Data/hora: 25/06/2024 14:51:10

Biblioteca(s): 	Embrapa Acre.	
Data corrente: 	26/06/2019	
Data da última atualização: 	16/11/2023	
Autoria: 	FIGUEIREDO, S. M. de M.; FIGUEIREDO, E. O.	
Afiliação: 	Symone Maria de Melo Figueiredo, Universidade Federal do Acre (Ufac); EVANDRO ORFANO FIGUEIREDO, CPAF-AC.	
Título: 	Espacialização de espécies florestais por classe diamétrica usando máxima entropia no sudoeste da Amazônia.	
Ano de publicação: 	2019	
Fonte/Imprenta: 	In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos, SP. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019.	
Páginas: 	4 p.	
ISBN: 	978-85-17-00097-3	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	O objetivo do estudo foi analisar a predição da distribuição de espécies florestais madeireiras, em escala local, utilizando dados de ocorrência agrupados por classe diamétrica. Para estimar a distribuição foi utilizado o método de máxima entropia (Maxent) e as ocorrências são de inventário florestal de planos de manejo. Foram selecionadas seis variáveis preditoras, por espécie, pelo método de todas as regressões possíveis. Os modelos tiveram em média bom desempenho (AUC = 0,7; taxa de omissão = 8,8%), demonstrando a viabilidade de se predizer a distribuição de espécies por classe diamétrica. De acordo com os modelos, Astonium lecointei, Clarisia racemosa e Ceiba pentandra com diâmetro a altura do peito (DAP) &#8805; 100 cm têm maior probabilidade de ocorrer em locais com altitudes mais elevadas do terreno. Esse procedimento de modelagem é eficiente para ampliar o conhecimento sobre as preferências de habitat e a distribuição geográfica de espécies na paisagem. The aim of the study was to analyze the predicting the distribution of forest tree species, on a local scale, using occurrence data grouped by diameter class. To estimate the distribution of species was used the maximum entropy method (Maxent) and the occurrence data are forest management plan. Six predictor variables were selected by species by method of all possible regressions. The models, by species and diameter class, had an average good performance (AUC = 0.7; omission rate = 8.8%), demonstrate the viability of predicting distribution of species by diameter class. According to the models, trees Astonium lecointei, Clarisia racemosa and Ceiba pentandra with diameter at breast height (DBH) &#8805; 100 cm are more likely to occur in localized at higher elevations. This modeling procedure is efficient to increase knowledge about habitat preferences and geographical distribution of species in the landscape.	
Palavras-Chave: 	Acre; Amazonia Occidental; Amazônia Ocidental; Árboles forestales; Biodiversidad; Embrapa Acre; Instituto de Meio Ambiente do Acre; Inventario forestal; Manejo florestal; Manejo forestal; Maximum Entropy Method (Maxent); Método da Máxima Entropia (Maxent); Modeflora; Prácticas de conservación; Predição; Predicción; Sistemas de información geográfica; Teledetección; Western Amazon.	
Thesagro: 	Administração Florestal; Árvore Florestal; Biodiversidade; Biogeografia; Conservação; Dendrometria; Diâmetro; Inventário Florestal; Sensoriamento Remoto; Sistema de Informação Geográfica.	
Thesaurus Nal: 	Biodiversity; Biogeography; Conservation practices; Forest inventory; Forest management; Forest mensuration; Forest trees; Geographic information systems; Prediction; Remote sensing.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/198850/1/26804.pdf	
Registro original: 	Embrapa Acre (CPAF-AC)	
Exemplares: 	CPAF-AC - (26804-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS