Uso de descritores homogêneos para caracterização de padrões espaciais de pontos: Uma aplicação em dados florestais

Abstract

Um processo pontual é uma coleção de pontos gerados por um mecanismo estocástico podendo ser utilizados para representar diversos fenômenos aleatórios identificados por ocorrências ou pontos no espaço. Os métodos de processos pontuais de análise de efeitos de primeira e segunda ordem permitem a exploração e caracterização de padrões espaciais de fenômenos de estudo em diversas áreas do conhecimento. No manejo florestal de espécies nativas é de extrema importância caracterizar a configuração espacial das espécies arbóreas nativas. Tais interesses se resumem em caracterizar como os indivíduos se relacionam dentro da Floresta. Neste trabalho, o objetivo é utilizar de descritores homogêneos para análise do padrão espacial em dados florestais de localização de árvores da espécie arbórea nativa Siparuna guianensis em um fragmento florestal de Mata Atlântica localizado em Lavras - MG. Serão utilizados o estimador kernel para análise da variação de intensidades e descritores homogêneos baseados na função K de Ripley e J para descrever dos efeitos de segunda ordem (dependência espacial). Foram utilizadas 1000 simulações de Monte Carlo sob a hipótese de completa aleatoriedade espacial para a construção dos intervalos de confiança das funções descritoras. Pelos resultados conclui-se que a espécie em estudo se distribui de forma agregada ne região de estudo. Foi possível observar ainda que tais métodos possuem grande potencial para identificação dos padrões espaciais.