ABSTRACT An alternative to reduce the time taken for height measurements of trees is the use of equations, usually obtained from the fitting of local hypsometric models, which require the fit of equations for each stratum that characterize the forest. Therefore, this work was developed with the objective of evaluating regional hypsometric models adjusted to clonal eucalyptus data. A total of 26 regional fixed-effect (FE) models were evaluated, adopting the following statistical criteria: lack of multicollinearity, significance in the estimation of regression coefficients, compliance with regression assumptions, graphical residual analysis and validation test with independent data adopting the mean squared of the prediction residuals, the sum of squares of the relative prediction residuals, the interquartile range between the 1st and 3rd quartiles and multiple linear correlation. After identifying the FE model that most stood out among the others, it was adjusted in the form of a mixed effect (ME) model, by including the random effect of the sampling unit. In this case, to compare with the respective FE model, in addition to the previous criteria, the following were adopted: Akaike information criterion, Bayesian information criterion and maximum likelihood ratio test. It was concluded that there is an inexorable need to consider the adjustment of models with ME, because it stands out above the respective model with FE.

RESUMO Uma alternativa para reduzir o tempo despendido com a medição da altura das árvores é o emprego de equações, geralmente, geradas a partir do ajuste de modelos hipsométricos locais, os quais exigem o ajuste de equações conforme o número de unidades amostrais e, ou, estratos que caracterizam a população inventariada. Por isso, este trabalho tem o objetivo de avaliar modelos hipsométricos regionais ajustados aos dados de eucalipto clonal. Foram avaliados um total de 26 modelos regionais de efeito fixo (EF), adotando-se os seguintes critérios estatísticos: inexistência de multicolinearidade, significância na estimativa dos coeficientes de regressão, atendimento às pressuposições de regressão, análise gráfica de resíduos e teste validação com dados independentes, adotando-se a média dos quadrados dos resíduos de predição, a soma dos quadrados dos resíduos de predição relativos, o intervalo interquartil entre o 1º e 3º quartis e correlação linear múltipla. Após identificar o modelo de EF que mais se sobressaiu dentre os demais, procedeu-se o seu ajuste na forma de modelo de efeito misto (EM), ao incluir o efeito aleatório da unidade amostral. Neste caso, para comparar com o respectivo modelo de EF, além dos critérios anteriores, adotaram-se: critério de informação de Akaike, critério de informação Bayesiano e teste da razão da máxima verossimilhança. Concluiu-se a necessidade inexorável de considerar o ajuste de modelos com EM, por este se destacar sobremaneira ao respectivo modelo com EF.

Abstract: The aim of this study was to determine how varying the inputted surface area value of wood samples would affect the determination of kiln-drying schedules using the drastic drying test. For this purpose, eight individuals of two Eucalyptus clones were selected. Specimens were obtained for drastic drying tests at 100 °C, to measure the basic density and to determine the initial moisture content. The initial and final temperatures and the drying potential were calculated in 100 mm × 50 mm × 10 mm samples, considering the surface area to be 130 cm² (Updated Method), in contrast to the surface area of 100 cm² that is commonly used in the method known as the Standard Method. Based on these findings, kiln-drying schedules were set for the lumber from each clone. Although the significant differences aforementioned, it was observed that the drying schedules developed by Standard Method and Updated Method are similar.

Resumo A necromassa lenhosa representa cerca de 20% do carbono disponível na biomassa acima do solo em florestas amazônicas, entretanto a sua quantificação não é uma atividade comum em estudos florestais. O objetivo deste trabalho foi realizar a modelagem volumétrica da necromassa, a fim de proporcionar uma ferramenta para quantificação desse componente da vegetação. A coleta de dados foi realizada em 15 parcelas permanentes alocadas em floresta sob manejo florestal sustentável e outras 5 em floresta não manejada localizadas no estado do Amazonas, Brasil. Foi realizada a cubagem de troncos e pedaços de troncos de árvores mortas - com diâmetro a partir de 10 cm - caídos dentro dos limites da parcela. A modelagem foi realizada por meio de regressão não linear (modelo de Schumacher-Hall), Redes Neurais Artificiais (RNA) e Máquina de Vetor de Suporte (MSV). Nessa modelagem, os dados foram divididos em 80% para ajuste/treinamento e 20% para teste. Considerou-se como critérios de precisão da modelagem: correlação entre valores estimados e observados, raiz do erro quadrático médio e distribuição gráfica dos resíduos. Foram cubados um total de 1049 troncos ou pedaços de troncos caídos, sendo 848 na área de floresta manejada e 201 na floresta não manejada. Os três métodos testados apresentaram correlação próxima a 1, entre volume observado e estimado. Os menores RMSE% foram de 33,21% na floresta manejada (RNA) para a base de ajuste e 22,38% na floresta não manejada (Schumacher-Hall) para os dados de teste. As RNA apresentaram melhor desempenho durante a etapa de treinamento, todavia não houve boa extrapolação dos seus resultados para a base de teste. O modelo de Schumacher-Hall apresentou o melhor desempenho para as estimativas de volume com os dados da base de teste. A modelagem do volume individual de troncos mortos caídos apresentou dificuldade para minimização dos erros de estimativa devido às características dos dados.

Abstract Woody necromass represents about 20% of the carbon available in above-ground biomass in Amazonian forests, however its quantification is not a common activity in forestry studies. The aim of this paper was to modeling necromass volume in order to provide a tool for quantifying this component of vegetation in Amazonian forests. Data collect was carried out in 15 permanent plots allocated in a logged forest and 5 plots in an unlogged forest, both at Amazonas state, Brazil. The volume determination was done for fallen logs and piece of fallen logs from dead tree identified within the boundaries of the plot with a minimum diameter of 10 cm. The modeling was done by non-linear regression (Schumacher-Hall model), training of Artificial Neural Networks (ANN) and Support Vector Machine (SVM) in which the data were divided into 80% for fitting/training and 20% for testing. The modeling accuracy was assessed by these following indicators: correlation between estimated and observed volume, root of the mean square error in percentage and residual plot. A total of 1049 logs or pieces of fallen logs from dead trees were measured, 848 in the logged forest area and 201 in the unlogged forest. The three tested methods obtained a correlation between observed and estimated volume close to 1. The lowest RMSE% were 33,21% for logged forest (ANN) for training database and 22,38% for unlgged forest (Schumacher-Hall) for testing database. The ANNs had better performance during the training stage, however there was no good extrapolation of their results to the testing database. The best volume estimates for testing database were obtained from Schumacher-Hall model. The modeling of the individual volume of fallen dead logs presented great difficulty in minimizing the estimation errors due to the data characteristics.

Resumo O estudo teve por objetivo avaliar sistema de equações utilizados na construção de diagramas de manejo de densidade. Os dados foram coletados em plantios clonais de teca na região centro-sul do estado de Mato Grosso. A idade de medição do plantio variou de um a oito anos, sendo que os dados foram coletados em parcelas circulares com área de 359 m2 a 616 m2. Das árvores que compuseram as unidades amostrais foram mensurados o diâmetro a altura do peito e a altura total. O volume foi calculado a partir da cubagem de 827 das árvores pelo método de Smalian. Dois sistemas de equações foram utilizados para a realização do estudo e a avaliação da precisão do ajuste foi realizada através das estatísticas: erro padrão residual (RMSE); erro padrão em escala percentual (RMSE%); coeficiente de determinação (R2) representado pelo coeficiente de correlação ao quadrado ( r 2 x y); resíduos em escala percentual (Resíduo (%)); e análise gráfica do perfilhamento dos parâmetros. O sistema de equações que obteve melhor resultado foi o proposto por Dean e Baldwin, com valores de 0,9942 a 0,9994, e de 2,88 a1,84, em relação ao outro sistema que apresentou 0,9558 a 0,9539, e 13,94 a 7,99 para as estatísticas do R2 e RMSE (%), respectivamente. A distribuição dos resíduos do sistema de Dean e Baldwin foram também superiores, corroborando os resultados das análises estatísticas. Os resultados deste trabalho permitem inferir que o sistema de equações proposto por Dean e Baldwin é mais preciso, e, portanto, o indicado na elaboração de diagramas de manejo da densidade populacional em povoamentos clonais de teca.

Abstract The aim objective of study was to evaluate the system of equations used at the construction of density management diagrams. The data was collected at clonal stands of teak in the southern-central region of Mato Grosso state, Brazil. The ages of the stand varied between one and eight years, where the measures were taken in circular plots. The plots had areas varying from 359 to 616 m2. The diameter at breast height and total height were measured from the trees that composed the plots. The volume was calculated in 827 trees by the Smalian’s method. Two systems of equation were used to carry this study out and the evaluation of the fit was made by the statistics: root mean square error (RMSE), percentage of root mean square error (RMSE (%)), coefficient of determination (R2) represented by the squared correlation coefficient ( r 2 x y), residuals in the percentage scale (residual (%)), and graphical analysis of the parameter fittings. The system of equation that obtain the best results was the proposed by Dean and Baldwin, with the statistic R2 between 0,9942 - 0,9994, and RMSE (%) 2,88 - 1,84, regarding the other system that presented 0,9558 - 0,9539 and 13,94 -7,99 to the statistics R2 and RMSE (%), respectively. The distribution of residues from the Dean and Baldwin system were also superior, corroborating the results of the statistical analyzes. The results of this work allow us to infer that the system of equations proposed by Dean and Baldwin is more accurate, and, therefore, the one indicated in the development of population density management diagrams in clonal teak stands.

ABSTRACT. An increase in atmospheric CO2 levels and global climate changes have led to an increased focus on CO2 capture mechanisms. The in situ quantification and spatial patterns of forest carbon stocks can provide a better picture of the carbon cycle and a deeper understanding of the functions and services of forest ecosystems. This study aimed to determine the aboveground (tree trunks) and belowground (soil and fine roots, at four depths) carbon stocks in a tropical forest in Brazil and to evaluate the spatial patterns of carbon in the three different compartments and in the total stock. Census data from a semideciduous seasonal forest were used to estimate the aboveground carbon stock. The carbon stocks of soil and fine roots were sampled in 52 plots at depths of 0-20, 20-40, 40-60, and 60-80 cm, combined with the measured bulk density. The total estimated carbon stock was 267.52 Mg ha-1, of which 35.23% was in aboveground biomass, 63.22% in soil, and 1.54% in roots. In the soil, a spatial pattern of the carbon stock was repeated at all depths analyzed, with a reduction in the amount of carbon as the depth increased. The carbon stock of the trees followed the same spatial pattern as the soil, indicating a relationship between these variables. In the fine roots, the carbon stock decreased with increasing depth, but the spatial gradient did not follow the same pattern as the soil and trees, which indicated that the root carbon stock was most likely influenced by other factors.

RESUMO Com o objetivo de reduzir os danos causados pela exploração madeireira na floresta amazônica, novas meta-heurísticas vem sendo implementadas e testadas para garantir a sustentabilidade desse segmento econômico. Assim, este trabalho tem como objetivo comparar alternativas para o dimensionamento de estradas e para alocação de pátios de estocagem de madeira. Em uma unidade de manejo florestal, o deslocamento da exploração de árvores para os pátios de estocagem de madeira foi avaliado em duas diferentes áreas. Para determinar a relação exploração de árvores / pátios de estocagem de madeira, pontos georreferenciados foram gerados igualmente espaçados a cada 50 m. Na área 1, o modelo de Programação Linear Inteira (ILP) e o Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo (MOEA) foram comparados. Na área 2, apenas o MOEA foi considerado. Em ambas as áreas, esses modelos também foram comparados com o planejamento executado na unidade de manejo florestal. Soluções foram geradas para identificar a melhor alternativa de manejo. Em ambas as áreas, o MOEA apresentou maior eficiência quanto ao tempo de processamento, bem como na redução do número de pátios de estocagem de madeira e no dimensionamento das estradas. A abordagem evolutiva multiobjetivo auxilia o processo de tomada de decisão, devido à apresentação de alternativas baseadas em soluções Pareto-ótimas, tornando a escolha mais flexível e bem fundamentada.

ABSTRACT To reduce the damage caused by logging in the Amazon rainforest, new metaheuristics have been implemented and tested to ensure the sustainability of this economic segment. Therefore, this study aimed to compare alternatives for road sizing and log deck allocation. In a forest management unit, the skidding to log decks was evaluated in two different areas. To determine the skidding/log deck relation, georeferenced points were generated equally spaced every 50 m. In area 1, the Integer Linear Programming (ILP) model and the Multi-Objective Evolutionary Algorithm (MOEA) were compared. In area 2, only the MOEA was considered. In both areas, these models were also compared to the current planning used in the forest management unit. Solutions were then generated to identify the best management alternative. In both areas, the MOEA showed greater efficiency regarding the processing time, as well as the reduction of log decks number and the road sizing. The multi-objective evolutionary approach assists the decision-making process, due to the presentation of alternatives based on Pareto-optimal solutions, making the choice more flexible and well supported.

SUMMARY: The increasing awareness of global climate change has drawn attention to the role of forests as mitigators of this process as they act as carbon sinks to the atmosphere. Understanding the process of carbon storage in forests and its drivers, as well as presenting consistent models for their estimation, is a current demand. In this sense, the aim of this study was to evaluate the performance of machine learning techniques: support vector machines (SVM) and to propose a new nonlinear model extracted from the training of an artificial neural network (ANN) in the modeling of above ground carbon stock in a secondary semideciduous forest. SVM and ANN construction and training process considered independent variables selected by stepwise: minimum DBH (diameter of breast height - 1.3 m), maximum DBH, mean DBH, total height and number of trees, all by plot. SVM and the model extracted from ANN were applied to the data set intended for validation. Both techniques presented satisfactory performance in modeling carbon stock by plot, with homogeneous distribution and low dispersion of residues and predicted values close to those observed. Analysis criteria indicated superior performance of the model extracted from the artificial neural network, which presented a mean relative error of 6.94 %, while the support vector machine presented 13.52 %, combined with lower bias values and higher correlation between predictions and observations.

RESUMEN: La conciencia de la sociedad en relación a los cambios climáticos globales ha llamado la atención sobre el papel de los bosques como mitigadores de este proceso, ya que actúan como sumideros de carbono en la atmósfera. Comprender el proceso de almacenamiento de carbono en los bosques y sus determinantes, así como presentar modelos consistentes para su estimación es una demanda actual. En este sentido, el objetivo de este estudio fue evaluar el desempeño de las técnicas de máquina de vectores de soporte (SVM) y proponer un nuevo modelo no lineal extraído del entrenamiento de una red neuronal artificial (RNA) para modelar la cantidad de carbono sobre el suelo en un Bosque secundario estacional semideciduo. El proceso de construcción y entrenamiento de SVM y RNA consideró variables independientes seleccionadas por stepwise: DAP mínimo (diámetro de altura del pecho - 1.3 m), DAP máximo, DAP promedio, altura total promedio y número de árboles, todo por unidad de muestreo. La SVM y el modelo extraído de la RNA se aplicaron al conjunto de datos para su validación. Ambas técnicas mostraron un desempeño satisfactorio en la modelación de la cantidad de carbono por unidad de muestreo, con distribución homogénea y baja dispersión de residuos y valores pronosticados cercanos a los observados. Los criterios de análisis utilizados indicaron un desempeño superior del modelo extraído de la red neuronal artificial, que presentó un error relativo promedio de 6.94 %, mientras que la máquina de vectores de soporte presentó 13.52 % junto con valores de sesgo más bajos y una mayor correlación entre predicciones. y observaciones.

SUMMARY: This study aimed at evaluating the performance of different models based on Artificial neural networks (ANN) to estimate the total height of eucalyptus trees (Eucalyptus spp.), reducing the number of measurements in the field. Forty-eight ANN were tested, different from each other by the number of trees used as training sample, number of trees used to calculate the dominant height and use of variables (a) categorical, (b) categorical and continuous and (c) continuous, except for the diameter at 1.30 meters above the ground (DBH), used in all combinations. Estimates of height obtained by ANN were compared with values observed and estimates obtained by a hypsometric model. The ANN that showed the best results were used for the height estimation in forest inventory data for further application in the Schumacher and Hall volumetric model. The proposed models were efficient to estimate the total height of eucalyptus trees and allowed the expressive reduction of the number of trees to be measured in forest inventory. The best model found is composed of five trees as training sample, one as test sample and one as validation sample; dominant height coming from the height of the tallest tree in the plot; categorical variable Clone and continuous variables DBH, DBH dominant and basal area of the plot.

RESUMEN: El objetivo fue evaluar el desempeño de diferentes modelos basados en Redes Neuronales Artificiales (RNA) en la estimación de la altura total de los eucaliptos, reduciendo el número de mediciones en el campo. Se analizaron 48 RNA, diferentes entre sí por el número de árboles utilizados como muestra de entrenamiento; número de árboles utilizados para calcular la altura dominante; y el uso de (a) variables categóricas, (b) categóricas y continuas y (c) continuas, con la excepción del diámetro a 1,30 m del suelo (DAP), utilizadas en todas las combinaciones. Las estimaciones de altura obtenidas por RNA han sido comparadas con los valores observados y con las estimaciones obtenidas por un modelo hipsométrico. Las RNA que presentaron los mejores rendimientos se utilizaron para estimar la altura en los datos del inventario forestal, para el cálculo posterior del volumen de cada árbol. Los modelos propuestos demostraron ser eficientes para estimar la altura total de los eucaliptos y permitieron la reducción expresiva de la cantidad de árboles que se medirán en el inventario forestal. El mejor modelo encontrado se compone de cinco árboles como muestra de entrenamiento, uno como muestra de prueba y uno como muestra de validación; altura dominante desde la altura del árbol más alto en la parcela; variable categórica clon; y variables continuas DAP, DAP dominante y área basal de la parcela.

ABSTRACT Volumetric equations is one of the main tools for quantifying forest stand production, and is the basis for sustainable management of forest plantations. This study aimed to assess the quality of the volumetric estimation of Eucalyptus spp. trees using a mixed-effects model, artificial neural network (ANN) and support-vector machine (SVM). The database was derived from a forest stand located in the municipalities of Bom Jardim de Minas, Lima Duarte and Arantina in Minas Gerais state, Brazil. The volume of 818 trees was accurately estimated using Smalian’s Formula. The Schumacher and Hall model was fitted by fixed-effects regression and by including multilevel random effects. The mixed model was fitted by adopting 14 different structures for the variance and covariance matrix. The best structure was selected based on the Akaike Information Criterion, Maximum Likelihood Ratio Test and Vuong’s Closeness Test. The SVM and ANN training process considered diameter at breast height and total tree height to be the independent variables. The techniques performed satisfactorily in modeling, with homogeneous distributions and low dispersion of residuals. The quality analysis criteria indicated the superior performance of the mixed model with a Huynh-Feldt structure of the variance and covariance matrix, which showed a decrease in mean relative error from 13.52% to 2.80%, whereas machine learning techniques had error values of 6.77% (SVM) and 5.81% (ANN). This study confirms that although fixed-effects models are widely used in the Brazilian forest sector, there are more effective methods for modeling dendrometric variables.

RESUMO Este trabalho teve por objetivo avaliar modelos lineares e não lineares clássicos e generalizados com adição de covariáveis, para modelagem da relação hipsométrica e do crescimento em altura das árvores dominantes e codominantes de clones de eucalipto. Foram ajustados dois modelos lineares e dois não lineares para estimativa da relação hipsométrica e quatro modelos não lineares para classificação de sítio. Com relação à hipsometria, para o modelo que propiciou as melhores estatísticas, utilizou-se a técnica de inclusão de covariáveis para o ajuste, visando obter melhor precisão das estimativas. A seleção e a qualidade de ajuste dos modelos se deram com base no erro padrão percentual “SYX (%)”, critério de informação de Akaike (AIC), critério de informação Bayesiano (BIC) e no teste de razão da máxima verossimilhança (TRMV), além da análise gráfica dos resíduos. Para a manipulação, ajuste e processamento dos dados foi utilizado o software R. De acordo com as análises estatísticas dos modelos, para a relação hipsométrica, o logístico com quatro parâmetros mostrou-se superior em relação aos outros modelos ajustados. O modelo logístico com adição de covariáveis obteve uma melhor precisão em comparação ao modelo logístico clássico. Para a estimativa do crescimento em altura das árvores dominantes e codominantes, o modelo logístico com três parâmetros obteve as melhores estatísticas de precisão, sendo, então, utilizado para a construção das curvas de índice de sítio.

ABSTRACT This work aimed to evaluate linear and nonlinear, classical and generalized models with the addition of covariates for modeling the hypsometric relation and the height growth of dominant and codominant trees of eucalypt clones. Two linear models and two nonlinear models were fitted to estimate the hypsometric relationship and four nonlinear models to classify the site. Regarding the hypsometry, it was used the technique of inclusion of covariates in the model that provided the best statistics in order to obtain more precise estimates. The selection and quality of the fittings was based on the standard error “SYX (%)”, Akaike information criterion (AIC), Bayesian information criterion (BIC) and the test of maximum likelihood (LRATIO), in addition to the graphical analysis of the residuals. For handling, fitting and processing the data, it was used software ‘R’. According to the statistical analysis of the models, for the hypsometric relation the four parameters logistic model was proved to be superior when compared to the other adjusted models. The logistic model obtained better accuracy compared to the classical model. In relation to the estimates of height growth in dominant and codominant trees, the three parameter logistic model obtained the best statistical precision, and therefore it was used for the construction of site index curves.

ABSTRACT: The main purpose of this study was to assess nonlinear models generated by integrating the basal area growth rate to estimate the growth and yield of forest stands. The database was collected from permanent sample units, in Paraopeba county, in the state of Minas Gerais, Brazil. The stands were represented by Eucalyptus camaldulensis × Eucalyptus urophylla hybrid trees, with 3 × 3 meters of spacing. The data were divided into two groups: fitting and validating databases. Two nonlinear models (Strategy A and Strategy B) were developed using differential equations to estimate the basal area growth and yield of the sample units. The logistic model was fitted to estimate the volumetric yield as a function of age, site index and basal area. The efficiency of the systems generated by logistic model and models obtained by differential equations (Strategy A and Strategy B) was also compared to the efficiency of the system estimated by the Clutter model (Strategy C). The projection models used to estimate basal area obtained by differential equations were compatible with forest growth and yield, and the logistic model with covariates was compatible with volumetric growth and yield. Strategy A and Strategy B generated different thinning and harvesting options for different site indices, which is biologically consistent.

RESUMO A relação hipsométrica é influenciada por muitas variáveis e isso dificulta a sua modelagem. A adição de covariantes em uma equação, por meio da decomposição de seus parâmetros, pode melhorar a precisão da mesma e auxiliar na construção de modelos hipsométricos genéricos. Neste estudo objetivou-se avaliar equações hipsométricas e testar a inclusão de covariantes para Toona ciliata, espécie ainda pouco estudada. Foram avaliados quatro modelos não lineares para representar a altura em função da idade. O efeito da progênie foi incluído em uma das equações por meio da decomposição dos parâmetros. Para representar a variação da altura em função do diâmetro foram testadas cinco equações, sendo que quatro delas não lineares. Os parâmetros de uma das equações foram decompostos e associados às variáveis: progênie, idade e altura dominante e codominante. A equação Assintótica foi mais precisa para representar o crescimento em altura. A inclusão da variável progênie na equação Logística aumentou sua precisão. Dentre as equações avaliadas para a relação altura-diâmetro, a Exponencial foi a de menor precisão. A inclusão de covariantes na equação Logística melhorou a precisão do ajuste e dentre as covariantes testadas a altura dominante e codominante permitiu um ganho de precisão de 23%.

ABSTRACT The height-diameter relationship is influenced by many variables, making difficult its modeling. The inclusion of covariates by the decomposition of model parameters can improve the model precision and help develop generic height-diameter models. This study aimed to evaluate hypsometric equations and examine the inclusion of covariates for Toona ciliata, species still poorly studied. Four nonlinear equations were evaluated to represent the height as a function of age. The effect of the progeny was included in one of the equations, decomposing the parameters. Five equations, which four are nonlinear ones, were tested to represent the variation of height as a function of the diameter. The parameters of the logistic equation were decomposed and associated to the variable progenies, age, dominant and codominant height. The Asymptotic equation was the most precise to represent the height growth. The inclusion of the variable progeny in the Logistic equation improved its precision. From the set of equations tested for the height- diameter relationship, the Exponential equation was the least precise. The inclusion of covariates in the logistic equation improved its precision and among all tested covariates, the dominant and codominant height variable presented the highest gain in precision (23%).

RESUMO No presente artigo realizou-se uma avaliação da ocupação da sub-bacia Córrego dos Bois, no município de Oliveira (MG) - com base nos resultados foram obtidas as classes de uso e ocupação do solo, delimitadas as áreas de preservação permanente, identificadas a ocorrência de conflito entre o uso do solo e a legislação e elaborados indicadores ambientais. Foi construído um mosaico a partir de três imagens provenientes dos satélites RapidEye. O método de classificação adotado foi a classificação orientada a objetos e para isso utilizou-se o software Ecognition Developer 8.0®. O algoritmo utilizado no processo de classificação foi o vizinho mais próximo, que leva em consideração a proximidade dos objetos segmentados na imagem em um espaço de características. A avaliação da exatidão da classificação foi realizada com base na coleta de amostras de acurácia obtidas aleatoriamente em áreas previamente conhecidas na imagem. Foram obtidas as classes água, café, eucalipto, floresta, infraestrutura, mineração, pastagem, rodovia, solo exposto e várzea, e encontradas somente duas categorias de áreas de preservação permanente (APP), ao longo dos cursos d’água e no entorno das nascentes. Conclui-se que a área total da sub-bacia Córrego dos Bois é de 1.540,18 ha, dos quais 40,70% são ocupados por pastagem, 35,84%, por cafezal e 18,84%, por vegetação nativa. O conflito do uso e da ocupação do solo nas áreas destinadas à preservação corresponde a 25,58% do território das APPs.

ABSTRACT In the present work, we evaluated the occupation of the Córrego dos Bois sub-basin, in the municipality of Oliveira County, Minas Gerais State, in Brazil - based on it, it has been obtained land cover classes, defined areas of permanent preservation, identified the conflict among land use and environmental laws, and calculated environmental indicators. Initially, it was constructed a mosaic of three RapidEye images. The classification method used was the object-based classification with the Ecognition Developer 8.0® software. The classifier algorithm applied was the nearest neighbor, which takes in account the proximity of segmented objects in an image in the feature space. A random sampling, in some previously defined areas, performed the evaluation of the classification accuracy. The land cover classes obtained were water bodies, coffee farming, Eucalyptus forests, native forests, buildings, mining, pasture, road, bare land and floodplain. It was identified only two categories of preservation permanent areas in the study area: adjacent to rivers and springs. It concludes that the total area of the Córrego dos Bois sub-basin is 1,540.18 hectares, where 40.70% are pastures, 35.84% are coffee plantations, and 18.84% are native forests. The corresponding conflict of the land use in the preservation areas is 25.58%.

RESUMO O índice de densidade do povoamento (IDP) de Reineke, concebido na década de 1930, continuou sendo objeto de pesquisas em razão de sua importância no auxílio de tomada de decisões relacionadas à condução da densidade de um povoamento. Parte destes trabalhos se concentra na forma de seleção de parcelas e em métodos de ajuste dos parâmetros do modelo de Reineke, visando aprimorar a definição do valor do IDP para o material genético avaliado. Objetivou-se neste estudo estimar o valor do IDP, para Eucalyptus urophylla, utilizando o modelo de Reineke, ajustado pelo método de regressão linear (RL) e pela análise de fronteira estocástica (AFE). A base de dados, contendo os pares de dados número de fustes por hectare (N) e diâmetro quadrático médio (Dq), foi selecionada em três intensidades, contendo 8, 30 e 43 parcelas de maior densidade, sendo em cada uma delas realizados os ajustes do modelo pelos diferentes métodos. A intensidade de seleção dos dados pouco alterou as estimativas dos valores dos parâmetros do modelo e do IDP, entre os ajustes de cada método. Por outro lado, o método de ajuste influenciou nos valores médios estimados da inclinação da reta e do IDP sendo iguais a, respectivamente, -1,863 e 740, para RL, -1,582 e 810, para AFE.

ABSTRACT The Reineke stand density index (SDI) was created on 1933 and remains as target of researches due to its importance on helping decision making regarding the management of population density. Part of such works is focused on the manner by which plots were selected and methods for the fit of Reineke model parameters in order to improve the definition of SDI value for the genetic material evaluated. The present study aimed to estimate the SDI value for Eucalyptus urophylla using the Reineke model fitted by the method of linear regression (LR) and stochastic frontier analysis (SFA). The database containing pairs of data number of stems per hectare (N) and mean quadratic diameter (Dq) was selected in three intensities, containing the 8, 30 and 43 plots of greatest density, and models were fitted by LR and SFA on each selected intensities. The intensity of data selection altered slightly the estimates of parameters and SDI when comparing the fits of each method. On the other hand, the adjust method influenced the mean estimated values of slope and SDI, which corresponded to -1.863 and 740 for LR and -1.582 and 810 for SFA.

Tradicionalmente, a maior parte dos estudos utiliza modelos lineares para o ajuste da relação hipsométrica, tendo o diâmetro a 1,30 m do solo (DAP) como única variável independente. Entretanto, sabe-se que a linearidade não caracteriza fielmente o crescimento biológico e que outras variáveis relativas ao povoamento, ou às árvores individuais, exercem influência sobre o crescimento em altura. O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de modelos lineares e não lineares no ajuste da relação hipsométrica de duas espécies de Pinus tropicais, bem como verificar o efeito da adição de covariantes na estimativa dos parâmetros destes modelos. Os dados utilizados provêm de plantios de Pinus caribaea var. hondurensis e Pinus oocarpa, com diferentes idades e localizados em áreas com diferentes índices de sítio, nos municípios de Nova Ponte e Indianópolis, estado de Minas Gerais. Modelos lineares e não lineares foram ajustados em suas formas originais e com a inclusão das covariáveis idade, sítio e espécie nas estimativas de cada parâmetro dos modelos. Os modelos foram comparados por meio dos critérios estatísticos: erro padrão da estimativa (Syx), Critério de Informação de Akaike (AIC), Critério de Informação Bayesiano (BIC) e também pela análise gráfica de resíduos padronizados. Constatou-se que modelos não lineares demonstram maior capacidade de descrever o comportamento da variável altura, e que a inclusão das covariáveis tornou superior a qualidade dos ajustes, considerando os critérios estatísticos de precisão adotados.

Traditionally, most studies use linear models to adjust the hypsometric relationship using diameter at breast height (DBH) as the only independent variable. However, it is known that the linearity does not characterizes faithfully biological growth and other variables related to forest stand, or individual trees, influence in height growth. The aim of this study was to evaluate linear and nonlinear models' performance for hypsometric relationship of two tropical pine species, as well as the effect of covariates adding in models' parameters estimation. The data used provided from Pinus caribaea var. hondurensis and Pinus oocarpa stands, with different ages and site index, located in the counties of Nova Ponte and Indianápolis, Minas Gerais state. Linear and nonlinear models were fitted in its original form and including the covariates age, site index and species in the estimation of each models' parameter. The models were compared using the following statistical criteria: residual standard error (Syx), Akaike Information Criteria (AIC), Bayesian Information Criteria (BIC) and also by graphical analysis of standardized residuals. It was found that nonlinear models show greater ability to describe height behavior, and the inclusion of covariates in models' parameters improved its fit quality, considering the statistical accuracy criteria adopted.