Author(s): FIGUEIREDO, S. M. de M.; FIGUEIREDO, E. O.

Summary: Em razão da pouca disponibilidade de dados de ocorrência de espécies florestais na Amazônia, o objetivo desse trabalho foi avaliar se a utilização de inventários florestais pode melhorar a estimativa de probabilidade de ocorrência e identificar os limites da distribuição potencial de espécies florestais de interesse madeireiro na região leste do estado do Acre. As variáveis ambientais preditoras foram: altitude, declividade, índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e distância vertical à drenagem mais próxima, com aplicação do algoritmo de máxima entropia. Os modelos de distribuição de espécies obtiveram valores de AUC entre 0,76 a 0,92 usando dados de inventários florestais, superior ao desempenho dos modelos usando os dados da rede speciesLink (0,50 a 0,64). A altitude e o NDVI foram as variáveis mais importantes na modelagem para todas as espécies. Due to the limited availability of data for the occurrence of forest species in the Amazon, the aim of this study was to evaluate the use of forest inventories can improve the estimation of probability of occurrence, identify the boundaries of the potential distribution and habitat preference of a group species of timber forest species of interest in the eastern region of the state of Acre. Environmental predictor variables were: altitude, slope, vegetation index (NDVI) and vertical distance to nearest drainage with application of maximum entropy algorithm. The species distribution models achieved AUC values between 0,76 to 0,92 using data from forest inventories, higher performance models using data from speciesLink network (0,50 to 0,64). The altitude and NDVI were the most important variables in the model for all species.

Publication year: 2019

Types of publication: Paper in annals and proceedings

Unit: Embrapa Acre

Keywords: Acre, Administração Florestal, Amazonia Occidental, Amazônia Ocidental, Biogeografia, Biogeography, Biometria florestal, Biometría forestal, Estimación, Estimation, Estimativa, Forest biometry, Forest inventory, Forest management, Forest trees, Geographic information systems, Inventario forestal, Inventário Florestal, Lidar, Manejo de precisão, Manejo florestal, Manejo forestal, Maximum Entropy Method (Maxent), Modeflora, Modelagem 3D, Método da Máxima Entropia (Maxent), Remote sensing, Rio Branco (AC), Sensoriamento Remoto, Sistema de Informação Geográfica, Sistemas de información geográfica, Teledetección, Western Amazon, Árboles forestales, Árvore Florestal