ABSTRACT In eucalyptus plantations, the presence of understory increases the risk of fires, acts as an obstacle to forest operations, and leads to yield losses due to competition. The objective of this study was to develop an approach to discriminate the presence or absence of understory in eucalyptus plantations based on airborne laser scanning surveys. The bimodal canopy height profile was modeled by two Weibull density functions: one to model the canopy, and other to model the understory. The parameters used as predictor in the logistic model successfully discriminated the presence or absence of understory. The logistic model composed by ℽ canopy, ℽ understory, and ℽ understory showed higher values of accuracy (0.96) and kappa (0.92), which means an adequate classification of presence of understory and absence of understory. Weibull parameters could be used as input in the logistic regression to effectively identify the presence and absence of understory in eucalyptus plantation.

ABSTRACT The objective of this study was to model the potential effect of future climate change on the distribution of a tree species indicator of Cerrado. For the modeling, we used 488 occurrence points of the species and also bioclimatic variables corresponding to 2050 and 2070, for the more optimistic and pessimistic scenarios. All generated models were classified as consistent, getting an area under curve higher than 0.90. The current modeling of Connarus suberosus showed that 88% of the area with a high probability of species occurrence is inside the Cerrado domain. Future projections suggest losses in the environmental suitability area around 40.8% and 44.8% in the optimistic scenario, 61.6% and 81.6% in the pessimistic scenario considering 2050 and 2070, respectively. Furthermore, we found a tendency of the C. suberosus to move in the Atlantic Forest direction. This modeling is an alert that the C. suberosus will suffer from future climate change.

RESUMO São poucos os estudos dedicados a entender a criação de modelo digital de terreno (MDT) para florestas amazônicas. O MDT tem uma importante função quando o escaneamento laser aerotransportado é usado para estimar a biomassa da vegetação. Examinamos a relação da densidade de pulsos, resolução espacial, algoritmos de filtragem, densidade da vegetação e inclinação do terreno com a qualidade do MDT. Três áreas de floresta amazônica foram sobrevoadas usando LiDAR aerotransportado. Cada nuvem de dados original teve sua densidade reduzida objetivando 20; 15; 10; 8; 6; 4; 2; 1; 0,75; 0,5 e 0,25 pulsos por metro quadrado, utilizando um processo de reamostragem aleatória. Os MDTs das nuvens reamostradas foram comparados com o MDT de referência, produzido a partir da nuvem original, calculando o desvio pixel a pixel e resumindo-o por meio do erro padrão da estimativa (RMSE). Os MDTs das nuvens reamostradas também foram avaliados quanto ao nível de correspondência com o MDT de referência. Houve uma clara compensação entre densidade de pontos e resolução horizontal. Dosséis mais densos exigem uma maior densidade de retornos, ou MDT com menor resolução.

ABSTRACT Very few studies have been devoted to understanding the digital terrain model (DTM) creation for Amazon forests. DTM has a special and important role when airborne laser scanning is used to estimate vegetation biomass. We examined the influence of pulse density, spatial resolution, filter algorithms, vegetation density and slope on the DTM quality. Three Amazonian forested areas were surveyed with airborne laser scanning, and each original point cloud was reduced targeting to 20, 15, 10, 8, 6, 4, 2, 1, 0.75, 0.5 and 0.25 pulses per square meter based on a random resampling process. The DTM from resampled clouds was compared with the reference DTM produced from the original LiDAR data by calculating the deviation pixel by pixel and summarizing it through the root mean square error (RMSE). The DTM from resampled clouds were also evaluated considering the level of agreement with the reference DTM. Our study showed a clear trade-off between the return density and the horizontal resolution. Higher forest canopy density demanded higher return density or lower DTM resolution.

RESUMO No presente trabalho foram comparados métodos de amostragem de área fixa (com parcelas retangular e circular), com amostragem em parcelas definidas por um número fixo de covas. O estudo foi realizado em um povoamento de Eucalipto, inventariado empregando os três tipos de parcela, assumindo um erro de amostragem máximo de 10%, a 95% de probabilidade. Foram avaliadas a precisão das estimativas de diâmetro médio, número de fustes, área basal e volume por hectare. A hipótese de igualdade entre as estimativas obtidas foi avaliada empregando o teste t, em nível de 5% de significância. Não foram verificadas diferenças significativas entre as estimativas obtidas pelos diferentes métodos de amostragem.

ABSTRACT This study compares sampling methods based on plots of fixed area and based on a fixed number of trees. The study was conducted in a Eucalyptus forest surveyed using three plot types: rectangular with fixed area, circular with fixed area and fixed number of trees. The estimation accuracies were evaluated for the average diameter per plot and for the number of stems, the basal area and the volume per plot. The null hypothesis of equality between the sampling methods was assessed by t-test. No significant differences were found between the three sampling methods.

O ponto crucial do filtro de máximos locais é a definição do tamanho da janela. Este trabalho propõe que a janela de busca seja determinada por uma relação inversa à altura do modelo digital de alturas e testa a hipótese de que uma janela de busca, inversamente proporcional, terá melhor desempenho do que a janela de busca proporcional. A área de estudo está localizada na região sudeste do Estado de British Columbia, Canadá. A vegetação natural é do tipo boreal e caracteriza-se pela predominância de duas espécies Picea engelmannii Parry ex. Engelmann (pícea de Engelmann) e Abies lasiocarpa (Hook.) Nutt. (abeto subalpino). O relevo é do tipo ondulado a montanhoso com altitudes que variam de 650 a 2400 metros. Foram lançadas 62 parcelas de campo com 256 metros quadrados. Foi usado um levantamento laser aerotransportado de retornos discretos, com densidade de 2 pontos por metro quadrado e small-footprint. As estimativas foram comparadas aos valores observados em campo durante a medição das parcelas. O desempenho das janelas de busca foi avaliado quanto ao percentual de acertos e quanto ao desvio absoluto. O filtro de máximos locais subestimou o número de árvores por hectare, considerando tanto a janela de busca proporcional quanto a inversamente proporcional. A relação inversa para a determinação da dimensão da janela resultou em melhores resultados, especialmente para regiões com maior densidade de árvores.

The local maximum filtering performance is highly dependent of the window size definition. This paper proposes that the window size should be determined by an inverse relationship to the canopy height model, and test the hypothesis that a window-size inversely proportional will have better performance than the window proportional to the canopy height model. The study area is located in the southeastern region of the State of British Columbia, Canada. The natural vegetation is the boreal type and is characterized by the dominance of two species Picea engelmannii Parry ex. Engelmann (Engelmann spruce) and Abies lasiocarpa (Hook.) Nutt. (sub-alpine fir). The relief is mountainous with altitudes ranging from 650-2400 meters. 62 plots with 256 square meters were measured in the field. The airborne LiDAR had discrete returns, 2 points per square meter density and small-footprint. The performance of the search windows was evaluated based on success percentage, absolute average error and also compared to the observed values of the field plots. The local maximum filter underestimated the number of trees per hectare for both window sizing methods. The use of the inverse proportional window size has resulted in superior results, particularly for regions with highest density of trees.

As redes neurais supervisionadas são compostas por unidades de processamento organizadas de forma paralela, em que cada uma delas computa determinadas funções matemáticas. As unidades são organizadas em camadas e ligadas por pesos sinápticos que ponderam as entradas, buscando ajustá-los a um padrão de saída previamente estabelecido. É fundamental a correta definição do número de camadas e da quantidade de neurônios em cada uma delas, uma vez que o treinamento é influenciado diretamente por esses parâmetros. Para explorar esse ponto, dados de cubagem de cinco empresas diferentes foram reunidos em uma planilha e, de forma aleatória, divididos em conjunto de treinamento e conjunto de validação. Os dados foram apresentados para três redes com arquiteturas diferentes. A avaliação foi feita por meio de gráficos de resíduos e teste t (p< = 0,05). Com base nos resultados, foi possível concluir que, para obter estimativas de volume por árvore, a rede neural deve ser construída com mais de 10 neurônios na primeira camada, sendo recomendado o uso de mais de uma camada intermediária.

Supervised neural networks are composed of parallel processing units. Each unit, called neurons, computes certain mathematical functions. The units are arranged in layers and connected by synaptic weights to balance the entries, trying to adjust them to a predetermined output pattern. The correct definition of the number of layers and the number of neurons in each layer are crucial, once the training is directly influenced by these parameters. To explore this point, data of scaling from five different regions were arranged in a spreadsheet and randomly divided into training and validation set. Data were presented for three networks with different architectures. The evaluation was performed using residual plots and t test (p <0.05). To estimate volume per tree, the neural network must be built with more than 10 neurons in the first layer, and it is recommended the use of more than one intermediate layer.

Rede neural artificial consiste em um conjunto de unidades que contêm funções matemáticas, unidas por pesos. As redes são capazes de aprender, mediante modificação dos pesos sinápticos, e generalizar o aprendizado para outros arquivos desconhecidos. O projeto de redes neurais é composto por três etapas: pré-processamento, processamento e, por fim, pós-processamento dos dados. Um dos problemas clássicos que podem ser abordados por redes é a aproximação de funções. Nesse grupo, pode-se incluir a estimação do volume de árvores. Foram utilizados quatro arquiteturas diferentes, cinco pré-processamentos e duas funções de ativação. As redes que se apresentaram estatisticamente iguais aos dados observados também foram analisadas quanto ao resíduo e à distribuição dos volumes e comparadas com a estimação de volume pelo modelo de Schumacher e Hall. As redes neurais formadas por neurônios, cuja função de ativação era exponencial, apresentaram estimativas estatisticamente iguais aos dados observados. As redes treinadas com os dados normalizados pelo método da interpolação linear e equalizados tiveram melhor desempenho na estimação.

The artificial neural network consists of a set of units containing mathematical functions connected by weights. Such nets are capable of learning by means of synaptic weight modification, generalizing learning for other unknown archives. The neural network project comprises three stages: pre-processing, processing and post-processing of data. One of the classical problems approached by networks is function approximation. Tree volume estimate can be included in this group. Four different architectures, five pre-processings and two activation functions were used. The nets which were statistically similar to the observed data were also analyzed in relation to residue and volume and compared to the volume estimate provided by the Schumacher and Hall equation. The neural nets formed by neurons whose activation function was exponential presented estimates statistically similar to the observed data. The nets trained with the data normalized by the linear interpolation method and equalized presented better estimate performance.

O modelo de Clutter (1963) é amplamente utilizado na predição do crescimento e produção de florestas plantadas no Brasil, especialmente eucalipto. Não obstante, esse modelo também é empregado em povoamentos submetidos a desbaste. A principal crítica enfrentada nesta última abordagem é a falta de flexibilidade. Os dados foram obtidos de um experimento de desbaste realizado em povoamentos de E. grandis x E. urophylla, no Norte da Bahia, em que se aplicaram desbastes de 20, 35 e 50% da área basal, eliminando-se as piores árvores. Utilizando os dados experimentais, buscou-se avaliar a proposta de modificação do modelo de Piennar e Shiver (1986), visando obter mais flexibilidade para captar tendências pré e pós-desbastes. Também, foi analisado o comportamento do modelo de Clutter (1963) na modelagem de povoamentos de eucalipto submetidos a desbaste no Norte da Bahia. A partir dos resultados, concluiu-se que o modelo proposto apresentou características estatísticas semelhantes ao modelo de Clutter, sem acrescentar a este maior flexibilidade. Além disso, observou-se que o modelo de Clutter, mesmo não diferenciando tendências de crescimento, pode ser usado sem prejuízo para simulação de desbaste.

Although the Clutter's model (1963) is widely used for predicting growth and yield in Brazil, it has also been used in the modeling of thinned stands. The most important criticism of this last approach is the incapacity to differentiate trends before and after thinning. The data came from an experimental thinning design in a stand of E. grandis x E. urophylla, in Northern Bahia. The treatments were thinning 20%, 35% and 50% of the basal area. Using these experimental data, the modified Piennar e Shiver's Model (1986) was tested, seeking more flexibility. Another objective was to make the use of Clutter's Model available to identify different growth trends. The considered modified model showed statistical characteristics similar to the Clutter's Model (1963), without adding to this more flexibility. It was also found that the Clutter's Model can be used to thinning simulation, even if not suitable for differentiating growth trends