{"id":1709,"date":"2021-11-16T08:47:51","date_gmt":"2021-11-16T11:47:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www3.unicentro.br\/ppgf\/?p=1709"},"modified":"2025-04-04T11:43:52","modified_gmt":"2025-04-04T14:43:52","slug":"geoestatistica-e-modelos-nao-lineares-e-de-efeito-misto-para-modelagem-da-capacidade-produtiva-do-sitio-em-florestas-de-pinus-taeda-l","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www3.unicentro.br\/ppgf\/2021\/11\/16\/geoestatistica-e-modelos-nao-lineares-e-de-efeito-misto-para-modelagem-da-capacidade-produtiva-do-sitio-em-florestas-de-pinus-taeda-l\/","title":{"rendered":"Geoestat\u00edstica e modelos n\u00e3o lineares e de efeito misto para modelagem da capacidade produtiva do s\u00edtio em florestas de Pinus taeda L."},"content":{"rendered":"

Mait\u00ea dos Santos Ribeiro<\/strong><\/span><\/p>\n

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Defesa P\u00fablica:<\/strong> 30 de junho de 2021<\/span><\/p>\n

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Banca Examinadora:<\/strong><\/span><\/p>\n

Dr. Edgar de Souza Vismara \u2013 UTFPR \u2013 Primeiro Examinador<\/span>
\nDr. Jo\u00e3o Luis Ferreira Batista \u2013 USP \u2013 Segundo Examinador<\/span>
\nDr. Samuel de P\u00e1dua Chaves e Carvalho \u2013 UFMT \u2013 Terceiro Examinador<\/span>
\nDra. Andrea Nogueira Dias \u2013 UNICENTRO \u2013 Quarta Examinadora<\/span>
\nDr. Julio Eduardo Arce \u2013 UFPR \/ UNICENTRO \u2013 Orientador e Presidente da Banca Examinadora<\/span><\/p>\n

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Resumo:<\/strong><\/span><\/p>\n

O presente trabalho explorou a modelagem da depend\u00eancia de dados autocorrelacionados utilizando covari\u00e1veis de baixo custo e alta intensidade amostral, originadas do sensoriamento remoto, na determina\u00e7\u00e3o da capacidade produtiva do s\u00edtio de florestas de Pinus taeda<\/em>. Para tal, utilizou-se de modelos avan\u00e7ados que permitem a manipula\u00e7\u00e3o das estruturas de vari\u00e2ncia e covari\u00e2ncia. A geoestat\u00edstica foi aplicada com a t\u00e9cnica de krigagem de deriva externa para altura dominante, com o processamento de 255 unidades amostrais, coletadas no munic\u00edpio de Coronel Domingo Soares, Paran\u00e1, Brasil, adicionando oito covari\u00e1veis de sensoriamento remoto das imagens LANDSAT-8 (SRI, NDVI, NDWI, NBR e SAVI) e SRTM (altitude, declividade e classes de relevo) al\u00e9m de um modelo m\u00faltiplo escolhido pelo Best Subset Selection<\/em>. Testou-se tr\u00eas semivariogramas te\u00f3ricos e a qualidade do ajuste foi avaliada pela valida\u00e7\u00e3o cruzada leave-one-out<\/em>, considerando crit\u00e9rios estat\u00edsticos e an\u00e1lise gr\u00e1fica de res\u00edduos. A modelagem n\u00e3o linear gaussiana heteroced\u00e1stica e de efeito misto utilizaram as vari\u00e1veis altura dominante e idade de 1.277 amostras, remedidas no m\u00ednimo 3 vezes, coletadas na regi\u00e3o centro sul do Paran\u00e1, Brasil, al\u00e9m da covari\u00e1vel classe de declividade originada da imagem SRTM. O modelo tradicional, foi comparado com as abordagens avan\u00e7adas, em todos os cen\u00e1rios poss\u00edveis da inclus\u00e3o ou n\u00e3o da classe de declividade nos par\u00e2metros do modelo. A qualidade do ajuste se deu por crit\u00e9rios estat\u00edsticos e an\u00e1lise gr\u00e1fica dos res\u00edduos. As tr\u00eas metodologias testadas mostraram se adequadas para atingir os objetivos propostos, corrigindo problemas de heterocedasticidade e correla\u00e7\u00e3o dos erros. Al\u00e9m disso apresentaram estat\u00edsticas superiores, consequentemente produziram estimativas mais confi\u00e1veis.<\/span><\/p>\n

\"PDF\"<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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