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Previous issue date: 2017 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / O estudo teve como objetivo definir a melhor combina??o de m?todo de agrupamento com medida de similaridade para a classificar a capacidade produtiva de um trecho na Floresta Nacional do Tapaj?s. O invent?rio florestal amostral foi realizado no ano de 2012 e para a loca??o das parcelas foram abertas 12 faixas de, aproximadamente, 1,5 m de largura, equidistantes 4,0 km, na dire??o leste-oeste, e com comprimento variando de 4 km a 13,75 km. A instala??o das parcelas, com dimens?es de 30 x 250 m, distribu?das sistematicamente por 500 m em cada linha. Foi levado em considera??o para a defini??o das classes de tamanho (CT): CT 1 (classe de regenera??o) - 10 cm ? DAP < 25 cm nos primeiros 50 m da parcela (30 m x 50 m); CT 2 (classe de crescimento) - 25 cm ? DAP < 50 cm nos primeiros 100 m (30 m x 100 m); e CT 3 (classe de colheita) - DAP ? 50 cm em toda a parcela (30 m x 250 m). Para a classifica??o da capacidade produtiva, realizou-se um filtro no banco de dados original por classe de tamanho, no qual foram selecionados os indiv?duos com qualidade de fuste 1 (fuste reto) e 2 (fuste com pequenas tortuosidades) e que t?m valor no mercado regional. As 204 parcelas foram agrupadas em grupos homog?neos, no qual foram produzidos 40 dendrogramas do tipo vertical para cada uma das 3 classes de tamanho (totalizando 120 dendrogramas), baseados na combina??o de 5 medidas de dist?ncia (Euclidiana Simples, Euclidiana Quadrada, Manhattan, Canberra e Mahalanobis), com 8 m?todos de agrupamento hier?rquicos, sendo: Ward1, Ward2 Liga??o Simples, Liga??o Completa, UPGMA, WPGMA, Mediana e Centroide. Com o intuito de verificar a valida??o dos m?todos de agrupamento testados, foram confeccionadas 120 tabelas de an?lise discriminante linear de Fisher, sendo 40 para cada classe de tamanho, contendo as probabilidades para cada classe de estoque, bem como a porcentagem de classifica??o das combina??es testadas na an?lise de agrupamento. As an?lises de agrupamento e discriminante possibilitaram estratificar as parcelas heterog?neas de uma floresta inequi?nea em ?reas com parcelas homog?neas em termos de volume, densidade b?sica da madeira e grupo de comercializa??o. A combina??o entre medida de dist?ncia de Manhattan e m?todo de Ward2 mostrou-se ser a mais eficiente para estratificar florestas inequi?neas em classes de estoque volum?trico. / Disserta??o (Mestrado) ? Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia Florestal, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2016. / The study aimed to determine the best combination of clustering method with similarity measure to classify the productive capacity of a stretch at Tapaj?s National Forest. The sample forest inventory was carried out in 2012 and for plot allocations we opened 12 tracks of approximately 1.5 m wide, 4.0 km equidistant in east-west direction, and length ranging from 4 km to 13.75 km. The plot installation, with dimensions of 30 x 250 m, systematically distributed in 500 m in each row. We took into account for the definition of size classes (CT): CT 1 (regeneration class) - 10 cm ? DBH <25 cm in the first 50 m of the plot (30 m x 50 m); CT 2 (growth class) - 25 cm ? DBH <50 cm in the first 100 m (30 m x 100 m); and CT 3 (harvesting class) - DBH ? 50 cm in the whole plot (30 m x 250 m). For the classification of productive capacity, there was a filter in the original database by size class, in which individuals were selected with bole quality 1 (straight bole) and 2 (bole with small tortuosities) and which have value in the regional market. The 204 plots were grouped into homogeneous groups, which were produced 40 dendrograms of the vertical type for each of the three size classes (totaling 120 dendrograms), based on the combination of five measures of distance (Euclidean Simple, Squared Euclidean, Manhattan, Canberra and Mahalanobis) with 8 hierarchical clustering methods, namely: Ward1, Ward2 Simple Link, Complete Link, UPGMA, WPGMA, Median and Centroid. In order to check the validation of the tested clustering methods, we produced 120 Fisher linear discriminant analysis tables, with 40 for each size class containing the probabilities for each stock class as well as the percentage of the combinations tested in the cluster analysis. The cluster and discriminant analysis made it possible to stratify the heterogeneous plots of a native forest in areas with homogeneous portions in terms of volume, wood density and commercialization group. The combination of measure distance of Manhattan and Ward2 method proved to be the most efficient to stratify uneven-aged stands in forest stock volume classes.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:acervo.ufvjm.edu.br/jspui:1/1380 |
| Date | 21 October 2016 |
| Creators | Ximenes, Lucas Cunha |
| Contributors | Oliveira, Marcio Leles Romarco de, Machado, Evandro Luiz Mendon?a, Dutra, Gleyce Campos, Gorgens, Eric Bastos, Gama, Jo?o Ricardo Vasconcellos, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM), Oliveira, Marcio Leles Romarco de |
| Publisher | UFVJM |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFVJM, instname:Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, instacron:UFVJM |
| Rights | A concess?o da licen?a deste item refere-se ao ? termo de autoriza??o impresso assinado pelo autor, assim como na licen?a Creative Commons, com as seguintes condi??es: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publica??o, autorizo a Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri e o IBICT a disponibilizar por meio de seus reposit?rios, sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei n? 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permiss?es assinaladas, para fins de leitura, impress?o e/ou download, a t?tulo de divulga??o da produ??o cient?fica brasileira, e preserva??o, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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