Título: Análises Espaciais Aplicadas ao Planejamento Florestal

Título alternativo: SPATIAL ANALYSIS APPLIED TO FOREST PLANNING

Autoria de: Fernando Vilas Boas de Sousa

Orientação de: Thiza Falqueto Altoe

Presidente da banca: Lucas Amaral de Melo

Primeiro membro da banca: Thiza Falqueto Altoé

Segundo membro da banca: Carla Talita Pertille

Palavras-chaves: Geoestatística, Inverso do Quadrado da Distância, Krigagem, Spline, Interpoladores

Data da defesa: 18/06/2019

Semestre letivo da defesa: 2019-1

Data da versão final: 28/06/2019

Data da publicação: 28/06/2019

Referência: Sousa, F. V. B. d. Análises Espaciais Aplicadas ao Planejamento Florestal. 2019. 55 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Florestal Bacharelado)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2019.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi utilizar uma série de interpoladores espaciais em um sistema de informações geográficas para a espacialização das variáveis de interesse florestal dados de elevação, informações de volume e densidade básica da madeira com o intuito de trazer melhorias ao planejamento florestal. A ferramenta de interpolação ????????Topo to Raster???????? foi utilizada para obtenção da elevação da área de estudo a partir das curvas de nível. Os dados de elevação foram utilizados para confeccionar um mapa de aptidão à mecanização, quantificando as áreas mecanizáveis quando se trata de prospecção de novas áreas. Para confecção do mapa de recomendação de preparo do solo foi utilizada a krigagem ordinária, método geoestatístico, para interpolação dos dados de elevação nos locais não amostrados e para posterior cálculo da declividade do terreno. O método foi auto validado e avaliado através de parâmetros estatísticos como Erro médio, Erro Quadrático Médio e Média dos Erros Padronizados. Logo após a validação, foi feita uma classificação definindo a conduta para realização do preparo em cada área da fazenda. Para o processo de estratificação, utilizou-se a interpolação espacial pelo Inverso do Quadrado da Distância, onde espacializou-se a variável volume gerando estratos para redução do erro associado ao processamento do inventário, essa redução foi comprovada através da comparação do Erro () do processamento pela Amostragem Casual Simples e Amostragem Casual Estratificada. Para destacar um método capaz de espacializar a densidade básica da madeira, foram comparados três métodos de espacialização IQD, Spline Tensionado e Spline Regularizado, analisando o Erro Absoluto Médio, Erro Relativo Médio, Raiz Quadrada do Erro Relativo Médio associados a cada método. O ????????Topo to Raster???????? foi capaz de estimar valores de elevação a partir das curvas de nível possibilitando a quantificação das áreas mecanizáveis em áreas de prospecções. A krigagem ordinária obteve valores precisos ao estimar dados de elevação para confecção do mapa de recomendação de preparo do solo, sendo possível classificar a área quanto à conduta ideal para o preparo do solo. A estratificação da fazenda promoveu uma redução no erro do inventário de 16,87 para 6,64( aproximadamente 10) indicando que a fonte de estratificação utilizada foi eficiente. Como resultados, verificou-se que através da validação cruzada foi possível definir o método com melhor capacidade preditiva na espacialização da densidade básica da madeira, sendo que o método Spline Regularizado apresentou o menor erro (-1,7). Pode-se concluir que os interpoladores espaciais possuem capacidade preditiva confiável, podendo ser utilizados como ferramentas para melhoria do planejamento florestal.

Abstract: The objective of this work was to use a series of spatial interpolators in a geographic information system for the spatialization of variables of forest interest elevation data, volume information and basic wood density in order to bring improvements to forest planning. The Top to Raster interpolation tool was used to obtain the elevation of the study area from the contour curves. The elevation data were used to make a map of aptitude to mechanization, quantifying the mechanizable areas when it comes to prospecting new areas. To prepare the soil preparation recommendation map, ordinary kriging, geostatistical method, was used to interpolate the elevation data at the non-sampled sites and to later calculate the slope of the terrain. The method was auto-validated and evaluated through statistical parameters such as Mean error, Mean Square Error and Mean of Standard errors. Soon after the validation, a classification was made defining the conduct to carry out the preparation in each area of the farm. For the stratification process, the spatial interpolation was used by the Inverse of the Distance Square, where the variable volume was spatialized, generating strata to reduce the error associated to the inventory processing, this reduction was proved by comparing the Error () of processing by Simple Casual Sampling and Stratified Casual Sampling. In order to highlight a method capable of spatializing the basic density of wood, three spatialization methods were compared IQD, Tensed Spline and Regularized Spline, analyzing the Mean Absolute Error, Mean Relative Error, Mean Relative Error Square Root associated with each method. The Top to Raster was able to estimate elevation values from the contour lines allowing the quantification of the mechanizable areas in prospecting areas. Ordinary kriging obtained precise values when estimating elevation data for the preparation of the soil preparation recommendation map, and it is possible to classify the area as the ideal conduit for soil preparation. The stratification of the farm promoted a reduction in inventory error from 16.87 to 6.64 (approximately 10), indicating that the stratification source used was efficient. As results, it was verified that through the cross-validation it was possible to define the method with the best predictive capacity in the spatialisation of the basic wood density, with the Spline Regularized method presenting the smallest error (-1.7). It can be concluded that spatial interpolators have reliable predictive capacity and can be used as tools to improve forest planning.

URI: sip.prg.ufla.br/publico/trabalhos_conclusao_curso/acessar_tcc_por_curso/
engenharia_florestal/20191201421033

URI alternaviva: repositorio.ufla.br/handle/1/43765

Curso: G005 - ENGENHARIA FLORESTAL (BACHARELADO)

Nome da editora: Universidade Federal de Lavras

Sigla da editora: UFLA

País da editora: Brasil

Gênero textual: Trabalho de Conclusão de Curso

Nome da língua do conteúdo: Português

Código da língua do conteúdo: por

Licença de acesso: Acesso aberto

Nome da licença: Licença do Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras

URI da licença: repositorio.ufla.br

Termos da licença: Acesso aos termos da licença em repositorio.ufla.br

Detentores dos direitos autorais: Fernando Vilas Boas de Sousa e Universidade Federal de Lavras

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