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Research center of Embrapa/Collection: Embrapa Acre - Tese/dissertação (ALICE)
Date Issued: 2016
Type of Material: Tese/dissertação (ALICE)
Authors: CARVALHO FILHO, M. S. S. de
Additional Information: Mário Sérgio Silva de Carvalho Filho, Ufac.
Title: Comparação 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.
Publisher: 2016.
Pages: 71 f.
Language: pt_BR
Notes: Dissertação (Mestrado em Ciência, Inovação e Tecnologia para a Amazônia) - Universidade Federal do Acre, Rio Branco, 2016. Orientador: Dr. Marcus Vinício Neves d'Oliveira.
Keywords: Geotécnica
Inventário a 100%
100% inventory
Mapa de predição
Mapa de predicción
Prediction map
Embrapa Acre
Rio Branco (AC)
Acre
Amazônia Ocidental
Acumulación de materia seca
Biomasa aérea
Estimación
Inventario forestal
Reserves forestales
Teledetección.
Description: O 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.
Thesagro: Reserva florestal
Estimativa
Biomassa
Matéria seca
Produção
Inventário florestal
Sensoriamento remoto
Raio laser
Campo Experimental.
NAL Thesaurus: Forest reserves
Aboveground biomass
Dry matter accumulation
Estimation
Forest inventory
Remote sensing
Lidar
Lásers.
Data Created: 2016-08-25
Appears in Collections:Tese/dissertação (CPAF-AC)

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