficient in forest inventory in silvopastoral system due to its low E%. SAMPLING FOR FOREST INVENTORY IN SILVIPASTORAL SYSTEMS ABSTRACT -Forest inventory, according to many sampling processes, produces production estimates for the entire forest stand. In this work, it was tested many sampling processes in a silvopastoral system with band arrangements of Eucalyptus grandis in Umuarama, northeastern Paraná. The distribution of E. grandis bands were plotted in a map in aerial scale, in which it was applied some different sampling techniques: simple random sampling (with parallel rectangular plots -ALS-RPA, perpendicular to the bands -ALS-RPE, and circular plots -ALS-C), and systematic sampling

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Um método para condução de inventários florestais sem o uso de equações volumétricas

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Non-destructive models for leaf area determination in canola

Non-destructive models for leaf area determination in canola

Estimating Emission of Leaves Seedlings Forest in Different Shading Levels, at Conditions of Transition Amazon-Cerrado, Brazil

Amostragem para inventário florestal em sistemas silvipastoris

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