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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/34052
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator | Ribeiro, Andressa | - |
dc.creator | Ferraz-Filho, Antonio Carlos | - |
dc.creator | Soares-Scolforo, José Roberto | - |
dc.date.accessioned | 2019-05-07T15:49:22Z | - |
dc.date.available | 2019-05-07T15:49:22Z | - |
dc.date.issued | 2018 | - |
dc.identifier.citation | RIBEIRO, A.; FERRAZ-FILHO, A. C.; SOARES-SCOLFORO, J. R. Tree height prediction in Brazilian Khaya ivorensis stands. Bosque, Valdivia, v. 39, n. 1, p. 15-26, 2018. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/34052 | - |
dc.description.abstract | Tree height measurement is one of the most difficult activities in forest inventory data gathering, although it is a fundamental variable to support forest management, since it is an input for modelling growth and yield. To overcome this obstacle and ensure that the heights of trees are estimated accurately, hypsometric relationships are used. Therefore, the objective of this study was to compare different fitting strategies (i.e. nonlinear least squares and mixed-effects) to predict tree height in African mahogany Brazilian plantations using well know local (using only tree height and diameter) and generalized (using height, diameter and plot level variables) models. Data were gathered on 149 permanent plots sampled in different Brazilian regions and ages, totaling 4,201 height-diameter pairs. Different models were evaluated and the best method to estimate the height-diameter relationship was based on statistical and graphical criteria. A local model using mixed-effects with correction of heteroscedasticity was efficient and superior to other models evaluated. However, when using an independent data base, the generalized model fitted by nonlinear least squares generates adequate results that are scaled to the plots’ productivity, since the inclusion of dominant height into the model helps to predict height locally. | pt_BR |
dc.language | en_US | pt_BR |
dc.publisher | Universidad Austral de Chile, Facultad de Ciencias Forestales | pt_BR |
dc.rights | acesso aberto | pt_BR |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | * |
dc.source | Bosque | pt_BR |
dc.subject | African mahogany | pt_BR |
dc.subject | Forest inventory | pt_BR |
dc.subject | Statistical modelling | pt_BR |
dc.subject | Caoba africana | pt_BR |
dc.subject | Inventario florestal | pt_BR |
dc.subject | Modelización estadística | pt_BR |
dc.title | Tree height prediction in Brazilian Khaya ivorensis stands | pt_BR |
dc.title.alternative | Predicción de la altura en plantaciones brasileñas de Khaya ivorensis | pt_BR |
dc.type | Artigo | pt_BR |
dc.description.resumo | La medición de la altura del árbol es de difícil realización en inventarios forestales, aunque es una variable fundamental para apoyar el manejo forestal una vez que es dato de entrada para la modelación del crecimiento y producción. Para superar este obstáculo y garantizar un cálculo de alturas de los árboles con precisión se utiliza la relación hipsométrica. Por lo tanto, el objetivo de este estudio fue comparar diferentes estrategias de ajuste (mínimos cuadrados no lineales e efecto mixto) para predecir la altura de los árboles en plantaciones brasileñas de caoba africana (Khaya ivorensis) utilizando conocidos modelos locales (apenas diámetro e altura) y generalizados (diámetro, altura y variables de la parcela). Los datos fueron recogidos en 149 parcelas permanentes muestreadas en diferentes regiones brasileñas y edades, totalizando 4.201 pares de altura-diámetro. Diferentes modelos fueron evaluados y el mejor método para estimar la relación altura-diámetro se basó en los criterios estadísticos y gráficos. El modelo local usando efectos mixtos con la corrección de heterocedasticidad fue eficiente y superior a otros modelos evaluados. Sin embargo, cuando se utiliza una base de datos independiente, el modelo generalizado ajustado por mínimos cuadrados no lineales genera resultados adecuados que se ajustan a la productividad de las parcelas, ya que la inclusión de la altura dominante en el modelo ayuda a predecir la altura a nivel local. | pt_BR |
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