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Biblioteca(s): | Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Florestas.
Data corrente: | 20/01/2016
Data da última atualização: | 26/05/2022
Autoria: | KILCA, R. V.; LONGHI, S. J.; SCHWARTZ, G.; SOUZA, A. M.; WOJCIECHOVSKI, J. C.
Afiliação: | Ricardo V. Kilca, DOUTORANDO UFSM; Solon Jonas Longhi, UFSM; GUSTAVO SCHWARTZ, CPATU; Adriano M. Souza, UFSM; Julio C. Wojciechovski, UNEMAT.
Título: | Application of fisher's discriminant analysis to classify forest communities in the pampa biome.
Ano de publicação: | 2015
Fonte/Imprenta: | Ciência Florestal, Santa Maria, v. 25, n. 4, p. 885-895, out./dez. 2015.
Idioma: | Inglês
Conteúdo: | A análise discriminante de Fisher (ADF) busca realizar uma combinação linear das variáveis independentes com objetivo de maximizar a separação de grupos preditos em um espaço reduzido bidimensional e ainda permitir que novas observações sejam classificadas ou não dentro dos grupos conhecidos a priori. Empregou-se a ADF utilizando oito variáveis estruturais obtidas de inventários sistemáticos do componente arbóreo (DAP>10 cm) realizados em cinco tipos florestais (total de 5 ha) distintos no bioma Pampa do sul do Brasil. Posteriormente foram sorteadas 10 novas amostras provenientes das mesmas fitofisionomias para realizar a validação do modelo. A AD gerou quatro funções discriminantes (FDs), sendo que as duas primeiras funções desempenharam uma capacidade de 88,4% de habilidade para discriminação dos grupos: FD1 = 74,4% (autovalor FD1 = 33,99) e FD2 = 14% (autovalor FD2 = 6,34). Os atributos estruturais que estiveram mais relacionados com a FD1 foram riqueza de espécies, altura comercial e altura total. Em FD2 prevaleceu a área basal e o diâmetro máximo atingido pelo caule. As outras FDs e variáveis estruturais apresentaram menor capacidade de discriminação dos grupos. A AD classificou 100% dos casos nos respectivos grupos preditos, revelando a alta eficiência das variáveis discriminadoras escolhidas. As novas amostras também foram classificadas em seus respectivos grupos, porém, com pequeno grau de erro. O uso da AD para a classificação das florestas deveria ser incentivado porque o método é simples e os resultados são estatisticamente mais confiáveis do que outros métodos descritivos da estatística multivariada que são amplamente utilizados.
Palavras-Chave: | Estatística multivariada; Estrutura arbórea; Fisionomia florestal; Rio Grande do Sul.
Thesagro: | Inventário Florestal.
Categoria do assunto: | K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/137352/1/Kilca2015.pdf
Registro original: | Embrapa Amazônia Oriental (CPATU)

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