Taper equations can be converted to volume equations and point sampling factors

Demaerschalk, J. P.

doi:10.5558/tfc47352-6

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“…Using a single taper function, diameters and volumes can be estimated at any height within the tree, and when rearranged, the height to a given top end diameter can be estimated. The first taper equations were probably published by Höjer (1903) in Demaerschalk (1971), and Behre (1923), but Newnham's work in 1958(in Newnham 1965 marks the real starting point for their development. He showed that a quadratic parabola fitted well the bole shape of Douglas fir (Pseudotsuga menziesii Mirb.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 98%

“…Since then, several types of equations have been tested for most of the species growing in managed tropical and temperate forests: polynomial (Bruce et al 1968;Demaerschalk 1971;Real and Moore 1988), trigonometric (Thomas and Parresol 1991), variable form exponent (Ormerod 1973;Forslund 1982;Newnham 1988;Kozak 1988, etc. ), and switching bole taper equation (Valentine and Gregoire 2001).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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What factors influence the stem taper of Eucalyptus: growth, environmental conditions, or genetics?

Gomat¹,

Deleporte

Moukini

et al. 2011

Annals of Forest Science

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Section: Introductionmentioning

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Section: Introductionmentioning

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What factors influence the stem taper of Eucalyptus: growth, environmental conditions, or genetics?

Gomat¹,

Deleporte

Moukini

et al. 2011

Annals of Forest Science

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“…Il est clair que ce paramètre est dissimulé dans le modèle numérique issu de la régression multiple. C'est d'ailleurs là le principe de la méthode utilisée par Demaerschalk (1971 modèle numérique du volume une équation empirique décrivant la variation du diamètre avec la hauteur et inversement.…”

Section: Resultsunclassified

Utilisation d'une fonction de forme pour l'établissement d'un tarif de cubage du chêne indigène

Balleux¹,

Laudelout²

1989

Ann. For. Sci.

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Résumé — Cette note propose l'utilisation d'un modèle paramétrique décrivant la variation de la surface de la section de la tige : S(h) du chêne indigène avec la hauteur h.Cette relation a la forme : S (h) = S o /'V1 + Fh (1); où h est la hauteur comptée à partir du niveau du sol, S o est la surface de la section au niveau h = 0 et F est un Optimizing the value of parameter F in equation (2) as shown in Fig. 4 by minimizing the root mean square of the differences between the volumes calculated according to Simpson's method and equation (2)

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“…A compatibilidade é verificada integrando-se as áreas seccionais ao longo do tronco, produzindo estimativas semelhantes àquelas obtidas pela equação de volume, do qual a equação de taper foi derivada. Um procedimento compatível com equações de volume foi desenvolvido por Demaerschalk (1971Demaerschalk ( , 1972.…”

Section: Introductionunclassified

Ajuste de modelos estocásticos lineares e não-lineares para a descrição do perfil longitudinal de árvores

Pires¹,

Calegário

2007

Rev. Árvore

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Os modelos polinomiais são mais difundidos no meio florestal brasileiro na descrição do perfil de árvores devido à sua facilidade de ajuste e precisão. O mesmo não ocorre com os modelos não-lineares, os quais possuem maior dificuldade de ajuste. Dentre os modelos não-lineares clássicos, na descrição do perfil, podem-se citar o de Gompertz, o Logístico e o de Weibull. Portanto, este estudo visou comparar os modelos lineares e não lineares para a descrição do perfil de árvores. As medidas de comparação foram o coeficiente de determinação (R²), o erro-padrão residual (s yx), o coeficiente de determinação corrigido (R²ajustado), o gráfico dos resíduos e a facilidade de ajuste. Os resultados ressaltaram que, dentre os modelos não-lineares, o que obteve melhor desempenho, de forma geral, foi o modelo Logístico, apesar de o modelo de Gompertz ser melhor em termos de erro-padrão residual. Nos modelos lineares, o polinômio proposto por Pires & Calegario foi superior aos demais. Ao comparar os modelos não-lineares com os lineares, o modelo Logístico foi melhor em razão, principalmente, do fato de o comportamento dos dados ser não-linear, à baixa correlação entre os parâmetros e à fácil interpretação deles, facilitando a convergência e o ajuste.

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Taper equations can be converted to volume equations and point sampling factors

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Ajuste de modelos estocásticos lineares e não-lineares para a descrição do perfil longitudinal de árvores

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