Modelagem morfométrica de Licania tomentosa (Benth.) por regressão logística e máquinas vetor de suporte

Bruno Oliveira Lafetá, Fernanda Ferreira da Silva, Milene Alves dos Santos, Ivelton Alves Pimenta, Ivan da Costa Ilhéu Fontan, Natália Risso Fonseca, Caroline Junqueira Sartori

Resumo


I

Investigações científicas sobre a morfometria de árvores subsidiam o planejamento e gerenciamento racionais da arborização urbana, importante para a sustentabilidade ambiental de cidades. O objetivo foi avaliar a eficiência da modelagem de relações morfométricas interdimensionais da copa de L. tomentosa empregando regressão logística e Máquinas Vetor de Suporte (MVS), identificando potenciais usos no planejamento da arborização urbana. O inventário foi conduzido nos municípios de São João Evangelista e Peçanha em Minas Gerais. Foram amostradas 116 árvores em 21 vias públicas. Calcularam-se o formal de copa, índice de saliência, índice de abrangência, grau de esbeltez, proporção de copa e área de projeção de copa. Foram testados dois métodos de modelagem para a estimativa de altura total, altura de inserção da copa e índices morfométricos de copa (r, p ≤ 0,01) em função exclusivamente do DAP, uma por regressão não linear (modelo logístico) e outra por MVS. A altura total, altura de inserção da copa, formal de copa, índice de abrangência e área de projeção de copa aumentaram à medida que fustes se tornaram mais grossos. O decrescimento com o aumento do DAP foi observado somente para o grau de esbeltez. Relações morfométricas podem ser estimadas com precisão por modelos de regressão e MVS. Informações da média assintótica do estoque de crescimento de L. tomentosa em altura total, altura de inserção da copa, área de projeção da copa e raio de copa são úteis para a definição do local de seu plantio em áreas urbanas, indicado para praças, canteiros e/ou calçadões.


Palavras-chave


arborização urbana, inteligência computacional, regressão não linear

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DOI: http://dx.doi.org/10.14808/sci.plena.2020.060206

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Direitos autorais 2020 Bruno Oliveira Lafetá, Fernanda Ferreira da Silva, Milene Alves dos Santos, Ivelton Alves Pimenta, Ivan da Costa Ilhéu Fontan, Natália Risso Fonseca, Caroline Junqueira Sartori

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