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dc.contributor.authorCARVALHO FILHO, M. S. S. dept_BR
dc.contributor.otherMário Sérgio Silva de Carvalho Filho, Ufac.pt_BR
dc.date.accessioned2016-08-25T11:11:11Zpt_BR
dc.date.available2016-08-25T11:11:11Zpt_BR
dc.date.created2016-08-25pt_BR
dc.date.issued2016pt_BR
dc.identifier.other26105pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1051740pt_BR
dc.descriptionO uso de tecnologias no setor florestal tem permitido dentre outras possibilidades, conhecer a real condição da floresta desempenhando o menor trabalho possível, o que garante uma maior eficiência ao se tratar, por exemplo, em tipos de amostragem no inventário florestal. A pesquisa teve como objetivo testar a eficiência da amostragem aleatória e sistemática em quatro níveis de intensidade amostral para produzir estimativas de biomassa seca acima do solo e comparar mapas de predição de biomassa com dados gerados pelo LIDAR (Light Detection and Ranging). O trabalho foi realizado em uma reserva florestal de 800 ha do Campo Experimental da Embrapa Acre. Os dados foram fornecidos pela Embrapa Acre e gerados em duas fases, a primeira por meio de um inventário 100%, no qual foi utilizado para simular a amostragem na área de estudo, sendo utilizado todas as árvores vivas com DAP > 30 cm, a segunda fase através de dados LIDAR, ou seja, utilizando o perfilhamento à Laser aerotransportado. Para simular a amostragem foram utilizados três tamanhos de parcelas distintos 20mx20m, 50mx50m e 100mx100m em diferentes intensidades amostrais que foram 0,5%, 1%, 5% e 10%. O parâmetro utilizado para comparação foi o da biomassa seca acima do solo em Mg.ha-1 pelo teste Tukey, a 95% de probabilidade através do programa Minitab17 e as parcelas foram sorteadas e distribuídas por meio de simulações de instalação de parcelas utilizando o Arc GIS 10. Os dados LIDAR foram amostrados por uma empresa contratada, a partir deles foram realizados todos os modelos e a extrapolação das métricas para toda a área através do comando gridmetrics. Os mapas de predição foram confeccionados pela ferramenta de interpolação vizinhos próximos do Arc GIS 10 e as comparações entre os mapas foram feitas pela ferramenta do Arc GIS 10, Zonal statistic. A biomassa média obtida do inventário florestal foi de 155,2 Mg.ha-1, sendo que o tamanho de parcela ótimo encontrado foi de 50mx50m e os tratamentos que mais se aproximaram da média do inventário florestal foram o aleatório com intensidade amostral de 5% e o sistemático com intensidade amostral de 10%. Os tratamentos que atenderam o erro aceitável de 10% foram à amostragem aleatória com intensidades amostrais de 5% e 10% e a amostragem sistemática com intensidade amostral de 10%. Não houve diferença estatística significativa entre os tratamentos. Os mapas de vegetação baseados na biomassa que melhor representaram a biomassa seca acima do solo no tamanho de parcela 50mx50m foram na amostragem aleatória com intensidade amostral de 10%, e na amostragem sistemática com intensidades amostrais de 5% e 10%, comparando com os mapas gerados a partir do inventário 100% e dos dados LIDAR. Pode-se concluir que o tamanho ótimo de parcela foi de 50mx50m, com intensidades amostrais acima de 5% não havendo diferença entre os métodos de amostragem e que os mapas gerados pelo inventário 100% e pelos dados LIDAR foram equivalentes.pt_BR
dc.description.uribitstream/item/146765/1/26105.pdfpt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisher2016.pt_BR
dc.relation.ispartofEmbrapa Acre - Tese/dissertação (ALICE)pt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectGeotécnicapt_BR
dc.subjectInventário a 100%pt_BR
dc.subject100% inventorypt_BR
dc.subjectMapa de prediçãopt_BR
dc.subjectMapa de predicciónpt_BR
dc.subjectPrediction mappt_BR
dc.subjectEmbrapa Acrept_BR
dc.subjectRio Branco (AC)pt_BR
dc.subjectAcrept_BR
dc.subjectAmazônia Ocidentalpt_BR
dc.subjectAcumulación de materia secapt_BR
dc.subjectBiomasa aéreapt_BR
dc.subjectEstimaciónpt_BR
dc.subjectInventario forestalpt_BR
dc.subjectReserves forestalespt_BR
dc.subjectTeledetección.pt_BR
dc.titleComparação da estimativa de parâmetros estruturais e de mapas de predição de biomassa produzidos por meio de simulações de métodos de amostragem e dados LIDAR na reserva florestal da Embrapa Acre.pt_BR
dc.typeTese/dissertação (ALICE)pt_BR
dc.date.updated2018-02-06T11:11:11Zpt_BR
dc.subject.thesagroReserva florestalpt_BR
dc.subject.thesagroEstimativapt_BR
dc.subject.thesagroBiomassapt_BR
dc.subject.thesagroMatéria secapt_BR
dc.subject.thesagroProduçãopt_BR
dc.subject.thesagroInventário florestalpt_BR
dc.subject.thesagroSensoriamento remotopt_BR
dc.subject.thesagroRaio laserpt_BR
dc.subject.thesagroCampo Experimental.pt_BR
dc.subject.nalthesaurusForest reservespt_BR
dc.subject.nalthesaurusAboveground biomasspt_BR
dc.subject.nalthesaurusDry matter accumulationpt_BR
dc.subject.nalthesaurusEstimationpt_BR
dc.subject.nalthesaurusForest inventorypt_BR
dc.subject.nalthesaurusRemote sensingpt_BR
dc.subject.nalthesaurusLidarpt_BR
dc.subject.nalthesaurusLásers.pt_BR
dc.description.notesDissertação (Mestrado em Ciência, Inovação e Tecnologia para a Amazônia) - Universidade Federal do Acre, Rio Branco, 2016. Orientador: Dr. Marcus Vinício Neves d'Oliveira.pt_BR
dc.format.extent271 f.pt_BR
dc.ainfo.id1051740pt_BR
dc.ainfo.lastupdate2018-02-06 -02:00:00pt_BR
Appears in Collections:Tese/dissertação (CPAF-AC)

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