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Ciência Florestal
Centro de Pesquisas Florestais - CEPEF, Departamento de Ciências Florestais - DCFL, Programa de Pós Graduação em Engenharia Florestal - PPGEF
ISSN: 0103-9954 EISSN: 0103-9954
Vol. 25, No. 4, 2015, pp. 885-895
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Bioline Code: cf15083
Full paper language: English
Document type: Research Article
Document available free of charge
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Ciência Florestal, Vol. 25, No. 4, 2015, pp. 885-895
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APPLICATION OF FISHER’S DISCRIMINANT ANALYSIS TO CLASSIFY FOREST COMMUNITIES IN THE PAMPA BIOME
Kilca, Ricardo V.; Longhi, Solon Jonas; Schwartz, Gustavo; Souza, Adriano M. & Wojciechovski, Julio C.
Abstract
Fisher Discriminant Analysis (DA) seeks a linear combination of independent variables maximizing
separation of predicted groups and also permits new observations for being classified in groups know a priori. We applied DA with eight structural attributes of vegetation obtained of systematic tree inventory
surveys realized in five physiognomies types in the Brazilian Pampa biome. Later, 10 new samples were
randomly selected from the same vegetation types to perform model validation. The DA generated four
discriminant functions (DFs), where the first two had 88.4% power for discriminating groups (DF1 = 74.4%
and DF2 = 14%). From the structural attributes used in the model, species richness, commercial height, and
total height were related to DF1. Basal area and maximum stem diameter were related to DF2. The others
DFs and structural variables have had less power of discriminating the groups. The DA classified 100% of
the cases in their respective groups, showing a high efficiency of the chosen discriminating variables. The
new forest samples inserted in the model were also classified with a small degree of error. The use of DA
models should be enhanced because it is simple and more effective to express a forest classification model
than the other descriptive multivariate methods.
Keywords
forest physiognomy; forest structure; multivariate statistic; Rio Grande do Sul Continuous Forest Inventory
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EMPREGO DA ANÁLISE DISCRIMINANTE DE FISHER PARA CLASSIFICAR FISIONOMIAS FLORESTAIS NO BIOMA PAMPA
Kilca, Ricardo V.; Longhi, Solon Jonas; Schwartz, Gustavo; Souza, Adriano M. & Wojciechovski, Julio C.
Resumo
A análise discriminante de Fisher (ADF) busca realizar uma combinação linear das variáveis independentes
com objetivo de maximizar a separação de grupos preditos em um espaço reduzido bidimensional e
ainda permitir que novas observações sejam classificadas ou não dentro dos grupos conhecidos a priori.
Empregou-se a ADF utilizando oito variáveis estruturais obtidas de inventários sistemáticos do componente
arbóreo (DAP>10 cm) realizados em cinco tipos florestais (total de 5 ha) distintos no bioma Pampa do sul
do Brasil. Posteriormente foram sorteadas 10 novas amostras provenientes das mesmas fitofisionomias
para realizar a validação do modelo. A AD gerou quatro funções discriminantes (FDs), sendo que as duas primeiras funções desempenharam uma capacidade de 88,4% de habilidade para discriminação dos
grupos: FD1 = 74,4% (autovalor FD1 = 33,99) e FD2 = 14% (autovalor FD2 = 6,34). Os atributos estruturais
que estiveram mais relacionados com a FD1 foram riqueza de espécies, altura comercial e altura total. Em
FD2 prevaleceu a área basal e o diâmetro máximo atingido pelo caule. As outras FDs e variáveis estruturais
apresentaram menor capacidade de discriminação dos grupos. A AD classificou 100% dos casos nos
respectivos grupos preditos, revelando a alta eficiência das variáveis discriminadoras escolhidas. As novas
amostras também foram classificadas em seus respectivos grupos, porém, com pequeno grau de erro. O uso
da AD para a classificação das florestas deveria ser incentivado porque o método é simples e os resultados
são estatisticamente mais confiáveis do que outros métodos descritivos da estatística multivariada que são
amplamente utilizados.
Palavras-chave
fisionomia florestal; estrutura arbórea; estatística multivariada; Inventário Florestal Contínuo do Rio Grande do Sul
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