Amostras virtuais no monitoramento da produção florestal /

• Main Author: Lima, Natália da Silva, 1989.
• Other Authors: Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Faculdade de Ciências Agronômicas (Campus de Botucatu).
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Botucatu, 2018
• Subjects: Levantamentos florestais.; Geologia - Métodos estatísticos.; Produtividade florestal.; Forest surveys
• Online Access: http://hdl.handle.net/11449/153248

Orientador: Célia Regina Lopes Zimback === Coorientador: Diego Augusto de Camps Moraes === Banca: Luis Gustavo Frediani Lessa === Banca: Osmar Delmanto Junior === Resumo: A elevada produtividade do eucalipto ocasiona a necessidade do domínio de técnicas e ferramentas precisas acerca dos povoamentos florestais, como o inventário florestal, procedimento fundamental para o monitoramento da produção que permite o conhecimento do máximo potencial das florestas, além disso, é essencial para o planejamento de atividades de corte, colheita e suprimento de madeira. As técnicas convencionais para o levantamento da produção florestal utilizam-se de métodos tradicionais de estatística (estatística clássica), considerando apenas a adoção de valores médios para a tomada de decisões, não explorando as correlações espaciais que possam existir entre as parcelas amostrais. Então, um tipo de interpolador geoestatístico que permite definir a estrutura de dependência espacial dos dados é a krigagem, que juntamente com a metodologia de amostras virtuais, pode-se tornar uma alternativa viável para obtenção de um variograma com modelagem aceitável. Desta forma, o objetivo geral deste estudo foi empregar a metodologia de amostras virtuais no planejamento da malha amostral do inventário florestal, a fim de possibilitar a determinação de um número de parcelas que possam ser estabelecidas na área para obtenção de produtividade, sem que haja perda de precisão ou aumento de custos. A área de estudo abrange uma área plantada de 287,66 ha, pertencente a empresa Eucatex S/A, localizada em Itatinga, no estado de São Paulo. Os dados dendrométricos de volume (m³.ha-1) foram obti... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) === Abstract: The high productivity of eucalyptus trees makes it necessary to master accurate techniques and tools for forest, such as the forest inventory, a fundamental procedure for monitoring production that allows the knowledge of the maximum potential of forests, and is essential for planning of harvesting and supply of timber. Conventional techniques for surveying forest production use traditional statistical methods (classical statistics), considering only the adoption of average values for decision making, not exploring the spatial correlations that may exist between the sample plots. So, a kind of geostatistical interpolator that allows defining the structure of spatial dependence of data is kriging, which together with the methodology of virtual samples, can become a viable alternative to obtain a variogram with acceptable modeling. In this way, the aim of this study was to use the methodology of virtual samples in the planning of the sampling of the forest inventory, in order to allow the determination of a number of parcels that can be established in the area to obtain productivity, without losing accuracy or increasing costs. The study area covers a planted area of 287.66 ha, belonging to Eucatex S / A, located in Itatinga, in the state of São Paulo. The volume dendrometric data (m³.ha-1) were obtained through inventories carried out by the company and were estimated in 32 permanent rectangular plots for continuous forest inventories (CFI) and 32 permanent rectangular plots plus 66 temporary plots for the pre-cut inventory (PCI). The following steps were performed with the CFI data for spatialization of the original data in the ArcGIS program: application of an univariate statistic on the variable volume. ha-1; generation of the experimental variogram; variogram adjustment; validation of the theoretical model; application of kriging; generation of productivity maps year by year. Subsequently ... === Mestre