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Uso de descritores homogêneos para caracterização de padrões espaciais de pontos: uma aplicação em dados florestais
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Resumo
Um processo pontual é uma coleção de pontos gerados por um mecanismo estocástico podendo ser utilizados para representar diversos fenômenos aleatórios identificados por ocorrências ou pontos no espaço. Os métodos de processos pontuais de análise de efeitos de primeira e segunda ordem permitem a exploração e caracterização de padrões espaciais de fenômenos de estudo emdiversas áreas do conhecimento. No manejo florestal de espécies nativas é de extrema importância caracterizar a configuração espacial das espécies arbóreas nativas. Tais interesses se resumem em caracterizar como os indivíduos se relacionam dentro da Floresta. Neste trabalho, o objetivo é utilizar de descritores homogêneos para análise do padrão espacial em dados florestais de localização de árvores da espécie arbórea nativa Siparuna guianensisem um fragmento florestal de Mata Atlântica localizado em Lavras -MG. Serão utilizados o estimador kernel para análise da variação de intensidades e descritores homogêneos baseados na função K de Ripley e J para descrever dos efeitos de segunda ordem (dependência espacial). Foram utilizadas 1000 simulações de Monte Carlo sob a hipótese de completa aleatoriedade espacial para a construção dos intervalos de confiança das funções descritoras. Pelos resultados
conclui-se que a espécie em estudo se distribui de forma agregada ne região de estudo. Foi possível observar ainda que tais métodos possuem grande potencial para identificação dos padrões espaciais.
Abstract
A point processis a collection of points generated by a stochastic mechanism that can be used to represent various random phenomena identified by occurrences or points in space. The methods of punctual processes of analysis of first and second order effects allow the exploration and characterization of spatial patterns of phenomena under study in several areas of knowledge. In forest management of native species, it is extremely important to characterize the spatial configuration of native tree species. Such interests boil down to characterizing how individuals relate within the Forest. In this work, the objective is to use homogeneous descriptors to analyze the spatial pattern in forest location data of trees of the native tree species Siparuna guianensisin a forest fragment of Atlantic Forest located in Lavras -MG. The kernel estimator will be used to analyze the variation of intensities and homogeneous descriptors based on Ripley's K function and J to describe the second order effects (spatial dependence). 1000 Monte Carlo simulations were used under the assumption of complete spatial randomness to construct the confidence intervals of the descriptor functions. Based on the results, it is concluded that the species under study is distributed in aggregate form in the study region. It was also possible to observe that such methods have great potential for identifying spatial patterns.
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OLIVEIRO, W. A. de; SCALON, J. D.; MELLO, J. M. de. Uso de descritores homogêneos para caracterização de padrões espaciais de pontos: uma aplicação em dados florestais. Brazilian Journal of Development, Curitiba, v. 9, n. 4, p. 14145-14155, 2023.