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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.11.2013.tde-06092013-100239
Documento
Autor
Nome completo
Samuel de Pádua Chaves e Carvalho
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Piracicaba, 2013
Orientador
Banca examinadora
Rodriguez, Luiz Carlos Estraviz (Presidente)
Calegario, Natalino
Carvalho, Luis Marcelo Tavares de
Savian, Taciana Villela
Silva, Luciana Duque
Título em português
Estimativa volumétrica por modelo misto e tecnologia laser aerotransportado em plantios clonais de Eucalyptus sp
Palavras-chave em português
Função de afilamento
Geoestatística
Inventário florestal
LiDAR
Modelos não lineares mistos
Resumo em português
O trabalho se estruturou em torno de dois estudos. O primeiro avaliou o ajuste de um modelo não linear de efeito misto para descrever o afilamento do tronco de árvores clonais de eucalipto. O modelo utilizado para descrever as variações da altura em função do raio foi o logístico de quatro parâmetros que, por integração permitiu a estimação do volume das árvores. A incorporação de funções de variância no processo de ajuste resultou em redução significativa no valor do Critério de informação de Akaike, mas os resíduos não apresentaram melhorias notáveis. Com a finalidade de compatibilizar precisão e parcimônia, o modelo que considera as variações do afilamento como uma função da altura total e do raio à altura do peito mostrou-se como o mais indicado para a estimativa do volume de árvores por funções de afilamento. O segundo estudo analisou uma nova proposta para inventários florestais em plantios clonais de eucalipto que integra modelagem geoestatística, medições de circunferência das árvores em campo e a tecnologia LiDAR aeroembarcada. As estatísticas propostas mostraram que o modelo geoestatístico com função para média foi estatisticamente superior ao modelo com média constante, com erros reduzidos em até 40%. A altura das árvores que compuseram o grid de predição para aplicação do modelo geoestatístico foi obtida pelo processamento da nuvem de pontos dos dados LiDAR. Obtidos os pares de diâmetro e altura, aplicou-se o modelo de afilamento selecionado no primeiro artigo em que se observaram diferenças médias na predição do volume próximas a 0,7%, e 0,18% para contagem de árvores, ambas com tendências de subestimativas. Diante dos resultados obtidos, o método é considerado como promissor e trabalhos futuros visam gerar um banco de parcelas permanentes que propiciem estudos de crescimento e produção florestal.
Título em inglês
Estimating Eucalyptus forest plantation volume by mixed-effect model and by LiDAR-based model
Palavras-chave em inglês
Forest Inventory
Geostatistics
Light Detection And Ranging - LiDAR
Nonlinear Mixed Models
Taper Function
Resumo em inglês
This study investigates the use of mixed-effect model and the use of LiDAR based model to estimate volume from eucalyptus forest plantation. At the first part, this study evaluates nonlinear mixed-effects to model stem taper of monoclonal Eucalyptus trees. The relation between radius and height variation was described by the four-parameter logistic model that integration returns stem volume. Embedding variance functions to the estimation process decreased significantly the Akaike's Information Criterion but did not improve the residual analysis. The best model to estimate stem volume from taper equations explained the stem taper as a function of the commercial height and the radius at breast height. The second part investigated the volume estimation fusing geostatistic derived from field information and airborne laser scanning data. The model based on geostatistic assumptions was statistically superior to the traditional one, with errors 40% lower. Thus, the geostatistical model was applied over tree heights extracted from the laser cloud. To each combination of diameter and height, the taper equation form the first part of this study was used. The volume and the number of trees were underestimated in 0.7% and 0.18%, respectively. The results look promising, and more permanent plots are necessary to allow studies about growth and yield of forest.
 
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Data de Publicação
2013-09-18
 
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