Acurácia de relações hipsométricas para diferentes estratégias de validação em Eucalyptus urograndis

Abstract

O uso de relações hipsométricas é essencial para empresas florestais, uma vez que a medição de altura de todas as árvores da parcela tornaria o inventário oneroso. Objetivou-se com este trabalho avaliar cinco modelos hipsométricos com cinco estratégias de ajuste, usando 5, 10, 15, 20 e 25 árvores. Os dados provêm de um povoamento de Eucalyptus urograndis em Turmalina, Minas Gerais. Foram estratificadas cinco classes diamétricas, sendo mensuradas 10 árvores por classe. A altura foi obtida com uso de um clinômetro eletrônico, e o DAP, com a utilização de uma suta. Posteriormente, as árvores foram abatidas e suas alturas reais foram obtidas com trena. Com os dados reais de altura e diâmetro, foi possível ajustar os modelos hipsométricos. A seleção do melhor modelo foi baseada nos seguintes critérios: coeficiente de determinação (R²), erro padrão residual (Syx), análise gráfica dos resíduos e raiz quadrada do erro médio (RMSE). Foram selecionados os melhores modelos dentro de cada estratégia. Ao analisar o gráfico de dispersão, foi possível perceber se houve tendenciosidade na estimativa, mostrando que existe uma normalidade e homogeneidade da variação entre os dados reais e estimados. Nas estratégias com 5, 10 e 15 árvores, o melhor modelo foi o Parabólico e, para 20 e 25 árvores foi o modelo de Prodan.

Acuracy of hipsometric relations to different validations procedures for Eucalyptus urograndis

Abstract: The use of hypsometric relationships is essential for forest companies, since a height measurement of all the trees in the plot would make the inventory onerous. The objective of this work was to evaluate five models with five adjustment strategies, using 5, 10, 15, 20 and 25 trees in the fitting. The data come from an Eucalyptus urograndis stand in Turmalina, Minas Gerais. Five diametric classes were stratified, and 10 trees per class were measured. The height was obtained with the use of an electronic physician and a DAP using a clinometer. Later, as trees were felled and their actual heights were obtained with a measuring tape. With the real data of height and diameter, it was possible to adjust hypsometric models. (R²), residual standard error (Syx), graphical residue analysis and mean square error root (RMSE). We selected the best models within each strategy. When analyzing the dispersion graph, it was possible to perceive that there was no tendency in the models, showing that there is a normality and homogeneity of the variation between the real and estimated data. In fitting the models with5, 10 and 15 trees, the best model for the Parabolic and for fitting using 20 and 25 trees, the best model was Prodan.