Data/hora: 09/06/2024 09:49:24

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)	
Exemplares: 	CPATU - (51979-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS
CNPF - (54836-1) - ADD - AP - PP -  -  -  - DIS