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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3LQF2R5
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2016/06.02.16.17
Última Atualização2016:06.02.16.18.19 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2016/06.02.16.17.08
Última Atualização dos Metadados2021:07.28.21.54.24 (UTC) administrator
DOI10.1371/journal.pone.0152009
ISSN1932-6203
Chave de CitaçãoBispoSaVaGrBaFrBi:2016:PrMoPr
TítuloPredictive models of primary tropical forest structure from geomorphometric variables based on SRTM in the Tapajo's region, Brazilian Amazon
Ano2016
MêsApr.
Data de Acesso08 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho3793 KiB
2. Contextualização
Autor1 Bispo, Polyanna da Conceição
2 Santos, João Roberto dos
3 Valeriano, Márcio de Morisson
4 Graça, Paulo Maurício Lima de Alencastro
5 Baltzer, Heiko
6 França, Helena
7 Bispo, Pitágoras da Conceição
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHF4
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHPL
Grupo1
2 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Federal do ABC (UFABC)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA)
5 University of Leicester
6 Universidade Federal do ABC (UFABC)
7 Universidade Estadual Paulista (UNESP)
Endereço de e-Mail do Autor1
2 joao.roberto@inpe.br
3 marcio.valeriano@inpe.br
RevistaPLoS One
Volume11
Número4
Páginase0152009
Nota SecundáriaA1_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS A1_SAÚDE_COLETIVA A1_QUÍMICA A1_ODONTOLOGIA A1_NUTRIÇÃO A1_MEDICINA_VETERINÁRIA A1_MEDICINA_III A1_MEDICINA_II A1_MEDICINA_I A1_INTERDISCIPLINAR A1_GEOGRAFIA A1_GEOCIÊNCIAS A1_FARMÁCIA A1_ENGENHARIAS_III A1_ENGENHARIAS_I A1_ENFERMAGEM A1_EDUCAÇÃO_FÍSICA A1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS A1_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I A1_CIÊNCIA_DE_ALIMENTOS A1_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO A1_BIOTECNOLOGIA A1_BIODIVERSIDADE A1_ADMINISTRAÇÃO,_CIÊNCIAS_CONTÁBEIS_E_TURISMO A2_PSICOLOGIA A2_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA A2_MATERIAIS A2_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA A2_ENGENHARIAS_IV A2_ECONOMIA A2_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_III A2_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_II A2_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I A2_ASTRONOMIA_/_FÍSICA B1_EDUCAÇÃO B3_SERVIÇO_SOCIAL B3_LETRAS_/_LINGUÍSTICA B3_CIÊNCIAS_SOCIAIS_APLICADAS_I B3_ANTROPOLOGIA_/_ARQUEOLOGIA C_ENGENHARIAS_II
Histórico (UTC)2016-06-02 16:17:08 :: simone -> administrator ::
2016-06-02 16:17:09 :: administrator -> simone :: 2016
2016-06-02 16:18:19 :: simone -> administrator :: 2016
2021-07-28 21:54:24 :: administrator -> simone :: 2016
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chavealtitude
Brazil
canopy
forest structure
genetic polymorphism
height
model
multiple linear regression analysis
tropical rain forest
uncertainty
validation process
vegetation
ResumoSurveying primary tropical forest over large regions is challenging. Indirect methods of relating terrain information or other external spatial datasets to forest biophysical parameters can provide forest structural maps at large scales but the inherent uncertainties need to be evaluated fully. The goal of the present study was to evaluate relief characteristics, measured through geomorphometric variables, as predictors of forest structural characteristics such as average tree basal area (BA) and height (H) and average percentage canopy openness (CO). Our hypothesis is that geomorphometric variables are good predictors of the structure of primary tropical forest, even in areas, with low altitude variation. The study was performed at the Tapajo's National Forest, located in the Western State of Pará, Brazil. Forty-three plots were sampled. Predictive models for BA, H and CO were parameterized based on geomorphometric variables using multiple linear regression. Validation of the models with nine independent sample plots revealed a Root Mean Square Error (RMSE) of 3.73 m2/ha (20%) for BA, 1.70 m (12%) for H, and 1.78% (21%) for CO. The coefficient of determination between observed and predicted values were r2 = 0.32 for CO, r2 = 0.26 for H and r2 = 0.52 for BA. The models obtained were able to adequately estimate BA and CO. In summary, it can be concluded that relief variables are good predictors of vegetation structure and enable the creation of forest structure maps in primary tropical rainforest with an acceptable uncertainty. © 2016 Bispo et al. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3LQF2R5
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Idiomaen
Arquivo Alvobispo_predictive.PDF
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.51.02 5
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.54.54 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; SCOPUS.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
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