Uso da Análise Multivariada para agrupamento de dados no ajuste da relação diâmetro– altura em plantios florestais misto na Amazônia Mato – Grossense

  • Larissa Mustasso UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO
  • Lucas Henderson Oliveira Santos Universidade Federal de Mato Grosso
  • Lila Mabel Gamarra Ruiz Diaz Universidade Federal de Mato Grosso
  • João Paulo Sardo Madi Universidade Federal de Mato Grosso
  • Pedro Henrique Karantino Millikan Universidade Federal de Mato Grosso
  • Samuel Pádua Chaves e Carvalho Universidade Federal de Mato Grosso
  • Carlos Alberto Silva
  • Mariana Peres de Lima Chaves e Carvalho Carvalho
Palavras-chave: Relação hipsométrica, Inteligência Artificial, Plantios Mistos, Amazônia Mato-Grossense.

Resumo

O estudo foi desenvolvido com dados de um reflorestamento no município de Cotriguaçu – MT, pertencente a ONF - Brasil, com os dados de 10 famílias nativas da Amazônia brasileira. Primeiramente, o modelo de regressão foi ajustado de uma forma global para todo o povoamento, posteriormente por família, e então, por grupos de famílias que foram agrupados utilizando análise Multivariada de Dados. Os critérios estatísticos utilizados para a análise dos resultados foram: Raiz Quadrada do Erro Médio (rmse), Raiz Quadrada o Erro Médio Relativa (rmse%), Coeficiente de Correlação de Pearson (r); e o gráfico de dispersão das alturas estimadas versus alturas observadas. A análise de resultados realizada através gráfico de dispersão das alturas permitiu verificar que a utilização da variável família e grupos de família geraram parâmetros específicos para cada ajuste quando comparado ao modelo ajustado globalmente. Constatou - se ainda, com os resultados estatísticos, que o fator família é uma variável que interfere na altura, não tanto quanto o DAP, mas pode ser utilizada para minimizar o erro das estimativas.

Biografia do Autor

Larissa Mustasso, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO

Formada em técnico de enfermagem pelo colégio técnico da UNICAMP (COTUCA). Graduanda em Engenharia Florestal pela Universidade Federal de Mato Grosso, campus Cuiabá. Foi monitora da disciplina de Dendrometria no ano de 2017 na Faculdade de Engenharia Florestal - UFMT.

Lucas Henderson Oliveira Santos, Universidade Federal de Mato Grosso
Bacharel em Engenharia Florestal pela Universidade Federal de Mato Grosso, mestrando pelo programa de Pós graduação em Ciências Florestais e Ambientais na Universidade Federal de Mato Grosso, com início em 2018.
Lila Mabel Gamarra Ruiz Diaz, Universidade Federal de Mato Grosso
Possui graduação em Ingeniería Forestal - Facultad de Ciencias Agrarias Universidad Nacional de Asunción (2014). Atualmente é Docente Técnico - Facultad de Ciencias Agrarias - Universidad Nacional de Asunción. Tem experiência na área de Recursos Florestais e Engenharia Florestal, com ênfase em Dendrologia, atuando principalmente nos seguintes temas: análisis de la vegetación, inventario forestal, distribución espacial, biomasa, carbono
João Paulo Sardo Madi, Universidade Federal de Mato Grosso

Graduação em Engenharia Florestal pela Universidade Federal de Mato Grosso (2015), MBA em Manejo Florestal de Precisão pela Universidade Federal do Paraná (2017), Mestrado em manejo florestal pela Universidade Federal de Mato Grosso (2018), atuando principalmente nas seguintes áreas: Manejo Florestal e Inventário Florestal.

Pedro Henrique Karantino Millikan, Universidade Federal de Mato Grosso
Engenheiro Florestal pela Universidade Federal de Mato Grosso, campus Cuiabá. Realizou pesquisas nas áreas de mensuração e inventário florestal, explorando aplicações da tecnologia LiDAR para o planejamento e estimativa de parâmetros florestais, utilizando técnicas de aprendizagem estatística. Também realizou pesquisas nas áreas nas áreas de Silvicultura e Entomologia Florestal. Atuou como estagiário de Planejamento Florestal na Veracel Celulose S/A.
Samuel Pádua Chaves e Carvalho, Universidade Federal de Mato Grosso
Doutor em Recursos Florestais pela Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz" da Universidade de São Paulo - ESALQ/USP. Mestrado e Graduação em Engenharia Florestal pela Universidade Federal de Lavras - UFLA. Em 2018 concluiu a sua segunda graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Entre o período de novembro de 2010 a abril de 2014 foi Especialista de Biometria e Inventário Florestal da Fibria Celulose, sendo o responsável técnico da área. Atualmente é professor Adjunto de Manejo Florestal da Universidade Federal de Mato Grosso, onde leciona disciplinas na área de Manejo Florestal. É coordenador do Laboratório de Manejo Florestal da Faculdade de Engenharia Florestal da UFMT e do Grupo de Pesquisa Métodos Quantitativos Florestais. Os temas mais relevantes de sua área de atuação e descritos nesta plataforma são: Biometria e Inventário Florestal; Bioestatística e Recursos Computacionais aplicados ao Manejo de Florestas para Produção; Experimentação Florestal; Sortimento Florestal; e o uso da Linguagem R para solução de problemas florestais.

Referências

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Publicado
29-07-2019