Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar a aplicação do escaneamento a laser aerotransportado (ALS) na realização de inventário de povoamentos de eucalipto, em larga escala, por meio do método de individualização de árvores, bem como propor um novo método para estimativa dos diâmetros das árvores em função das alturas obtidas a partir da nuvem de pontos. O estudo foi conduzido em floresta de 1,681 ha, composta por oito povoamentos de eucalipto com idades entre quatro e sete anos. Após o escaneamento, foram obtidas as alturas das árvores pelo algoritmo de máximos locais, e o estoque total de madeira, pela soma dos volumes individuais. Para determinar os diâmetros das árvores, foram utilizadas regressões ajustadas a partir de dados medidos em parcelas de inventário. Os resultados foram comparados às estimativas obtidas via amostragem de campo. O sistema de equações proposto é adequado para ser aplicado aos dados de altura derivados da nuvem de pontos do ALS. O método de individualização de árvores com o filtro de máximos locais é eficiente para estimar o número de árvores e o estoque de madeira a partir dos dados do ALS, desde que os resultados sejam previamente calibrados com o inventário de campo.

Abstract: The objective of this work was to evaluate the application of airborne laser scanning (ALS) to a large-scale eucalyptus stand inventory by the method of individual trees, as well as to propose a new method to estimate tree diameter as a function of the height obtained from point clouds. The study was carried out in a forest area of 1,681 ha, consisting of eight eucalyptus stands with ages varying from four to seven years. After scanning, tree heights were obtained using the local maxima algorithm, and total wood stock by summing up individual volumes. To determine tree diameters, regressions fit using data measured in the inventory plots were used. The results were compared with the estimates obtained from field sampling. The equation system proposed is adequate to be applied to the tree height data derived from ALS point clouds. The tree individualization approach by local maxima filters is efficient to estimate number of trees and wood stock from ALS data, as long as the results are previously calibrated with field data.

RESUMO Este trabalho teve como objetivo a escolha de um modelo de afilamento para melhor estimar o perfil médio de árvores de diferentes clones de eucalipto, verificando se uma mesma função pode ser empregada para três genótipos distintos de eucalipto. Os tratamentos consistiram em diferentes clones de eucalipto plantados sob o espaçamento de 3 x 3 m. Para cada tratamento foram abatidas cerca de 70 árvores-amostra aos 10 anos de idade. Os diâmetros das seções ao longo do fuste foram medidos a partir da base em 0.5 m; 1.0 m; 1.5 m; 2.0 m e, a partir daí, em intervalos de 2.0 m. Foram testados quatro modelos não-lineares: Garay (1979), Kozak (1988), Max e Burkhart (1976) e Demaerschalk (1972). As estatísticas utilizadas para avaliar os ajustes foram: coeficiente de correlação entre diâmetros observados e estimados, erro-padrão residual, bias (média dos erros), variância do bias, raiz quadrada do erro quadrático médio e a média das diferenças absolutas. O modelo escolhido para representar os tratamentos, pela melhor performance de ajuste, foi o de Kozak (1988). Testes de identidade de modelo foram aplicados para verificar igualdade no formato do fuste entre os tratamentos. Com base nos resultados, a hipótese de igualdade na forma do fuste dos genótipos foi rejeitada, ao nível de 5% de significância. Assim, pôde-se concluir, que existe efeito do genótipo no afilamento do fuste de eucalipto.

ABSTRACT This study aims to evaluate non-linear stem taper models for predicting the pre-commercial diameter of eucalyptus trees and to analyze the effect of genotype on stem taper. The treatments comprise three different genotypes of Eucalyptus sp. in a 3 × 3 m plantation spacing. Seventy sample trees aged 10 years were felled for each treatment. The outside bark diameter measurements were taken at 0.5 m; 1.0 m; 1.5 m; 2.0 m, and then at intervals of 2.0 m till the top of the stem. Four non-linear models were evaluated, namely, the sigmoid model of Garay (1979), the variable exponent model of Kozak (1988), the segmented model of Max and Burkhart (1976), and the compatible model of Demaerschalk (1972). The performance of the models was assessed using the following statistical validation methods: correlation coefficient, standard error of estimate, mean bias, bias variance, root mean squared error, and mean absolute deviation. Graphical analysis of residues was used to evaluate the accuracy and precision of the estimates. Compared with other models, the variable exponent model of Kozak (1988) best described the stem profile, and predicted the total volume of the trees. The identity test showed that the stem profile is affected by the genotype.

RESUMO Vários métodos têm sido propostos para realizar a classificação de sítio para produção de madeira. No entanto, há necessidade frequente de se obter a capacidade produtiva do local antes mesmo do estabelecimento da floresta. Isto motivou a aplicação das Redes Neurais Artificiais (RNA) para classificação de sítio. Desta forma, o método tradicional da curva guia (CG) foi comparado com a RNA sem medidas do povoamento como variáveis preditivas. Além disso, diferentes configurações de RNA foram testadas. As variáveis utilizadas para treinamento da RNA foram: variáveis climáticas, tipos de solo, espaçamento e material genético. Os resultados obtidos pela RNA e CG foram comparados com as classes de referência, definidas utilizando altura dominantes de povoamentos observadas no sétimo ano de idade. A comparação foi realizada utilizando o coeficiente Kappa (K) e análise descritiva. Os resultados mostraram que a função de custo “entropia cruzada” e a função de ativação da camada de saída “softmax” foram melhores para este propósito. A classificação pela RNA resultou em uma “concordância substancial” com a classificação observada, contra uma “concordância moderada” gerada pela CG. A mudança no padrão de crescimento das árvores durante o tempo dificultou a classificação pela CG. Entretanto, este método mostrou alta eficiência na classificação quando dados em idades próximas à de referência estão disponíveis. Além disso este método pode ser aprimorado se outras técnicas avançadas de regressão forem aplicadas. Porém o método da RNA apresentado aqui não é sensível à instabilidade do crescimento e permite classificar locais sem registro de plantios anteriores.

ABSTRACT Several methods have been proposed to perform site classification for timber production. However, there is frequent need to assess site productive capacity before forest establishment. This has motivated the application of Artificial Neural Networks (ANN) for site classification. Hereby, the traditional guide curve (GC) procedure was compared to the ANN with no stand measures as input. In addition, different ANN settings were tested to assess the best setting. The variables used to train the ANN were: climatic variables, soil types, spacing and genetic material. The results from the ANN and the GC methods were compared to the observed classes, which were defined using the observed dominant high at the age of seven years. The comparison was performed using the Kappa coefficient (K) and descriptive analysis. The results showed that the cost function “Cross Entropy” and the output activation function “Softmax” were the best for this purpose. The ANN classification resulted in substantial agreement with the observed indices against a moderate agreement of the GC procedure. The change in growth patterns throughout the rotation may have hindered the proper classification by the CG method, which does not happen with the ANN. Moreover, the GC method shows efficiency on classification in cases which data from stands at the age close to the reference age are available. Also, it could be possible to improve its accuracy if another advanced regression techniques were applied. However, the ANN method presented here is not sensible to growth instability and allows classifying sites with no plantation history.

RESUMO Este estudo teve como objetivo avaliar um processo de regulação cooperativa de produtores florestais, em comparar com o método de regulação clássico e individual das propriedades. Vinte propriedades florestais foram utilizadas 20 propriedades florestais como exemplo para elaboração de três cenários de regulação florestal: 1) regulação individual, 2) regulação em grupo, e 3) regulação cooperativa. O Valor Presente Líquido (VPL) dos cenários foram otimizados a partir de modelos de programação matemática, e comparados com um cenário base, sem regulação florestal. Para a regulação cooperativa proposta, as propriedades tiveram um fator de proporção para distribuição da renda líquida anual, calculado a partir do resultado do cenário base. Comparando os resultados da maximização do VPL dos cenários 1 e 3 com o cenário sem regulação, o custo da regulação individual foi, em média, de 25%, enquanto que para regulação cooperativa foi de 11%, ou seja, redução 14% no custo da regulação das propriedades. A regulação cooperativa apresentou ainda a vantagem de menor divisão das áreas das propriedades quando comparado à regulação individual.

ABSTRACT This study aims to assess the cooperative regulation process of forestry producers in comparison to the traditional individual regulation of properties. Twenty (20) forest properties are studied as examples of the development of three forest regulation scenarios: 1) individual regulation, 2) group regulation, and 3) cooperative regulation. The Net Present Value (NPV) of each of the scenarios is optimized according to mathematical programming models and compared to a baseline scenario without forest regulation. According to the proposed cooperative regulation, properties had a proportion factor for annual net revenue distribution calculated from results of the baseline scenario. By comparing the NPV maximization results from scenarios 1 and 3 with the non-regulation scenario, the cost for individual regulation is on average 25%, while being only 11% for cooperative regulation, that is, a 14% reduction in property regulation costs. Additionally, cooperative regulation had the advantage of dividing properties into fewer areas when compared to individual regulation.