Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-08-15T17:43:35Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 724463 bytes, checksum: 6c3b6629c3f446b417e8b24e81df59cc (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-15T17:43:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 724463 bytes, checksum: 6c3b6629c3f446b417e8b24e81df59cc (MD5) Previous issue date: 2016-06-17 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais / Uma das principais etapas do manejo florestal é estimar ou prever o crescimento de povoamentos florestais, em um determinado horizonte de planejamento, a fim de auxiliar nas diferentes tomadas de decisão e nas prescrições de práticas silviculturais, com base em informações atuais e futuras. Modelos de crescimento e produção são utilizados para analisar e prever a dinâmica de povoamentos florestais. O objetivo deste estudo foi estimar o crescimento em diâmetro e em altura de árvores de eucalipto em função de variáveis do povoamento, como o índice de local, índices de competição independentes da distância e tamanho atual da árvore, por meio de duas funções de crescimento. Foram ajustados modelos não lineares de incremento em diâmetro e altura, por meio de método iterativo que minimiza a soma de quadrados de resíduos, e equações para a projeção dos diâmetros e das alturas das árvores, pelo Método de Mínimos Quadrados Generalizados, com uma estrutura autorregressiva de primeira ordem AR(1) no termo de erro. Nesse caso, foi considerada a correlação existente entre medidas tomadas repetidamente em cada árvore e a sua influência sobre as estimativas dos erros padrão de cada parâmetro das equações. Os ajustes das equações foram avaliados com base no coeficiente de correlação, média absoluta dos erros (MAE), erros padrão das estimativas (S y.x ), raiz quadrática do erro quadrático médio (RQEQM), viés (bias) e critério de informação de Akaike. Além disso, foi realizada a validação das equações selecionadas utilizando um banco de dados independente. As equações referentes aos modelos não lineares de incremento em diâmetro e altura e as equações referentes aos modelos autorregressivos AR(1) que projetam o diâmetro e altura apresentaram melhores ajustes quando a variável que expressa a competição entre as árvores foi o somatório da área basal das árvores maiores que a árvore-objeto (BAL). As equações de incremento em vidiâmetro e de incremento em altura selecionadas estimaram os incrementos correntes anuais nas diferente idades do período de tempo considerado, com bias próximos a zero e RQEQM e MAE menores que um centímetro para diâmetro e um metro para altura, quando aplicados a dados independentes na validação. As equações referentes aos modelos autorregressivos no termo de erro [AR(1)] projetaram o diâmetro e a altura, a curto prazo, com valores de bias próximos a zero. Desta forma, conclui-se que os modelos neste estudo podem ser utilizados para predizer crescimento de árvores em diferentes condições, com exceção à equação de incremento corrente anual em altura, que apesar de demonstrar-se precisa subestimou sistematicamente as predições. / One of the main stages of forest management is estimate or predict growth forest stands in a given planning horizon, in order to assist the different decisions-making and silvicultural practice prescriptions, based on current and future information. Growth and yield models are used to analyze and predict the dynamics of forest stands. The aim of this study was to estimate the growth in diameter and height of eucalyptus trees as a function of stand variables such as the site index, distance-independent competition index and tree size through two growth functions. Nonlinear diameter and height increment models were fitted, by an iterative method that minimizes the sum of squared residuals, and equations that project diameters and heights of trees fitted by the Least Squares Generalized method with a autoregressive first order autoregressive AR (1) structure in the error term. In this case, it was considered the correlation between repeated measures taken in each tree over the time and its influence on the estimates of standard errors of each parameter of the equations. Fitted equations were evaluated based on the correlation coefficient, mean absolute errors (MAE), root mean square error of the square root (RQEQM), standard errors of the estimate (S y.x ), bias and Akaike information. In addition, validation of the selected equations was conducted using an independent database. The nonlinear equations related to the increment in diameter and height models and the equations related to autoregressive models AR (1) to project the future diameter and height showed better adjustments when the variable that expresses the competition between the trees was the sum of the basal area of trees higher than the tree object (BAL). The increment equations in diameter and height selected estimated current annual increments in the different ages along the time period considered, showed bias near zero, RQEQM and MAE smaller than one centimeter in diameter and one meter in high, when applied in an independent dataset on the validation. The equations related toautoregressive models in the error term [AR (1)] projected the diameter and height in the short term, showed bias values close to zero. Thus, it is concluded that the models in this study can be used to predict tree growth in different conditions, except the equation of current annual increment in height, which despite prove to have systematically underestimated the predictions.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-01-25T15:26:36Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1279567 bytes, checksum: 4e025c5088a1680c8965287a88c43541 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-25T15:26:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1279567 bytes, checksum: 4e025c5088a1680c8965287a88c43541 (MD5) Previous issue date: 2016-03-01 / O aumento de produtividade dos povoamentos de eucalipto no Brasil, ao longo dos últimos anos, se deve principalmente às melhorias silviculturais, como melhoria na seleção de materiais genéticos, recomendações silviculturais mais adequadas para ca- da tipo de sítio, melhoria das técnicas de manejo, dentre outras. Em relação às prescrições silviculturais, para que os resultados desejados sejam atingidos, é essencial garantir a qualidade na execução das operações e o cumprimento das recomendações técnicas. O não acompanhamento desses dois itens poderá resultar em diversos fato- res que podem afetar a produtividade final do povoamento, portanto é fundamental identificar quais fatores irão impactar negativamente o crescimento das árvores no povoamento. A presente dissertação é composta por três capítulos. No capítulo 1, foi avaliada a correlação entre o índice de uniformidade PV50 e a produtividade flores- tal, levando em consideração clones, idades e tipo de manejo. O índice PV50 não apresentou correlação com a produtividade para as áreas em estudo, portanto, a uni- formidade não deve ser utilizada de forma isolada na avaliação da qualidade de povoamentos. No capítulo 2, avaliou-se o efeito da época de replantio (11% das mu- das replantadas 20, 40 e 80 dias após o plantio) no volume individual das árvores re- plantadas e no volume total da parcela. Constatou-se que quanto maior o intervalo de tempo entre o plantio e o replantio, menor foi o volume individual da árvore replan- tada. As árvores inicialmente estabelecidas na área foram capazes de compensar a perda de volume das árvores oriundas de replantio e as mudas replantadas se torna- ram árvores dominadas, não contribuindo para o volume de madeira por hectare. No capítulo 3, buscou-se avaliar se existe relação entre a dimensão das árvores e a distri- buição diamétrica do povoamento entre o regime de alto fuste e o de talhadia. Não foi encontrada correlação entre as dimensões das variáveis dap, H e volume indivi- dual de uma árvore no regime de alto fuste e suas dimensões na talhadia. A obtenção de um povoamento uniforme em alto fuste não é garantia de um povoamento unifor- me na talhadia e árvores dominantes no alto fuste podem ser dominadas na talhadia. / The increased productivity of Eucalyptus plantations in Brazil over the past few years is mainly due to silvicultural improvements such as improvement in the selection of genetic materials, more appropriate silvicultural prescriptions for each type of site, improving management techniques, among others. Regarding the silvicultural prescriptions for the achievement of the desired results, it is essential to ensure the quality in the execution of silvicultural operations and compliance with technical recommendations. Failure to follow these two items may generate several factors that may affect the final yield of the stand. Therefore, it is essential to identify what are the factors that will impact negatively the growth of trees in the stand. This thesis consists of three studies. In Chapter 1, the correlation between the uniformity index PV50 and forest productivity was evaluated in clonal-tests, therefore, taking into consideration different clones, age and type of management. The PV50 index showed no significant correlation with productivity in the areas under study. This reinforces that uniformity should not be used alone as a quality index of forest stands. In Chapter 2, we evaluated the effect of the replanting time (11% of replanted seedlings, 20, 40 and 80 days after planting) on the volume of replanted trees and the total volume of the plot. The longer the period between the planting and replanting the lowest the individual volume of the replanted trees was. The non-replanted trees were able to compensate for the loss of volume of the replanted trees. It was possible to identify the trend of replanted seedlings to become, over time, suppressed trees inside the stand, which did not contribute substantially in the final wood volume. In Chapter 3, we sought to assess whether there is a relationship between the size of the trees and the stand diameter distribution between the high-forest rotation and a immediately subsequent rotation under coppice regime. No correlation was found between the dap, Ht and the tree volume in the high-forest rotation and these dimension in the subsequent coppice rotation. Obtaining a uniform stand in the first rotation is no guarantee of a uniform stand in the subsequent rotation. It is understood that dominant trees in the high-forest rotation may be suppressed in a subsequent coppice.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-01-30T11:47:34Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2510159 bytes, checksum: b0cc4178edbf1a6dbc030047dedef671 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-30T11:47:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2510159 bytes, checksum: b0cc4178edbf1a6dbc030047dedef671 (MD5) Previous issue date: 2016-04-27 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais / O objetivo deste estudo foi avaliar a eficiência do algoritmo de aprendizagem supervisionado Máquina de Vetores de Suporte (MVS) para regressão, em dados obtidos pelos sensores AVNIR-2 e o PALSAR a bordo do satélite ALOS, para estimativa de volume de madeira e biomassa aérea de povoamentos florestais de eucalipto. O trabalho também avaliou a redução do número de dados para treinamento, bem como a busca de estruturas de MVS mais simples. O estudo foi conduzido em áreas de reflorestamento na região leste do estado de Minas Gerais. Foram testados dois tipos de regressão ɛ-MVS e -MVS, bem como as seguintes funções kernel: linear, polinomial, RBF (Gaussian Radial Basis Function) e sigmoide. Foram utilizadas 190 parcelas, sendo 75% (142) para treinamento das MVS. A integração de todos os dados dos sensores AVNIR-2 e PALSAR, como variáveis de entrada das MVS, geraram estimativas para generalizações com os maiores valores de coeficiente de correlação (r y ) e menores valores da raiz quadrada do erro quadrático médio (RQEM), tanto para a variável volume quanto para a biomassa aérea. As -MVS com a função RBF resultaram em maior exatidão, e foram então utilizadas para as análises subsequentes. Em um treinamento com 95 parcelas obteve-se exatidão satisfatória nas generalizações para ambas as variáveis alvo. Para estimar volume dos povoamentos, generalizações relativamente satisfatórias dos dados foram encontradas combinando as bandas AV3 ou AV4 do sensor AVNIR-2 com uma polarização cruzada (L HV ou L VH ) do sensor PALSAR. A combinação da banda AV4 e a polarização L VH apresentou um r y de 0,991 e RQEM de 4,120 m3, equivalente a 1,617% da média das parcelas testadas. Já para biomassa aérea boas generalizações foram alcançadas combinando a banda AV4 do sensor AVNIR-2 com a polarização L HV ou L VV . No melhor desempenho de MVS para estimativas de biomassa aérea, utilizando a combinação AV4 e L VV , obteve-se um r y de 0,951 e RQEM de 5,338 t.ha -1 , o equivalente a 2,095% da média das parcelas testadas. A análise gráfica dos resíduos se mostrou primordial para a seleção de MVS com menor viés quantitativo. A simplicidade de ajuste das MVS, atrelada ao poder de generalização dos dados mostrou o potencial operacional do algoritmo nas atividades de quantificação e mapeamento dos recursos florestais. / The key intention of this study was to evaluate the performance of Support Vector Regression (SVR) algorithm on Eucaliptus spp. timber stand volume and Above Ground Biomass (AGB) retrieval based on ALOS imagery. The sensors used were AVNIR-2 and PALSAR for optical and RADAR dataset respectively. This study also examined SVRs with a reduced number of inputs and training samples in order to reduce the amount of field measures. This study was carried out with 190 sample plots of eucalyptus stands from eastern region of Minas Gerais State, Brazil. The generalization ablity of ɛ-SVR and -SVE were compared, as well as the performance of following kernel functions: linear, polinomial, Gaussian Radial Basis Function (RBF) and sigmoid. Inicially, 142 samples were used for the training of SVRs and the remaining samples were used for the generalization test. The best generalization performances for volume and AGB estimates were obtained using -SVR with RBF as kernel function, and by combining all inputs from AVNIR-2 and PALSAR. This setting was used for subsequent generalized data analysis. Results with no loss of accuracy were obtained using just 95 training samples with a reduced number of inputs. The combination of AV3 or AV4 from AVNIR-2 with a cross-polarized input (L HV ou L VH ) from PALSAR showed good performances for stand volume timber retrieval. The best result for volume output variable obtained a coeficient correlation (r y ) value of 0,991 and 4,120 m3 of root-mean-quare error (RMSE). For AGB, the combination of AV4 optic data with L HV or L VV palarization input showed the best results. The best performance for AGB retrieval obtained a r y value of 0,951 and 5,338 t/ha of RMSE. The residual graphic analysis was essencial for selecting less biased SVRs. Therefore, the good generalization ability places the SVR as potentially usefull approach for remote sensing-based forest parameters retrieval.