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Research center of Embrapa/Collection: Embrapa Acre - Artigo em anais de congresso (ALICE)
Date Issued: 2019
Type of Material: Artigo em anais de congresso (ALICE)
Authors: FIGUEIREDO, S. M. de M.
FIGUEIREDO, E. O.
Additional Information: Symone Maria de Melo Figueiredo, Universidade Federal do Acre (Ufac); EVANDRO ORFANO FIGUEIREDO, CPAF-AC.
Title: Espacialização de espécies florestais por classe diamétrica usando máxima entropia no sudoeste da Amazônia.
Publisher: In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos, SP. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019.
Pages: 4 p.
Language: pt_BR
Keywords: Árboles forestales
Inventario forestal
Biodiversidad
Prácticas de conservación
Manejo florestal
Manejo forestal
Sistemas de información geográfica
Teledetección
Método da Máxima Entropia (Maxent)
Maximum Entropy Method (Maxent)
Modeflora
Predição
Predicción
Embrapa Acre
Instituto de Meio Ambiente do Acre
Acre
Amazônia Ocidental
Western Amazon
Amazonia Occidental
Description: O objetivo do estudo foi analisar a predição da distribuição de espécies florestais madeireiras, em escala local, utilizando dados de ocorrência agrupados por classe diamétrica. Para estimar a distribuição foi utilizado o método de máxima entropia (Maxent) e as ocorrências são de inventário florestal de planos de manejo. Foram selecionadas seis variáveis preditoras, por espécie, pelo método de todas as regressões possíveis. Os modelos tiveram em média bom desempenho (AUC = 0,7; taxa de omissão = 8,8%), demonstrando a viabilidade de se predizer a distribuição de espécies por classe diamétrica. De acordo com os modelos, Astonium lecointei, Clarisia racemosa e Ceiba pentandra com diâmetro a altura do peito (DAP) ≥ 100 cm têm maior probabilidade de ocorrer em locais com altitudes mais elevadas do terreno. Esse procedimento de modelagem é eficiente para ampliar o conhecimento sobre as preferências de habitat e a distribuição geográfica de espécies na paisagem. The aim of the study was to analyze the predicting the distribution of forest tree species, on a local scale, using occurrence data grouped by diameter class. To estimate the distribution of species was used the maximum entropy method (Maxent) and the occurrence data are forest management plan. Six predictor variables were selected by species by method of all possible regressions. The models, by species and diameter class, had an average good performance (AUC = 0.7; omission rate = 8.8%), demonstrate the viability of predicting distribution of species by diameter class. According to the models, trees Astonium lecointei, Clarisia racemosa and Ceiba pentandra with diameter at breast height (DBH) ≥ 100 cm are more likely to occur in localized at higher elevations. This modeling procedure is efficient to increase knowledge about habitat preferences and geographical distribution of species in the landscape.
Thesagro: Árvore Florestal
Diâmetro
Biogeografia
Inventário Florestal
Biodiversidade
Conservação
Administração Florestal
Sistema de Informação Geográfica
Sensoriamento Remoto
Dendrometria
NAL Thesaurus: Forest trees
Biogeography
Forest inventory
Biodiversity
Conservation practices
Forest management
Geographic information systems
Remote sensing
Forest mensuration
Prediction
Data Created: 2019-06-26
ISBN: 978-85-17-00097-3
Appears in Collections:Artigo em anais de congresso (CPAF-AC)

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