| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Tese ou Dissertação (Thesis) | |||
| Site | mtc-m16b.sid.inpe.br | |||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Identificador | 6qtX3pFwXQZGivnK2Y/QrtMm | |||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m17@80/2007/06.13.12.04 | |||
| Última Atualização | 2019:02.05.18.03.07 (UTC) simone | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m17@80/2007/06.13.12.04.56 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2019:03.27.19.10.04 (UTC) simone | |||
| Chave Secundária | INPE-15174-TDI/1291 | |||
| Chave de Citação | Iwashita:2007:SeMoDi | |||
| Título | Sensibilidade de modelos de distribuição de espécies a erros de posicionamento de dados de coleta  | |||
| Título Alternativo | Effects of sample placement errors on accuracy of species distribution models | |||
| Curso | SER-SPG-INPE-MCT-BR | |||
| Ano | 2007 | |||
| Data Secundária | 20080129 | |||
| Data | 2007-03-30 | |||
| Data de Acesso | 14 maio 2024 | |||
| Tipo da Tese | Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) | |||
| Tipo Secundário | TDI | |||
| Número de Páginas | 103 | |||
| Número de Arquivos | 319 | |||
| Tamanho | 14022 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | Iwashita, Fábio | |||
| Grupo | SER-SPG-INPE-MCT-BR | |||
| Endereço de e-Mail do Autor | iwasita@dpi.inpe.br | |||
| Banca | Valeriano, Dalton de Morisson (presidente) Monteiro, Antonio Miguel Vieira (orientador) Kampel, Silvana Amaral (orientadora) Câmara Neto, Gilberto Siqueira, Marinez Ferreira de | |||
| Universidade | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||
| Cidade | São José dos Campos | |||
| Histórico (UTC) | 2008-01-29 18:03:01 :: jefferson -> administrator :: 2008-03-31 10:51:20 :: administrator -> jefferson :: 2008-08-07 18:53:52 :: jefferson -> administrator :: 2009-07-07 20:12:07 :: administrator -> jefferson :: 2009-07-09 15:31:47 :: jefferson -> administrator :: 2018-06-05 03:34:15 :: administrator -> marciana :: 2007 2019-01-23 16:50:21 :: marciana -> sergio :: 2007 2019-03-27 19:09:41 :: sergio -> simone :: 2007 2019-03-27 19:10:04 :: simone -> :: 2007 | |||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||
| Transferível | 1 | |||
| Palavras-Chave | sensoriamento remoto modelos de distribuição de espécies GARP MAXENT erros de posicionamento simulação de nicho potencial remote sensing species distribution modeling GARP MAXENT placement errors analysis potential niche simulation | |||
| Resumo | Os chamados modelos de distribuição de espécies utilizam dados de ocorrência de campo e variáveis ambientais para indicar locais adequados para a ocorrência de uma espécie. Apesar dos inúmeros trabalhos que avaliam os mais diversos aspectos dos modelos de distribuição de espécies, os erros posicionamento ainda não foram avaliados. Este trabalho avaliou a sensibilidade dos modelos de distribuição de espécies a erros de posicionamento de dados de coleta. Para que a avaliação dos modelos possa ser efetuada sobre um desenho experimental onde existe um número menor de fatores que podem influenciar o resultado, é preciso ter controle sobre a amostragem. No caso da avaliação da influência dos erros de posicionamento, também é necessário ter um controle dos diferentes tipos de erros de posicionamento. Para cumprir estes propósitos, os erros de posicionamento foram avaliados através de dados artificiais. Foram simulados o nicho fundamental e os pontos de ocorrência de uma espécie vegetal hipotética. Dois métodos de introdução de erros foram desenvolvidos e utilizados, a projeção das coordenadas das amostras para centróides de células e erros com distribuição normal com parâmetros em coordenadas polares. Os erros de posicionamento foram avaliados para os modelos BIOCLIM, GARP Best Subsets e MAXENT. Todos os modelos analisados apresentaram sensibilidade aos erros de posicionamento. O BIOCLIM apresentou a maior queda de desempenho. O GARP Best Subsets tem baixa sensibilidade a erros de posicionamento, mas prevê uma extensa área de ocorrência. O modelo máxima entropia apresentou a menor sensibilidade a erros. Estes resultados demonstram que a influência dos erros de posicionamento tem que ser considerada no processo de modelagem. São necessários cuidados específicos, como a escolha do método, suas premissas e o conhecimento sobre a precisão dos pontos de ocorrência. ABSTRACT: The study of environmental and its relationships with species spatial distribution is an old concern in biogeography. Mathematics allied with computers tools make possible a forecast of species distribution. The models know as Species Distribution Models uses occurrence field data and environmental variables to point out suitable places for species. Despite of many works that evaluate species distributions models performance, the placement accuracy influence over habitat suitability models remain unevaluated. We assess the models sensibility for sample placement errors. To keep an experimental design with few unknown factors, a control of sampling conditions are needed. Further, for placement errors analysis, a control over different error is necessary. To fulfill this purpose, placement errors were evaluate through artificial data. We simulated a fundamental niche for virtual plant specie and used a couple of error insertion methods; sample coordinates projection towards cellular center point and errors with normal distribution in polar coordinates parameters. We evaluated BIOCLIM, GARP Best Subsets and Maximum entropy. All models present placement errors sensibility. BIOCLIM exhibited the highest performance decrease. GARP Best Subsets had low sensibility to placement errors, nevertheless predicted a wide range occurrence. The maximum entropy presented the best performance despite of errors placement. These results show the importance to take account the effects of placement errors in modelling process. We need specific cautions, like method choice, its premises and sample placement accuracy. | |||
| Área | SRE | |||
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Sensibilidade de modelos... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source |
| |||
| Conteúdo da Pasta agreement |
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| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| URL dos dados | http://mtc-m16b.sid.inpe.br/ibi/6qtX3pFwXQZGivnK2Y/QrtMm | |||
| URL dos dados zipados | http://mtc-m16b.sid.inpe.br/zip/6qtX3pFwXQZGivnK2Y/QrtMm | |||
| Idioma | pt | |||
| Grupo de Usuários | administrator jefferson sergio simone | |||
| Visibilidade | shown | |||
| Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.10 | |||
| Detentor da Cópia | SID/SCD | |||
| Permissão de Leitura | allow from all | |||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S | |||
| Divulgação | NTRSNASA; BNDEPOSITOLEGAL. | |||
| Acervo Hospedeiro | cptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12 | |||
| 6. Notas | ||||
| Campos Vazios | academicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarymark session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype url versiontype | |||