03546nam a2200565 a 450000100080000000500110000800800410001902000220006010000280008224501810011026001200029130000090041152017460042065000170216665000150218365000210219865000220221965000170224165000350225865000100229365000190230365000300232265000220235265000170237465000150239165000260240665000250243265000400245765300090249765300240250665300240253065300240255465300240257865300240260265300160262665300200264265300240266265300240268665300210271065300200273165300360275165300410278765300140282865300170284265300200285965300410287965300190292065300190293970000220295821100892023-11-16       2019    bl uuuu     u00u1 u    #d  a978-85-17-00097-31 aFIGUEIREDO, S. M. de M.  aAplicação de dados de ocorrência de inventário florestal na modelagem de distribuição de espécies florestais madeireiras no leste do Acre, Brasil.h[electronic resource]  aIn: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos, SP. Anais... São José dos Campos: INPEc2019  a4 p.  aEm razão da pouca disponibilidade de dados de ocorrência de espécies florestais na Amazônia, o objetivo desse trabalho foi avaliar se a utilização de inventários florestais pode melhorar a estimativa de probabilidade de ocorrência e identificar os limites da distribuição potencial de espécies florestais de interesse madeireiro na região leste do estado do Acre. As variáveis ambientais preditoras foram: altitude, declividade, índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e distância vertical à drenagem mais próxima, com aplicação do algoritmo de máxima entropia. Os modelos de distribuição de espécies obtiveram valores de AUC entre 0,76 a 0,92 usando dados de inventários florestais, superior ao desempenho dos modelos usando os dados da rede speciesLink (0,50 a 0,64). A altitude e o NDVI foram as variáveis mais importantes na modelagem para todas as espécies. Due to the limited availability of data for the occurrence of forest species in the Amazon, the aim of this study was to evaluate the use of forest inventories can improve the estimation of probability of occurrence, identify the boundaries of the potential distribution and habitat preference of a group species of timber forest species of interest in the eastern region of the state of Acre. Environmental predictor variables were: altitude, slope, vegetation index (NDVI) and vertical distance to nearest drainage with application of maximum entropy algorithm. The species distribution models achieved AUC values between 0,76 to 0,92 using data from forest inventories, higher performance models using data from speciesLink network (0,50 to 0,64). The altitude and NDVI were the most important variables in the model for all species.  aBiogeography  aEstimation  aForest inventory  aForest management  aForest trees  aGeographic information systems  aLidar  aRemote sensing  aAdministração Florestal  aÁrvore Florestal  aBiogeografia  aEstimativa  aInventário Florestal  aSensoriamento Remoto  aSistema de Informação Geográfica  aAcre  aAmazonia Occidental  aAmazônia Ocidental  aÁrboles forestales  aBiometria florestal  aBiometría forestal  aEstimación  aForest biometry  aInventario forestal  aManejo de precisão  aManejo florestal  aManejo forestal  aMaximum Entropy Method (Maxent)  aMétodo da Máxima Entropia (Maxent)  aModeflora  aModelagem 3D  aRio Branco (AC)  aSistemas de información geográfica  aTeledetección  aWestern Amazon1 aFIGUEIREDO, E. O.