Geostatistically modeling stem size and increment in an old-growth forest

Biondi, Franco; Myers, Donald E.; Avery, Charles C.

doi:10.1139/x94-176

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“…Trabalhos utilizando essa técnica em florestas foram elaborados por Höck et al (1993), Biondi et al (1994), Nanos et al (2001), Rufino et al (2006), Kanegae et al (2006), Brandelero et al (2007), Bognola et al (2008), Mello et al (2009), Leal et al (2011), Rosa et al (2011), Santos et al (2011), Gonçalves et al (2012, Carvalho et al (2012), Guedes et al (2012) e Pelissari et al (2014, entre outros.…”

Section: Introductionunclassified

Inventário Florestal Utilizando Técnicas de Silvicultura de Precisão em Povoamentos de Eucalyptus grandis Hill ex Maiden

Santos¹,

Roveda

Zanon

et al. 2016

Floresta Ambient.

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RESUMOEste estudo teve por objetivo determinar o estoque de madeira por amostragem sistemática e pelas tecnologias de geoinformação a fim de elaborar mapas de produtividade florestal, como forma de pós-estratificação do inventário florestal. Foram alocadas 24 parcelas de 625 m 2 posicionadas a cada 70 m de distância. O mapa de produtividade foi gerado após seleção de um modelo para ajuste do semivariograma entre os volumes das parcelas. Estimou-se um volume total de 3.753,9 m 3 com o inventário florestal por amostragem sistemática, enquanto com o mapa de produtividade elaborado com técnicas de silvicultura de precisão determinou-se um volume total de 3.768,9 m 3 . A análise de variância comprovou que existe diferença significativa entre as médias dos estratos e a partir desta constatação as estimativas foram geradas por estrato, estimando-se então, um volume total de 3.772,9 m 3 . A técnica de silvicultura de precisão mostrou ser uma ferramenta eficiente na pós-estratificação de inventários florestais.Palavras-chave: variabilidade espacial, geoestatística, produtividade florestal. Forest Inventory Using Precision Forestry Techniques in Eucalyptus grandis Hill ex Maiden Stands ABSTRACTThis study aimed to determine the wood stock through systematic sampling and geoinformation technologies in order to elaborate maps of forest productivity as a forest post-stratification inventory. We positioned 24 plots of 625 m 2 each ina distance of 70 m from each other. The yield map was generated after selecting a model for semivariogram adjustment between volumes in the plots. A 3,753.9 m 3 total volume was estimated in the forest inventory through systematic sampling, while the yield map produced with precision forestry techniques showed a total volume of 3,768.9 m 3 . The analysis of variance showed that there is a significant difference between the means of the strata and based on this fact, the estimates were generated per stratum, then the total volume of 3,772.9 m 3 was estimated. The precision forestry technique proved to be an efficient tool in the post-stratification of forest inventories.

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Section: Introductionunclassified

Inventário Florestal Utilizando Técnicas de Silvicultura de Precisão em Povoamentos de Eucalyptus grandis Hill ex Maiden

Santos¹,

Roveda

Zanon

et al. 2016

Floresta Ambient.

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“…Posteriormente, podese avaliar o grau de dependência espacial (DE) que é uma relação percentual entre a variação estruturada ² em relação ao patamar , apresentado por Biondi et al (1994). Burnhan e Anderson (2002) propuseram o uso do critério de informação AIC (Akaike's Information Criterion) apresentado por Akaike (1983).…”

Section: Estudo Variográfico E Interpolação Espacialunclassified

“…Segundo Biondi et al (1994), quando a dependência espacial (DE) > 75%, o grau de dependência espacial é considerado alto; 35 DE 75%, médio grau de dependência espacial e < 35%, fraca estrutura de dependência espacial. Todos os modelos pelos dois métodos de ajuste evidenciaram uma estrutura de continuidade espacial de média a forte.…”

Section: Tabela 1 -Parâmetros Dos Modelos Grau De Dependência Espaciunclassified

Desempenho da estratificação em um fragmento de cerrado stricto sensu utilizando interpolador geoestatístico

Alvarenga

Mello

Guedes

et al. 2012

CERNE

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o objetivo de verificar a existência de dependência espacial em um fragmento de cerrado stricto sensu e incorporá-la ao inventário florestal como estratificador e comparar o desempenho da amostragem casual estratificada (ACE) com a amostragem sistemática (AS) além de verificar a precisão da ACE com intensidade amostral reduzida. Foram distribuídas de forma sistemática 157 unidades amostrais, com área de 1000 m². Em todas as parcelas, foram medidas as circunferências a 1,3 m do solo e altura total de todas as árvores. O volume de cada parcela foi obtido por equações de volume geradas para a fisionomia. Verificou-se que a característica dendrométrica volume se encontra estruturada espacialmente. O erro de amostragem do inventário obtido para a AS foi de 11,38% e 6,47% para ACE. Com a intensidade amostral reduzida em 60%, o erro para ACE foi de 9,93%. Foi verificado que mesmo com uma redução acentuada na intensidade amostral, as estimativas da ACE são mais precisas que as estimativas da AS. Portanto, pode-se dizer que, a estratificação com base na dependência espacial da característica de interesse, torna-se uma ferramenta muito útil na melhora da qualidade dos estimadores do inventário florestal mesmo com redução da intensidade amostral.Palavras-chave: Inventário florestal, estatística espacial, interpolador espacial, krigagem. PERFORMANCE OF STRATIFICATION IN A BRAZILIAN SAVANNA FRAGMENT BY USING GEOESTATISTICAL INTERPOLATOR ABSTRACT: This study verified the existence of spatial dependence in a Brazilian savanna fragment and incorporated it to the forest inventory by stratifying, compared the accuracy of systematic sampling (SS) with stratified random sampling (SRS) and verified the accuracy of SRS with reduced sampling intensity. A total of 157 sample plots (area of

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“…O semivariograma experimental e o ajuste dos modelos foram efetuados através do programa R, utilizandose o pacote geoR (RIBEIRO JR.; DIGLLE, 2001). Conforme Biondi et al (1994), a avaliação do grau de dependência espacial (DE) do volume por hectare foi realizada através do percentual de variação estruturada (σ 2 ) em relação ao patamar (τ 2 + σ 2 ). …”

Section: Estudo Variográficounclassified

“…A krigagem de bloco é apropriada (em relação à krigagem pontual) para situações em que a informação média é mais útil do que o valor exato no ponto (BURGESS;WEBSTER, 1980). A krigagem de bloco foi utilizada por Biondi et al (1994) para mapear o diâmetro e a área basal de Pinus ponderosa. Conforme Trangmar et al (1985), a krigagem é realizada a partir da média ponderada dos valores observados na vizinhança.…”

Section: Introductionunclassified

Uso Do Estimador Geoestatístico Para Predição Volumétrica Por Talhão

Mello¹,

Oliveira²,

Batista³

et al. 2006

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ResumoA estimativa volumétrica de madeira por talhão em povoamento florestal é efetuada através do Inventário Florestal Pré-Corte. Para realização do Inventário Pré-Corte, lançou parcelas numa intensidade amostral maior do que a do Inventário Florestal Contínuo. Assim, além do custo de medição das parcelas do Inventário Florestal Contínuo, agrega-se o custo de medição das parcelas do Inventário Pré-Corte. A análise das informações do inventário pré-corte é efetuada com base nos conceitos da teoria clássica de amostragem, sem consideração da estrutura de continuidade espacial. Uma alternativa para obtenção da informação volumétrica por talhão seria utilizar um método capaz de estimar o volume com as parcelas permanentes. A krigagem de bloco é o método de predição da Geoestatística capaz de predizer o volume por talhão. O presente estudo teve como objetivo comparar estimativas por talhão, usando estimador clássico e geoestatístico. Os dados para realização do trabalho foram provenientes de cinco projetos florestais de Eucalyptus grandis, pertencentes à Votorantin Celulose e Papel. Obteve-se o volume total com casca das parcelas permanentes e as informações do inventário pré-corte. Foram comparadas as informações das estatísticas do inventário pré-corte com as do estimador geoestatístico. A diferença média entre o volume total, gerado pelo estimador clássico e o estimador geoestatístico, foi de 1%. O erro amostral por talhão do estimador geoestatístico variou menos do que o erro amostral do estimador clássico. Sugere-se o uso do estimador geoestatístico para estimativa por talhão, produzindo mais economia e precisão do que o inventário pré-corte, realizado segundo a teoria clássica de amostragem. Palavras-chave: Eucalyptus grandis; inventário florestal; simulação; krigagem de bloco. AbstractGeostatistical estimator for forest yield prediction at stand level. The estimate wood volumetric per stand, in forest plantation, is made through the before felling inventory. For accomplishing the inventory a larger number of plots is established in the stand. Therefore, besides the cost of measuring the plots of the Continuous Forest Inventory, it is added the cost of the before felling forest inventory. The analysis of the information of the before felling inventory is made using classic statistics concepts, not considering the spatial continuity structure. One way of getting the volumetric information per stand would be to use a method of estimating the volume per stand using the information of the Continuous Forestry Inventory. Block Krigage is a geostatistic prediction method capable of predicting volume per stand. This method predicts the volume, considering the hole forest population spatial continuity to which the stands belong. This research compared the estimates made by stand using classic estimators and geoestatístic estimators. Data were collected in five Eucalyptus grandis stands, belonging Votorantim Pulp and Paper. Total volume with bark of the fixed plots and the information of the before felling inventory wer...

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Geostatistically modeling stem size and increment in an old-growth forest

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Inventário Florestal Utilizando Técnicas de Silvicultura de Precisão em Povoamentos de Eucalyptus grandis Hill ex Maiden

Inventário Florestal Utilizando Técnicas de Silvicultura de Precisão em Povoamentos de Eucalyptus grandis Hill ex Maiden

Desempenho da estratificação em um fragmento de cerrado stricto sensu utilizando interpolador geoestatístico

Uso Do Estimador Geoestatístico Para Predição Volumétrica Por Talhão

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